IBM SPSS Statistics的重復測量方差分析，為重復測量的數據提供了單變量與多變量的方差分析，其分析的是多次測量數據之間存在的相關關系，與單因素或多元素方差分析不同的是，其不同測量數據之間不是獨立的，存在一定相關性。

重復測量方差分析與分析測試前后數據方法相似，但需要注意的是重復測量方差分析要求使用3個或以上的測試次數。接下來，我們使用一個實際的操作例子演示一下SPSS的重復測量方差分析。

一、使用數據介紹

如圖1所示，打開一組包含門店編碼以及三組銷售量的數據，需要注意的是，重復測量方差分析使用的是變量組的數據。

圖1：示例數據

為了讓三組銷售量的數據含義更加清晰，可以打開變量視圖，并在其標簽處輸入相關的備注，表明三組數據分別代表的是1-3月份的銷售量。

圖2：變量標簽

二、應用重復測量方差分析

接著，依次單擊SPSS的分析——一般線性模型——重復測量，來開啟重復測量設置面板。

圖3：重復測量分析

1.定義因子

如圖4所示，主體內因子指的是對重復測量的，具有相關性的變量進行分組。由于本文進行的是單變量的重復測量分析，因此只需添加一個“月份”的主體內因子，并將其級別數指定為“3”。

如果進行的是多變量的重復測量方差分析，就要注意添加的因子順序，每個因子都構成前一個因子內的一個水平。比如，先添加了一個月份的因子，然后再添加一個年份（如2019、2020）的因子，就會出現“2020年月份1”、“2020年月份2”、“2020年月份3”三個因子。

圖4：定義主體內因子

完成了主體內因子的添加后，再添加重復測量的變量名稱，本例中測量的是“銷售量”，在測量名稱中輸入“銷售量”，并點擊“添加”即可。

圖5：定義測量名稱

2.選擇變量

定義了因子后，軟件自動跳轉到重復測量設置界面。

如圖4所示，右側主體內變量已經出現了剛才定義的因子，接下來，需要將變量與定義的因子對應，選中三組重復測量變量（1-3月份銷售量），將其添加到右側方框中。

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應。接著，單擊“圖”選項，設置輪廓圖。

圖7：選取主體內變量

3.輪廓圖

在輪廓圖設置面板中，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，將月份添加到右側方框中，以觀察不同月份的相關關系。

圖10：估算邊際平均值

5.選項設置

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，僅選擇“描述統計”作為數據參考。

圖11：選項設置

三、小結

綜上所述，IBM SPSS Statistics重復測量方差分析，衡量的是多次測量值之間的關系，比較的是不同時間點的動態變化趨勢，其分析重點是測量值之間的相關關系。