上表是非常重要的一部分:各次重复测量间变化趋势的模型分析,这里要 求检验没有统计学意义,否则说明变化趋势不服从该曲线。以 trial为例,对 Linear的检验P值小于千分之一, Quadratic的P值略大于0.05。只有 Cubic 的P值在0.5附近,因此最佳的拟合曲线应为 Cubic(三次方曲线);但由于 共才四次测量,三次方曲线显然太奢侈了,因此如果没有任何其它提示或专业上 的知识,最终的拟和曲线应为 Quadratic(二次方曲线)。 Tests of Between-Subjects Effects Measure: MEASURE Transformed variable Average TypeⅢsum Source Intercept 4800.000 4800.000265.710000 ANXIETY 10.083 10.083 558474 TENSION 8.333 8.333 461514 162583 18.065 上表为最后一张,为组间效应的方差分析结果,可见 anxiety和 tension 均无统计学意义。 最后,为了再确认一下几次测量间的变化趋势,我们另外用 plots子菜单 作出模型估计的四次测量均数值如下图 Estimated Marginal Means of MEaSURe 1 16 页GUE山 8642上表是非常重要的一部分：各次重复测量间变化趋势的模型分析，这里要 求检验没有统计学意义，否则说明变化趋势不服从该曲线。以 trial 为例，对 Linear 的检验 P 值小于千分之一，Quadratic 的 P 值略大于 0.05。只有 Cubic 的 P 值在 0.5 附近，因此最佳的拟合曲线应为 Cubic（三次方曲线）；但由于一 共才四次测量，三次方曲线显然太奢侈了，因此如果没有任何其它提示或专业上 的知识，最终的拟和曲线应为 Quadratic（二次方曲线）。 上表为最后一张，为组间效应的方差分析结果，可见 anxiety 和 tension 均无统计学意义。 最后，为了再确认一下几次测量间的变化趋势，我们另外用 plots 子菜单 作出模型估计的四次测量均数值如下图：