26版SPSS操作教程（高级教程第三章）

前言

#由于导师最近布置了学习SPSS这款软件的任务，因此想来平台和大家一起交流下学习经验，这期推送内容接上一次高级教程第二章的学习笔记，希望能得到一些指正和帮助~

粉丝及官方意见说明

#针对官方爸爸的意见说的推送缺乏操作过程的数据案例文件澄清如下：1、操作演示的数据全部由我本人随意假设输进去的，重在演示操作；2、本人也只是在学习阶段，希望友友们能谅解哈，手里有数据的宝子当然更好啦，没有咱就自己假设数据练习一下也没多大关系的哈；3、我也会在后续教程中尽量增加一些数据的必要性说明；4、大家有什么好的意见也可以在评论区一起交流吖~

第三章一些学习笔记  

1. SPSS多元方差分析的适用条件：1、各因变量服从多元正态分布，多元正态分布的边际分布也服从正态分布（多元方差分析要求不高，各因变量分别服从正态分布即可，若有因变量不服从正态分布，则肯定不服从多元正态分布）；2、各观察对象相互独立；3、各组观察对象因变量的方差-协方差矩阵相等；4、各因变量间的确存在一定的关联，可以从专业或研究目的考虑；5、对方差齐性敏感，要求总样本量和各单元格样本量都较大，否则检验效能低，范二类错误概率增大。--统计分析高级教程（第三版）P51-52
2. SPSS重复测量分析：若重复测量数据之间实际上不存在相关性，则重复测量模型与一元分析模型应当一致，通过球形检验可以看出。用于区分重复测量次数的变量称为主体内因素（within-subject factor）；对于个体在重复测量时候保持恒定的因素被称为主题间的因素（between-subject factor，又称为组间因素），如希望研究的分组因素。重复测量的方差分析模型的另一个重要目的就是考察随着测量次数的增加（时间的增加），测量指标是如何变化的，以及分组因素的作用是否会随着时间发生变化，即是否和时间存在交互作用。数据需要满足的条件：1、因变量之间存在相互关系；2、因变量的平均值向量服从多元正态分布；3、对于自变量的各取值水平组合而言，因变量的方差-协方差矩阵相等；4、不能有数据缺失【正是由于这点，导致该方法应用价值较低，可用广义估计方程GEEs等新模型来解决】。--统计分析高级教程（第三版）P55-57

第三章一些操作方法     

多元方差分析与重复测量方差分析

多元方差分析

当指标与多个变量相关时候，可以采用因子分析（后面再对公因子进行后续分析）和多元方差分析（multivariate analysis of variance,MANOVA），若进行分开分析则会有以下一些缺点：1、检验效率低；2、范第一类错误的概率增大；3、当一元方差分析（单因素方差分析）结论不一致时候，难以得出综合结论；4、本质上单因变量的分析结果不能简单地叠加起来向多因素推广。多元方差分析与一元方差分析基本思想都是变异分解（组内和组间比较，看组间是否大于组内），所不同的是，一元比较均方，多元比较方差-协方差矩阵。

多变量检验操作（多元方差分析，GLM过程完成的）

其中比莱最为稳健

检查是否齐性的Box检验

重复测量的数据的方差分析操作

若有对同一因变量进行测量的指标有多种，则可以在测量名称中加以定义。

结束语 

#好啦~，以上就是我SPSS第二十一期学习笔记——高级教程第三章的学习情况啦~，希望能与大家交流学习经验，共同进步吖~

#考虑高级教程的难度与深度，主要是内容太多辣，后续依然会尽力更新内容~争取两天一更

#也非常感谢大家对我的一路陪伴，宝子们的关注、支持和打赏就是up儿不断更新滴动力，我近期也会坚持学习SPSS，更新相应的学习内容及笔记到平台上，咱们下期高级教程不见不散~