SPSS重复测量方差分析例题答案.doc

不同性别各阶段体重变化 如图可知，不同性别各阶段的体重平均值均呈逐阶段下降趋势。 通过重复测量方差分析，可知被试内自变量[不同阶段]的球形度检验不显著，p0.05。根据一元分析，各阶段体重变化显著，F（4,56）=57.534，P0.05，df=4；被试间自变量[性别]存在显著的主效应，df=1，F=49.948,Sig=.000，P0.01 各[阶段]与[性别]的交互效应不显著df=4，F=0.193，p0.05。根据事后检验，仅4,5阶段体重的差异不显著，P0.05，阶段2体重显著低于阶段1，P0.05，其他阶段之间体重差异显著，p0.01。 销售地点与销售时间对销售量的影响 根据重复测量方差分析，被试内自变量[销售时间]的球形度检验显著 df=2，p0.01，根据多元分析，可知[销售时间]和[地区]的交互效应显著，F=5.590，p0.05。被试间自变量[地区]对销售时间的影响显著，df=2，F=58.149，Sig=。000，P0.01。 由于交互作用显著，现作简单效应分析： ①同一销售时间，不同地区 表1：同一销售时间不同地区的销售量单因素方差分析 齐性检验 方差分析 df1 Sig df MS F Sig 销售时间1 2 .790 2 300677.167 47.756 .000** 销售时间2 2 .205 2 571034.389 49,741 .000** 销售时间3 2 .722 2 433628.667 63.121 .000** **p0.01 由表可得，在同一销售时间（1或2或3）中，不同地区的销售量均差异显著，p0.01，即自变量[地区]对[销售量]存在显著的主效应。在事后检验中，不同地区的销售量均差异显著，p0。01，呈现地区1销售量地区2销售量地区3销售量。 ②同一地区，不同销售时间 表2：同一地区内不同销售时间的销售量重复测量方差分析 球形度检验 一元分析/多元分析 df Sig df MS F Sig 地区1 2 .731 2 173537.167 400.995 .000** error1 10 432.767 地区2 2 .332 2 87855.722 224.319 .000** error2 10 391.656 地区3 2 .064 2 54192.056 17.625 .010* error3 10 3074.789 *p0.05； **p0.01 由此可知，同一地区不同销售时间下，销售量存在显著差异，即自变量[销售时间]对[销售量]存在显著主效应。同时，根据事后检验，在三个地区中，销售时间2的销售量均显著高于销售时间1和销售时间3，p0.01；在地区1中，销售时间1的销售量显著高于销售时间3，p0.05，在地区2和3中，销售时间1与3的销售量则无显著差异，p0.05。