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如何在SPSS中进行卡方校验 干货 | 利用SPSS进行高级统计分析第三期
作者彭彭
Hello，
这里是行上行下，我是喵君姐姐~
在前面两期中，我们介绍了如何利用SPSS软件进行高级统计分析，内容包括描述性统计表格模板、卡方T检验、相关回归分析，以及中介、多重中介、链式中介、调节分析、有中介的调节分析等。
在本期中，我们继续为大家介绍如何利用SPSS进行单因素方差分析、多因素方差分析、重复测量方差分析等。
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单因素方差分析【组间实验+单一因变量；进行差异检验】
1.1 差异检验
1）Spss操作
2）Spss结果
3） 报告【F（组间，组内）、p、偏Eta方 、M、SE】
表1表示的是各年级社会支持水平、自尊水平的平均值和标准差。对于不同年级学生的社会支持水平进行差异检验，由表2结果可见不同年级学生的社会支持水平没有显著差异，F（3，192）=0.943，p=0.421，偏Eta方=0.015。
不同年级学生的自尊水平存在显著差异，F（3，192）=3.432，p=0.018，偏Eta方=0.052。事后比较结果显示，fresh的自尊水平显著低于junior（plt0.05）、senior（plt0.05），其他年级间的自尊水平并无显著差异。
1.2 组间实验
1）Spss操作
2）Spss结果
主体间因子
描述统计
方差齐性检验
主体间效应检验
事后检验
齐性子集
轮廓图
3） 报告【F（组间，组内）、p、偏Eta方、M、SE+画直方图】
对得分进行2×2多因素方差分析，结果发现自尊水平的主效应不显著，F（2，11）=3.055，p=0.072，偏Eta方=0.253；启动情绪类型主效应不显著，F（1，11）=1.309，p=0.268，
=0.068；自尊水平与启动情绪类型的交互作用显著，F（2，11）=3.927，p=0.038，偏Eta方=0.304。
对自尊水平与启动情绪类型的交互作用进行事后检验发现当自尊水平为低自尊时，启动积极情绪的被试得分显著低于启动中性情绪的被试，plt0.05。而中等自尊水平与高自尊组，启动积极情绪或中性情绪对于得分的作用无显著差异（如图1）。
图1 不同自尊水平下，启动积极、中性情绪的得分
多因素方差分析
1） Spss操作
2）spss结果
主体间因子、描述性统计
方差齐性
多变量检验
方差齐性
主体间效应
估算边际平均值
3）报告【F（组间，组内）、p、偏Eta方、M、SE】
以是否做过奥运会志愿者、是否有过献血经历为自变量，大学生在公益问题的态度（做志愿者、无偿献血、器官捐赠）为因变量进行多因素方差分析，结果发现志愿者身份的主效应显著（F（3，592）=5.26，p=0.001，偏Eta方=0.03），而献血经历的主效应（F（3，592）=1.88，p=0.13，偏Eta方=0.01）、两者的交互作用（F（3，592）=2.28，p=0.08，偏Eta方=0.01）均不显著。
具体分析是否做过奥运会志愿者对公益态度的影响发现，志愿者身份对大学生做志愿者的态度存在显著差异，F（1，594）=7.53，p=0.006，偏Eta方=0.01。其中，做过奥运会志愿者对做志愿者的态度（M=16.80，SE=0.31）显著高于未做过奥运会志愿者的（M=15.71，SE=0.24）。
重复测量方差分析
1）Spss操作
2）Spss结果
主体内因子、主体间因子、描述统计
齐性检验
多变量检验
球形检验
主体内效应检验/对比
齐性检验
主体间效应检验
估算边际平均值
轮廓图
3）报告【F（组间，组内）、p、偏Eta方、M、SE+画直方图】
采用2×2的实验组、对照组前后测设计。其中组别（实验组/对照组）是被试间变量，测试时间（前测/后测）为被试内变量。使用SPSS24.0对积极情绪得分进行重复测量方差分析。结果发现，积极情绪前后测之间存在显著的主效应，F（1，58）=95.51，plt0.001，偏Eta方=0.62；组别有显著主效应，F（1，58）=4.03，p=0.049，偏Eta方=0.07；积极情绪前后测与组别因素的交互作用显著，F（1，58）=29.59，plt0.001，偏Eta方=0.34。
具体来说（如图1、表1），对于启动生命意义感的被试，积极情绪后测分数（M= 76.63, SE= 15.87）显著高于前测得分（M=45.03,SE=17.93），F（1，58）=9.39，p=0.003，偏Eta方=0.14。对于未启动生命意义感的控制组被试，积极情绪后测分数（M= 57.37, SE=17.48）显著高于前测得分（M=48.37,SE=18.01），F（1，58）=115.72，plt0.001， 偏Eta方=0.67。
本期的内容就到此结束啦！
由于篇幅原因，本期只介绍了如何利用SPSS进行单因素方差分析、多因素方差分析、重复测量方差分析。在下一期中，我们继续为大家介绍EFA、CFA分析以及结构方程模型。
我们下期再见！
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排版青柚
作者彭彭
校对喵君姐姐
干货 | 利用SPSS进行高级统计分析之一期
干货 | 利用SPSS进行高级统计分析第二期
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