SPSS教程：多因素方差分析实战——教学法与态度对识字量的影响

"完全随机设计的多因素方差分析是统计学中一种用于评估多个因素如何共同影响一个或多个响应变量的重要工具。在第五版的中文教材中，它基于Roy's largest root的概念进行讲解。这个统计技术常用于SPSS这样的统计分析软件中，尤其是在教育研究中，如教学方法（因素A）和教学态度（因素B）对儿童识字量（结果变量）的影响。 在使用SPSS进行分析时，首先需要进行数据输入，例如，通过句法窗口输入关于不同教学处理下的观察数据，每个被试随机分配到不同的试验条件，形成随机化设计。数据通常存储在`.sav`文件中，便于后续处理。 在理论分析阶段，分析者会注意到数据的特征，比如每个被试接受一个试验处理，且被试间是随机分配的，这意味着这是一个完全随机设计，有多个因素（在这里是两个，即教学方法和态度，各有两层水平）和多种可能的组合。 进行方差分析的具体步骤包括：在SPSS的主菜单中选择`Analyze` > `General Linear Model` > `Univariate`，设置因变量（被解释变量）为识字量，将固定因素（如教学方法和态度）设为自变量。固定效应分析关注的是因素本身的效果，而不是随机变异。如果要考虑随机效应，应将其放在Random Factor(s)变量表列。 在实际操作中，用户需要创建对话框，选择正确的变量并配置分析参数，然后点击运行。分析结果会显示各因素及其交互作用对结果变量的显著性检验，如F测试，用来判断各个因素和交互项是否对结果有显著影响。 值得注意的是，SPSS以其用户友好的界面、强大的功能和广泛的统计分析方法而受到学术界和企业的青睐。在本书中，作者推荐使用PASW Statistics 18.0作为教学工具，并介绍了三种主要的SPSS运行模式：批处理模式、完全窗口菜单运行模式和程序运行模式，以便根据学习者的经验和需求选择合适的操作方式。 完全随机设计的多因素方差分析是统计实践中一个实用且重要的技能，熟练掌握SPSS的这一工具能帮助研究人员更有效地分析复杂的数据，揭示多个因素对结果的影响，从而做出有依据的决策和推断。"