干货 | 利用SPSS进行高级统计分析第三期

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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。

一、方差分析报告：F（组间，组内）、p、np2

、M、SE+画直方图

1 单因素方差分析组间实验+单一因变量；进行差异检验

11 差异检验

1）Spss *** 作

2）Spss结果

3） 报告F（组间，组内）、p、np2 、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）=0943，p=0421，np2=0015。

不同年级学生的自尊水平存在显著差异，F（3，192）=3432，p=0018，=0052。事后比较结果显示，fresh的自尊水平显著低于junior（p<005）、senior（p<005），其他年级间的自尊水平并无显著差异。

12 组间实验

1）Spss *** 作

2）Spss结果
3） 报告F（组间，组内）、p、np2、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）=3055，p=0072，=0253；启动情绪类型主效应不显著，F（1，11）=1309，p=0268，np2=0068；自尊水平与启动情绪类型的交互作用显著，F（2，11）=3927，p=0038，np2=0304。

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，p<005。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）。
2 多因素方差分析

1） Spss *** 作

2）spss结果
3）报告F（组间，组内）、p、np2、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SPSS240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）=9551，p<0001，=062；组别有显著主效应，F（1，58）=403，p=0049，np2=007；积极情绪前后测与组别因素的交互作用显著，F（1，58）=2959，p<0001，np2=034。

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= 7663, SE= 1587）显著高于前测得分（M=4503,SE=1793），F（1，58）=939，p=0003，=014。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= 5737, SE=1748）显著高于前测得分（M=4837,SE=1801），F（1，58）=11572，p<0001，np2=067。

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！
排版：华华

校对：喵君姐姐

1、首先打开SPSS230软件，在文件中找到想要进行处理的数据，如下图所示。

2、然后在上方的菜单栏中找到分析菜单栏，选择非参数检验，打开旧对话框，选择卡方。

3、接着在卡方检验对话框中，将左侧的变量移动至右侧想要检验的变量对话框中，如下图所示。

4、然后点击选项菜单，此时可以选择卡方检验的统计方法，还可以设置缺失值。

5、最后单击确定对SPSS的数据进行查看，在图表中可以看到检验次数和检验统计。

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