SPSS  

one way RM-ANOVA (單因子重複量測變異數分析)

在一般學術研究中很常碰到的xxVA包括ANOVA、ANCOVA......等
其中這種RM-ANOVA是在教育界很常用的方法

通常要看看整班學生到底從期初、期中、期末的成績
到底有沒有顯著的進步
就會用到RM-ANOVA

這次我先介紹單因子也就是只有一個組
(比方只有一個班看三次考試成績、或一間店看三個期間造訪的部落客的評分)

 

想像一下~
想像して見て下さい

現在有一間新開的拉麵店
請25個部落客在三個期間造訪來評分

剛開的時候畢竟還不夠上手
所以分數應該都比較低
然後在第二訪期間應該要變高一些
在第三訪期間應該要再更高
這間店到底有沒有進步
就要看這三次成績到底有沒有顯著差異了

......

(其實把他當成25個學生在三次月考的成績來想也可以啦~
我只是想要硬掰到拉麵而已)

 

表格~

單因子RM-ANOVA

 

他在分析→一般線性模式→重複量數

單因子RM-ANOVA

 

然後就會跳出這樣的視窗
(要注意的是我們目前舉的例子就是只有一個組
並沒有分什麼對照組、實驗組喔!)

我們要先定義因子跟水準
這邊的因子指"造訪給評分"這件事
而因為要考量到有3次造訪
所以水準個數就寫3

上面因子名稱可以隨便打
自己看得懂就好~

好了之後新增

單因子RM-ANOVA

 

然後直接點左下角的定義

單因子RM-ANOVA

 

再來就會出現這個對話框
把左邊的三次造訪的評分都放到右邊吧!

單因子RM-ANOVA

 

放完之後可以先點圖形

單因子RM-ANOVA

 

只有一個因子所以只要畫水平軸一個就好了
拉到水平軸之後點新增就ok了
這個畫出來的圖等等會說~

單因子RM-ANOVA

 

然後再點選項

單因子RM-ANOVA

 

把你的因子拉到右邊之後
在「比較主效果」打勾
下面的話就看想知道什麼就打勾
基本上會勾的就是這幾個為主吧!

單因子RM-ANOVA

 

好了~按確定

單因子RM-ANOVA

 

 

跑出來之後的結果~
上面的警告只是提醒而已
因為我們確定是one way所以不用在意它
然後是描述性統計
這邊資料就老實的呈報即可

單因子RM-ANOVA

 

然後下面會先看到一個多變量檢定
這表格是多變量用的
可以直接跳過

主要是下面的Mauchly球形檢定 (Mauchly Spherical Test)
這是在檢驗是否適合做RM-ANOVA
虛無假設是「是球形」
所以若不顯著代表不拒絕虛無假設
也就是這些資料是符合球形的
也就代表說ok~可以直接看RM-ANOVA的結果

簡言之就是如果不顯著就繼續往後看!

而如果顯著的話
就要看後面Epsilon裡面的三個值
包括Greenhouse-Geisser、Huynh-Feldt、下限(lower bound)
這三個是把自由度略為修改過
一般來說蠻多人會回報G-G的值
而下限法好像最嚴格的

單因子RM-ANOVA

 

再來就是真正要回報的地方了
還記得我們上方有先檢驗是否為球形的Mauchly Spherical Test吧!

因為我們符合球形
所以就回報第一個「假設為球形」的值就可以
F(2,23)=78.770p<.001
(註:這邊他寫.000不代表等於.000,只是因為數字很小所以沒寫到後面的位數~
一般就寫p<.001,千萬不要寫p=.000,要特別注意)

 

假如我們剛剛不符合球形的話怎麼辦
那當然就是回報G-G或H-F或下限的值了
通常就是用G-G法了
當然他們差別就在於自由度(df)

 

單因子RM-ANOVA

 

 

再來下面成對比較就有點像Post-hoc
主要是兩兩間比對三次造訪評分有沒有顯著差異

單因子RM-ANOVA

 

 

最後當然就是我們點選要畫的圖
這其實就是比較三次顧客評分的平均值
代表這間拉麵店是有在進步的~可喜可賀

單因子RM-ANOVA  

 

以上是大概薄弱的上課記憶 + 翻了一些資料 + 網路教學影片的
如果有錯的話再麻煩大家指正了!!
謝謝~

 

 

 

 

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