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重复测量设计资料的方差分析,混合设计可以用重复测量方差分析吗

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关于谢方差和重复-2方差《R语言实战》自学笔记61-重复 。多元方差分析主要关注设计的自变量，而重复测量方差分析是基于多元-0，重复测量设计方差分析的假设是(重复测量，-0/等于b .各处理条件下的观测值是独立的c .不同处理水平下的总体服从正态分布d .因变量的矩阵方差 co 方差符合球面假设，正确答案:不同治疗水平的人群方差相等 。每个治疗条件下的观察是独立的；不同处理水平下的总体服从正态分布 。
1、spss中 重复 测量 方差分析的适用条件是什么呢?多因素方差分析主要针对设计的自变量，而重复测量方差则是基于多因素 。操作方法如下:1 。首先，你需要整理数据 。数据文件结构对于重复测量方差的分析非常重要，所以你必须把每一次测量作为一个变量 。2.数据被输入spss并进行分类 。3.分析一般线性模型的单变量 。4.将变量选择到相应的变量框中 。
2、心理学实验数据,关于协 方差和 重复 测量 方差分析,谢谢大神嗯，如果是重复测量方差分析需要三个以上的时间层次，否则不满足球面检验的假设 。我试过，两个时间点的球面检验自由度为零，sig是一个点，也就是说不会显示 。谢谢亲爱的~真的是很好的专业谈~也想问问谢谢方差分析的问题 。目前统计书上有两种方法 。一个是直接用整个模型做就可以了(不考虑协变量和自变量的交互作用)，另一个是必须先计算协变量和自变量的交互作用，co 方差只能不做交互作用 。
使用co 方差分析时，需要将前测和后测数据分别列在两栏中，并在数据表中增加一栏表示组 ， 这样就可以计算出组间和组内变量的co 方差 。具体数据排列可以参考以下格式:分组前后测控制组1015，实验组1213，控制组914，实验组1112和控制组813 ， 实验组1011，其中每行代表一个被试的数据，第一列代表该组，第二列代表前测反应时，第三列代表后测反应时 。
3、《R语言实战》自学笔记61- 重复 测量 方差分析所谓的重复测量方差分析 ， 就是题目不止一次被测量了 。本节重点介绍具有组内因子和组间因子的重复测量方差分析(这是常见的设计) 。下面是一个R语言的实际例子 。基础安装包中的CO2数据集包含南北草本植物Echinochloacrusgalli的耐寒性研究结果(Potvin，Lechowicz，Tardif ， 1990) 。在一定浓度CO2的环境下 ， 比较寒地植物和非寒地植物的光合作用速率 。
因变量是以毫升/升为单位的二氧化碳摄取量，自变量是植物类型(魁北克VS密西西比州)和七个水平(95 ~ 1000 umol/m 2秒)的二氧化碳浓度(conc) 。另外 ， Type是组间因子，conc是组内因子 。百度了一下，重复测量方差R分析的格式:modelaov(Y~B*W Error(Subject/W))，其中B为组间因子，W为组内因子 ， Subject为实验对象 。
4、spss单因素 重复 测量的 方差分析操作和解释01打开实验数据文件，然后单击分析一般线性模型重复-2/打开对话框重复公制因子 。02点击“受试者内部因素名称”中的因素1，将其修改为权重，或默认保持不变 。在“级数”框中输入重复 测量乘以“3”，然后单击“添加”按钮 。然后点击左下角的“定义”按钮 。03将3次测量“第一个月”、“第二个月”、“第三个月”按照测量“第一个月”的顺序放入右边的方框中；将因子变量“组”放入“因子列表”框 。
最后，在主对话框中单击OK运行 。多变量检验结果显示，不同测试时间的权重有统计学差异，P0.000，但测试时间与组间无统计学差异，P0.55 ， 但此结果是否为标准取决于球面检验结果 。球形检验结果为MauchlyW0.983，P0.926，P 0.926 ， 与球形度一致，结果以一元方差的结果为准 。如果p小于或等于0.05，则不符合球面检验，可用GreenhouseGeisser、HuynhFeldt和下限修正 。
5、spss 重复 测量多元 方差分析?【重复测量设计资料的方差分析,混合设计可以用重复测量方差分析吗】因变量:至少2个，且为数值型变量 。固定因素:适用于固定效果模型 。选择一个或几个作为分类变量 。协方差:与因变量相关的数字变量 。只在协方差方差的分析中使用 。WLS权重:可变权重，用于加权最小二乘分析 。2/6指定模型:系统默认为“所有因素”，包括所有因素的主效应、所有协变量的主效应和所有因素的交互效应，但不包括协变量交互效应 。“设定”是用户自己定义的 ， 因素之间、因素与协变量之间的交互作用效果，都包含在模型中 。
6、 重复 测量 设计 方差分析的假设有(重复测量设计方差分析的假设是()a .不同处理水平的人群方差相等B. -0/谢方差矩阵符合球面假设 。正确答案:不同待遇水平下的人群为方差相等；每个治疗条件下的观察是独立的；不同处理水平下的总体服从正态分布 。

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