完全随机设计的方差分析操作方法和结果分析

研究者随机抽取了32名被试，将他们随机分为四组，每组被试阅读一种生字密度的文章（实际上每个被试接受一种水平的处理）。我们的研究问题是，文章的生字密度对学生阅读理解的影响。这种设计称为完全随机设计。下面我们来介绍如何进行数据处理和结果分析。

数据处理

要进行完全随机设计的方差分析，首先需要确定好分组变量。在这里，生字密度是一个分组变量，共有四个水平。将生字密度放入factor框中，并将阅读成绩作为因变量。

如果你想进行事后分析，可以点击"post hoc"进行设置。

方差齐性检验

方差齐性检验是方差分析的前提条件之一。点击"option"按钮，打开选项对话框。勾选"homogeneity"，然后点击"continue"按钮，返回到主对话框。

点击"ok"按钮，开始处理数据并输出结果。第一个表格显示了方差齐性的检验结果。如果方差不齐，数据将无法进行方差分析。本例中，sig值小于0.05，说明方差检验结果不合适。

方差分析结果

虽然上述结果证明方差分析不可行，但为了让大家理解方差分析的过程，我们继续分析结果。在本例中，sig值小于0.05，表明结果具有统计显著性。然而，由于方差不齐所造成的显著性是没有实际意义的。

这个结果告诉我们，文章的生字密度对学生阅读理解可能存在一定影响，但由于方差不齐导致的结果显著性不可靠，需要进行其他分析方法来进一步探究影响因素。

总结

完全随机设计的方差分析是一种常用的研究方法，它可以帮助我们研究不同处理对因变量的影响。然而，在应用方差分析之前，我们需要进行方差齐性检验，确保数据满足分析的前提条件。如果方差不齐，我们需要考虑使用其他统计方法来进行数据分析。

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