SPSS实战：一般线性模型详解与常用方差分析方法

本章节深入探讨了SPSS中的"一般线性模型"（General Linear Model, GLM）在数据分析中的广泛应用。GLM作为统计分析的强大工具，涵盖了一系列复杂的方差分析方法，如单因素方差分析（成组设计）、两因素方差分析（配伍设计）、交叉设计和析因设计等，以及适用于重复测量数据的重复测量方差分析。Univariate子菜单是主要的操作平台，处理大部分单一或多个变量的分析；而Multivariate子菜单则针对多变量的情况。 RepeateMeasures子菜单对于处理重复测量数据至关重要，尽管前两者也能提供某些结果，但重复测量分析方法更为精确，特别是在涉及多水平模型时。Variance Components子菜单则聚焦于方差成分模型，由于其深度和复杂性，此处并未详述，而是选择通过实例和常见分析来帮助理解和掌握。 为了更好地使用GLM，本章节建议对统计分析的数据格式有基本了解，特别是关于如何在统计软件中正确录入和组织数据。这将有助于避免在实际操作中的困惑，提升统计分析的效率和准确性。值得注意的是，由于一般线性模型的广泛性和模型复杂性，作者选择以实践为导向，通过实例讲解的方式，帮助读者逐步熟悉和精通常用分析方法，从而提升其统计分析能力。