这是 Prism 软件随附的用于嵌套 t 检验的教程数据。您将比较两种教学方法(数据集的列),每种方法在三个教室(子列)中使用,每个教室内有 4 至 6 名学生(行)作为测量对象。
如果您不使用教程数据,请创建一个嵌套表,并根据您实际拥有的重复次数设置相应的子列数量。在本示例中,每种教学方法使用了三个教室,因此请创建一个包含三个子列的表。
输入数据时,请将技术重复数据堆叠显示。在本示例中,您在每个教室测试了4至6名学生,这些数据被堆叠在每个子列中。 在实验室示例中,您可能将每种替代处理应用于三只大鼠(子列),并对每只大鼠的某项指标进行多次测量(技术重复,堆叠在子列中)
若需为子列添加适当标签(如下文中的“Room1”...),请双击子列标题以调出对话框,在其中输入所有子列标题。

注:
•“技术重复”这一术语未必总是适用。如果您正在研究每个组中的三家医院,每家医院有四位医生,请将每家医院的信息堆叠在子列中,每位医生占一行。
•请注意,这些重复数据是堆叠显示的。这与 Prism 的常规操作方式不同。我们采用这种设置有两个原因:首先,它允许您为子列标注名称(如上文的“房间 1”、“房间 2”……);其次,这符合大多数文献中进行此类分析的方式。 如果您将技术重复(本示例中为学生)与不同重复(本示例中为房间)并列输入,且分别位于不同行中,Prism 的嵌套 t 检验分析将产生无意义的结果。
•每个子列中值的顺序是任意的。您可以随机打乱每个子列中的数据,结果也不会改变。第 2 行中的值之间完全没有对应关系。
•子列的顺序无关紧要。即使将“2号教室”和“3号教室”的数据对调,结果也完全相同。例如,控制数据的第二个子列与处理组的第二个子列之间没有任何关联。
•请注意,在本示例中,各子列的值个数并不相同。嵌套t检验在样本量不等的情况下也能正常运行。
•我们使用“嵌套 t 检验”这一名称,因为它最能准确描述该检验的用途。大多数书籍将其称为嵌套双向方差分析,因为其中一个因素(本示例中为教室)嵌套在另一个因素(教学方法)之中。
•本示例摘自 Maxwell 和 Delaney 著作(第 3 版)的表 18.4。他们将第二组三个教室标记为 1、2 和 3,而非 4、5 和 6。这是由于 SPSS 中分析这些数据时存在一种特殊情况。这里不存在配对关系。 第一种教学方法的第二个教室(教室 2)与第二种教学方法的第二个教室(我们称之为教室 5,但书中也称其为教室 2)之间完全没有配对关系。
•Prism无法对超大数据集运行嵌套t检验,并会弹出提示信息。所谓“超大”具体指多大?详情请见此处。
点击“分析”(Analyze),然后从“分组分析”(Grouped analyses)列表中选择“嵌套t检验”(nested t test)。
在第一个选项卡中,输入两个因子的名称:

第二个选项卡提供以下选项:

第三个选项卡提供了绘制残差图的多种选项。