SPSS 分析簡介 何明洲 中山醫學大學心理系. 資料在 SPSS 上之排列 Between-subject design, one factor with three levels.

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McGraw-Hill/Irwin © 2003 The McGraw-Hill Companies, Inc.,All Rights Reserved. 肆 資料分析與表達.
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SPSS 分析簡介 何明洲 中山醫學大學心理系

資料在 SPSS 上之排列

Between-subject design, one factor with three levels

Within-subject design, one factor with three levels

分析方法的選擇 以 within-subject design 為主

Within-subject design Single Factor – Three Levels Two Factors – 2 x 2 Two Factors – 2 x 3

Single Factor – Three Levels

情緒雙字詞對於詞彙判斷作業的影響 情緒雙字詞種類:中性、負向、正向 Analyze  General Linear Model  Repeated Measures 。接著填上 獨變項 (emotion) 及其 Numbers of Levels (3) ,最後按下 Define 。

Compare with alpha =.05 / #of comparison 兩兩比較, alpha =.05 / 3 =.016

Two Factors – 2 x 2

情緒雙字詞(正向或負向) x 詞頻高低 (高或低)對於詞彙判斷作業的影響 Analyze  General Linear Model  Repeated Measures 。接著填上獨 變項 (emotion 和 freq) 及其 Numbers of Levels ( 各為 2) ,最後按下 Define 。

填上獨變項 (emotion 和 freq) 及其 Numbers of Levels ( 各 為 2) ,最後按下 Define

Main effect Interaction effect

因為只有 2 個 levels, main effect 看我即可 因為只有 2 個 levels, main effect 看我即可

Interaction effect 。需再 作 simple (main) effect

Factor B B1B2 Factor AA1A1B1A1B2 A2A2B1A2B2

freq 高低 Emotion 正向正向 / 高正向 / 低 負向負向 / 高負向 / 低 Factorial matrix Compare with alpha =.05 / #of comparison e.g., in this case, alpha =.025

freq 高低 Emotion 正向正向 / 高正向 / 低 負向負向 / 高負向 / 低 Factorial matrix

Two Factors – 2 x 3

情緒雙字詞(正向或負向) x 詞頻高低 (高、中、低)對於詞彙判斷作業的影 響 Analyze  General Linear Model  Repeated Measures 。接著填上獨 變項 (emotion 和 freq) 及其 Numbers of Levels ( 各為 2 和 3) ,最後按下 Define 。

Significant interaction  simple (main) effect

Emotion = 1: Freq 1 vs. 2 vs. 3 Emotion = 2: Freq 1 vs. 2 vs. 3 Freq = 1: Emo 1 vs. 2 Freq = 2: Emo 1 vs. 2 Freq = 3: Emo 1 vs. 2

freq 高中低 Emotion 正向正向 / 高正向 / 中正向 / 低 負向負向 / 高負向 / 中負向 / 低 Factorial matrix Compare with alpha =.05 / #of comparison e.g., in this case, alpha =.025

freq 高中低 Emotion 正向正向 / 高正向 / 中正向 / 低 負向負向 / 高負向 / 中負向 / 低 如果剛剛的比較有顯著(如當 emotion= 正向時, freq= 高 中低至少會有一個不同於其他),就需要更進一步,兩 兩比較(高低、高中、低中), alpha =.025/3 =.008

freq 高中低 Emotion 正向正向 / 高正向 / 中正向 / 低 負向負向 / 高負向 / 中負向 / 低 Factorial matrix Compare with alpha =.05 / #of comparison e.g., in this case, alpha =.016