spss重复测量多因素方差分析 spss实例时若不满足球对称,该如何对F值进行调整

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-03-25 09:11 标签： 多因素方差分析 spss实例

采用重测测量多因素方差分析 spss实唎的

交互效应的研究获取组间整

时点间整体，交互作用的3对FP，再整体解释一下

如果交互效应显著，则分析不同时间点组间差异组內不同时间点差异即可。

组间单因素多因素方差分析 spss实例组内配对t检验矫正a水平。

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重复测量多因素方差分析 spss实例解决的问题：对一个因变量（连续变量）进行了多次测量探索其在不同时间（或條件）上的变化规律。同时还可以分析自变量（离散变量）、协变量等对这种变化产生的影响

长期练习广场舞、气排球、太极拳对普通夶学生心率变化的影响

选取健康普通男性大学生，分为三组：广场舞组气排球组，太极拳组三组学生每周练习各自的运动项目，每周練习2次每次90分钟。练习三个月后测试受试者运动前HR、运动中HR、运动后1分钟HR、运动后3分钟HR、运动后7分钟HR、运动后10分钟HR。

实验测试时的运動内容为各自的运动项目时间为5分钟。

自变量：运动项目；重测因素（因变量）：6次测量的心率

1）分析-一般线性模型-重复测量

2）“主體内因子名”中输入“HR”，“级别数”输入6（因为HR共测量了6次）点击“添加”，生成重测变量“HR”

3）把“HR1-HR6”放到“主体内变量”列表，需要一一对应把“运动项目”放到“主体间因子”。

4）点击图4中的“图”

把“HR”选入“水平轴”，“运动项目”选手“单独的线条”点击“添加”，“继续”

5）点击图4中的选项。

勾选“描述统计”、“齐性检验”点击“继续”，返回图4后点击“确定”呈现结果。

结果判断方法：显著性P＞0.05时接受“球对称假设”；P≤0.05时，拒绝“球对称假设”

目前P＜0.05，拒绝“球对称假设”需要采用“球对称”系数（经常选“格林豪斯-盖斯勒”）对结果进行校正。

由于拒绝“球对称假设”所以主要看校正后的结果（蓝色）。

HR与运动项目的交互作用具有统计学意义（P＜0.05）说明三组大学生的心率变化不一致。

结合图8的多因素方差分析 spss实例结果以及图9的轮廓图可以判断结果：

長期练习广场舞的大学生，运动中心率比气排球、太极拳低运动后1-7分钟恢复的也更快，表现为更好的心血管功能

说明：1）重测因素“HR”和自变量“运动项目”的主效应都具有统计学意义（P＜0.05）。后者的统计结果没有贴出来这方面读者可以自行理解。

2）如果能够结合重測因素“HR”不同水平的单独效应分析判断结果会更好。结果太繁琐不再展示。给出需要增加的程序感兴趣的朋友可以运行查看：

3）偅复测量多因素方差分析 spss实例还涉及到存在协变量、多个“重测因素”、多个自变量等较为复杂的情况。后续再继续分享

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