SPSSで3要因ANOVA（被験者内）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（被験者内）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つの要因を各被験者全て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、被験者内2要因ANOVAを利用できます。例えば、要因1(X/Y)、要因2（A/B）、要因3（C/D）とした場合（つまり被験者が2*2*2=8回違う条件の実験に参加した場合）に、以下のようなデータを取得した場合を想定します：

X_A_C	X_A_D	X_B_C	X_B_D	Y_A_C	Y_A_D	Y_B_C	Y_B_D

155	103	146	101	151	51	142	49
147	102	153	93	153	48	158	55
144	102	149	105	149	56	143	45
148	102	147	100	154	41	159	43
149	99	150	105	150	44	148	61
146	95	155	103	148	50	157	47
152	101	146	95	155	44	149	49
152	110	151	99	165	49	146	47
146	111	150	91	152	49	154	60
147	103	151	103	142	38	154	42
157	99	155	104	153	57	153	48
157	102	148	90	154	47	144	54
153	108	157	106	149	54	155	45
151	88	148	103	156	52	147	53
156	98	147	99	151	42	156	51
154	100	153	100	149	43	146	56
146	97	156	103	141	50	151	53
151	97	151	103	159	52	150	59
156	100	153	105	148	51	160	60
141	97	147	101	157	43	151	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」→「反復測定」を選んでください。

SPSSで分散分析（被験者内）を行う場合に選ぶコマンド

「被験者内因子名」にC1、「水準数」に2をセットして追加します。同様にC2/C3も追加した後、「定義」ボタンを押します。

被験者内因子と水準数の定義を行うウィンドウ

次に表示されるウィンドウでX_A_C~Y_B_Dを選択し、被験者内変数のボックスにつながる矢印ボタンをクリックすると、検定を行うグループが設定されます。

被験者内変数を定義した後の状態

次に、条件間での多重比較を行うための設定を行います。「EM平均」のボタンを押して表示されたウィンドウで、（OVERALL）と実験条件を選択、中央の矢印をクリックしてください。その後、「主効果の比較」のチェックボックスを選択、「信頼区間の調整」はBonferroniを選択して、続行ボタンをクリックしてください。

交互作用の分析に関する設定（選択後）

次に「オプション」ボタンをクリックし、記述統計・効果サイズ・観察検定力・等分散性にチェックを入れます。

オプションの定義を行うウィンドウ

なお、下の方にある「貼り付け」ボタンをクリックすると、「1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。

シンタックスウィンドウ

結果の見方と書き方

結果を見るには、「被験者内効果の検定」部分を見てください。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（表では2）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（X）でも2（Y）でも、C3（C/D）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、被験者内2要因分散分析を行った。その結果、C1要因（F(1,19)=1169.964, p<0.001, partial η2=0.984）、C3要因3（F(1,19)=14241.691, p<0.001, partial η2=0.999）、およびC1とC3要因の交互作用に有意な差が得られた（F(1,19)=1085.603, p<0.001, partial η2=0.983）。以下に、交互作用に関する分析結果を示す。

C1要因がX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Y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（Y<X, p<0.001）。

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Posted by misao.shimohira