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spss描述性統計分析總結彙報

圖文 更新时间:2024-11-26 21:18:47

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

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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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排版:青柚

作者:彭彭

校對:喵君姐姐

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幹貨 | 利用SPSS進行高級統計分析第一期

幹貨 | 利用SPSS進行高級統計分析第二期

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