数据介绍：某校初一有6个班，每个班有5名学生，记录了其入学成绩、上学期的期中和期末考试成绩、下学期的期中和期末成绩，以及授课教师性别和教学模式。（本数据纯属虚构）

导入:

#读入数据path <- '文件路径'scores <- (file=paste(path,"文件名.csv",sep = ''),header=TRUE)

(相关资料图)

一、单因素独立测量方差分析

研究问题：若该校整个学年都坚持使用相应的教学模式，检验一年后三种教学模式下的学生学业成绩均值有无差异？

H0：μ（模式1-下学期期末成绩）=μ（模式2-下学期期末成绩）=μ（模式3-下学期期末成绩）

H1：至少有一个教学模式条件下的下学期期末成绩平均值是不同的

R语言代码：

运行结果：教学模式对学生的学业成绩不存在显著效应（F=，P=>）

二、单因素重复测量方差分析

研究问题：若将上述情境“班1和班2使用模式1，班3和班4使用模式2，班5和班6使用模式3”改成“全校6个班所有学生，都在初一上学期期中考试前采用模式1，上学期期中考试后至期末考试间采用模式2，初一下学期期中考试前采用模式3”，此时校长问三种教学模式下的学生学业成绩均值有无差异？

H0：μ（模式1-上学期期中成绩）=μ（模式2-上学期期末成绩）=μ（模式3-下学期期中成绩）

H1：至少有一个教学模式条件下的成绩平均值是不同的

R语言代码：

运行结果：教学模式对学生的学业成绩不存在显著效应（F=，P=>）

三、双因素独立测量方差分析

研究问题：检验三种教学模式及教师性别下的学生学业成绩均值有无差异？

假设1：关于教学模式的主效应

H0：μ（模式1-下学期期末成绩）=μ（模式2-下学期期末成绩）=μ（模式3-下学期期末成绩）

H1：至少有一个教学模式条件下的下学期期末成绩平均值是不同的

假设2：关于教师性别的主效应

H0：μ（男教师-下学期期末成绩）=μ（女教师-下学期期末成绩）

H1：μ（男教师-下学期期末成绩）≠μ（女教师-下学期期末成绩）

假设3：关于教学模式与教师性别的交互效应

H0：教学模式与教师性别之间没有交互作用

H1：教学模式与教师性别之间存在交互作用

R语言代码：

运行结果：

教学模式对学生的学业成绩不存在显著效应（F=，P=>），教师性别对学生的学业成绩也不存在显著效应（F=，P=>），教学模式与教师性别之间也不存在交互作用（F=，P=>）。

四、单因素独立测量协方差分析

研究问题：若考虑入学成绩，检验三种教学模式下的学生学业成绩均值有无差异？

H0：μ修正（模式1-下学期期末成绩）=μ修正（模式2-下学期期末成绩）=μ修正（模式3-下学期期末成绩）

H1：至少有一个教学模式条件下的下学期期末成绩平均值是不同的

R语言代码：

运行结果：教学模式对学生的学业成绩不存在显著效应（F=，P=>）