IBM SPSS Statistics对个案值的计数功能,是通过构建新的 个案计数变量 ,来统计每个个案的指定变量列表中设置值的出现次数。 对个案值的计数功能,既可以用于字符串变量的计数,也可......
2023-01-18 203 SPSS对个案值的计数功能
本文将重点解读重复测量方差的分析结果。重复测量分析往往需要查看球形假设的检验结果。根据数据满足或不满足球形假设的情况,需要实施不同的检验方法。接下来,我们一起来解读下重复测量方差分析结果。
图1:示例数据
一、描述统计
本文分析的是1-3月份重复测量的销售量数据。如图2所示,从数据趋势来看,1-3月份的销售量呈现增长的趋势。
图2:描述统计
二、估算边际平均值
而从估算边际平均值的轮廓图,如图3所示,也能看到随着月份的推进,销售量在增长,而且1-2月份的增长较多,而2-3月份则增长较少。
图3:估算边际平均值
三、球形假设检验
为了进一步检验1-3月份的销售量是否有显著差异,我们需进一步查看重复测量的方差检验结果。
在这之前,需先查看数据是否服从球形假设。如图4所示,在Mauchly球形度检验结果中(原假设为重复测量的因变量数据服从方差协方差矩阵相等),可以看到,其显著性数值为0.191>0.05,不能拒绝原假设,也就是说,数据服从球形假设。
图4:满足球形假设
在因变量数据满足球形假设的前提下,如图5所示,查看“假设球形度”的显著性数值。其显著性数值为0.00<0.05,拒绝原假设,也就是说1-3月份重复测量的销售量数据存在着显著性差异。
如果数据不服从球形假设时,就需要查看格林豪斯-盖斯勒或辛-费德特的显著性数值。
图5:球形假设显著性
四、成对比较
从方差分析中,我们知道1-3月份的销售量数据存在显著差异。那么,具体是哪些月份之间存在显著差异呢?关于这一问题,可以查看成对比较结果。
如图6所示,可以看到1月份与2月份、3月份之间存在着显著性差异(显著性值均小于0.05),而2月份与3月份之间无显著性差异(显著性值均大于0.05)。
图6:成对比较
三、小结
综上所述,通过使用IBM SPSS Statistics的重复测量方差分析,可检验多次测量的因变量测量值是否存在差异,适用于检验某项方案、措施等是否存在着持续性的效益等,但需注意的是,观测值之间需存在一定相关关系。
标签: SPSS重复测量方差分析
相关文章
IBM SPSS Statistics对个案值的计数功能,是通过构建新的 个案计数变量 ,来统计每个个案的指定变量列表中设置值的出现次数。 对个案值的计数功能,既可以用于字符串变量的计数,也可......
2023-01-18 203 SPSS对个案值的计数功能
在进行数据录入时,以数值型数据录入会更有利于后续的统计计算。但如果在录入时,采用了字符串值的录入方式,该如何将其转化为可计算的数值呢?在这种情况下,可以使用IBM SP......
2023-01-18 202 SPSS重新编码 SPSS自动编码功能
单样本游程检验,与卡方检验、二项检验一样,同属于IBM SPSS Statistics的 非参数检验 方法,是在总体方差未知的情况下,利用样本数据对总体分布形态等进行推断分析的方法。 游程,简......
2023-02-05 206 SPSS单样本游程检验 SPSS验证数据是否符合随机性
IBM SPSS Statistics 多因素方差分析 ,检验的是两个或两个以上的因素对变量产生的影响,与单因素方差分析的思想一致,都是利用方差进行比较,来检验多因素是否对变量产生显著性影响......
2023-02-05 441 SPSS多因素方差分析
本文将会重点讲解单因素方差分析方法的事后多重比较及其检验结果的解读。我们使用的数据是4组初中生身高样本数据,检验的是4组初中生身高样本数据均值是否有差异。 图1:示例数......
2023-02-05 210 SPSS单因素方差分析