简单效应分析

Between-subject effect *********Total effect*************

manova

score by time (1,3) method (1,3)

/design = time method time*method.

manova

score by time (1,3) method (1,3)

/design .

**********simple effect**********

manova

score by time (1,3) method (1,3)

/design = method within time(1)

method within time(2)

method within time(3).

manova

score by time (1,3) method (1,3)

/design = time within method (1)

time within method (2)

time within method (3).

**********post hoc mutiple comparisons*********

manova

score by time (1,3) method (1,3)

/contrast(method) = special (1 1 1 1 -1 0 0 1 -1 )

/design =method within time(3).

manova

score by time (1,3) method (1,3)

/contrast(time) = special (1 1 1 1 -1 0 0 1 -1 )

/design =time within method(2).

manova

score by time (1,3) method (1,3)

/contrast(time) = special (1 1 1 1 -1 0 1 0 -1 )

/design =time within method(2).

Within-subject effect *********Total effect ***********

manova a1b1 a1b2 a1b3 a2b1 a2b2 a2b3

/wsfactors = a(2) b(3)

/design.

**********simple effect *********

manova a1b1 a1b2 a1b3 a2b1 a2b2 a2b3

/wsfactors = a(2) b(3)

/wsdesign = a within b(1)

a within b(2)

a within b(3).

manova a1b1 a1b2 a1b3 a2b1 a2b2 a2b3

/wsfactors = a(2) b(3)

/wsdesign = b within a(1)

b within a(2).

mixed-design effect *********Total analysis**********

manova a1 a2 a3 by age (1,3)

/wsfactors = a (3)

/wsdesign

/design.

*********simple effect ***********

manova a1 a2 a3 by age (1,3)

/wsfactors = a (3)

/wsdesign = a

/design = mwithin age(1)

mwithin age(2)

mwithin age(3).

manova a1 a2 a3 by age (1,3)

/wsfactors = a (3)

/wsdesign = mwithin a(1)

mwithin a(2)

mwithin a(3)

/design = age.

三因素混合方差分析事后简单效应多重比较语法

概念笔记 Main effect 一个因素的独立效应，即其不同水平引起的方差变异。三因素的实验有三个主效应。把某一因素的一个水平同该因素的其他水平比较，不考虑其他因素。 Interaction 多个因素的联合效应，A因素的作用受到B因素的影响，即有交互——two-way interaction. 当一因素作用受到另外两个因素影响，即三因素交互three-way interaction. 重复测量一个因素的三因素混合设计3*2*2的混合设计 A3*B2*R2 【A, B为被试间因素】 需要分析的有—— A, B, R 各自主效应 二重交互作用，A*B, A*R, B*R 三重交互作用，A*B*C 结果发现， A, B为被试间因素，交互作用SIG 当二重交互作用SIG，需要进行simple effect检验。A因素水平在B因素某一水平上的变异。A在B1水平上的简单效应 A在B2水平上的简单效应 B在A1水平上的简单效应 B在A2水平上的简单效应 B在A3水平上的简单效应 如果三重交互作用SIG，需要进行三因素的简单简单效应分析simple simple effect. 某一因素的水平在另外两个因素的水平结合上的效应 在A1B1水平结合上，R1 与R2 差异 在A1B2水平结合上，R1 与R2 差异 在A2B1水平结合上，R1 与R2 差异 在A2B2水平结合上，R1 与R2 差异 在A3B1水平结合上，R1 与R2 差异 在A3B2水平结合上，R1 与R2 差异

重复测量方差分析之后，如果三重交互作用显著，需要编辑语法， 得出三个因素各自的简单效应 某一因素在其他两个因素的某一实验条件内的简单效应检验 三因素重复测量方差分析对应的会有3种简单效应检验结果 SPSS在输出简单效应检验结果的同时，也会报告多重比较结果，会有更直观的对比结果。 如果三重交互作用SIG，需要进行简单简单效应检验。 固定某两个因素水平组合，考察研究者最感兴趣的那个变量的效应。 MANOV A R1 R2 BY A(1,3) B(1,2) /WSFACTORS=R(2) /PRINT=CELLINFO(MEANS) /WSDESIGN /DESIGN /WSDESIGN=R /DESIGN=MWITHIN B(1) WITHIN A(1) MWITHIN B(2) WITHIN A(1) MWITHIN B(1) WITHIN A(2) MWITHIN B(2) WITHIN A(2) MWITHIN B(1) WITHIN A(3) MWITHIN B(2) WITHIN A(3) 上述语法内容是检验被试内变量R在被试间变量A, B 上的简单简单效应。 如果想检验某一被试间变量A在被试内变量R和另一个被试间变量B上的简单简单效应MANOV A R1 R2 BY A(1,3) B(1,2) /WSFACTORS=R(2) /PRINT=CELLINFO(MEANS) /WSDESIGN /DESIGN /WSDESIGN=MWITHIN C(1) MWITHIN C(2) /DESIGN=A WITHIN B(1) A WITHIN B(2)

spss的数据分析案例精选文档

s p s s的数据分析案例 精选文档 TTMS system office room 【TTMS16H-TTMS2A-TTMS8Q8-

关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告一、数据介绍： 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含十一变量，分别是：id（职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu（受教育水平程度），jobcat（职务等级），salbegin （起始工资），salary（现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、以了解该公司职工上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分 析能够了解变量的取值状况，对把握数据的分布特征非常有用。 此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在gender(性别)、edcu（受教育水平程度）、不同的状况下的频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。 Statistics 首先，对该公司的男女性别分布进行频数分析，结果如下：

上表说明，在该公司的474名职工中，有216名女性，258名男性，男女比例分别为%和%，该公司职工男女数量差距不大，男性略多于女性。 其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析，结果如下表： Educational Level (years)

16 59 17 11 18 9 19 27 20 2 .4 .4 21 1 .2 .2 Tot al 474 上 表及其直方图说明，被调查的474名职工中，受过12年教育的职工是该组频数最高的，为190人，占总人数的%，其次为15年，共有116人，占中人数的%。且接受过高于20年的教育的人数只有1人，比例很低。 2、 描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教育水平上的总体分布状况后，我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识，这就需要通过计算基本描述统计的方法来实现。下面就对各个变量进行描述统计分析，得到它们的

spss的数据分析案例

关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告 一、数据介绍： 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含十一变量，分别是：id（职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu（受教育水平程度），jobcat（职务等级），salbegin（起始工资），salary（现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、以了解该公司职工上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分析能够 了解变量的取值状况，对把握数据的分布特征非常有用。此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在gender(性别)、edcu（受教育水平程度）、不同的状况下的频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。 Statistics 首先，对该公司的男女性别分布进行频数分析，结果如下：

上表说明，在该公司的474名职工中，有216名女性，258名男性，男女比例分别为45.6%和54.4%，该公司职工男女数量差距不大，男性略多于女性。 其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析，结果如下表： Educational Level (years)

14 6 1.3 1.3 52.5 15 116 24.5 24.5 77.0 16 59 12.4 12.4 89.5 17 11 2.3 2.3 91.8 18 9 1.9 1.9 93.7 19 27 5.7 5.7 99.4 20 2 .4 .4 99.8 21 1 .2 .2 100.0 Tot 474 100.0 100.0 al 上表及其 直方图说明，被调查的474名职工中，受过12年教育的职工是该组频数最高的，为190人，占总人数的40.1%，其次为15年，共有116人，占中人数的24.5%。且接受过高于20年的教育的人数只有1人，比例很低。 2、描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教

用SPSS20进行二因素设计的简单效应分析

用SPSS20进行二因素设计的简单效应分析 两因素试验要检验互作效应，如果互作显著则应进一步做简单效应分析。SPSS20图形 界面无法简单效应分析，其实SPSS大多数功能均无法利用图形界面实现。所以SPSS的优点 并不是其易用性，而重点在于输出结果丰富、编排合理。比较SAS、和R软件均能利用图形 界面进行简单的统计分析，但其输出结果简单，无法直接发布。 我们用一个两因素裂区试验的产量数据进行简单的说明。这个试验是一个品种密度试验， 品种为主区，种植密度为副区，三次重复，籽粒产量为每公顷公斤产量。 其分析语法为： UNIANOVA 单产BY a b r Array /RANDOM=r /METHOD=SSTYPE(3) /INTERCEPT=INCLUDE /CRITERIA=ALPHA(0.05) /POSTHOC=a b(DUNCAN LSD) /DESIGN=a b r r(a) a*b /EMMEANS = TABLES(a*b) COMPARE (b) ADJ(LSD) /EMMEANS = TABLES(a*b) COMPARE (a) ADJ(LSD). 注意最后两句，采用EMMEANS进行简单效应分析， 其选项ADJ表示均值检验方法，有3种方法可供选择， 常用的是LSD。 运行该语句（Ctrl+r）的下列结果。注意，该语句前 面还有数据集设置（DATASET ACTIVATE 数据集1.），不能 写错数据集的名称。

表1显示互作显著，因此有必要进行简单效应分析。表2、3为主效应间的多重比较。 表4为三个品种在不同密度下产量均值及差异显著性，表5为三种密度下不同品种的差异。表4、5就是我们要进行的简单效应分析。 表4 成对比较 因变量: 单产 品种(I) 密度(J) 密度均值差值 (I-J) 标准误差Sig.b差分的 95% 置信区间b 下限上限 9398 10万 15万-42.224 96.990 .671 -253.547 169.099 20万-920.046*96.990 .000 -1131.369 -708.723 15万 10万42.224 96.990 .671 -169.099 253.547 20万-877.822*96.990 .000 -1089.145 -666.499 20万 10万920.046*96.990 .000 708.723 1131.369 15万877.822*96.990 .000 666.499 1089.145 ts28 10万 15万50.002 96.990 .616 -161.320 261.325 20万-355.573*96.990 .003 -566.896 -144.250 15万 10万-50.002 96.990 .616 -261.325 161.320 20万-405.576*96.990 .001 -616.899 -194.253 20万 10万355.573*96.990 .003 144.250 566.896 15万405.576*96.990 .001 194.253 616.899 xm26 10万 15万-713.925*96.990 .000 -925.247 -502.602 20万-811.152*96.990 .000 -1022.475 -599.829 15万 10万713.925*96.990 .000 502.602 925.247 20万-97.227 96.990 .336 -308.550 114.096 20万10万811.152*96.990 .000 599.829 1022.475

SPSS软件进行主成分分析的应用例子

SPSS软件进行主成分分析的应用例子 2002年16家上市公司4项指标的数据[5]见表2，定量综合赢利能力分析如下： 第一，将EXCEL中的原始数据导入到SPSS软件中； 【1】“分析”|“描述统计”|“描述”。 【2】弹出“描述统计”对话框，首先将准备标准化的变量移入变量组中，此时，最重要的一步就是勾选“将标准化得分另存为变量”，最后点击确定。 【3】返回SPSS的“数据视图”，此时就可以看到新增了标准化后数据的字段。

数据标准化主要功能就是消除变量间的量纲关系，从而使数据具有可比性，可以举个简单的例子，一个百分制的变量与一个5分值的变量在一起怎么比较？只有通过数据标准化，都把它们标准到同一个标准时才具有可比性，一般标准化采用的是Z标准化，即均值为0，方差为1，当然也有其他标准化，比如0--1标准化等等，可根据自己的研究目的进行选择，这里介绍怎么进行数据的Z标准化。 所的结论： 标准化后的所有指标数据。 注意： SPSS 在调用Factor Analyze 过程进行分析时, SPSS 会自动对原始数据进行标准化处理, 所以在得到计算结果后的变量都是指经过标准化处理后的变量, 但SPSS 并不直接给出标准化后的数据, 如需要得到标准化数据, 则需调用Descriptives 过程进行计算。 factor过程对数据进行因子分析（指标之间的相关性判定略）。 【1】“分析”|“降维”|“因子分析”选项卡，将要进行分析的变量选入“变量”列表；

【2】设置“描述”，勾选“原始分析结果”和“KMO与Bartlett球形度检验”复选框； 【3】设置“抽取”，勾选“碎石图”复选框； 【4】设置“旋转”，勾选“最大方差法”复选框； 【5】设置“得分”，勾选“保存为变量”和“因子得分系数”复选框； 【6】查看分析结果。 所做工作： a.查看KMO和Bartlett 的检验 KMO值接近1.KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析； Bartlett 球度度检验的Sig值越小于显著水平0.05，越说明变量之间存在相关关系。 所的结论： 符合因子分析的条件，可以进行因子分析，并进一步完成主成分分析。 注意： 1.KMO（Kaiser-Meyer-Olkin) KMO统计量是取值在0和1之间。当所有变量间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和时，KMO值接近1.KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析；当所有变量间的简单相关系数平方和接近0时，KMO值接近0.KMO值越接近于0,意味着变量间的相关性越弱，原有变量越不适合作因子分析。 Kaiser给出了常用的kmo度量标准: 0.9以上表示非常适合；0.8表示适合；0.7表示一般； 0.6表示不太适合；0.5以下表示极不适合。 2.Bartlett 球度检验： 巴特利特球度检验的统计量是根据相关系数矩阵的行列式得到的，如果该值较大，且其对应的相伴概率值小于用户心中的显著性水平，那么应该拒绝零假设，认为相关系数矩阵不可能是单位阵，即原始变量之间存在相关性，适合于做主成份分析；相反，如果该统计量比较小，且其相对应的相伴概率大于显著性水平，则不能拒绝零假设，认为相关系数矩阵可能是单位阵，不宜于做因子分析。 Bartlett 球度检验的原假设为相关系数矩阵为单位矩阵，Sig值为0.001小于显著水平0.05，因此拒绝原假设，说明变量之间存在相关关系，适合做因子分析。 所做工作： b. 全部解释方差或者解释的总方差(Total Variance Explained)

SPSS大数据案例分析实施报告

SPSS数据案例分析 目录 _Toc438655006 一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 (2) 1.1构建研究模型 (2) 1.2研究变量及定义 (2) 1.3研究假设 (2) 1.4变量操作化定义 (2) 1.5问卷设计 (2) 二．实证研究 (2) 2.1基础数据分析 (2) 2.2频数分布及相关统计量 (2) 2.3相关分析 (2) 2.4回归分析 (2) 2.5假设检验 (2)

一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 1.1构建研究模型 我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响，在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量，通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之间的关系的影响。因此，目前手机APP 广告的使用人群年龄相对比较年轻，而且年龄特征分布高度集中，年龄在30 岁以下的人群占到70%以上，因此本研究考虑性别了这一变量，同时根据手机APP 广告用户的特性，加入了手机流量作为控制变量，去观察它们对外部变量与点击意愿之间的关系是否有显著影响。 在本研究中，主要把调节变量和控制变量作为两个不同的研究变量，对于调节变量感知风险来说，它是直接影响了感知风险与手机APP 广告点击意愿二者的关系；而控制变量性别、手机流量这些变量是对广告效用期望、APP 效用期望和社会影响与点击意愿直接的关系是否有显著影响。最后，本文根据手机APP 广告的特点对UTAUT 模型进行扩展，构建了手机APP 广告点击意愿的影响因素研究模型。

1.3研究假设 (1) 广告效用期望、APP 效用期望、社会影响与手机APP 点击意向的关系 H1：用户的广告效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关。 H2：用户的APP 效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关 H3：社会影响与手机APP 广告点击意愿正相关 （2）感知风险与点击手机APP 广告意愿的关系 H4：感知风险与手机APP 广告点击意愿负相关 H5：性别，手机流量对手机APP 广告点击意愿没有显著影响

SPSS概览--数据分析实例详解

第一章SPSS概览－－数据分析实例详解 1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 1.1.2 定义变量 1.1.3 输入数据 1.1.4 保存数据 1.2 数据的预分析 1.2.1 数据的简单描述 1.2.2 绘制直方图 1.3 按题目要求进行统计分析 1.4 保存和导出分析结果 1.4.1 保存文件 1.4.2 导出分析结果 希望了解SPSS 10.0版具体情况的朋友请参见本网站的SPSS 10.0版抢鲜报道。 例1.1 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同（卫统第三版例4.8）？ 患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 健康人: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87 解题流程如下：

1.将数据输入SPSS，并存盘以防断电。 2.进行必要的预分析（分布图、均数标准差的描述等），以确定应采 用的检验方法。 3.按题目要求进行统计分析。 4.保存和导出分析结果。 下面就按这几步依次讲解。 §1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 当打开SPSS后，展现在我们面前的界面如下： 请将鼠标在上图中的各处停留，很快就会弹出相应部位的名称。 请注意窗口顶部显示为“SPSS for Windows Data Editor”，表明现在所看到的是SPSS的数据管理窗口。这是一个典型的Windows软件界面，有菜单栏、

简单效应

简单效应(simple effect)分析通常是在作方差分析时存在交互效应的情况下的进一步分析。你需要在SPSS 中编写syntax实现 一、完全随机因素实验中简单效应得分析程序 假如一个两因素随机实验中，A因素有两个水平、B因素有三个水平，因变量是Y，检验B因素在A因素的两个水平上的简单效应分析。 TWO-FACTOR RANDOMIZED EXPERIMENT SIMPLE EFFECTS DATA LIST FREE /A B Y. BEGIN DATA 1 3 4 1 1 2 1 1 3 2 2 5 2 1 6 1 2 8 2 1 9 1 2 8 2 3 10 2 3 11 2 3 9 2 3 8 END DATA. MANOVA y BY A(1,2) B(1,3) /DESIGN /DESIGN=A WITHIN B(1) A WITHIN B(2) A WITHIN B(3). 若A与B存在交互作用而进行的进一步分析（即简单效应分析）。同时你可以再加一个design: /DESIGN=B WITHIN A(1) B WITHIN A(2). 另外，三因素完全随机实验中的简单效应和简单简单效应的分析。 当实验设计中的因素多于两个时，做简单效应检验的前提仍然是，方差分析中发现了显著的两次交互作用。而当三因素完全随机实验中发现了显著的三次交互作用时，可以进一步作简单简单效应检验。也是DESIGN。 /DESIGN=A WITHIN B（1）WITHIN C（1） A WITHIN B（2）WITHIN C（2）. 例如： THREE-FACTOR RANDOMIZED EXPERIMENT SIMPLE EFFECTS. SIMPLE SIMPLE EFFECTS. DATA LIST FREE /A B C Y. BEGIN DATA

【精品管理学】spss因子分析案例 共(13页)

[例11-1]下表资料为25名健康人的7项生化检验结果，7项生化检验指标依次命名为X1至X7，请对该资料进行因子分析。

图 ???对话框（图框。 图 钮返回 图11.3?描述性指标选择对话框 ???点击Extraction...钮，弹出FactorAnalysis:Extraction对话框（图11.4），系统提供如下因子提取方法： 图11.4?因子提取方法选择对话框 ???Principalcomponents：主成分分析法；

???Unweightedleastsquares：未加权最小平方法； ???Generalizedleastsquares：综合最小平方法； ???Maximumlikelihood：极大似然估计法； ???Principalaxisfactoring：主轴因子法； ???Alphafactoring：α因子法； ???对话框。 ???5种因图 ???旋转的目的是为了获得简单结构，以帮助我们解释因子。本例选正交旋转法，之后点击Continue钮返回FactorAnalysis对话框。 ???点击Scores...钮，弹出弹出FactorAnalysis:Scores对话框（图11.6），系统提供3种估计因子得分系数的方法，本例选Regression（回归因子得分），之后点击Continue钮返回FactorAnalysis对话框，再点击OK钮即完成分析。

图11.6?估计因子分方法对话框? ?11.2.3?结果解释 ??在输出结果窗口中将看到如下统计数据： ??系统首先输出各变量的均数（Mean）与标准差（StdDev），并显示共有25例观察单位进入分析；接着输出相关系数矩阵（CorrelationMatrix），经Bartlett检验表明：Bartlett值=326.28484，P<0.0001，即相关矩阵不是一个单位矩阵，故考虑进行因子分析。 好。今KMO值 NumberofCases?=?????25 CorrelationMatrix: X1???????X2???????X3???????X4???????X5???????X6???????X7 X1????????1.00000 X2?????????.58026??1.00000

简单效应分析语法

3*3*4被试内反复测量的简单效应分析语法： GLM a1b1c1ACC a1b1c2ACC a1b1c3ACC a1b1c4ACC a1b2c1ACC a1b2c2ACC a1b2c3ACC a1b2c4ACC a1b3c1ACC a1b3c2ACC a1b3c3ACC a1b3c4ACC a2b1c1ACC a2b1c2ACC a2b1c3ACC a2b1c4ACC a2b2c1ACC a2b2c2ACC a2b2c3ACC a2b2c4ACC a2b3c1ACC a2b3c2ACC a2b3c3ACC a2b3c4ACC a3b1c1ACC a3b1c2ACC a3b1c3ACC a3b1c4ACC a3b2c1ACC a3b2c2ACC a3b2c3ACC a3b2c4ACC a3b3c1ACC a3b3c2ACC a3b3c3ACC a3b3c4ACC /WSFACTOR=ISI 3 Polynomial 情绪类型3 Polynomial 缺少部位4 Polynomial /METHOD =SSTYPE(3) /EMMEANS=TABLES(ISI*缺少部位) COMPARE(ISI) ADJ(LSD) /PLOT=PROFILE(ISI*缺少部位) /EMMEANS=TABLES(情绪类型*缺少部位) COMPARE(情绪类型) ADJ(LSD) /PLOT=PROFILE(情绪类型*缺少部位) /PRINT = DESCRIPTIVE /CRITERIA=ALPHA(.05) /WSDESIGN=ISI 情绪类型缺少部位ISI*情绪类型ISI*缺少部位情绪类型*缺少部位ISI*情绪类型*缺少部位.

简单效应SPSS编程

被试内、被试间、混合实验设计简单效应分析 简单效应(simple effect)分析 简单效应(simple effect)分析通常是在作方差分析时存在交互效应的情况下的进一步分析。你需要在SPSS中编写syntax实现。 一、完全随机因素实验中简单效应得分析程序 假如一个两因素随机实验中，A因素有两个水平、B因素有三个水平，因变量是Y，检验B因素在A因素的两个水平上的简单效应分析。 TWO-FACTOR RANDOMIZED EXPERIMENT SIMPLE EFFECTS. DATA LIST FREE /A B Y. BEGIN DATA 1 3 4 1 1 2 1 1 3 2 2 5 2 1 6 1 2 8 2 1 9 1 2 8 2 3 10 2 3 11 2 3 9

2 3 8 END DATA. MANOVA y BY A(1,2) B(1,3) /DESIGN /DESIGN=A WITHIN B(1) A WITHIN B(2) A WITHIN B(3). 若A与B存在交互作用而进行的进一步分析（即简单效应分析）。同时你可以再加一个design: /DESIGN=B WITHIN A(1) B WITHIN A(2). 自编数据试试 y A B 4.00 1.00 3.00 2.00 1.00 1.00 3.00 1.00 1.00 5.00 2.00 2.00 6.00 2.00 1.00 8.00 1.00 2.00 9.00 2.00 1.00 8.00 1.00 2.00 10.00 2.00 3.00 11.00 2.00 3.00

SPSS相关分析案例讲解

相关分析 一、两个变量的相关分析：Bivariate 1．相关系数的含义 相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。相关系数是描述相关关系强弱程度和方向的统计量，通常用r 表示。 ①相关系数的取值范围在-1和+1之间，即：–1≤r ≤ 1。 ②计算结果，若r 为正，则表明两变量为正相关；若r 为负，则表明两变量为负相关。 ③相关系数r 的数值越接近于1（–1或+1），表示相关系数越强；越接近于0，表示相关系数越弱。如果r=1或–1，则表示两个现象完全直线性相关。如果=0，则表示两个现象完全不相关（不是直线相关）。 ④3.0

简单效应SPSS编程

被试、被试间、混合实验设计简单效应分析 简单效应(simple effect)分析 简单效应(simple effect)分析通常是在作方差分析时存在交互效应的情况下的进一步分析。你需要在SPSS中编写syntax实现。 一、完全随机因素实验中简单效应得分析程序 假如一个两因素随机实验中，A因素有两个水平、B因素有三个水平，因变量是Y，检验B因素在A因素的两个水平上的简单效应分析。 TWO-FACTOR RANDOMIZED EXPERIMENT SIMPLE EFFECTS. DATA LIST FREE /A B Y. BEGIN DATA 1 3 4 1 1 2 1 1 3

2 2 5 2 1 6 1 2 8 2 1 9 1 2 8 2 3 10 2 3 11 2 3 9 2 3 8 END DATA. MANOVA y BY A(1,2) B(1,3) /DESIGN /DESIGN=A WITHIN B(1) A WITHIN B(2) A WITHIN B(3).

若A与B存在交互作用而进行的进一步分析（即简单效应分析）。同时你可以再加一个design: /DESIGN=B WITHIN A(1) B WITHIN A(2). 自编数据试试 y A B 4.00 1.00 3.00 2.00 1.00 1.00 3.00 1.00 1.00 5.00 2.00 2.00 6.00 2.00 1.00 8.00 1.00 2.00 9.00 2.00 1.00 8.00 1.00 2.00 10.00 2.00 3.00

11.00 2.00 3.00 9.00 2.00 3.00 8.00 1.00 2.00 当然，你可也直接贴下述语句至syntax编辑框： 应会输出下述结果： The default error term in MANOVA has been changed from WITHIN CELLS to WITHIN+RESIDUAL. Note that these are the same for all full factorial designs. * * * * * * A n a l y s i s o f V a r i a n c e * * * * * * 12 cases accepted. 0 cases rejected because of out-of-range factor values. 0 cases rejected because of missing data. 6 non-empty cells. 3 designs will be processed.

SPSS统计简单效应分析语法语句

在SPSS里实现被试间设计简单效应分析的方法 作者: Highway 发布时间: 2008-7-7 简单效应(simple effect)分析通常是在作方差分析时存在交互效应的情况下的进一步分析。需要在SPSS中编写syntax实现。 比如: MANO y BY x1(1 2) x2(1 3) /DESI /DESI=x1 WITHIN x2(1) x1 WITHIN x2(2) x1 WITHIN x2(3) 上述只是一个简单的完全随机设计，若x1与x2存在交互作用而进行的进一步分析（即简单效应分析）。同时你可以再加一个design: /DESI=x2 WITHIN x1(1) x2 WITHIN x1(2). ===========说明============= 因变量为Y,自变量1为X1,(两水平),自变量2为X2(三水平), DESI即是DESIGN,表示实验设计效应类型计算,/DESI=X1 WITHIN X2(1)表示在自变量X2水平1层面上考察X1的两个水平之间是否存在显著性差异.余类推. 下面那句/DESI=X2 WITHIN X1(1)表示在自变量X1水平1的层面上考察自变量X2的三个水平之间是否存在显著性 差异. 被试内、被试间、混合实验设计简单效应分析 作者: Highway 发布时间: 2008-7-7 简单效应(simple effect)分析 简单效应(simple effect)分析通常是在作方差分析时存在交互效应的情况下的进一步分析。你 需要在SPSS中编写syntax实现。 一、完全随机因素实验中简单效应得分析程序 假如一个两因素随机实验中，A因素有两个水平、B因素有三个水平，因变量是Y，检验B 因素在A因素的两个水平上的简单效应分析。 TWO-FACTOR RANDOMIZED EXPERIMENT

spss的数据分析案例

关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告一、数据介绍： 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含十一变量，分别是：id（职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu（受教育水平程度），jobcat（职务等级），salbegin（起始工资），salary（现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、以了解该公司职工上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分 析能够了解变量的取值状况，对把握数据的分布特征非常有用。 此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在gender(性别)、edcu（受教育水平程度）、不同的状况下的频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。 Statistics 首先，对该公司的男女性别分布进行频数分析，结果如下：

上表说明，在该公司的474名职工中，有216名女性，258名男性，男女比例分别为45.6%和54.4%，该公司职工男女数量差距不大，男性略多于女性。 其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析，结果如下表：

Educational Level (years)

上表及其直方图说明，被调查的474名职工中，受过12年教育的职工是该组频数最高的，为190人，占总人数的40.1%，其次为15年，共有116人，占中人数的24.5%。且接受过高于20年的教育的人数只有1人，比例很低。 2、描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别 和受教育水平上的总体分布状况后，我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识，这就需要通过计算基本描述统计的方法来实现。下面就对各个变量进行描述统计分析，得到它们的均值、标准差、片度峰度等数据，以进一步把我数据的集中趋势和离散趋势。 Descriptive Ststistics

SPSS数据案例分析

SPSS数据案例分析 目录

一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 构建研究模型 我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响，在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量，通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之间的关系的影响。因此，目前手机APP 广告的使用人群年龄相对比较年轻，而且年龄特征分布高度集中，年龄在30 岁以下的人群占到70%以上，因此本研究考虑性别了这一变量，同时根据手机APP 广告用户的特性，加入了手机流量作为控制变量，去观察它们对外部变量与点击意愿之间的关系是否有显着影响。 在本研究中，主要把调节变量和控制变量作为两个不同的研究变量，对于调节变量感知风险来说，它是直接影响了感知风险与手机APP 广告点击意愿二者的关系；而控制变量性别、手机流量这些变量是对广告效用期望、APP 效用期望和社会影响与点击意愿直接的关系是否有显着影响。最后，本文根据手机APP 广告的特点对UTAUT 模型进行扩展，构建了手机APP 广告点击意愿的影响因素研究模型。 研究变量及定义

研究假设 (1) 广告效用期望、APP 效用期望、社会影响与手机APP 点击意向的关系 H1：用户的广告效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关。 H2：用户的APP 效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关 H3：社会影响与手机APP 广告点击意愿正相关 （2）感知风险与点击手机APP 广告意愿的关系 H4：感知风险与手机APP 广告点击意愿负相关 H5：性别，手机流量对手机APP 广告点击意愿没有显着影响 变量操作化定义 ?广告效用期望：广告对我了解某品牌来说很有用 ?APP 效用期望：使用APP 能够让我了解到多方面的信息 ?社会影响：身边的人都在使用手机APP 广告，所以我也要使用 ?感知风险：在点击手机APP 广告时，我担心我的个人隐私安全得不到保护?感知隐私安全重要性：确保点击手机APP 广告是安全的，对我来说是很重要的 ?使用意向：我愿意把手机APP 广告推荐给我周围的人 问卷设计 1.使用APP 能够让我了解到多方面的信息[单选题] [必答题] ???很不同意?????○?1???○?2???○?3???○?4???○?5??很同意 2.广告对我了解某品牌来说很有用[单选题] [必答题] ???很不同意?????○?1???○?2???○?3???○?4???○?5??很同意 3.身边的人都在使用手机APP 广告，所以我也要使用[单选题] [必答题] ???很不同意?????○?1???○?2???○?3???○?4???○?5??很同意 4.在点击手机APP 广告时，我担心我的个人隐私安全得不到保护[单选题] [必答题] ???很不同意?????○?1???○?2???○?3???○?4???○?5??很同意 5.确保点击手机APP 广告是安全的，对我来说是很重要的[单选题] [必答题] ???很不同意?????○?1???○?2???○?3???○?4???○?5??很同意 6.我愿意把手机APP 广告推荐给我周围的人[单选题] [必答题]

简单效应和简单简单效应检验

简单效应和简单简单效应检验 一个三因素实验设计可以检验多个交互作用，其中有两次交互作用，也有三次交互作用。当方差分析表表明栽些交互作用显著的时候，应该如何进步解释它的含义呢？ 一、两次交互作用和简单效应检验 与在一个两因素实验中一样，当研究者发现一个三因素实验中有显著的两次互作用后，需要做的第一件事是作交互作用的图解。作图时，应该忽略该两次交互作用中未涉及一个因素，而仅取考察的两个因素的数据。例如，在第一节的例题中的AC 交互作用是不是显著的，不需作进一步的检验。AB 和BC 两个两次 AB 、BC 平均灵敏表作图。 当初步了解了AB 、BC 用做一个方向的简单效应检验。比较简单明了的方法党政军是利用表5—1—2中的AB 、BC 表进行计算。 (1)B 因素在a 1、a 2水平的简单效应： 2222()222()(35)(31)(66) 1.00088(8)(2) (56)(80)(136)36.00088(8)(2)a SSB SSB =+-== ++=1以a 水平以水平 (2)B 因素在c 1、c 2水平的简单效应： 2222()222()(48)(48)(96).00088(8)(2) (43)(63)(103)25.00088(8)(2)c SSB SSB =+-== ++=1以c 水平以水平 表中可看到了，AB 、BC 两次交互作用是显著的，结合图解与简单效应检验，可以对AB 交互作用做进一步的解释：当文章的生字密度较大(a 1)时，学生对叙述文(b 2)和说明文(b 1)和说明文(b 1)的阅读理解都很2 1 12

差，且差异不显著(F,(1,24)=.64,p>.05)。当文章生字密度较小(a 1)时，学生的阅读理解明显提高，且对叙述文的阅读理解显著好于对说明文的阅读理解(F(1,24)=23.04,p<.01)。对BC 交互作用的进一步解释是：当文章中的平均句子较长(c 2)时，学生对叙述了的阅读理解显著好于对说明文的阅读理解(F,(1,24)=16.00,p<.01)。AC 交互作用不显著，因此不必进一步做简单效应平方和计算的正确性： 1 p aj j SSB SSB SSAB ==+∑在水平 1.000+36.000=12.500+24.500 1p cl l SSB SSB SSBC ==+∑在水平 0.000+25.00=12.500+12.500 二、三次交互作用和简单效应检验 一般来说，三次交互作用是比较难以直接解释的，最好把它分解为几个简单效应或几个两次互作用来加以考察和检验。当我们发现实验中一个三次交互作用显著时，第一步还是先做个交互作用的图解。 我们仍以第一节中的例题为例。利用ABC 表，我们可以用两种方式把一个三交交互作用在两维平面上表现出来： 图5—2—3ABC 平均数表与ABC 交互作用图解 可以看出，当一个三次交互作用被分解在两级平面上时，可以表现为一个因素在另外两个因素水平的结合上的处理效应，或者表现为在一个因素的各水平上，另外两个因素的交互作用。在获得了这个直观的了解后，前一种分解可以进一步做简单简单效应检验，后一种分解可以进一步做简单交互作用检验。 1.简单简单效应检验举例 我们还是对ABC 交互作用做一个方向的简单简单效应检验。 B 11122122 1212在B 1水平 在B 2水平

SPSS操作实例-重复测量

1 重复测方差分析实例操作 分析过程 1．数据格式 2．软件实验步骤 3．结果解释与描述 原始数据 group t0 t1 t2 t3 group t0 t1 t2 t3 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0

1.1 数据格式 1.2 软件实验步骤

些处的描述过程输出无标准差， group=2时可用Analyze\ Explorer过程实现描述， group=3时可用Analyze→General Lineal Model→Multivariate去实现描述。 1.3 结果解释与描述 表1 有无合并症患者LC含量（s x ） 例数 重复测量时间 麻醉前麻醉后20分钟电切手术30分钟手术结束时 无合并症42 ±±±±有合并症18 ±±±± 统计描述可以通过Analyze\ Explorer过程实现，该过程较简单不赘述。

统计分析教程.（高级篇）张文彤P37 也就是说，在分析时，我们首先要判断，重复测量的不同时间点之间的结果是否存在相关性，也就是进行球形检验，即Mauchly's Test of Sphericity 。 如果P<，不符合 Huynh-Feldt 条件，说明重复测量数据之间存在相关性，不可按单因素方差分析方法处理，需要进行多变量方差分析。以多元检验结果为准。 统计分析教程.（高级篇）张文彤P41 如果P> ，符合Huynh-Feldt 条件，说明重复测量数据之间不存在相关性，可按单因素方差分析方法处理。 统计分析教程.（高级篇）张文彤P40 Table 2 Mauchly's Test of Sphericity Within Subjects Effect Mauchly's W Approx. Chi-Square df Sig. Epsilon a Greenhouse-G eisser Huynh-Feldt Lower-b ound Time 5 .000