spss描述性統計分析總結彙報-tft每日頭條

spss描述性統計分析總結彙報（幹貨利用SPSS進行高級統計分析第三期）1

spss描述性統計分析總結彙報（幹貨利用SPSS進行高級統計分析第三期）2

作者：彭彭

Hello，

這裡是行上行下，我是喵君姐姐~

在前面兩期中，我們介紹了如何利用SPSS軟件進行高級統計分析，内容包括：描述性統計表格模闆、卡方&T檢驗、相關&回歸分析，以及中介、多重中介、鍊式中介、調節分析、有中介的調節分析等。

在本期中，我們繼續為大家介紹如何利用SPSS進行：單因素方差分析、多因素方差分析、重複測量方差分析等。

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PS：後台回複關鍵詞“高級統計”即可獲得所述的PDF原文啦！

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單因素方差分析【組間實驗單一因變量；進行差異檢驗】

1.1 差異檢驗

1）Spss操作

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2）Spss結果

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3）報告【F（組間，組内）、p、偏Eta方、M、SE】

表1表示的是各年級社會支持水平、自尊水平的平均值和标準差。對于不同年級學生的社會支持水平進行差異檢驗，由表2結果可見不同年級學生的社會支持水平沒有顯著差異，F（3，192）=0.943，p=0.421，偏Eta方=0.015。

不同年級學生的自尊水平存在顯著差異，F（3，192）=3.432，p=0.018，偏Eta方=0.052。事後比較結果顯示，fresh的自尊水平顯著低于junior（p<0.05）、senior（p<0.05），其他年級間的自尊水平并無顯著差異。

1.2 組間實驗

1）Spss操作

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2）Spss結果

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主體間因子

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描述統計

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方差齊性檢驗

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主體間效應檢驗

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事後檢驗

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齊性子集

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輪廓圖

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3）報告【F（組間，組内）、p、偏Eta方、M、SE 畫直方圖】

對得分進行2×2多因素方差分析，結果發現：自尊水平的主效應不顯著，F（2，11）=3.055，p=0.072，偏Eta方=0.253；啟動情緒類型主效應不顯著，F（1，11）=1.309，p=0.268，

=0.068；自尊水平與啟動情緒類型的交互作用顯著，F（2，11）=3.927，p=0.038，偏Eta方=0.304。

對自尊水平與啟動情緒類型的交互作用進行事後檢驗發現：當自尊水平為低自尊時，啟動積極情緒的被試得分顯著低于啟動中性情緒的被試，p<0.05。而中等自尊水平與高自尊組，啟動積極情緒或中性情緒對于得分的作用無顯著差異（如圖1）。

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圖1 不同自尊水平下，啟動積極、中性情緒的得分

多因素方差分析

1） Spss操作

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2）spss結果

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主體間因子、描述性統計

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方差齊性

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多變量檢驗

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方差齊性

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主體間效應

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估算邊際平均值

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3）報告【F（組間，組内）、p、偏Eta方、M、SE】

以是否做過奧運會志願者、是否有過獻血經曆為自變量，大學生在公益問題的态度（做志願者、無償獻血、器官捐贈）為因變量進行多因素方差分析，結果發現志願者身份的主效應顯著（F（3，592）=5.26，p=0.001，偏Eta方=0.03），而獻血經曆的主效應（F（3，592）=1.88，p=0.13，偏Eta方=0.01）、兩者的交互作用（F（3，592）=2.28，p=0.08，偏Eta方=0.01）均不顯著。

具體分析是否做過奧運會志願者對公益态度的影響發現，志願者身份對大學生做志願者的态度存在顯著差異，F（1，594）=7.53，p=0.006，偏Eta方=0.01。其中，做過奧運會志願者對做志願者的态度（M=16.80，SE=0.31）顯著高于未做過奧運會志願者的（M=15.71，SE=0.24）。

重複測量方差分析

1）Spss操作

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2）Spss結果

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主體内因子、主體間因子、描述統計

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齊性檢驗

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多變量檢驗

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球形檢驗

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主體内效應檢驗/對比

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齊性檢驗

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主體間效應檢驗

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估算邊際平均值

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輪廓圖

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3）報告【F（組間，組内）、p、偏Eta方、M、SE 畫直方圖】

采用2×2的實驗組、對照組前後測設計。其中組别（實驗組/對照組）是被試間變量，測試時間（前測/後測）為被試内變量。使用SPSS24.0對積極情緒得分進行重複測量方差分析。結果發現，積極情緒前後測之間存在顯著的主效應，F（1，58）=95.51，p<0.001，偏Eta方=0.62；組别有顯著主效應，F（1，58）=4.03，p=0.049，偏Eta方=0.07；積極情緒前後測與組别因素的交互作用顯著，F（1，58）=29.59，p<0.001，偏Eta方=0.34。

具體來說（如圖1、表1），對于啟動生命意義感的被試，積極情緒後測分數（M= 76.63, SE= 15.87）顯著高于前測得分（M=45.03,SE=17.93），F（1，58）=9.39，p=0.003，偏Eta方=0.14。對于未啟動生命意義感的控制組被試，積極情緒後測分數（M= 57.37, SE=17.48）顯著高于前測得分（M=48.37,SE=18.01），F（1，58）=115.72，p<0.001，偏Eta方=0.67。

本期的内容就到此結束啦！

由于篇幅原因，本期隻介紹了如何利用SPSS進行單因素方差分析、多因素方差分析、重複測量方差分析。在下一期中，我們繼續為大家介紹EFA、CFA分析以及結構方程模型。

我們下期再見！

PS：後台回複關鍵詞“高級統計”即可獲得所述的PDF原文啦！

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