文档介绍：第二章 多因素方差分析
1、单因素方差分析
2、两因素方差分析
3、重复测量方差分析
4、多元方差分析
5、协方差分析
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第一节 单因素方差分析
举例：文章生字密度对于阅读理解的影响
生字密度a1=1/10、a2第二章 多因素方差分析
1、单因素方差分析
2、两因素方差分析
3、重复测量方差分析
4、多元方差分析
5、协方差分析
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第一节 单因素方差分析
举例：文章生字密度对于阅读理解的影响
生字密度a1=1/10、a2=1/20、a3=1/30、a4=1/40
随机抽取32个被试，随机分配到4种生字密度条件下完成阅读任务，阅读成绩如下：
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上面的数据能用t检验的方法进行差异显著性检验吗？为什么？
Z检验、t检验是用集中量数平均数进行检验的，而方差分析是用方差这个差异量数进行检验的。
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方差分析的基本思想：
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实验设计：
完全随机、随机区组、拉丁方实验设计
单因素设计与多因素设计
被试间设计、被试内设计和混合设计
单因变量设计与多因变量设计
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单因素完全随机设计：
举例：文章生字密度对于阅读理解的影响
生字密度a1=1/10、a2=1/20、a3=1/30、a4=1/40
随机抽取32个被试，随机分配到4种生字密度条件下完成阅读任务。
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SS总变异
df=N-1=31
SS组间
df=K-1=3
SS组内
df=N-K=28
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单因素随机区组实验设计：
举例：文章生字密度对于阅读理解的影响
考虑到智力因素，按照智力测验分数将学生分为8个区组，然后随机分配每个区组内4个同质被试分别阅读一种生字密度的文章。
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单因素拉丁方实验设计
举例：文章生字密度对于阅读理解的影响
32个被试来自4个班级，每个班级8人，在星期一、二、三、四下午分4次进行，生字密度4个密度。
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单因素重复测量实验设计
文章生字密度对于阅读理解的影响
8个被试先后接受了4个生字密度的文章的阅读理解实验。
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第二节 两因素方差分析
一、两因素完全随机实验设计
文章主题熟悉性、生字密度对于文章理解的影响
熟悉性：A1（不熟悉）、A2（熟悉）
生字密度：B1（10/1）、B2（20/1）、B3（30/1）
24个被随机分配到6个处理结合水平。
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交互作用与简单效应
当两个因素的交互作用显著时，主效应的意义就减小了，因为一个因素上不同水平的变异会受到另一个因素的影响，即一个因素上的不同水平在另一个因素的不同上的变化不同。最简单地方法是画图，画出交互作用的图解，可以直观的判断，一个因素的不同水平在另一个因素不同水平的变化特点。
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A因素在B因素不同水平上的简单效应
即A在B1、B2、B3上的简单效应
B因素在A因素不同水平上的简单效应
即B在A1、A2上的简单效应
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二、两因素随机区组实验设计
文章主题熟悉性、生字密度对于文章理解的影响
熟悉性：A1（不熟悉）、A2（熟悉）
生字密度：B1（10/1）、B2（20/1）、B3（30/1）
首先对24个被试进行听读理解能力测验，然后根据听读理解能力水平划分为4组，每组6个被试随机分配到6个处理结合水平。
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三、两因素重复测量实验设计
（一）两因素混合设计
文章主题熟悉性、生字密度对于文章理解的影响
主题熟悉性（被试间因素） ：A1（不熟悉）、A2（熟悉）
生字密度（被试内）：B1（10/1）、B2（20/1）、B3（30/1）
8个被试，4个分配到主题熟悉条件下，4个分配到主题不熟悉的条件下。
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（二）两因素被试内设计
文章主题熟悉性、生字密度对于文章理解的影响
主题熟悉性：A1（不熟悉）、A2（熟悉）
生字密度：B1（10/1）、B2（20/1）、