重复测量设计是在科研工作中常见的设计方法 ， 常用来分析在不同时间点上该指标的差异 ， 它可以通过对同一个体数据的分析估计出实验误差的大小 。 下面我们举个例子：为了验证某一套锻炼方法对减肥是否有效 ， 将学生分成两组 ， 一组用新的锻炼方法 ， 一组不用 ， 统计实验开始的第1、2、3个月的体重减重情况 。 操作方式 01 打开尝试数据文件 ， 再依次点击“阐发”--“一般线性模子”--“反复测量” ， 弹出“反复怀抱因子”对话框 。
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02 点击“被试内因子名称”中的因子1 ， 点窜当作weight,也可默认不点窜 。 “级别数”框中输入反复测量次数”3“ ， 单击”添加“按钮 。 然后单击左下角的”界说“按钮 。
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03 将3次测量“第一月”、“第二月”和“第三月“按照框中测量的挨次 ， 放入右框中；将身分变量“组别”放入”因子列表“框 。
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04 单击右边“模子”按钮 ， 在弹出对话框中 ， 选择“全因子”模子 ， 单击“继续”按钮返回 。 最后 ， 在本家儿对话框中单击“确定”按钮运行 。
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05 多变量查验成果显示 ， 分歧测试时候的weight有统计学差别 ， P=0.000 ， 而测试时候与组别间无统计学差别 ， P=0.55 。 然而是否以此成果为准 ， 则需要看球形查验成果 。
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06 球形查验成果显示 ， Mauchly W=0.983,P=0.926,合适球形性 ， 成果以一元方差成果为准 。 若是P小于等于0.05 ， 则不合适球形查验 ， 可以用Greenhouse-Geisser、Huynh-Feldt和下限校正 。
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07 看方差阐发成果可知 。 因为本例合适球形性 ， 是以以第一条“假设的球形”成果 ， 可见分歧时候测量的体重有统计学差别 ， F=129.068,P=0.000;而且测试时候与组别存在交互感化F=4.386 ， P=0.026<0.05 。
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08 组别间阐发成果无显著性差别 ， F=0.397,P=0.543,即两组处置身分对体重减重影响没什么差别 。
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