Spss
如何正確處理每個主題的多個數據點
我目前正在與某人爭論如何正確處理每個受試者的多次測量數據。在這種情況下，在短時間內針對每個受試者的不同條件收集了每個受試者的數據。所有測量都收集完全相同的變量，只是多個變量。
現在的一種選擇是僅按條件對數據進行分組，而不關心多個數據點來自一個主題。然而，來自每個受試者的數據點可能並不完全獨立。
另一種選擇是，首先從每個受試者的每個條件下獲取所有測量值的平均值，然後比較平均值。然而，這可能會影響重要性，因為在最終分析中沒有考慮到方法具有較小的誤差。
如何正確分析這些數據？這是否在 SPSS 中以某種方式處理？原則上，在計算平均值時應該可以計算誤差範圍，而不是在最終分析中考慮這一點，但我不認為 SPSS 會以某種方式在我背後做這個計算。
“按條件對數據進行分組而不關心多個數據點來自一個主題”將違反獨立性。所以這是不行的。一種方法是“對每個受試者的每個條件的所有測量值取平均值，然後比較平均值”。你可以這樣做，你不會違反獨立性，但是你會在聚合中丟失一些信息到主題級別的手段。
從表面上看，這聽起來像是一種混合設計，受試者之間的條件和受試者內測量的多個時間段。然而，這就提出了一個問題，你為什麼要在多個時間點收集數據？時間的影響或變量隨時間的進展是否會因條件而異？如果這些問題的答案是肯定的，那麼鑑於數據的結構，我希望您感興趣的是混合方差分析。混合方差分析會將主題方差從“背後”的 SSTotal 中分割出來。但是，這種劃分是否有助於您在受試者之間進行條件測試取決於其他幾個因素。
無論如何，在 SPSS/PASW 18 中分析 -> 一般線性模型 -> 重複測量。每個主題都有一行，每個時間點有一列，還有一列作為他們的條件標識符。條件標識符將進入“介於”部分，並且在您定義重複測量因子時將處理重複測量。