当前位置：文档之家 › 第八章 SPSS的方差分析

第八章 SPSS的方差分析

  • 格式：ppt
  • 大小：1.24 MB
  • 文档页数：48

下载文档原格式

  / 48

合集下载

SPSS数据的参数检验和方差分析

SPSS数据的参数检验和方差分析

SPSS数据的参数检验和方差分析参数检验和方差分析是统计学中常用的两种分析方法。

本文将详细介绍SPSS软件中如何进行参数检验和方差分析，并提供一个示例来说明具体的操作步骤。

参数检验（Parametric Tests）适用于已知总体分布类型的数据，通过比较样本数据与总体参数之间的差异，来判断样本数据是否与总体相符。

常见的参数检验包括：1. 单样本t检验（One-sample t-test）：用于比较一个样本的均值是否与总体均值相等。

2. 独立样本t检验（Independent samples t-test）：用于比较两个独立样本的均值是否相等。

3. 配对样本t检验（Paired samples t-test）：用于比较两个相关样本的均值是否相等。

4. 卡方检验（Chi-square test）：用于比较两个或多个分类变量之间的关联性。

接下来，将以一个具体的实例来说明SPSS软件中如何进行单样本t检验和卡方检验。

实例：假设我们有一个数据集，记录了一所学校不同班级学生的身高信息。

我们想要进行以下两种分析：1. 单样本t检验：假设我们想要检验学生身高平均值是否等于169cm（假设总体均值为169cm）。

步骤如下：b.选择“分析”菜单，然后选择“比较均值”下的“单样本t检验”。

c.在弹出的对话框中，选择需要进行t检验的变量（身高），并将值169输入到“测试值”框中。

d.点击“确定”按钮，SPSS将生成t检验的结果，包括样本均值、标准差、t值和p值。

2.卡方检验：假设我们想要检验学生身高与体重之间是否存在关联。

步骤如下：a.打开SPSS软件，并导入数据集。

b.选择“分析”菜单，然后选择“非参数检验”下的“卡方”。

c.在弹出的对话框中，选择需要进行卡方检验的两个变量（身高和体重）。

d.点击“确定”按钮，SPSS将生成卡方检验的结果，包括卡方值、自由度和p值。

方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA）用于比较两个或以上样本之间的均值差异。

方差分析(SPSS版)

方差分析(SPSS版)

方差分析（SPSS版）原创 Gently spss学习乐园00方差分析方差分析的基本思想R.A.Fisher提出的统计理论基础：将总变异分解为由研究因素所产生的变异与抽样误差的部分，通过比较来自于不同部分的变异，借助统计分析做出推断。

（将所有样本响应变量的变异分解成因素不同水平间变异和随机误差，再判断因素不同水平间变异与随机误差之间是否存在统计学意义。

）其中，所有样本响应变量的方差称为全部平方和 SS T；由因素不同水平间差异引起的、可以由模型中因素解释的部分方差称为模型平方和（SS M）；由抽样过程本身引起的部分方差称为误差平方和（SSE）；且有 SS T = SS M+ SSE ；其中，R2 =SSM / SST ；取值范围为0~1，R方越趋近于1，意味着模型能解释的比例越大，即模型对数据的拟合越好。

方差分析应用条件① 样本数据服从正态分布② 样本数据满足方差齐性要求③ 样本数据集中观测间是独立的（样本数据中，其中一个观测所包含的信息与其它观测均无关）【注】在实际应用中，并不要求观测严格服从正态分布，如果观测近似服从正态分布，就认为其满足方差分析的正态性假设；当样本含量较大时，无论资料是否来自正态分布总体时，中心极限定理均保证了样本均数的抽样分布服从或近似服从正态分布。

通常采用方差齐性检验来判断方差齐性，如果样本含量相等或相近，即使方差不齐，方差分析仍然稳健且检验效能较好。

SPSS中提供了Levene检验来判断是否方差齐性。

对于明显偏离正态性和方差齐性的资料，可采用数据变换或秩变换的非参数检验的方法。

方差分析的分类：按照因素个数可分为，单因素方差分析、双因素方差分析、多因素方差分析等等。

按照不同的设计方式可分为，完全随机设计资料的方差分析、随机区组设计资料的方差分析、拉丁方设计资料的方差分析、析因设计资料的方差分析等等。

本节以单因素方差分析为例，介绍主要的操作步骤和结果分析。

Read More ↓↓↓【】【】【】【】【】数据基本信息①数据类型：自变量为分组变量，响应变量为连续型变量②只有一个因素是降血脂药物③该因素有4个水平（安慰剂组、2.4g组、4.8g组、7.2g组）④响应变量为低密度脂蛋白手把手教你① 检验方差分析的应用条件（Ⅰ）正态性检验【】Analyze→Descriptive Statistics → Explore正态性检验结果：Shapiro-Wilk 检验表明4组数据均服从正态分布；方差同质性检验：Levene检验表明4组样本数据的总体方差相等，即满足方差齐性检验。

SPSS中的单因素方差分析

SPSS中的单因素方差分析

SPSS中的单因素方差分析单因素方差分析（One-way ANOVA）是一种常用的统计方法，用于比较不同组之间的平均数差异是否显著。

本文将介绍SPSS中进行单因素方差分析的步骤和结果解读。

首先，我们需要准备数据。

假设我们有一个实验，想要比较三种不同根据不同学习方法进行学习的组之间的学习成绩差异。

我们随机选择了30个参与者，将他们以随机方式分成三组，分别进行不同训练方法的学习。

每个参与者在学习结束后会得到一个学习成绩。

我们将数据录入SPSS，将每个组的学习成绩作为一个变量，并将组别作为因素变量。

确保数据已经正确输入后，我们可以进行单因素方差分析。

1. 打开SPSS软件，点击"Analyze"，然后选择"General Linear Model"，再选择"One-Way ANOVA"。

2. 在弹出的对话框中，将变量选择为因变量，将因素选择为分组变量。

点击"Options"来选择分析的选项，比如描述性统计和效应大小指标。

3.点击"OK"进行分析。

在分析结果会显示出表格，其中包含了各个组的均值、方差、诸如F值和p值等统计指标。

根据分析结果，我们可以得到以下结论：-F值：根据单因素方差分析的结果表格，我们可以看到F值。

F值是一种比较不同组均值变异性的度量。

F值越大，说明组之间的平均差异越显著。

-p值：p值是用来判断组别之间的差异是否显著的指标。

在单因素方差分析中，我们通常关注的是p值是否小于0.05（或者0.01，根据研究需要），小于这个阈值说明组别之间的差异是显著的。

根据我们的假设，在我们的实验中，不同学习方法对学习成绩有显著影响。

通过SPSS的单因素方差分析，我们可以得到以下结论：-F值：在我们的实验中，F值为10.41、这个结果意味着不同学习方法组之间的学习成绩有显著差异。

-p值：p值为0.001，在我们的显著水平0.05下，p值小于阈值，说明组别之间的学习成绩差异是显著的。

方差分析SPSS

方差分析SPSS

F界值为单尾
4、根据统计推断结果，结合相应的专业知识，给出一个专 业的结论。
随机区组设计的两因素方差分析
配伍设计有两个研究因素，区组因素和处理因素。 事先将全部受试对象按某种或某些特征分为若干个 区组，使每个区组内研究对象的特征尽可能相近。 每个区组内的观察对象与研究因素的水平数k相等， 分别使每个区组内的观察对象随机地接受研究因素 某一水平的处理。
k ni
SS总＝
( Xij X )2 ,总 N 1
i1 j 1
组间变异：各处理组的样本均数也大小不等。大小可用各组
均数 X i 与总均数 X 的离均差平方和表示。
k
SS组间＝ ni ( X i X )2 , 组间 k 1, MS组间＝SS组间 组间 i 1
组内变异：各处理组内部观察值也大小不等，可用各处理组
内部每个观察值 X ij与组均数 X i 的离均差平方和表示。
k ni
SS组内＝
( Xij Xi )2,组内 N k，MS组内＝SS组内 组内
i1 j1
三种变异的关系
SS总 SS组间 SS组内
并且该等式和上面的等式存在如下的对应关系 总变异＝随机变异+处理因素导致的变异
总变异＝组内变异 + 组间变异
＝0.05
2、选定检验方法，计算检验统计量
F MS处理 MS误差；F MS区组 MS误差 3、确定P值，作出推断结论
F F ，P (处理，误差 ) F F ，P (处理，误差 )
F界值为单尾
4、根据统计推断结果，结合相应的专业知识，给出一个专 业的结论。
多重比较
LSD-t 检验：适用于检验k组中某一对或某几对在 专业上有特殊意义的均数是否相等。

SPSS操作—方差分析

SPSS操作—方差分析
• 实际工作中往往需要两两的组间均值比较。这就需要使用 One-way ANOVA进行单因素方差分析时使用选择项从而获 得更丰富的信息，使分析更深入。
例题进一步分析
析中剔除
实例-单因素方差分析各处理重复数不等的方差分析
用四种饲料喂养19头猪比较，四种饲料是否不同。
饲料 A 133.8 B 151.2 C 193.4 D 225.8
125.3
143.1 128.9 135.7
149.0
162.7 143.8 153.5
185.3
182.8 188.5 198.6
Post Hoc（均数的多重比较选项）
• 进行多重比较是对每两个组的均值进行如下比较：MEAN(i)MEAN(j)≥4.6625×RANGE×SQRT(1/N(i)+1/N(j))；其中i、j分 别为组序号， MEAN(i)、MEAN(j)分别为第i、j组均值， N(i)、N(j) 分别为第i、j组中的观测数。各组均值的多重比较方法的算法 不同RANGE值也不同。
• Hochberg’s GT2(霍耶比GT2法)：用正态最大系数进行多 重比较
• Gabriet(盖比理法)：用正态标准系数进行配对比较，在单元 数较大时，这种方法较自由； • Waller-Duncan(瓦尔-邓肯法)：用t统计量进行多重比较检验。
使用贝耶斯接近；
• Dunnett(邓尼特法)：最小显著差数测验法，进行各组与对照 组的均值，默认的对照组是最后一组；选定此方法后，激活 下面的Control Catetory参数框，展开小菜单，选择对照组 • Tamhane‘s T2(塔海尼T2法)：t检验进行配对比较； • Dunnett’s T3(邓尼特T3法)：正态分布下的配对比较； • Games-Howell(盖门-霍威尔法)：各组均值的配对比较，该方 法较灵活；

卫生统计学-第八章 方差分析(一)

卫生统计学-第八章 方差分析(一)
上述条件与两均数比较的t检验的应用条件相同
。
• 作一个电脑实验，该实验是从已知正态总 体N(10,52)进行随机抽样，共抽取了K=10个 样本，每组样本的样本含量n=20,可以算出 各组的均数和标准差，如表2
表2 从已知正态总体随机抽取10个样本的结果
样本 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
编号
均数 12.61 10.85 9.23 9.11 10.90 9.24 9.55 10.28 9.12 8.75
-1.20 2.76 1.40 .98 1.34 1.65 2.34 2.20 2.20 3.50
基本思想 到变异分解
要解决的问题是：
具有一个处理因素的多个样本（多组）是否来 自同一总体？即，多样本的总体均数是否相等？
试验设计的方法是：
完全随机分组设计(simple randomization design):同质的观察对象，不加任何条件限制， 随机的分配到各处理组中去。2组时用t检验，大 于等于2组时用单因素方差分析。
方差分析（analysis of variance） 简写为ANOVA
又称变异数（variance）分析。
也称为 F 检验。
它是英国统计学家R. A. Fisher首先提出 的一种统计方法。
Sir Ronald Aylmer Fisher
Born: 17 Feb 1890 in London, England Died: 29 July 1962 in Adelaide, Australia
7.2g 组
0.89 1.06 1.08 1.27 1.63 1.89 1.19 2.17 2.28 1.72 1.98 1.74 2.16 3.37 2.97 1.69 0.94 2.11 2.81 2.52 30 1.31 2.51 1.88 1.41 3.19 1.92 2.47 1.02 2.10 3.71

SPSS多因素方差分析

SPSS多因素方差分析

SPSS多因素方差分析多因素方差分析（ANOVA）是广泛应用于统计学中的一种技术，用于研究多个因素对一个或多个连续变量的影响。

这个方法可以帮助研究者确定哪些因素对所研究的问题有显著影响，以及不同因素之间的交互效应。

在SPSS中进行多因素方差分析的步骤如下：第一步是收集数据并导入SPSS中。

确保数据集中包含所有要研究的变量，包括一个或多个连续变量和一个或多个因素变量。

连续变量是要研究的主要变量，而因素变量是要考察其对结果变量的影响的自变量。

第二步是选择“分析”菜单中的“通用线性模型（GLM）”选项。

在该对话框中，将结果变量拖放到因变量窗口，并将因素变量拖放到因子1-因子n窗口中。

确保正确选择了想要研究的因素变量。

第三步是进行前提条件检验。

在多因素方差分析中，要检验因变量是否满足正态性假设和方差齐性假设。

在“通用线性模型（GLM）”对话框中，选择“图形”选项卡并勾选“残差统计”。

第四步是进行主要分析。

在“通用线性模型（GLM）”对话框中，选择“因子”选项卡。

在这里，可以选择添加交互项以考察不同因素之间的交互效应。

第五步是进行后续分析。

如果主要分析显示有显著的组间差异，则可以进行进一步的事后比较以确定哪些组之间有显著差异。

在“通用线性模型（GLM）”对话框中，选择“事后比较”选项卡，并选择适当的事后比较方法。

第六步是解释结果并报告分析结果。

通过主效应（主要因素的影响）和交互效应（不同因素之间的影响）来解读分析结果。

同时，也要包括各组之间的均值和差异的置信区间。

多因素方差分析在实际应用中有很多场景，比如在医学研究中，可以使用多因素方差分析来确定一些治疗对疾病的治疗效果；在教育研究中，可以使用多因素方差分析来确定不同教育方法对学生学习成绩的影响。

总之，SPSS提供了一个强大的工具来进行多因素方差分析。

通过遵循上述步骤，研究者可以在自己的数据集上进行多因素方差分析，并从中获取有关因素对结果变量的影响以及因素之间相互作用的重要信息。

《SPSS数据分析教程》方差分析

《SPSS数据分析教程》方差分析

《SPSS数据分析教程》方差分析方差分析是一种常用的统计方法，用于比较三个或三个以上组之间的均值差异是否显著。

它用于探究不同组别的因素对所研究的因变量的影响是否具有统计显著性。

在SPSS数据分析教程中，方差分析是一个非常重要的分析方法。

本文将介绍方差分析的原理、SPSS中的操作步骤以及结果的解读。

方差分析的原理是基于三个或三个以上不同组别之间的方差之间的比较来判断均值之间的差异是否显著。

方差分析的核心思想是通过比较组内方差与组间方差的大小来判断均值的差异是否显著。

方差分析的原假设是所有组别的均值相等，而备择假设是至少存在一个组别的均值与其他组别的均值不相等。

在SPSS中进行方差分析的操作步骤如下：步骤1：打开SPSS软件，点击“变量视图”页面。

在第一栏输入不同组别的名称，例如“组别1”、“组别2”、“组别3”。

步骤2：在第二栏输入待分析的因变量名称，并设置其测量类型为“比例”。

步骤3：点击“数据视图”页面，输入各组别的数据。

确保每个组别的数据都在同一列中，并且分组的数据之间用“空格”或“逗号”隔开。

步骤4：点击菜单栏上的“分析，—比较手段，—单因素方差分析”。

步骤5：在方差分析的对话框中，将因变量移入因变量方框，将分组变量移入因子方框。

步骤6：点击“选项”按钮，出现选项对话框。

可以选择计算哪些统计量，如均值、标准差、总和平方和等。

步骤7：点击“确定”按钮，SPSS将得出方差分析的结果。

方差分析的结果包括了多个统计量，如SS（组间平方和）、SS（组内平方和）、MS（组内均方和）、MS（组间均方和）、F值和P值。

-SS（组间平方和）反映了组间差异的大小，SS（组内平方和）反映了组内差异的大小。

-MS（组间均方和）是SS（组间平方和）除以自由度（组间）得到的，反映了组间差异的平均大小。

-MS（组内均方和）是SS（组内平方和）除以自由度（组内）得到的，反映了组内差异的平均大小。

-F值是MS（组间均方和）除以MS（组内均方和）得到的，是判断组间差异是否显著的依据。

《SPSS的方差分析》课件

《SPSS的方差分析》课件
总结词
数据来源与格式
详细描述
介绍如何新建数据文件，以及如何导入不同格式的数据文件，如Excel、CSV等。同时说明数据的基本 格式和要求。
SPSS数据的基本操作与整理
总结词
数据清洗与整理技巧
VS
详细描述
介绍SPSS中常见的数据清洗和整理操作 ，如缺失值处理、异常值检测与处理、数 据排序与分组等。同时提供实际操作案例 和技巧。
03
对于非数值型数据或分类数据，需要进行 转换或处理，较为繁琐。
04
对于大规模数据集，计算量大，需要较长 时间才能得出结果。
方差分析的未来发展方向
结合机器学习算法
01
利用机器学习算法对方差分析进行优化，提高分析的效率和准
确性。
拓展到多因素分析
02
将方差分析拓展到多因素分析领域，对方差分析进行更深入的
06
总结与展望
方差分析的优缺点总结
01
优点
02
适用于多组数据的比较，能够快速准确地判断各组 之间的差异。
03
可用于不同类型的数据，如计数数据、计量数据等 ，具有广泛的适用性。
方差分析的优缺点总结
• 能够考虑多种影响因素，进行多因素分析 。
方差分析的优缺点总结
01
缺点
02
对数据的要求较高，需要满足一定的假设 条件，如正态分布、方差齐性等。
双因素方差分析
总结词
用于比较两个分类变量各自所划分的不同组 之间的总体均值是否存在显著差异。
详细描述
双因素方差分析是单因素方差分析的扩展， 用于比较两个分类变量各自所划分的不同组
之间的总体均值是否存在显著差异。在 SPSS中，可以通过“分析”菜单中的“一 般线性模型”选项进行双因素方差分析。

第八章 方差分析 SPSS基础教程

第八章 方差分析 SPSS基础教程
据。选取12个病人分为4组，给以不同的治疗： 第一组使用一般疗法；第二组使用一般疗法外加 药物A；第三组使用一般疗法外加药物B；第四 组在一般疗法外加药物A和B。一个月后观察红 细胞增加量。
Data09-04 p171 本例主要说明均值对比的选择项与结果 可转化成单因素方差分析
协方差分析实例
H 0 :1 2K
FF 0.05(dfb05接受原假设
方差分析中的术语
1、因素 2、水平 3、单元 4、因素的主效应和因素间的交互效应 5、均值比较 6、单元均值、边际均值 7、协方差分析 8、重复测量
方差分析过程
概念： 利用线形回归方法消除混杂因素的影
响后进行的方差分析，这是实际工作中经 常要考虑的问题。 数据背景： p176 数据文件：Data09-06
多维交互效应方差分析实例
数据背景： p179 数据文件：Data09-07
1、One-way过程 2、GLM过程
（1）Univariate过程 （2）Multivariate过程 （3）Repeated Measue （4）Variance Component
第二节 单因素方差分析
单因素方差分析的思想 单因素方差分析的操作 应用举例
1、data09-01 p151 2、data09-02 p159
第三节 简单方差分析
1、基本思想 2、操作步骤 3、应用举例
系统默认方差分析实例
数据背景： 四个种系未成年雌性大白鼠个三只，
每只按一种剂量注射雌激素，一段时间后， 解剖称子宫重量。 Data09-03 p168
2*2析因试验方差分析实例
数据背景： 使用两种药物A和B治疗缺铁性贫血病人的数
第八章 方差分析
第一节 方差分析的基本原理 第二节 单因素方差分析 第三节 简单方差分析

SPSS之方差分析最全总结(原理案例介绍)

SPSS之方差分析最全总结(原理案例介绍)

讨论
本研究通过单因素方 差分析发现不同药物 治疗方案对患者病情 的改善程度存在显著 差异，为临床医生选 择最佳治疗方案提供 了科学依据。
然而，本研究仅关注 了药物治疗方案对患 者病情的短期影响， 未来可进一步探讨长 期疗效及安全性等问 题。
Hale Waihona Puke 此外，本研究样本量 较小，可能存在一定 的抽样误差。未来可 扩大样本量以提高研 究的准确性和可靠性 。
方差分析基本思想
F统计量
通过计算处理组间均方与处理组内均 方的比值，得到F统计量。如果F值较 大，说明处理组间的差异相对于处理 组内的差异更为显著。
假设检验
根据F统计量的值和给定的显著性水平 ，进行假设检验，判断因素对因变量 是否有显著影响。
02
SPSS中方差分析操作步骤
数据准备与导入
数据准备
案例结论与讨论
结论
通过协方差分析，发现不同治疗方法对患者生理指标的影响存在显著 差异，且患者年龄、性别等协变量对生理指标也有一定影响。
治疗方法的选择
根据分析结果，可以为患者提供更加个性化的治疗方案。
协变量的影响
考虑患者年龄、性别等协变量的影响，有助于提高治疗效果和患者满 意度。
研究局限性
本案例仅考虑了部分协变量的影响，未来研究可进一步探讨其他潜在 协变量的作用。
05
协方差分析案例解析
案例背景介绍
案例来源
01
某医学研究项目，探讨不同治疗方法对患者某项生理
指标的影响。
研究目的
02 通过协方差分析，研究不同治疗方法对患者生理指标
的差异，并考虑患者年龄、性别等协变量的影响。
数据收集
03
收集患者的年龄、性别、治疗方法及生理指标等数据

SPSS方差分析

SPSS方差分析

SPSS⽅差分析实验⽬的：1、学会使⽤SPSS的简单操作。

2、掌握⽅差分析。

实验内容：1.单因素⽅差分析；2.双因素⽅差分析。

实验步骤： 1.单因素⽅差分析，⽅差分析是基于变异分解的思想进⾏的，在单因数⽅差分析中，整个样本的变异可以看成由两个部分构成：总变异=随机变异+处理因数导致的变异，其中随机变异是永远存在的，确定处理因数导致的变异是否存在就是所要达到的研究⽬标，即只要能证明它不等于0，就等同于证明了处理因数的确存在影响。

这样可采⽤⼀定的⽅法来⽐较组内变异和组间变异的⼤⼩，如果后者远远⼤于前者，则说明处理因数的影响的确存在，如果两者相差⽆⼏，则说明该影响不存在。

SPSS操作：【分析】→【⼀般线性模型-单变量】，将因变量选⼊【因变量】，将⾃变量选⼊【固定因⼦】。

如果需要均值图⽰，【绘图】，将因⼦选⼊【⽔平轴】，【图】→【添加】。

如果需要多重⽐较时，【事后多重⽐较】，将因⼦选⼊【两两⽐较检验】，【假定⽅差齐性】→【LSD】。

如果需要相关统计量时，【选项】→【显⽰】→【描述统计量】。

如果需要⽅差齐性检验时，【选项】→【输出】→【齐性检验】。

如果需要对模型的参数进⾏估计时，【选项】→【输出】→【参数估计值】。

如果需要预测值时，【保存】→【预测值】→【未标准化】。

1 UNIANOVA 销售额 BY 超市位置2 /METHOD=SSTYPE(3)3 /INTERCEPT=INCLUDE4 /CRITERIA=ALPHA(0.05)5 /DESIGN=超市位置.⽅差单变量分析11 UNIANOVA 销售额 BY 超市位置2 /METHOD=SSTYPE(3)3 /INTERCEPT=INCLUDE4 /PLOT=PROFILE(超市位置) TYPE=LINE ERRORBAR=NO MEANREFERENCE=NO YAXIS=AUTO5 /CRITERIA=ALPHA(0.05)6 /DESIGN=超市位置.单因数⽅差分析2轮廓图1 UNIANOVA 销售额 BY 超市位置2 /METHOD=SSTYPE(3)3 /INTERCEPT=INCLUDE4 /POSTHOC=超市位置(LSD)5 /CRITERIA=ALPHA(0.05)6 /DESIGN=超市位置.单因数⽅差分析31 UNIANOVA 销售额 BY 超市位置2 /METHOD=SSTYPE(3)3 /INTERCEPT=INCLUDE4 /PRINT DESCRIPTIVE5 /CRITERIA=ALPHA(.05)6 /DESIGN=超市位置.单因数⽅差分析41 UNIANOVA 销售额 BY 超市位置2 /METHOD=SSTYPE(3)3 /INTERCEPT=INCLUDE4 /PRINT HOMOGENEITY5 /CRITERIA=ALPHA(.05)6 /DESIGN=超市位置.单因数⽅差分析51 UNIANOVA 销售额 BY 超市位置2 /METHOD=SSTYPE(3)3 /INTERCEPT=INCLUDE4 /PRINT PARAMETER5 /CRITERIA=ALPHA(.05)6 /DESIGN=超市位置.单因数⽅差分析61 UNIANOVA 销售额 BY 超市位置2 /METHOD=SSTYPE(3)3 /INTERCEPT=INCLUDE4 /SAVE=PRED5 /CRITERIA=ALPHA(.05)6 /DESIGN=超市位置.单因数⽅差分析7 2.双因数⽅差分析：分析两个因数对实验结果的影响。

SPSS操作方差分析

SPSS操作方差分析
步骤二： 选“Post hoc
test”
勾选多重比较 的方法
(如LSD、 duncan法
确定显著性水 平
continue
实例-多重比较
Post Hoc Test
方差分析步骤
方差分析的思路： 将全部观测值的总变异按影响结果的诸因素分
解为相应的若干部分变异，构造出反映各部分变 异作用的统计量，在此基础上，构建假设检验统 计量，以实现对总体参数的推断。
方差相等时可选 择的比较方法
方差不等时可选 择的比较方法
用t检验完成各组 均值的配对比较
与对照组的 配对比较
• LSD（最小显著差异法）：用 t检验完成各组均值间的配对 比较。 在变异和自由度的计算上利用了整个样本信息。对 多重比较误差率不进行调整；（此法最敏感）
• Bonferroni（修正最小显著差异法） ：用 t检验完成各组均 值间的配对比较，但通过设置每个检验的误差率来控制整 个误差；（应用较多）
• Gabriet(盖比理法)：用正态标准系数进行配对比较，在单元 数较大时，这种方法较自由；
• Waller-Duncan(瓦尔-邓肯法)：用t统计量进行多重比较检验。 使用贝耶斯接近；
• Dunnett(邓尼特法)：最小显著差数测验法，进行各组与对照 组的均值，默认的对照组是最后一组；选定此方法后，激活 下面的Control Catetory参数框，展开小菜单，选择对照组
149.0
185.3
224.6
143.1
162.7
182.8
220.4
128.9
143.8
188.5
212.3
135.7
153.5
198.6
实例-单因素方差分析

《SPSS-方差分析》课件

《SPSS-方差分析》课件

方差分析的应用场景和意义
方差分析广泛应用于各个领域，例如医学研究、市场调查和社会科学等。它可以帮助我们了解不同组之间的差 异，为决策提供依据。
结论和要点
结论
通过方差分析，我们可以得出不同组别之间的差 异是否显著。
要点
掌握方差分析的基本原理和步骤，以及在SPSS 软件中进行方差分析的操作技巧。
方差分析的基本原理和步骤
1
原理
方差分析基于总体方差和组内方差之间
步骤
2
的关系来进行比较。
Байду номын сангаас
方差分析的基本步骤包括确定假设、计
算方差、进行假设检验和解读结果。
3
解读结果
通过检查方差分析表中的F值和p值，我 们可以确定组别之间的差异是否显著。
SPSS软件的介绍
SPSS是一种功能强大的统计分析软件，能够帮助研究人员进行各种统计分析，包括方差分析。
《SPSS-方差分析》PPT 课件
通过本课件，我们将深入探讨方差分析的概念、原理与步骤，并介绍如何使 用SPSS软件进行方差分析。同时，我们还会解读方差分析的结果，探讨其应 用场景和意义。
方差分析的概念
方差分析是一种统计方法，用于比较两个或多个样本均值之间的差异。它可以帮助我们了解不同组之间是否存 在显著差异。
在SPSS软件中进行方差分析的操作步骤
1 步骤一
收集数据并导入SPSS软 件。
2 步骤二
选择“分析”菜单中的“方差 分析”选项。
3 步骤三
设置变量和因子，并选择 适当的方差分析模型。
4 步骤四
运行方差分析，并查看结果。
5 步骤五
解读方差分析的结果，并进行后续分析。
方差分析结果的解读

在SPSS中进行方差分析

在SPSS中进行方差分析

均值的多项式比较
• 可以同时建立多个多项式。一个多项式的一级系数 输入结束，激活Next按钮，单击该按钮后 Coefficients 框中清空，准备接受下一组系数数据。 • 如果认为输入的几组系数中有错误，可以分别单击 Previous或Next按钮前后翻找出错误的一组数据。 单击出错的系数，该系数显示在编辑框中，可以在 此进行修改，修改后击Change按钮，在系数显示框 中出现正确的系数值。当在系数显示框中选中一个 系数时，同时激活Remove按钮；单击该按钮将选中 的系数清除。
One-Way过程
• One-Way过程：单因素简单方差分析过程。在 Compare Means菜单项中，可以进行单因素方差分析 （完全随机设计资料的多个样本均数比较和样本均 数间的多重比较，也可进行多个处理组与一个对照 组的比较）、均值多重比较和相对比较，用于。 • One-Way ANOVA过程要求： 因（分析）变量属于正态分布总体，若因（分析） 变量的分布明显的是非正态，应该用非参数分析 过程。 对被观测对象的实验不是随机分组的，而是进行 的重复测量形成几个彼此不独立的变量，应该用 Repeated Measure菜单项，进行重复测量方差分 析，条件满足时，还可以进行趋势分析。
SPSS操作—方差分析
方差分析由英国统计 学家R.A.Fisher在 1923年提出，为纪念 Fisher，以F命名， 故方差分析又称 F 检 验。
三种变异
• • 总变异：全部观察值大小各不相等，其变异就称为总变异 （total variation）。用SST表示 组间变异：由于各组处理不同所引起的变异称为组间变异 （variation between groups)。它反应了处理因素对不同 组的影响，同时也包括了随机误差。用SS组间表示 组内变异：每个处理组内部的各个观察值也大小不等，与每 组的样本均数也不相同，这种变异称为组内变异 （variation within groups）。组内变异只反映随机误差 的大小，如个体差异、随机测量误差等。因此，又称为误差 变异。用SS组内表示

spss教程 第八章

spss教程 第八章

SPSS第八课：征服一般线性模型――General Linear Model菜单详解（上）（医学统计之星：张文彤）上次更新日期：8.1 两因素方差分析8.1.1 univarate对话框界面说明8.1.2 结果解释8.2 协方差分析8.2.1 分析步骤8.2.2 结果解释8.3 其他较简单的方差分析问题8.4 多元方差分析8.4.1 分析步骤8.4.2 结果解释8.5 重复测量的方差分析8.5.1 Repeated measures对话框界面说明8.5.2 结果解释请注意，本章的标题用了一些修辞手法，一般线性模型可不是用一章就可以说清楚的，因为它包括的内容实在太多了。

那么，究竟我们用到的哪些分析会包含在其中呢？简而言之：凡是和方差分析粘边的都可以用他来做。

比如成组设计的方差分析（即单因素方差分析）、配伍设计的方差分析（即两因素方差分析）、交叉设计的方差分析、析因设计的方差分析、重复测量的方差分析、协方差分析等等。

因此，能真正掌握GLM菜单的用法，会使大家的统计分析能力有极大地提高。

实际上一般线性模型包括的统计模型还不止这些，我这里举出来的只是从用SPSS作统计分析的角度而言的一些。

好了，既然一般线性模型的能力如此强大，那么下属的四个子菜单各自的功能是什么呢？请看：∙Univariate子菜单：四个菜单中的大哥大，绝大部分的方法分析都在这里面进行。

∙Multivariate子菜单：当结果变量（应变量）不止一个时，当然要用他来分析啦！∙Repeted Measures子菜单：顾名思义，重复测量的数据就要用他来分析，这一点我可能要强调一下，用前两个菜单似乎都可以分析出来结果，但在许多情况下该结果是不正确的，应该用重复测量的分析方法才对（不能再讲了，再讲下去就会扯到多水平模型去了）。

∙Variance Components子菜单：用于作方差成份模型的，这个模型实在太深，不是一时半会说的请的，所以我在这里就干脆不讲了。

SPSS操作—方差分析

SPSS操作—方差分析

SPSS操作—方差分析
一、概念
方差分析（ANOVA）法是统计学中一种用于检验三个或以上水平的均数差异的统计方法。

方差分析从表面上看是利用方差的大小，在一定的概率和显著水平下，比较多组数据的均值差异，确定数据的显著性。

一般来说，它用来检验有多自变量时的均数差异，其中包括一个或多个因素，每个因素又有两个或者多个水平。

二、SPSS操作步骤
1、打开SPSS软件，点击“文件”，选择“新建”，在弹出的界面中选择“数据集”，点击“确定”，新建一个数据集。

2、将所要分析的数据输入到数据集中，在“变量视图”中定义响应变量和自变量，并设置其变量类型，完成数据的输入。

3、点击“分析”，选择“统计”，在弹出的界面中选择“参数检验”，点击“F检验”，然后在窗口中选择因变量和自变量，完成基本的参数设置，点击“确定”，弹出方差分析窗口，点击“确定”，即可开始运行方差分析。

4、方差分析运行完毕后，在输出窗口中可以看到结果，包括方差分析汇总表和方差分析的结果等信息。

5、方差分析的结果主要包括拟合度指数、F值、绝对值、样本量、概率值、单组比较、多组比较等内容，在这里。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

2014年9月29日星期一
45
可见，SPSS多因素方差分析和协方差分 析的窗口是同一个，窗口中的其他功能按钮都 可应用于协方差分析中。由于协方差分析是介 于方差分析和回归分析中的一种分析方法，因 此在异方差情况下会产生与回归分析相同的 问题。这里，如果残差随协变量值的变化呈规 律性变化，则可认为存在异方差的情况，可采 用最小二乘法进行模型的参数估计。权数变量 应选到WLS Weight框中。至此，SPSS将自动 完成对各变差的分析，并计算各F检验统计量 的观测值和对应的概率p值及其他计算结果， 并将结果显示到输出窗口中。
2014年9月29日星期一
9
8.2.3 单因素方差分析的应用举例 某企业在制订某商品的广告策略时， 对不同广告形式在不同地区的广告效果 （销售额）进行了评估。这里以商品销售 额为观测变量，广告形式和地区为控制 变量，通过单因素方差分析方法分别对 广告形式、地区对销售额的影响进行分 析。
2014年9月29日星期一 10
2014年9月29日星期一 32
8.3.6 多因素方差分析中进一步分析的操 作步骤
1、建立非饱和模型的操作 SPSS多因素方差分析中默认建立的是饱和模型。如 果希望建立非饱和模型，则应在主窗口中单击Model按 钮，出现窗口：
2014年9月29日星期一
33
默认的选项是Full factorial，表示饱和模型。 此时Factors & Covariates框、Model框以及 Build Term(s)下拉框均呈不可用状态；如果选 择Custom项，则表示建立非饱和模型，且 Factors & Covariates框、Model框以及Build Term(s)下拉框均变为可用状态。此时便可自 定义非饱和模型中的数据项。其中Interaction 为交互作用；Main effects为主效应；All 2-way、 All 3-way等表示二阶、三阶或更高阶交互作用。
2014年9月29日星期一 28
8.3.5 多模型
在饱和模型中，观测变量总的变差被分解为 控制变量独立作用、控制变量交互作用及随机误 差三部分（例：SST=SSA+SSB+SSAB+SSE) 。 如果研究发现，控制变量的某阶交互作用没有给 观测变量产生显著影响，那么可以尝试建立非饱 和模型。区别在于将饱和模型中某些部分合并到 SSE中，例如两因素非饱和模型为： SST=SSA+SSB+SSE
2014年9月29日星期一
36
3、控制变量交互作用图形分析的操作 如果希望通过图形直观判断控制变量间是 否存在交互作用，则应在主窗口单击Plots按钮。 首先选择一个控制变量作为交互图形中的横轴， 并将其选择到Horizontal Axis框中；其次，指 定在交互图中各直线代表的是哪个控制变量的 不同水平，并将其选择到Separated Lines框 中；最后，如果控制变量有三个，由于交互作用 图只能反映两控制变量的交互情况，此时第三 个变量只能选入Separate Plots框中，第三个 变量有几个水平便绘制出几张交互图。
第八章 SPSS的方差分析
2014年9月29日星期一
1
8.1 方差分析概述
2014年9月29日星期一
2
2014年9月29日星期一
3
2014年9月29日星期一
4
8.2 单因素方差分析
8.2.1 单因素方差分析的基本思路
2014年9月29日星期一
5
2014年9月29日星期一
6
2014年9月29日星期一
2014年9月29日星期一
34
2、均值比较的操作
如果通过多因素方差分析得知某控制变量的不同 水平对观测变量产生显著影响，进一步可对各水平间 的均值进行比较。如果采用多重比较检验方法，则单 击Post Hoc按钮，选择合适的多重比较检验方法。
2014年9月29日星期一
35
如果采用对比检验方法，则单击Contrasts 按钮，默认是不进行对比检验（显示如x2 （None））；如果进行对比检验，可展开Contrast 后的下拉框，指定对比检验的检验值，并单击 Change按钮完成指定。
2014年9月29日星期一 30
2014年9月29日星期一
31
3、控制变量交互作用的图形分析 控制变量的交互作用可以通过图形直观分 析。如果控制变量之间无交互作用，各水平对 应的直线是近于平行的；如果控制变量间存在 交互作用，各水平对应的直线会相互交叉。 4、模型分析 这里模型分析的主要仸务有三个：第一， 利用多因素方差分析模型计算观测变量预测 值；第二，计算各种残差值，评价模型对数据 的拟合程度；第三，对数据中的异常点进行诊 断。
2014年9月29日星期一
39
8.3.7 多因素方差分析应用举例的进一 步分析
在前面的应用举例中对广告形式、地区 对销售额的影响进行了多因素方差分析，建 立了饱和模型。分析可知，广告形式和地区的 交互作用不显著，可以进一步尝试建立非饱 和模型，并进行均值比较分析、交互作用图形 分析和模型分析。
2014年9月29日星期一
40
8.4 协方差分析
8.4.1 协方差分析的基本思路
2014年9月29日星期一
41
2014年9月29日星期一
42
2014年9月29日星期一
43
2014年9月29日星期一
44
8.4.2 协方差分析的基本操作步骤
在利用SPSS进行协方差分析时，应首先将作 为协变量的变量定义成一个SPSS变量。 1、选择菜单Analyze－General Linear Model－ Univariate。 2、把观测变量指定到Dependent Variable框中。 3、把固定效应的控制变量指定到Fixed Factor(s) 框中，把随机效应的变量指定到Random Factor(s)框中。 4、把作为协变量的变量指定到Covariate(s)框中。
2014年9月29日星期一
16
2014年9月29日星期一
17
（3）Contrasts选项
Contrasts选项用来实现先验对比检验和趋势 检验。 如果进行趋势检验，则应选择Polynomial选 项，然后在后面的下拉框中选择趋势检验的方法。 其中Linear表示线性趋势检验；Quadratic表示进 行二次多项式检验；Cubic表示进行三次多项式检 验，4th和5th表示进行四次和五次多项式检验。 如果进行先验对比检验，则应在Coefficients 后依次输入系数ci，并确保∑ci＝0。应注意系数输 入的顺序，它将分别与控制变量的水平值相对应。
2014年9月29日星期一 29
2、均值检验 在SPSS中，利用多因素方差分析功 能还能够对各个控制变量不同水平下的 均值是否存在显著差异进行比较，实现 方式有两种：多重比较检验（Post Hoc） 和对比检验（Contrast）。多重比较检验 的方法与单因素方差分析类似，不再重 复。对比检验采用的是单样本t检验的方 法。
2014年9月29日星期一
14
2014年9月29日星期一
15
（2）Post Hoc选项
Post Hoc选项用来实现多重比较检验。 提供了18种多重比较检验的方法。其中 Equal Variances Assumed框中的方法适用 于各水平方差齐性的情况。在方差分析中，由于 其前提所限，应用中多采用Equal Variances Assumed框中的方法。多重比较检验中， SPSS默认的显著性水平为0.05，可以根据实际 情况修改Significance level后面的数值以进 行调整。
7
8.2.2 单因素方差分析的基本操作步骤
在利用SPSS进行单因素方差分析时，应注意数 据的组织形式。SPSS要求定义两个变量分别存放观 测变量值和控制变量的水平值。基本操作步骤如下： 1、选择菜单Analyze－Compare means－One-Way ANOVA，出现窗口：
2014年9月29日星期一
2014年9月29日星期一
37
2014年9月29日星期一
38
4、模型分析的操作
SPSS多因素方差模型建立完成后，可以在主窗口 中单击Save按钮对模型进行分析，并将分析结果以变量 的形式存入SPSS数据编辑窗口中。其中，Predicted Values框中的选项用来计算模型的预测值；Residuals 框中的各选项用来计算各种残差；Diagnostics框实现异 常值的诊断。各选项具体含义同回归分析。
2014年9月29日星期一 18
2014年9月29日星期一
19
8.2.5 单因素方差分析应用举例的进一步分析
前面例子中已经利用单因素方差分析分别对广告形式、 地区对销售额的影响进行了分析。分析的结论是不同的广 告形式、不同的地区对销售额有显著影响，下面可作进一 步的分析。 1、方差齐性检验 不同广告形式、不同地区下销售额总体方差是否相同， 是否满足单因素方差分析的前提要求，是应首先检验的问 题。 2、多重比较检验 总体上讲，不同广告形式对产品的销售额有显著影响， 那么究竟哪种广告形式的作用较明显哪种不明显，这些问 题可通过多重比较检验实现。同理，可对商品在不同地区 的销售额情况进行分析。（采用LSD，Bonferroni，Tukey， Scheffe，S-N-K五种方法）
2014年9月29日星期一 20
3、趋势检验 通过上面的分析，可以清楚地掌握不同地 区的销售情况。这里，如果假定不同地区的差 异表现在人口密度方面（地区编号小的人口密 度高，地区编号大的人口密度低），那么进一 步可分析不同地区销售额总体上是否会随着 地区人口密度的减少而呈现出某种趋势性的 变化规律，进而为市场细分提供依据。 4、先验对比检验 通过对不同广告形式的多重比较分析可 知，在四种广告形式中，宣传品广告的效果是 最差的，而其余三种略有差异。这里，可采用 先验对比检验方法，进一步对报纸广告的效 果与广播和体验的整体效果进行对比分析。