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单因素交互作用简单效应分析优选单因素交互作用简单效应分析One-WayANOVA例1：单因素完全随机实验设计OneWayANOVA:生字密度对学生阅读理解的影响shuhua_p_39.sav结果结果结果绝大多数时候自变量都应该往里面选
交互作用显著，则简单效应检验
因变量：阅读测验的分数
而p值以星号的形式标注
任务1：在1总自信平均分上，男生与女生是否存在显著差异；
一个因素的各个水平在另一个因素的不同水平上变化趋势不一致。
/DESIGN=BWITHINA(1)
通常不在SPSSforWindows完成
自变量：生字密度，含有4个水平
RepeatedMeasures
结合实例，请分别说明：
主效应A与交互作用
Multivariate多因变量方差分析
两因素混合设计的方差分析举例
用于选入随机因素，如果你不明白，假装没看见他就是了。
结果2：事后检验即Posthoc8.2单因素随机区组方差分析例2：单因素随机区组设计
不同主题熟悉性的成绩存在显著差异。
对于不熟悉的文章，被试的阅读理解成绩存在显著差异(F(2,19)=11.
阅读理解测验分数
当含有被试内因素的时候，因变量无需单独成一列，而是录入在被试内因素相应的水平下
主效应A与交互作用
/DESIGN=BWITHINA(1)
RepeatedMeasures
请问：3×4完全随机的方差分析，C因素3个水平，D因素4个水平，因变量为F，应如何改写以上语句？
被试内（组内）变量，每个自变量无须单独成列，而是被试内变量各个水平所对应的因变量单独成列
两因素混合设计的方差分析举例
无关变量：被试的智力水平
即【custom】
2单因素随机区组方差分析
相应被试内变量的水平数
两因素完全随机实验设计的应用举例
当只有被试间因素的时候，因变量需要单独成一列。
SPSS中的4个方差分析菜单即【custom】例2：单因素随机区组设计生字密度对学生阅读理解的影响（按智力测验成绩划分8个区组）shuhua_p_45.sav数据录入Onecemore两因素完全随机实验设计的应用举例Onecemore结合实例，请分别说明：两因素完全随机方差分析举例：shuhua_p71结果1：综合的方差分析结果2：事后检验即Posthoc结果2：事后检验即Posthoc结果3：简单效应的定量分析两因素完全随机的方差分析——syntax2×3完全随机的方差分析结果3：简单效应的定量分析结果4：交互作用的直观分析——作图法结果4：交互作用的直观分析——作图法结果4：交互作用的直观分析——作图法(B)见数据文件“dengzhu_p141”两因素混合设计的方差分析注意：数据录入两因素混合设计的方差分析举例描述统计结果球形检验主效应A与交互作用感谢观看