IBM SPSS Statistics的重復(fù)測(cè)量方差分析，為重復(fù)測(cè)量的數(shù)據(jù)提供了單變量與多變量的方差分析，其分析的是多次測(cè)量數(shù)據(jù)之間存在的相關(guān)關(guān)系，與單因素或多元素方差分析不同的是，其不同測(cè)量數(shù)據(jù)之間不是獨(dú)立的，存在一定相關(guān)性。

重復(fù)測(cè)量方差分析與分析測(cè)試前后數(shù)據(jù)方法相似，但需要注意的是重復(fù)測(cè)量方差分析要求使用3個(gè)或以上的測(cè)試次數(shù)。接下來(lái)，我們使用一個(gè)實(shí)際的操作例子演示一下SPSS的重復(fù)測(cè)量方差分析。

一、使用數(shù)據(jù)介紹

如圖1所示，打開一組包含門店編碼以及三組銷售量的數(shù)據(jù)，需要注意的是，重復(fù)測(cè)量方差分析使用的是變量組的數(shù)據(jù)。

圖1：示例數(shù)據(jù)

為了讓三組銷售量的數(shù)據(jù)含義更加清晰，可以打開變量視圖，并在其標(biāo)簽處輸入相關(guān)的備注，表明三組數(shù)據(jù)分別代表的是1-3月份的銷售量。

圖2：變量標(biāo)簽

二、應(yīng)用重復(fù)測(cè)量方差分析

接著，依次單擊SPSS的分析——一般線性模型——重復(fù)測(cè)量，來(lái)開啟重復(fù)測(cè)量設(shè)置面板。

圖3：重復(fù)測(cè)量分析

1.定義因子

如圖4所示，主體內(nèi)因子指的是對(duì)重復(fù)測(cè)量的，具有相關(guān)性的變量進(jìn)行分組。由于本文進(jìn)行的是單變量的重復(fù)測(cè)量分析，因此只需添加一個(gè)“月份”的主體內(nèi)因子，并將其級(jí)別數(shù)指定為“3”。

如果進(jìn)行的是多變量的重復(fù)測(cè)量方差分析，就要注意添加的因子順序，每個(gè)因子都構(gòu)成前一個(gè)因子內(nèi)的一個(gè)水平。比如，先添加了一個(gè)月份的因子，然后再添加一個(gè)年份（如2019、2020）的因子，就會(huì)出現(xiàn)“2020年月份1”、“2020年月份2”、“2020年月份3”三個(gè)因子。

圖4：定義主體內(nèi)因子

完成了主體內(nèi)因子的添加后，再添加重復(fù)測(cè)量的變量名稱，本例中測(cè)量的是“銷售量”，在測(cè)量名稱中輸入“銷售量”，并點(diǎn)擊“添加”即可。

圖5：定義測(cè)量名稱

2.選擇變量

定義了因子后，軟件自動(dòng)跳轉(zhuǎn)到重復(fù)測(cè)量設(shè)置界面。

如圖4所示，右側(cè)主體內(nèi)變量已經(jīng)出現(xiàn)了剛才定義的因子，接下來(lái)，需要將變量與定義的因子對(duì)應(yīng)，選中三組重復(fù)測(cè)量變量（1-3月份銷售量），將其添加到右側(cè)方框中。

圖6：選擇變量

添加完畢后，如圖7所示，即可將變量與定義的因子一一對(duì)應(yīng)。接著，單擊“圖”選項(xiàng)，設(shè)置輪廓圖。

圖7：選取主體內(nèi)變量

3.輪廓圖

在輪廓圖設(shè)置面板中，將月份添加為水平軸，以觀察不同月份的銷量邊際平均值。

圖8：添加月份

將“月份”添加到圖選項(xiàng)后，選擇“折線圖”作為輪廓圖。

圖9：月份折線圖

4.估算邊際平均值

接著，打開估算邊際平均值面板，將月份添加到右側(cè)方框中，以觀察不同月份的相關(guān)關(guān)系。

圖10：估算邊際平均值

5.選項(xiàng)設(shè)置

由于本例中不包含主體間因子，僅包含主體間變量，因此不作齊性檢驗(yàn)，僅選擇“描述統(tǒng)計(jì)”作為數(shù)據(jù)參考。

圖11：選項(xiàng)設(shè)置

三、小結(jié)

綜上所述，IBM SPSS Statistics重復(fù)測(cè)量方差分析，衡量的是多次測(cè)量值之間的關(guān)系，比較的是不同時(shí)間點(diǎn)的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)，其分析重點(diǎn)是測(cè)量值之間的相關(guān)關(guān)系。