重复测量的方差分析时有 数据缺失应怎么处理 你的数源据没有任何问题，是你的分析方法出了问题，使用单因素方差分析是错误的。单因素方差分析的因变量要百求是定量变量，这个你的数据已经满足条件；但是，单因素方差分析的自变量要求为分类变量（如性别、地度区等），这个你的数据没有满足条件。按照你显示的数据，没有任何一对数据可以使用单因素方差分析，尽管有些对子问可以得出结果，但这些结果也是错误的。你的数据因变量和自变量都是定量变量，这种情况应该使用回归分析，当然是首先考虑线性答回归，不行再考虑非线性回归，你可以检查一下散点图。使用相关分析也是可以的，主要看你的分析目的是什么。
spss单因素重复测量的方差分析操作和解释，这种实验设计中有1个自变量，自变量有个水平。随机抽取m被试，每个被试接受所有的实验处理。这样，不同的实验处理下接受实验的被。
两因素重复测量方差分析，史上最详细SPSS教程。 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：聚文惠两因素重复测量方差分析，史上最详细SPSS教程！一、问题与数据研究者想知道短期(2周)高强度锻炼是否会减少C反应蛋白(C-Reactive Protein，CRP)的浓度。研究者招募了12名研究对象，并让研究对象参与两组试验：对照试验和干预试验。在对照试验中，研究对象照常进行日常活动；在干预试验中，研究对象每天进行45分钟的高强度锻炼，每组试验持续2周，两组试验中间间隔足够的时间。CRP的浓度在每组试验中共测量了3次：试验开始时的CRP浓度、试验中的CRP浓度(1周)和试验结束时的CRP浓度(2周)。这三个时间点代表了受试者内因素“时间”的三个水平，因变量是CRP的浓度，单位是mg/L。con_1、con_2和con_3分别代表对照试验开始时、对照试验中和对照试验结束时研究对象的CRP浓度，int_1、int_2和int_3分别代表干预试验开始时、干预试验中和结束时研究对象的CRP浓度。部分数据如下：二、对问题的分析使用两因素重复测量方差分析(Two-way Repeated Measures Anova)进行分析时，需要考虑5个假设。对研究设计的假设：假设1：因变量唯一，且为连续变量；假设2：有两个受试者内因素（Within-Subject Factor），每个受试者内因素有2个或。
