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。
「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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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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