遇到这样一个问题：SPSS中，如何实现一个因子的水平在另一个因子的所有水平上的显著性检验？ 我觉得你说得好混乱啊~我的理解是你要计算的是每个电极点各自在正误两种水平时~它们的波幅是否有显著性差异~而且你这个应该不算是重复测量~重复测量一般是有时序性的~比如疾病的疗效变化~学生两次测验的成绩差异等等~你这个在交互表中用卡方检验应该就可以了~就是Analyze->；Descriptive Statistics->；Crosstabs~然后在Statistics.里面勾上Chi-square~变量的设置从上到下分别是~行变量Row是正误水平~列变量Column是波幅~层变量就是电极~结果看下图这个表就行了~
t检验、单因素方差分析、重复测量的方差分析之间的区别 重复测量设计(Repeated Measures Design，RMD)，即在给予一种或多种处理后，在多个不同的时点上从同一7a686964616fe58685e5aeb931333330343235个受试对象(subject)重复获得指标的观察值；或从同一个体的不同部位(或组织)上重复获得指标的观测值。最简单的重复测量设计是对每个变量的水平前后测量两次，计算变化值(试后数据-试前数据)或变化率(变化值/试前数据)。这种比较采用配对t 检验。这种设计符合毒理、药理、临床试验本身的特点，尤其是所需试验例数较少，在医学研究领域中得到广泛的应用。如在药物非临床实验研究中收集的时序关系的试验数据，同一种药物不同剂型在不同时间的血药浓度，病人在不同时间对药物的生理反应等。在不同的剂量和时间中，施以几种不同的药物，这时每组分成三种因子：药物、剂量、时间。通过对这些资料进行重复测量设计的方差分析，可以了解药物的起效时间，持续时间，并对整个动态过程中不同剂量、药物药效的显著性检验做出综合判断。并且重复测量方差分析，有重复因素，比如时间、部位等，而单因素方差分析只有简单分组因素（三组以上）。
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。
