Task4 混合设计方差分析

1.数据介绍

本文所使用的数据是来自于Yang等人2018年发表在Psychological Science上的一篇文章，《In Defense of the Commons: Young Children Negatively Evaluate and Sanction Free Riders》，并选取了其中Study3的数据进行方差分析，完成分析过程并进行解读。

本文中操作这一过程的视频链接请点击获取：视频
视频中使用的整理后的spss数据点击这里获取：数据

2.文章简介

合作是在人类社会中非常重要的一部分。但是，在合作过程中，往往会有人享受集体带来的好处，却并不为这一过程做出贡献，我们称这样的行为做搭便车（free ride）。由于搭便车的行为会对合作带来很多负面的影响，所以这样的人往往是被大家唾弃的。但是，这种对搭便车行为的厌恶在人类成长的过程中是如何发展出来的呢？目前我们对此仍然知之甚少。因此，本文通过一系列实验研究，来探索儿童是如何评价搭便车行为的，哪些因素会影响儿童对这些行为的评价。研究得到的主要结论有：
（1）儿童早在4岁的阶段就可以理解并讨厌搭便车的行为
（2）相比无意的搭便车行为，儿童更厌恶故意的搭便车行为
（3）儿童对以第三人称观察到的搭便车行为和第一人称经历的搭便车行为的厌恶程度是相同的

3.Study 3实验设计思路与过程

本文作者在Study1和2中发现，儿童可以理解并讨厌搭便车的行为，且更为厌恶故意的搭便车行为。但是，由于实验中使用的搭便车情境给集体带来了利益上的损失，目前的结果难以确定儿童对搭便车的人的负面评价是来自于搭便车的行为还是来自于利益上的损失。另外，作者也想知道这种负面评价的程度是否会随儿童年龄的变化而有所改变。

因此，本实验采用2×2设计，被试间因素为4-5岁的儿童（低年龄组）或9-10岁的儿童（高年龄组），以验证年龄的效应。被试内因素为搭便车带来了集体利益的损失（情境1）和搭便车未带来集体利益的损失（情境2），每个被试均要对这两种情境下搭便车者的行为作出评价。具体的指导语和情境，感兴趣的读者可以参考原文。
另外，为了方便在讲解时更好的理解混合设计方差分析的过程，我自己为数据添加了一列参数，性别，使设计变为2（被试间因素：性别）×2（被试间因素：年龄）×2（被试内因素：情境有无利益损失），但年龄指标仅在统计过程中使用，并不具有任何实际意义。

4.不同变量的含义

变量名	含义
AgeCat	年龄分组，1代表4-5岁的儿童，2代表9-10岁的儿童
gender	性别分组，0代表女性，1代表男性
FR_rate	儿童对情境1中搭便车的人（Free Rider）的评价
Con_rate	儿童对情境1中其他未搭便车的人（Contributor）的评价
FR_rate2	儿童对情境2中搭便车的人（Free Rider）的评价
Con_rate2	儿童对情境2中其他未搭便车的人（Contributor）的评价
intentional_difference	情境1中的效应，由Con_rate-FR_rate得到
NoImpact_difference	情境2中的效应，由Con_rate2-FR_rate2得到

5.视频包含的内容

1.SPSS中的方差分析

Anaylze——General Linear Model——Repeated Measures
其中的其他操作和解读详见视频

2.Excel中的和方分解

（1）分解被试间因素的和方
包括Intercept的和方，gender的和方，age的和方，genderage的和方，Error_BS的和方
（2）分解被试内因素的和方
包括impact的和方，impactgender的和方，impactage的和方，impactgender*age的和方，Error_WS的和方
（3）与SPSS的方差分析表中的数据相互验证

3.Excel中计算gender×age的置信区间

用到的公式：
$$D=\sum w_j{M}_{}$$