想请教一下SPSS三因素spss重复测量量的数据输入格式

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-05-16 11:51 标签： spss重复测量
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现在有这样一个问题：
有两组人，A组人使用新系统，B组人使用旧系统。在使用系统前，分别测A组和B组人的疲劳水平（分别设为A1和B1），两组开始分别使用各自的系统，然后再分别测试A组和B组的疲劳水平（分别设为A2和B2）。那么，有两种分析方法：
第一种，使用SPSS中的重复测量，系统的影响是组间变量，前后两次测量作为重复测量，可以分析不同系统对疲劳的影响；
第二种，对于每个人，都用使用后的疲劳水平除以使用前的疲劳水平，得到疲劳水平比，然后采用T-test检验两组测试者疲劳水平比是否有显著性差异，从而确定两个系统对疲劳的影响。
那么这两种方法哪个是对的？如果得到的结果不一致，怎么解释？
载入中......
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第一种方法中，把两次测量的误差也分开了，相对好点；不过他的方差一般要比第二个的大；另外，这两个都要求数据时正态分布且满足齐次性。
人在尘世间，心在三界外；若无纷繁事，何羡天上仙。
whiteice 发表于
第一种方法中，把两次测量的误差也分开了，相对好点；不过他的方差一般要比第二个的大；另外，这两个都要求 ...如果使用第一种方法，发现系统的主效应不显著，但系统和测量的顺序交互效应显著；而使用第二种方法，发现两组的疲劳比差异显著，那应该怎么解释系统的影响呢？
第二个方法的你的假设可以是d2&d1，d表示差距。然后再测显著水平。第一种方法下，很有可能组间差异过大。就是说A1和B1差距过大。其实在实验设计的时候，就当排除两组初始的差异。所以在第一种方法下面，不应该有系统和测量的顺序交互。第二种方法其实就是第一种方法测量顺序的部分。推荐第二种。
wzheng007 发表于
第二个方法的你的假设可以是d2&d1，d表示差距。然后再测显著水平。第一种方法下，很有可能组间差异过大。就 ...为什么不应该有系统和测量顺序的交互效应呢，比如，A组的系统比较好，B组的系统比较差，那么用A组的人使用后和使用前的疲劳程度差异不大，而用B组的人使用后和使用前的疲劳程度差异会较大，这种情况下系统和测量顺序就是有交互效应的，是不是这样？
本帖最后由 wzheng007 于
14:12 编辑
转帖一个我师兄的回复吧，希望有帮助。“
我觉得还是要考虑 交互效应
spss中的repeated measure 模块就是专门为这种情况设置的
所以他的第一种方法肯定是对的
只是效果未知
第二种方法单纯的提取除比
实际就已经丧失了一部分信息
但是还是可以这么做的
就好像合并了两个dummy variable 成了一个
所有 cbind feature 的过程肯定都是要lose information的
所以这么做不太好，但是结果未必不对
可以把两个model 的sum of squares比较一下
一般来说，第一个fitting的结果肯定会更好
所以如果两个结果差得太多，那我还是相信第一个
这也只是我的想法
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论坛法律顾问：王进律师SPSS重复测量方差分析 如果有要求用语法的地方,我真是不懂,麻烦你说细一点,主要我做的实验是个2*3*32的脑电实验。一个组间，两个组内·~
AOI圣诞三0373
从SAS板块可以下到余松林老师所著的《重复测量资料分析方法与SAS程序》的电子书,里面介绍了用SAS的mixed模块可以处理不等距重复测量设计资料,并附例题,建议去看看.按照我的理解,SPSS的GLM菜单下的repeated measure命令是不能处理不等距重复测量资料的.其实不用那么麻烦的,你先定义几个变量,如组别,在Variable View栏中设置组别变量1,2,3...5,然后返回Data View在组别中输入1或2或...或5即可.建议你看看《SPPS在统计分析中的应用》第五章统计推断例题中的例题结构即可.SPSS菜单如下：Analyze->General Linear Model->Univariate不过试验次数少,只能进行主效应分析,不能进行交互效应分析,所以还要调整模型,在Model里面.总之试验次数不够,还要再增加次数.
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