SPSSで3要因ANOVA（被験者間）を行う方法と、結果の見方と書き方

サンプルデータ

SPSSで3要因ANOVA（被験者間）を行うための手順について示していきます。対象となるSPSSはバージョン27です。3つの要因のうち、全てを被験者間に割り当てて実験を行い、各実験後に何らかの評価（アンケートやテストなど）を取得して比較する場合、被験者間での3要因ANOVAを利用できます。各要因を2条件ずつとして（つまり被験者を2*2*2=8つのグループに分ける）、以下のようなデータを取得した場合を想定します：

C1	C2	C3	Value
1	A	C	155
1	A	C	147
1	A	C	144
1	A	C	148
1	A	C	149
1	A	C	146
1	A	C	152
1	A	C	152
1	A	C	146
1	A	C	147
1	A	C	157
1	A	C	157
1	A	C	153
1	A	C	151
1	A	C	156
1	A	C	154
1	A	C	146
1	A	C	151
1	A	C	156
1	A	C	141
1	A	D	103
1	A	D	102
1	A	D	102
1	A	D	102
1	A	D	99
1	A	D	95
1	A	D	101
1	A	D	110
1	A	D	111
1	A	D	103
1	A	D	99
1	A	D	102
1	A	D	108
1	A	D	88
1	A	D	98
1	A	D	100
1	A	D	97
1	A	D	97
1	A	D	100
1	A	D	97
1	B	C	146
1	B	C	153
1	B	C	149
1	B	C	147
1	B	C	150
1	B	C	155
1	B	C	146
1	B	C	151
1	B	C	150
1	B	C	151
1	B	C	155
1	B	C	148
1	B	C	157
1	B	C	148
1	B	C	147
1	B	C	153
1	B	C	156
1	B	C	151
1	B	C	153
1	B	C	147
1	B	D	101
1	B	D	93
1	B	D	105
1	B	D	100
1	B	D	105
1	B	D	103
1	B	D	95
1	B	D	99
1	B	D	91
1	B	D	103
1	B	D	104
1	B	D	90
1	B	D	106
1	B	D	103
1	B	D	99
1	B	D	100
1	B	D	103
1	B	D	103
1	B	D	105
1	B	D	101
2	A	C	151
2	A	C	153
2	A	C	149
2	A	C	154
2	A	C	150
2	A	C	148
2	A	C	155
2	A	C	165
2	A	C	152
2	A	C	142
2	A	C	153
2	A	C	154
2	A	C	149
2	A	C	156
2	A	C	151
2	A	C	149
2	A	C	141
2	A	C	159
2	A	C	148
2	A	C	157
2	A	D	51
2	A	D	48
2	A	D	56
2	A	D	41
2	A	D	44
2	A	D	50
2	A	D	44
2	A	D	49
2	A	D	49
2	A	D	38
2	A	D	57
2	A	D	47
2	A	D	54
2	A	D	52
2	A	D	42
2	A	D	43
2	A	D	50
2	A	D	52
2	A	D	51
2	A	D	43
2	B	C	142
2	B	C	158
2	B	C	143
2	B	C	159
2	B	C	148
2	B	C	157
2	B	C	149
2	B	C	146
2	B	C	154
2	B	C	154
2	B	C	153
2	B	C	144
2	B	C	155
2	B	C	147
2	B	C	156
2	B	C	146
2	B	C	151
2	B	C	150
2	B	C	160
2	B	C	151
2	B	D	49
2	B	D	55
2	B	D	45
2	B	D	43
2	B	D	61
2	B	D	47
2	B	D	49
2	B	D	47
2	B	D	60
2	B	D	42
2	B	D	48
2	B	D	54
2	B	D	45
2	B	D	53
2	B	D	51
2	B	D	56
2	B	D	53
2	B	D	59
2	B	D	60
2	B	D	50

分析方法の選び方

SPSSから分析を行うには、メニューから分析方法を選んでいく場合と、シンタックスと呼ばれるコマンドを記入して行う場合のどちらかを選べます。メニューから対応のある検定を行う場合、「分析」→「一般線形モデル」→「1変量」を選んでください。

SPSSで分散分析（混合計画）を行う場合に選ぶコマンド

「従属変数」にValue、「固定因子」にC1/C2/C3を追加します。

反復測定の因子の定義を行うウィンドウ

「EM平均」をクリックして、因子と交互作用を設定します。全ての要素を返金地の表示ボックスへ移動し、単純な主効果の比較にチェック、信頼区間はBonferroniを選択します。

グループ化変数を定義した後の状態

次に、オプションを選択して、記述統計・効果サイズ・観察検定力・等分散性の検定にチェックを入れておきます。

オプション

下の方にある「貼り付け」ボタンをクリックすると、「3要因ANOVA（被験者内）」を実行するためのシンタックスが別ウィンドウに貼り付けられます。

シンタックスの画面

結果の見方と書き方

結果を見るには、「被験者間効果の検定」を確認します。有意確率が0.05より小さければ、いわゆる有意差があることを示しています。また、その右にある「偏イータ2乗」は、分散分析における効果サイズを意味しています。

分散分析による検定結果

今回は条件が3つで、交互作用も考慮する必要があります。結果を見ると、C1*C3の交互作用に有意差があることがわかります。下の方にある、「7.C1*C3」と「8.C1*C3」の「ペアごとの比較」を見てみます。

まずは「7.C1*C3」を見ると、C3がDのときのみ、C1に有意差があることが示されています。なおこの部分の分析では、効果サイズは示さなくても大丈夫です。

交互作用の結果その1

次の「8.C1*C3」では、全ての組み合わせで有意差があります。C1が1でも2でも、C3における差が示されています。

交互作用の結果その2

最後に、検定結果の記載例を示します。

実験で取得した、各条件における刺激提示の後に得られたテスト結果に対して、被験者間3要因分散分析を行った。その結果、C1要因（F(1,152)=980.045, p<0.001, partial η2=0.866）、C3要因（F(1,152)=9051.574, p<0.001, partial η2=0.983）、およびC1とC3要因の交互作用に有意な差が得られた（F(1,152)=1056.060, p<0.001, partial η2=0.874）。以下に、交互作用に関する分析結果を示す。

C1要因が1の場合に、C3要因において有意差が得られた（D<C, p<0.001）。C1要因が2の場合に、C3要因において有意差が得られた（D<C, p<0.001）。また、C3要因がDの場合に、C1要因において有意差が得られた（2<1, p<0.001）。

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Posted by misao.shimohira