双因素重复测量方差分析spss

SPSS双因素方差分析双因素方差分析是一种用于研究两个或多个自变量对因变量之间是否存在影响的统计方法。

在本文中，我们将讨论SPSS中如何进行双因素方差分析，并对其结果进行解释。

首先，我们需要首先导入我们的数据集，并确保数据集中包含我们要研究的因变量和两个自变量。

在SPSS中，我们可以通过依次点击"文件"->"导入"->"数据"来加载数据集。

一旦我们成功加载数据集，我们可以开始进行双因素方差分析。

在SPSS中，我们可以通过依次点击"分析"->"一般线性模型"->"一元方差分析"来进行。

在进行方差分析之前，我们需要将自变量添加到"因子"的列表中。

我们可以使用鼠标将自变量拖拽到"因子"列表中，或者通过点击"添加"按钮手动将其添加。

在添加完自变量后，我们可以点击"模型"选项卡，选择我们感兴趣的方差分析模型。

在双因素方差分析中，共有三种模型可供选择：主效应模型、交互作用模型和自由模型。

-主效应模型：计算每个自变量的主效应，并忽略它们之间是否存在交互作用。

-交互作用模型：计算自变量之间是否存在交互作用，并同时计算每个自变量的主效应。

-自由模型：不计算任何主效应或交互作用，仅用于比较不同模型之间的显著性。

选择适当的模型后，我们可以点击"可选"选项卡，设置其他参数，比如显著性水平、效应大小等。

一旦我们完成了所有设置，可以点击"确定"开始进行方差分析。

SPSS将会自动生成方差分析的结果报告。

在报告中，我们可以找到各个自变量的主效应、交互作用以及整体模型的显著性等信息。

一般来说，我们关注的主要结果包括：组间方差、组内方差、平方和、均方、F统计值、显著性水平等。

双因素重复测量方差分析spss
一、双因素重复测量方差分析（two-way repeated measures ANOVA）
双因素重复测量方差分析（Two-Way repeated measures ANOVA）可以用来检测一个
变量的变化在两个或多个独立变量的作用下是否发生变化。

在双因素重复测量方差分析中，变量1是因素1，因素1有若干水平，变量2是因素2，因素2也有若干水平。

双因素重
复测量方差分析可以检验两个因素是否共同影响变量1的变化，或者检测某个因素是否单
独地影响变量1的变化。

1、打开spss统计软件，点击文件、数据，从窗口中打开需要分析数据文件；
2、点击“分析”菜单，然后从子菜单中点击“多维分析”，再单击“双因素重复测
量方差分析”；
3、在弹出的窗口中，在“变量”框中选择需要分析的变量；
4、在“因素”框中，选择双因素，比如实验组和对照组；
5、点击“定义”按钮，设定因素的水平，比如实验组的水平为A，对照组的水平为B；
6、在“多重比较”框中，勾选“重复测量”框，并且可以设定多重比较的参数；
7、选择“显著性水平”框，设定检验的显著性，通常设定为0.05；
8、单击“OK”按钮，查看分析结果，该分析结果将显示两个因素及其交互作用对变
量1的影响情况。

双因素方差分析spss实例双因素方差分析（ANOVA）是一种统计分析方法，它可以比较不同的组之间的投票者的结果，以确定两个或更多因素是否有显著的影响。

换句话说，它可以测量实验中的不同影响因素，以确定它们之间是否有显著的差异。

本文将介绍如何使用SPSS进行双因素方差分析，以确定两个因素之间是否有显著差异。

首先，需要准备你的数据，将其输入到SPSS程序中。

将你的数据文件保存为.csv格式，确保它的每列的标题是充分描述性的，并包括所有你所需要的因素。

一旦你的数据文件被保存到SPSS中，可以创建一个新的SPSS文件，然后将数据文件拖放到新的SPSS文件中即可。

接下来，在SPSS中，找到“统计”工具栏，点击进入“分析”选项卡。

找到“方差分析”，双击它，以进入“方差分析-双因素方差分析”窗口。

在“自变量”框中输入你要比较的两个因素，即你的实验的两个因素。

然后在“因子”菜单中选择“应变量的每个因子的水平”。

此时，SPSS将自动映射每个因素的水平，可以在“水平”窗口中查看。

现在，可以单击“方差分析”按钮，运行双因素方差分析。

SPSS 将给出结果表，该表显示在多个水平上，因素间是否存在显著差异。

在结果表中，F值说明了实验变量之间的差异。

当F值大于1时，实验变量存在显著差异，说明变量对结果有显著影响；反之，F值小于1时，实验变量没有显著差异，则表明变量对结果没有显著影响。

最后，你可以使用SPSS输出图表，根据结果表中的数据来分析两个因素之间的关系。

这也可以帮助你更好地理解实验结果，并更好地控制你的实验因素。

总之，SPSS双因素方差分析是一种很有用的统计工具，可以帮助研究者测量不同因素之间的关系，并确定它们之间是否存在显著差异。

上面介绍了如何使用SPSS进行双因素方差分析，并介绍了如何分析结果，希望对你有所帮助。

方差分析(2)重复测量设计A 方法：重复测量的方差分析A 目的：推断处理、时间、处理X 时间对 试验对象的试验指标的作用对象，共ng 个，g^1A 时间因素分m 个水平（m 个时点），每个对象有m 个时点上的测量值，共gnm 个，mM2A 特例：g=1,单组重复测量资料m=2,前后重复测量资料A 处理因素分gn 个试验实验操作方法A重复测量数据的两因素多水平设计，两因素包括一个干预因素（A因素）和测量时间因素（B 因素）；厂多水平指干预（A因素）有g（A2）个水平，测量时间（B因素）有m （＞2）个水平（测量时间点）。

A随机化分组采用完全随机设计的分组方式，将歹个观察对象随机分配到g个处理组中o＞数据收集在加个时间点上进行, 每一个观察对象在完全相同的时间点上重复进行□次测量。

表12-2数据的统计学分析问题A计算前后测量数据的差值，上述数据即可转化为完全随机设计（两组）的资料形式。

A—般情况下，针对前后测量数据差值的成组亡检验方法是可取的，但应注意其应用条件，即方差齐性的问题。

例题:P271•将手术要求基本相同的15名患者随即分3 组，分别采用A、B、C三种麻醉诱导方法。

在T°、T I、T2、T3、T4五个时像测量患者收缩压数据如下：S 12-16不同麻醉诱导时相患者的收缩压（mmHg）对象间巧1 •建立假设1 > HO：j i・HI：[• •a=0.05 •卜选择统计方法：= 订•正态性处理因素的各处理水平的样本个体之间是相互i 1独立的随机样本，其总体均数服从正态分布1 3・方差齐性相互比较的各处理水平的总体方差相等，即i I具有方差齐同；I1 3.各时间点组成的协方差阵具有球形性特征。

：I Ii I ! *计算统计量（由计算机完成）! ：•结论：按照a=0.05/0.01的检验水准，拒绝/尚不能拒绝' 〕H0,……差异有/无统计学意义（统计学结论），| i I重复测量设计资料的统计分析方法A更于重复测量数据（临床上常称纵向监测数据）, 去质上每个受试对象的观察结果是多次重复测量簧果的连线，统计分析的目的是比较这些连线变化趋势的特征。

两因素重复测量方差分析，史上最详细SPSS教程！一、问题与数据研究者想知道短期(2周)高强度锻炼是否会减少C反应蛋白(C-Reactive Protein, CRP)的浓度。

研究者招募了12名研究对象，并让研究对象参与两组试验：对照试验和干预试验。

在对照试验中，研究对象照常进行日常活动；在干预试验中，研究对象每天进行45分钟的高强度锻炼，每组试验持续2周，两组试验中间间隔足够的时间。

CRP的浓度在每组试验中共测量了3次：试验开始时的CRP浓度、试验中的CRP浓度(1周)和试验结束时的CRP浓度(2周)。

这三个时间点代表了受试者内因素“时间”的三个水平，因变量是CRP的浓度，单位是mg/L。

con_1、con_2和con_3分别代表对照试验开始时、对照试验中和对照试验结束时研究对象的CRP浓度，int_1、int_2和int_3分别代表干预试验开始时、干预试验中和结束时研究对象的CRP浓度。

部分数据如下：二、对问题的分析使用两因素重复测量方差分析(Two-way Repeated Measures Anova)进行分析时，需要考虑5个假设。

对研究设计的假设：假设1：因变量唯一，且为连续变量；假设2：有两个受试者内因素（Within-Subject Factor），每个受试者内因素有2个或以上的水平。

注：在重复测量的方差分析模型中，对同一个体相同变量的不同次观测结果被视为一组，用于区分重复测量次数的变量被称为受试者内因素，受试者内因素实际上是自变量。

对数据的假设：假设3：受试者内因素的各个水平，因变量没有极端异常值；假设4：受试者内因素的各个水平，因变量需服从近似正态分布；假设5：对于受试者内因素的各个水平组合而言，因变量的方差协方差矩阵相等，也称为球形假设。

三、思维导图（点击图片看清晰大图）四、SPSS操作两因素重复测量方差分析的操作1. 在主菜单下点击Analyze > General Linear Model > Repeated measures...，如下图所示：2. 出现Repeated Measures Define Factor(s)对话框，如下图所示：3. 在Within-Subject Factor Name:中将“factor1”更改为treatment，因为研究对象共进行了2组试验，在Number of Levels：中填入2；4. 点击Add，出现下图：5. 在Within-Subject Factor Name:中填入time，因为研究对象的CRP水平在每组试验中共测量了3次，在Number of Levels：中填入3，点击Add；6. 点击Define，出现下图Repeated Measures对话框；7. 如下图所示，Within-Subjects Variables后面的括号内是受试者内因素的名字，将左侧六个变量均选入右侧框中，如下图所示：8. 点击Plots，出现Repeated Measures: Profile Plots 对话框，如下图所示：9. 将time选入Horizontal Axis：框中，将treatment选入Separate Lines：框中；10. 点击Add，出现下图，点击Continue；11. 点击Save，出现Repeated Measures: Save对话框；12. 在Residuals下方选择Studentized，如下图所示，点击Continue；13. 点击Options，出现Repeated Measures: Options对话框；14. 将treatment、time和treatment*time选入Display Means for：中，下方Compare main effects为勾选状态，在Confidence interval adjustment：下选择Bonferroni，在Display下方勾选Descriptive statistics 和Estimates of effect size，点击Continue，点击OK。

双因素方差分析spss双因素方差分析（Two-factor Analysis of Variance， ANOVA）是统计学中使用广泛的一种方法，它可以帮助我们测量并评估不同因素对试验结果的影响程度。

SPSS是一款统计数据处理软件，它也可以帮助我们进行双因素方差分析，即用于研究两个或多个因素的总体的差异以及它们之间的关系，而这个方法可以帮助我们更有效地弄清这两个因素之间的关系。

首先，我们需要准备好我们的数据，这样才能将它们可视化和分析。

建议使用Excel或者SPSS创建好表格，然后将数据导入表格中。

在导入数据之前，要确保将双因素分别设定为两个列，以便SPSS能够正确识别变量，此外还可以为每个变量指定不同的名称，以便在分析和结果展示时更容易理解。

接下来，在SPSS的Analysis菜单中，选择“General Linear Model”，然后选择“Univariate”，这样就可以开始分析了。

第一步就是在“Dependent Variable”部分，选择你想要分析的变量，然后点击“Options”，在“Means”选项中，可以看到因素的名称，选择它们，接着在“Post Hoc” 部分选择“Tukey”，然后点击“Continue”，完成设置。

随后，在“Output”界面中，点击“Save”，选择“Univariate”，勾选“Descriptive Statistics” 、“ANOVA” 和“Post Hoc Tests”，然后点击“OK”，SPSS 会生成一份包含描述性统计和分析结果的报告，我们可以根据报告内容进行进一步的分析和研究。

总之，使用 SPSS 进行双因素方差分析是一个简单易行、高效可靠的过程，可以帮助我们得出可靠的结论，以便做出合理的决策，并有助于识别实验变量之间的相关性和决定性。

科研实务两因素重复测量数据方差分析的SPSS操作一．问题与数据将手术要求基本相同的15名患者随机分成3组，在手术过程中分别采用A、B、C三种麻醉剂诱导方法，在T0（诱导前）、T1、T2、T3、T4五个时相测量患者的收缩压，数据记录如表1，试进行方差分析。

二．分析问题该问题涉及三组研究对象，并且对每组对象进行了多次测量，与我们之间见过的完全随机设计（受试者被随机分配到各处理组，并且只对结局指标进行一次测量）是不同的，这就是常见的重复测量设计。

重复测量设计是在科研工作中常见的设计方法，常用来分析在不同时间点上该指标的差异。

三．SPSS操作1.操作步骤将主体内因子名改为时间（可以默认不改），在级别数框输入5，点击添加，然后再点击定义。

将各诱导时相放入主体内变量，将分组放入主体间因子。

点击模型，出现如下对话框，指定模型栏选择全因子。

点击事后比较，因为本题有三组，所以可以进行多重比较，将组别放入下列各项的事后比较，选用LSD法。

点击选项，出现如下对话框，选择描述统计和齐性检验。

2. 结果解读2.1多变量检验上述表格为多变量检验结果，只有数据不符合球形性检验时才采取此结果。

2.2球形检验由结果得：P=0.178>0.05，因此不能拒绝原假设，认为数据是符合球形性检验的，所以不采用2.1的结果。

2.3主体内效性检验由结果可以看出：时间行的显著性为0.000，即不同测量时间的收缩压是存在显著性差异的；时间与组别的交互项显著性为0.000，即不同的麻醉诱导法与时间之间存在交互作用。

2.4方差齐性检验由结果得：任一时相的P值都是大于0.05的，因此都不能拒绝原假设，认为数据是方差齐性的。

2.5主体间效应比较由结果得：组别间的显著性为0.017<0.05，应该拒绝原假设，认为三种麻醉诱导方法对收缩压的影响是有差异的。

2.6多重比较由结果得：A与C之间是存在显著性差异的，A与B、B与C之间不存在显著性差异，所以只有麻醉诱导A与麻醉诱导C对舒张压的影响是不同的。

SPSS进行重复测量的多因素方差分析1、概述重复测量数据的方差分析是对同一因变量进行重复测量的一种试验设计技术。

在给予一种或多种处理后，分别在不同的时间点上通过重复测量同一个受试对象获得的指标的观察值，或者是通过重复测量同一个个体的不同部位（或组织）获得的指标的观察值。

重复测量数据在科学研究中十分常见。

分析前要对重复测量数据之间是否存在相关性进行球形检验。

如果该检验结果为P﹥0.05，则说明重复测量数据之间不存在相关性，测量数据符合Huynh-Feldt条件，可以用单因素方差分析的方法来处理；如果检验结果P﹤0.05，则说明重复测量数据之间是存在相关性的，所以不能用单因素方差分析的方法处理数据。

在科研实际中的重复测量设计资料后者较多，应该使用重复测量设计的方差分析模型。

球形条件不满足时常有两种方法可供选择：（1）采用MANOV A（多变量方差分析方法）；（2）对重复测量ANOV A检验结果中与时间有关的F值的自由度进行调整。

2、问题新生儿胎粪吸入综合征（MAS）是由于胎儿在子宫内或着生产时吸入了混有胎粪的羊水，从而导致呼吸道和肺泡发生机械性阻塞，并伴有肺泡表面活性物质失活，而且肺组织也会发生化学性炎症，胎儿出生后出现的以呼吸窘迫为主，同时伴有其他脏器受损现象的一组综合征[11]。

血管内皮生长因子(vascularendothelial growth factor，VEGF)是一种有丝分裂原，它特异作用于血管内皮细胞时，能够调节血管内皮细胞的增殖和迁移，从而使血管通透性增加。

而本实验旨在通过观察分析给予外源性肺表面活性物质治疗前后胎粪吸入综合征患儿血清中VEGF的含量变化，评价药物治疗的效果。

将收治的诊断胎粪吸入综合症的新生儿共42名。

将患儿随机分为肺表面活性物质治疗组（PS 组）和常规治疗组（对照组），每组各21例。

PS组和对照组两组所有患儿均给予除用药外的其他相应的对症治疗。

PS组患儿给予牛肺表面活性剂PS 70mg/kg治疗。

SPSS学习笔记之重复测量的多因素方差分析报告学习笔记之重复测量的多因素方差分析报告SPSS（Statistical Package for the Social Sciences，社会科学统计软件包）是一款功能强大的数据分析工具，广泛应用于各个领域的研究。

在SPSS中，重复测量的多因素方差分析被视为一项重要的统计方法，用于研究相同参与者在不同条件下的测试结果。

本篇学习笔记以重复测量的多因素方差分析为主题，将介绍如何使用SPSS进行该项分析，并给出详细的分析报告。

1. 研究目的和问题描述2. 数据采集和处理3. 研究设计和假设4. 数据分析5. 结果解释与讨论1. 研究目的和问题描述本次研究的目的是考察不同刺激条件对参与者注意力的影响。

具体而言，我们想了解参与者在三种刺激条件下的注意力水平是否存在显著差异。

2. 数据采集和处理我们招募了40位参与者，并随机将其分为三组。

每组参与者分别接受三次测试，每次测试采用不同的刺激条件。

我们记录了每位参与者的测试结果，并进行数据整理和清洗。

3. 研究设计和假设本研究采用的是重复测量的多因素方差分析设计。

考察因素为刺激条件，对应的水平为A、B和C。

我们的研究假设如下：- H0（零假设）：不同刺激条件下的注意力水平无显著差异。

- H1（备择假设）：不同刺激条件下的注意力水平存在显著差异。

4. 数据分析为了进行重复测量的多因素方差分析，我们打开SPSS软件，并导入数据集。

接下来，我们按照以下步骤进行分析：步骤一：打开SPSS软件，点击“打开”按钮，导入数据集。

步骤二：选择“分析”菜单，然后选择“一般线性模型”和“重复测量”。

步骤三：将待分析的因子变量（刺激条件）拖动到“因子”框中，并设置不同刺激条件的水平。

步骤四：选择适当的因变量（注意力水平），并将其拖动到“依赖变量”框中。

步骤五：点击“选项”按钮，可以对分析进行更多设置，比如是否计算偏斜度和峰度等。

步骤六：点击“确定”按钮，SPSS将自动进行重复测量的多因素方差分析，并生成分析结果。

SPSS双因素方差分析例1 对小白鼠喂以三种不同的营养素，目的是了解不同营养素增重的效果。

采用随机区组设计方法，以窝别作为划分区组的特征，以消除遗传因素对体重增长的影响。

现将同品系同体重的24只小白鼠分为8个区组，每个区组3只小白鼠。

三周后体重增量结果(克)列于下表，问小白鼠经三种不同营养素喂养后所增体重有无差别？区组号营养素1 营养素2 营养素31 50.10 58.20 64.502 47.80 48.50 62.403 53.10 53.80 58.604 63.50 64.20 72.505 71.20 68.40 79.306 41.40 45.70 38.407 61.90 53.00 51.208 42.20 39.80 46.20这可以认为是无重复实验的双因素方差分析，SPSS软件版本：18.0中文版。

1、建立数据文件变量视图：建立3个变量，如下图1数据视图：如下图：区组号用1-8表示，营养素号用1-3表示。

数据文件见“小白鼠喂3种不同的营养素增重数量.sav”，可以直接使用。

2、统计分析菜单选择：分析-> 一般线性模型-> 单变量1点击进入“单变量”对话框1旗开得胜将“体重”选入“因变量”框，“区组”、“营养素”选入固定因子框点击右边“模型”按钮，进入“单变量：模型对话框”1点击“设定”单选按钮（无重复双因素方差分析不能选全因子！），在“构建项”下拉菜单中选择“主效应”（只能选主效应）1把左边的因子与协变量框中区组和营养素均选入右边的模型框中其余选项取默认值就行，点击“继续”按钮，回到“单变量”界面1点击“两两比较”按钮，进入下面对话框1将左边框中“区组”、“营养素”均选入右边框中再选择两两比较的方法，LSD、S-N-K，Duncan为常用的三种方法，点击“继续”按钮回到“单变量”主界面。

1点击“选项”按钮1勾选“统计描述”及“方差齐性检验”，设置显著性水平，点击“继续”按钮，回到“单变量”主界面1点击下方“确定”按钮，开始分析。