我們在之前的文章介紹過二因子混合設計，當「組間因子（EX.實驗組、控制組）x組內因子（EX.前測、後測）」的交互作用顯著時，需要進一步進行單純主要效果分析（simple main effects analysis），以釐清交互作用的來源。

當我們以SPSS進行二因子混合變異數分析時，可利用「估計邊際平均值」功能來檢驗單純主要效果，操作步驟如下：

  1. 建立包含組別（組間因子）、性別（共變數）以及前後測分數（組內因子）的測試資料。

  1. 點選【分析(A)】→【一般線性模型(G)】→【重複測量(R)】。

  1. 定義受試者內因子名稱及測量次數。

  1. 將前後測得分（Score_1、Score_2）放入【受試者內的變數(W)】，組別（Group）放入【受試者間的因子(B)】，性別（Sex）放入【共變數(C)】欄位，然後點選「估計邊際平均值」。

  1. 選擇「Group*time」，勾選【比較簡式主效應(S)】。

  1. 點選【確定】，查看分析結果。

首先，我們查看「組間因子x組內因子」交互作用是否有顯著（p<.05）。

當交互作用顯著時，進一步查看「估計邊際平均值」結果中，組別在各個時間點之單變量檢定結果。

由圖可知兩組得分在前測時沒有差異，但在後測時呈現顯著差異。此結果與採用組別為固定因子、性別為共變數、前測／後測得分為依變數之單變量分析結果相同，有考慮共變數的影響。

接著檢視「估計邊際平均值」結果中，前後測在各組別之多變量檢定結果。

由圖可知控制組的前後測得分沒有顯著差異，而實驗組的前後測得分則有顯著差異。特別要留意的是，此處F值計算公式採用MSBxS/A，dfError(BxS/A)為a(n−1)(b−1)-c，如下圖所示。

PS.

a=組別數量，此處為2

b=測量次數，此處為2

n=每個組別在每個測量時間點的樣本數，此處為15

c=共變數數量，此處為1

若切割不同組別資料做前後測分析，其多變量檢定結果之F值計算公式採用MSError(A)，dfError(A)為(n−1)(b−1)-c，如下圖所示，計算出來的數值會所差異。

以上就是採用SPSS進行單純主要效果分析的介紹，希望對大家有幫助～

若您有相關需求再請與我們聯繫，也請給我們一個google好評，謝謝～