文件名称：随机区组设计的方差分析-keras：基于python的深度学习库
文件大小：2.2MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-07-11 06:42:49
spss 中文教程
二、随机区组设计的方差分析 在随机区组设计中，每一区组应接受全部实验处理，每种实验处理在每一区组中重复的次数也应该相同。 利用 SPSS 程序可以进行被试之间的差异检验、处理之间的差异检验及各种交互效应的检验。SPSS 中没有提 供可直接用于区组设计的分析程序，但用户可以根据实验设计中具体情况选择普通因素模型（即所有的因素 变量都是被试间因素）或重复测量模型（至少有一个因素变量是被试内因素）。同一区组内的每一个被试如果 接受了全部实验处理，应该选择重复测量模型；如果同一区组内的被试随机接受不同的实验处理，即一个被 试只接受一种处理，则应选择普通因素模型。不同的模型对数据的表现形式会有所不同。普通因素模型要求 实验处理结果即因变量只表现为一个，不同水平下的观测结果用因素变量的变量值加以对应区分。在重复测 量模型中，不同的实验处理结果应表现为不同的变量，不要求因素变量必须存在。下面我们先介绍普通因素 模型。 （一）、随机区组设计的普通因素模型（被试间设计） 1． 数据输入 例 7．为了研究四种夹角（15 度、30 度、45 度和 60 度）条件下，缪勒－莱尔错觉试验错觉量之间的差 异，随机选取 4 组同质被试，每组 8 名，总共 32 名被试。每组同质的 8 名被试再随机分成 4 组，每组 2 人随