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1、,被试间设计,概述,不同条件之间的比较只能在不同被试间进行 每个被试只能接受一种处理 例：但感兴趣的变量是被试变量时，可采用被试间设计,分组,当研究的因素为任务变量，且人数较多时，采用随机分配（独立组设计） 当被试较少时，用随机化较冒险，采用在某些变量上匹配被试来创设相等组（匹配组设计）,当研究的是被试变量 采用：事后设计 自然组设计 不等组设计（可用匹配来减少被试差异）,优缺点,分类,独立组设计 不等组设计 匹配组设计,独立组设计spss操作,二,一,三,四,.,.,.,.,竖着输入数据（一组为分类、一组为自变量）,分析 独立样本t检验,分别填入检验变量和分组变量,点击定义组设定数据 点击完
2、成,不等组设计spss操作,匹配组设计spss操作,若sig0.05，则两组数据之间差异显著,二,看方差齐性 p0.05表示方差基本相似，看第一行 不齐看第二行,一,报告： 实验组和控制者某分数差异显著 t=，df=，p0.05,三,结果分析,单因素完全随机多组设计,研究中包含一个因素，属于被试间变量 因素的水平数3 因此研究中包含三组或更多组的被试,单因素完全随机多组设计spss操作,二,一,三,四,.,.,.,.,竖着输入数据（一组为分类、一组为自变量）,分析 单因素方差分析,分别填入因变量列表和因子,可比较均值 和两两比较 点击完成,若sig0.05，因素的效应显著。F（组间，组内）=？
3、，p0.05,一,二,三,将分组变量拖入两两比较框中 点击完成,一般线性模型 单变量,事后检验：例 水平A高于或低于水平B,无计划比较,因不知那两组间存在显著差异，故需计划或无计划比较,计划比较,点击：分析 点击：单因素方差分析， 点击：对比 输入权重，（权重相加为零） 一个与其他的比输入（-2.1.1） 两个相比（0.1.1）,两因素完全随机实验设计,研究含有两个因素，均为被试间变量 处了关心两个因素的主效应是否显著外 还要考虑二者交互作用是否显著，进行简单效应分析,两因素完全随机实验设计spss操作,Lorem ipsum,解释一个因素如何受另一个因素影响 例：在因素A上，水平B与水平b的
4、差异是否显著 在因素B上，水平A与水平a的差异是否显著,简单效应分析,MANOVA 因变量 BY 因素1（1,2）因素2（1,2） /PRINT=CELLINFO(MEANS) /DESIGN /DESIGN=因素1WITHIN 因素2（1）因素1 WITHIN 因素2（2）,文件 新建 语法 运行 全部,A,三因素完全随机实验设计,研究中包含三个因素，均为被试间变量 spss操作方法同上 主效应分析，三重交互作用， 一个因素如何受另外两个因素的制约 简单效应分析,MANOVA 因变量 BY 因素1（1,2）因素2（1,2）因素3（1,2） /DESIGN /DESIGN=因素1 WITHIN 因素2（1） WITHIN 因素3（1） 因素1 WITHIN 因素2（2） WITHIN 因素3（1） 因素1 WITHIN 因素2（1） WITHIN 因素3（2） 因素1 WITHIN 因素2（2） WITHIN 因素3（2）,文件 新建 语法 运行 全部,谢,谢,观,看,