两因素完全随机嵌套实验设计的方差分析

两因素完全随机嵌套实验设计的方差分析

目录

（一）适用情况

（二）基本计算

（1）平方和的计算

（2）自由度的计算

（3）F值的计算

（三）spss操作及结果

（1）数据

1. 数据录入

2. 编码含义

（2）spss操作

（3）结果

（一）适用情况

（1）研究在固定团体中进行，不能随机分配被试。

（2）研究中影响因变量的因素有两个，一个是自变量；另一个是无关变量，即固定的团体。

（3）两影响因素之间无交互作用。

（4）例如，某学校有12个班，要对某教学方式（传统教学法vs新型教学法）的教学效果进行实验，随机选取其中6个班进行传统教学，其余6个班进行新型教学，班级这个无关变量并没有与教学方式的所有水平结合起来，因此，不能计算交互作用。从被试量上也可以看到，两因素完全随机嵌套实验设计的被试量为nq，两因素完全随机的实验设计的被试量是npq。

用表格表示如下：

（二）基本计算

（1）平方和的计算

n：每个团体的被试数

p：自变量水平数

q：自变量各水平的团体数

（2）自由度的计算

（3）F值的计算

显著时：

否则：

（三）spss操作及结果

（1）数据

1. 数据录入：

自变量A：传统教学vs新型教学

无关变量B：8个班级，每个班级抽取4人，按班级为一个团体随机分配给两种教学方法

因变量：教学效果

将数据录入spss

2. 编码含义：

第一列A因素表示两种教学方法（1：传统教学法，2：新型教学法），第二列B因素表示无关变量班级（1-4表示A的不同条件下的4个班级），第三列是因变量。

（2）SPSS操作

分析-一般线性模型-单变量（只有一个因变量，所以选择单变量）

放入因变量和固定因子A因素和B因素

模型-选择主效应-将A因素和B因素选入-继续

平均值-所有变量选入-勾选比较主效应-默认LSD

选项-勾选描述性统计、齐性检验

点击粘贴→打开语法界面

打开语法界面后在末尾句号前改写下面两条语法如下，自变量即A因素写到括号里，写反会导致结果错误。

/DESIGN=A因素 B因素(A因素)

/TEST=A因素 VS B因素(A因素)

全选语法-点击绿色标志

（3）结果

主体间效应检验可以看到B因素即班级的效应是非常显著的，说明不同班级之间差异显著大于被试之间的差异。本表中A因素的效应也是显著的，但是这个结果是不准确的，因为，B因素的效应显著时，说明B因素在A因素各水平上是不同质的，因此高估了A因素的效应。

因此，要计算A因素的效应，要用SSB(A)来做误差项。即要看定制假设检验的结果，从中可以看到，F=5.68，P>0.05，因此，A的效应并不显著。因此，不能得出新型教学方法与传统教学法的效果有显著性差异的结论。

感谢观看！

end