之前探討當要比較三組(獨立因子)以上的平均數差異時,我們必須用到One-way ANOVA,此時若要同時探討二個獨立因子的差異(譬如說教室氣氛是否會影響到成績,以及教學法是否會影響到成績),甚至這兩個獨立因子是否存在交互作用時(譬如說不同教室氣氛間的成績差異,是否會因為教學法的不同而不同;或不同教學法間的成績差異,是否會因為教室氣氛間的不同而不同),則要使用獨立樣本二因子變異數分析。

 

 

 

資料形式

教室氣氛A

教學法B

演講B1

自學B2

啟發B3

嚴肅A1

4

1

3

9

3

9

8

4

6

9

5

5

6

3

9

輕鬆A2

3

7

11

8

3

7

5

4

10

6

2

12

3

4

9

 

 


1)語法

 

此處語法不再詳細介紹讀取資料檔與顯示資料檔的語法!!

底下主要針對變異數分析與單純主要效果比較進行解說

1.單因子變異數分析

PROC ANOVA;         利用PROC ANOVA執行變異數分析

CLASS A B;          兩個自變項分別為AB

MODEL Y=A|B;       設定模式A|Bfull factorial模式,亦可設定為Y=A B A*B

MEANS A|B/LSD CLDIFF;    要求計算邊際平均數,並以LSD法進行事後比較,以CLDIFF要求列出差異值的信賴區間與顯著性

 

 

2.A at B的單純主要效果

PROC GLM;         利用PROC GLM執行單純主要效果

CLASS A B ;          兩個自變項分別為AB

MODEL Y=B A(B);    模式的自變項要探討B的效果與AB水準上的效果

CONTRAST 'A1A2 AT B1' A(B) 1 -1 0 0 0 0; 利用CONTRAST進行單純主要效果考驗,首先在B1上,考驗A1A2的差異,單引號中間為註解

CONTRAST 'A1A2 AT B2' A(B) 0 0 1 -1 0 0;接著在B2上,考驗A1A2的差異

CONTRAST 'A1A2 AT B3' A(B) 0 0 0 0 1 -1;最後在B3上,考驗A1A2的差異

 

 

3.B at A的單純主要效果(同上)

由於A只有2組,因此在檢定時,已可以順便得知組別的差異情形

但由於B分成3組,因此必須先做聯合檢定,再進行兩兩之間的比較

  CONTRAST 'B AT A1' B(A) 1 -1 0 0 0 0,   此段語法即B的三組在A1上的差異情形

                                  B(A) 0 1 -1 0 0 0;

  CONTRAST 'B1B2 AT A1' B(A) 1 -1 0 0 0 0;

  CONTRAST 'B1B3 AT A1' B(A) 1 0 -1 0 0 0;

  CONTRAST 'B2B3 AT A1' B(A) 0 1 -1 0 0 0;

若聯合檢定達顯著水準,再利用Contrast進行兩兩之間的比較

 

 

 

 

 

2)報表

1.單因子變異數分析

(1)模式的變異數分析摘要表

(2)在模式的效果中,可拆為A變項、B變項與AB交互作用項,由摘要表可知,AF值未達顯著水準(F = 0.79p = .3837),BF值達顯著水準(F = 12.01p = .0002),AB交互作用項的F值達顯著水準(F = 4.64p = .0198),由於交互作用達顯著水準,因此不予理會AB的主要效果是否達顯著,而之後要進行單純主要效果比較。

 


 

(3)假若上一步的交互作用項效果未達顯著,則應該進一步看變項顯著的主要效果事後比較,由上一張報表可知,B變項的主要效果達顯著水準,以LSD事後比較結果發現,B3顯著大於B1B2B2又顯著大於B1


 

2.單純主要效果(A at B

(4)在模式變異數分析摘要表中,跟SPSS以分割檔案去做的單純主要效果有落差。由於現在是要在B1B2B3中,探討A1A2SAS則將模式摘要合併呈現,但SPSS則是在三種情境下分別呈現,SAS中的誤差(SS=101.6)會與SPSS中的誤差(SS=36.8+22.8+42.0)相等

 

(5)來源中模式的效果為B的效果+AB的效果和,此時AB的效果有一個聯合檢定,檢定A at B1A at B2A at B3是否有顯著差異,結果F值為3.35p = .036)達顯著水準。Ps.這聯合檢定在spss中是沒有的,因為在一般的研究中進行單純主要效果,會跳過這一步

 

(6)真正的單純主要效果,檢定AB1B2B3的差異效果,我們可以發現SASSPSSOUTPUT中,SSDFMS的值都一樣,但F檢定值卻不同,是否有計算錯誤呢?不是的,有學者提出,當我們在進行單純主要效果時,應該誤差項改成聯合的誤差,意思是今天雖然檢定AB1B2B3的差異效果時會有3個誤差項,但其實應該把三項誤差加總並計算出MSE後,再利用三項的MSA去除以MSE,即可得到修正後的F值。

 

SAS的計算過程中,已將各情境的誤差項作加總,計算出來的單純主要效果F值已是修正過後,但SPSSF值卻還未修正,必需經過人工去調整。

 

由結果可知,不同教室氣氛的學生成績,在「演講教學法」(F = 2.86p = .104)與「自學教學法」(F = 0.38p = .545)上皆無顯著差異存在;但不同教室氣氛的學生成績,在「啟發教學法」上有顯著差異存在(F = 6.83p = .015)。

 

 


 

 

2.單純主要效果(B at A

其實跟A at B的單純主要效果大同小義

(7)由於B分為三組,因此先在此進行聯合檢定,分別檢定B at A1是否有差異,及B at A2是否有差異,結果皆達顯著水準(p < .05),表示在「嚴肅」的教室氣氛中,不同教學法的學生成績有顯著差異;在「輕鬆」的教室氣氛中,不同教學法的學生成績亦有顯著差異。

 

 

(8)經事後比較得知(Contrast用的是LSD法),在「嚴肅教室氣氛」中,演講法與自學法有顯著的差異存在(F = 9.45p = .005),自學法與啟發法有顯著的差異存在(F = 6.05p = .022);在「輕鬆教室氣氛」中,演講法與啟發法有顯著的差異存在(F = 13.61p = .001),自學法與啟發法有顯著的差異存在(F = 19.87p = .0002)。

 


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