两个自变量和一个因变量spss |
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点击右上角关注哔哩哔哩:科研与统计 。查看系列教程。 多因素方差分析用于分析两个以上的自变量(离散变量)对一个因变量(连续变量)的影响。 主要分析三个方面: 主效应:单个自变量对因变量的影响(不考虑其他自变量)。 交互作用:一个自变量对因变量的影响在另一个或多个自变量不同水平上的表现不同。具体表现为线图交互。 单独效应:固定一自变量水平时,另一自变量对因变量的影响。 以最简单的双因素方差分析为例: 不同剂量运动对静坐少动中年女性血脂的影响 低水平的心肺耐力相对于其他风险因素会造成更多的死亡率。与规律运动的人群相比,缺乏规律运动的人群在发生慢性疾病方面概率更高;因此,缺乏身体活动将成为21世纪最严重的公共健康问题。分析不同运动量对血脂的影响,不仅有助于更好地加强对中年女性的科学指导,促进中年女性群体积极参与全民健身;也有利于运动处方的制定更加科学合理。 1对象与方法 1.1实验对象 招募40~49岁年龄范围内的静坐少动中年女性人群,要求招募对象为工作、生活规律,未参加每周至少3d、每天不少于30min的中等强度身体活动,且持续3个月以上的中年女性。筛选出符合要求的静坐少动中年女性受试者240人,所有受试者均已签署知情同意书。 1.2实验分组 将实验对象随机分成4组,每组60人。即30min中强度组(40%~55%HHR)、30min大强度组(60%~80%HHR)、60min中强度组(40%~55% |
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