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单因素方差分析-SPSS精选文档PPT课件

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第五讲SPSS方差分析(共49张PPT)

第五讲SPSS方差分析(共49张PPT)

组间因素的多重比较组内因素的重比较• 处理被试内设计和混和设计使用 Repeated Measures 菜单。
重复测量的方差分析
Analyze→General Linear Model →Repeated
Measures
输入重复测 量次数
将factor1改为 变量名“测量”
>0.05,说明“测量”主效应对模型的贡献不大
>0.05,接受球形假设 ，可接受单因素方 差分析的结果
Analyze→General Linear Model →Univariate 这在种单设 因计素能方够差更分好析的控窗制口被中试只的选个入体一差个异影。响因素，其效果与Compare Means→ One-way ANOVA一样。 在实多验 因中素，实每验个设被计试中仅，接即受包一含个重实复验测处量理因，素称，为又被包试含间非设重计复。测量因素，称为混和设计。 这处里理用 被于试选内择设在计模和型混中和分设析计哪使些用因R素ep及ea其te交d M互e作as用ur。es 菜单。 模想型对选 模择型菜进单行是自一定个义非设常置重，要先的选菜这单里，。不同的实验设计所采用的不同方法，有些时候仅仅是在这里做了不同的设置而已。 0在5单,说因明素“测方量差”分主析效的应窗对口模中型只的选贡入献一不个大影响因素，其效果与Compare Means→ One-way ANOVA一样。 当在F方值法显1水著平时上，，必不须同进入行学平成均绩数等的级多的重数比学较成，绩以之便间了差解异影显响著因。素如何产生影响。 一各元因方 变差量分之析间的存所在有一条定件关系 单在因多素 因方素差实分验析设（计中Un，iva即ri包ate含) 重复测量因素，又包含非重复测量因素，称为混和设计。 这在种实设 验计中能，够每更个好被的试控仅制接被受试一的个个实体验差处异理。，称为被试间设计。 多元方差分析（Multivariate） 在方单法 因1素水方平差上分，析不的同窗入口学中成只绩选等入级一的个数影学响成因绩素之，间其差效异果显与著C。ompare Means→ One-way ANOVA一样。 单协因方素 差方分差析分（析an（alOysnies-owfacyoAvaNrOiaVnAce）） 在 协多方因差素 分实 析验 （设an计al中ys，is 即of包co含va重ria复n测ce量）因素，又包含非重复测量因素，称为混和设计。 在SPSS中实现方差分析

SPSS方差分析PPT课件

SPSS方差分析PPT课件
SPSS方差分析
SPSS方差分析
SPSS方差分析
• 单因素方差分析选项中的其他统计分析：
• Fixed and random effects：按固定效应模型输出标准差、标准误差和 95%可信区间，同时按随机效应模型输出标准误差、95%可信区间和成 分间方差。
• Homogeneity of variance test: 进行方差齐性检验
• 分类： 单因素方差分析 • 两因素及多因素方差分析
SPSS方差分析
单因素方差分析
单因素方差分析常应用于完全随机设计的多组资料的均 数比较中。
例 5个不同品种猪的育肥试验，后期30d增重（kg）如下表所 示。试比较品种间增重有无显著性差异。
5个品种猪30d增重
品种
增重（kg）
B1
21.5 19.5 20.0 22.0 18.0 20.0
➢Post Hoc…：选择 “LSD” “S-N-K”
➢Continue
➢OK！
SPSS方差分析
多重比较方法
➢LSD法：用t检验完成各组均数间的比较，故比较适 于一对平均数间的比较，或多个平均数都与对照组平 均数比较。易放大一型错误，接受备择假设，检验出 显著差别。 ➢S-N-K：全称Student Newman KeulsTest。是运用较 广泛的一种两两比较方法。它采用Student Range分布 进行所有组均值间的配对比较。
要分析的结果变量为增重
• Factor:品种
分组变量为品种
• Option
• 选择Descriptive
计算基本统计量
• Continue
• Post hot: √ LSD， √ S-N-K 两两比较方法采用LSD、S-N-K法

SPSS操作—方差分析 ppt课件

SPSS操作—方差分析 ppt课件

• 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；
• Dunnett’C(邓尼特C法)：正态分布下的配对比较。
21
常用的多重比较方法的适用性
• 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）
• Sidak（斯达克法）：计算t统计量进行多重配对比较，可 以调整显著性水平，比Bonferroni法的界限要小
• Scheffe（谢弗检验法）：对所有可能的组合进行同步进入 的配对比较，这些选择可以同时选择若干个，以便比较各 种均数比较方法的结果；
笨，没有学问无颜见爹娘 ……” • “太阳当空照，花儿对我笑，小鸟说早早早……”
4
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
• SNK(Student-Newman-Keul)方法：两两比较次数不
多
22
常用的方法有LSD，Scheffe法，SNK法，Turky法， Duncan法和Bonferroni法等。 其中LSD法最敏感， Scheffe法不敏感， SNK法和 Bonferroni法应用较多。
23
Options (输出统计量的选择)
重比较

SPSSt检验与单因素方差分析PPT课件

SPSSt检验与单因素方差分析PPT课件

2020/1/11
Page3
可编辑
理论回顾
计量资料的 假设检验 t 检验 方差分析
假设检验 Hypothesis test
计数资料的 假设检验
卡方检验 Chi-square test
等级资料的 假设检验
秩和检验 Rank sum test
2020/1/11
Page4
可编辑
Analyze → Compare Means
理论回顾
population
随机抽样
parameter
2020/1/11
Page1
sample
statistic
可编辑
理论回顾
统计分析
Statistical analysis
2020/1/11
统计描述
Statistical desFra bibliotekription
统计推断
Statistical inference
Page2
待选变量
分析 变量
分组 变量
2020/1/11
Page8
可编辑
Means过程
2020/1/11
可输出常用统计量，如样本含量、均 数、标准差、中位数、最小值、最大 值、偏度系数、峰度系数、几何均数 （Geometric Mean），并可以对分组 变量进行单因素方差分析（Anova table and eta）及进行线性相关性检验 （Test for linearity）
Page10
可编辑
One-Sample t test
操作提示：Analyze →Compare Means →One-Sample T Test …
2020/1/11
待选变量

第七章 SPSS方差分析1(共63张PPT)

第七章 SPSS方差分析1(共63张PPT)
• 方差分析类型：单因素、多因素和协方差分析。
方差分析对变量要求
一、对控制变量要求
• 单因素方差分析：控制变量为一个定类或定序型
变量。
注：控制变量的不同取值或水平，称为控制变量 的不同水平。
• 多因素方差分析：控制变量为两个或以上定类或
定序型变量；
• 协方差分析：控制变量为定类或定序型变量，
协变量为定距型变量；
例一
结论：不同学历对基本工资影响不显著。
销售额
例二的ANOVA
Between Groups
Within Groups
Total
Sum of Squares df
5866.083 3
Mean Square F
1955.361 13.483
Sig. .000
20303.222 140 145.023
同水平是否对观测变量产生了显著影响。例如：研 究不同学历是否对工资收入产生显著影响等。
2、适应条件：一个定类或定序型变量对定距型 变量的影响分析。
3、明确控制变量和观测变量：
• 4、分解观测变量方差
将观测变量总的离差平方和分解为组间离差 平方和和组内离差平方和两部分，分别表示为 ：
SST SSS ASE
本章内容
•7.1 方差分析概述
•7.2 单因素方差分析
•7.3 多因素方差分析
•7.4 协方差分析
方差分析概述
7.1.1 方差分析及类型 7.1.2 方差分析对变量要求 7.1.3 方差分析的原理
方差分析及类型
• 方差分析（ ANOVA ；analysis of variance）
从观测变量的方差入手，研究一个或多个控制变 量对观测变量是否有显著影响的一种分析方法 。

最新《SPSS数据分析教程》——方差分析ppt课件

最新《SPSS数据分析教程》——方差分析ppt课件

◆电信业务经营许可管理政策规定
—明确经营行为规范（第五章）：基础企业的责任和 义务；增值企业的责任和义务；电信管理机构应建 立电信业务经营者的违法行为记录和公示制度、电 信业务市场监测制度。
＊严格退出程序 条件：符合电信管理机构确定的电信行业管理总体布
局、有可行的用户妥善处理方案并已妥善处理用户 善后问题。 提交材料：比旧版要求更加明确
◆当前电信业务许可架构体系
一、许可架构 按照《行政许可法》规定，目前电信业务许可架构主
要包括以下几层：
1、第一层次：法律 《电信法》：已经多次征求意见，但尚未出台。
2、第二层次：国务院行政法规 《中华人民共和国电信条例》—国务院第291号令 《互联网信息服务管理办法》—国务院令292号 《外商投资电信企业管理规定》—国务院令第333号
◆电信业务经营许可管理政策规定
一、《电信条例》 1、许可方式：电信业务分为基础电信业务和增值电
信业务，按照电信业务分类，实行许可制度。
2、禁止：未取得电信业务经营许可证，任何组织或 者个人不得从事电信业务经营活动。
3、授权：许可证受理、审核和颁发、行业监管、电 信业务分类的调整—电信主管部门（工业和信息化 部）
选择【分析】→【一般线性模型】→【单变量】 把“incaft”选入“因变量（D）”框中；把变量“prog”选入“固
定因子(F)”框中，把“incbef”选入“协变量（C）”框中。
设置因子模型
结果及其解释
动手练习
得克萨斯州的一所大学提出了三种GMAT辅导课程：即3小时复习、1 天课程和10周强化班，他们需要了解这三种辅导方式如何影响 GMAT成绩。另外，通常考生来自三类院校，即商学院、工学院、 艺术与科学院。因此，了解不同类型学校毕业的考生GMAT成绩是 否有差异也是一个让人感兴趣的话题。他们在三类学校中每一个 随机抽取6个学生，随机指派两名到一门辅导课程中，最后他们的 GMAT成绩结果记录于数据文件GmatScore.sav中。 问题为： 1) 不同的辅导课程是否对学生GMAT的成绩有显著的影响？来自不同 类型学校的学生的GMAT成绩是否有显著的差别？请给出理由。 2) 是否一类学校的考生适应一种辅导课程，而另一类学校的考生适 合其他课程？请给出理由。

第4讲.SPSS方差分析课件PPT

第4讲.SPSS方差分析课件PPT
二、操作
3.“两两比较”按钮对应的对话框 该对话框用于设置均值的多重比较检验。
用Student Range分布进行所有 各组均值间的配对比较
用Student Range统计量进行所 有组间均值的配对比较，用所 有配对比较误差率作为实验误 差率。
用Student Range分布进行所有各组均 值间的配对比较。其精确值为前两种 检验相应值的平均值。
如果方差分析只针对一个因素进行分析，则称为：单因素方差分析； 如果同时针对多个因素进行，则称为：多因素方差分析。
2）水平（Level）：因素的具体表现。例如，销售的不同方式，就是销 售的4种等级。有时候，水平是人为划分的，例如好、中、差。
3）单元（Cell）：因素和水平的组合，例如销售方式的5种效果，就是5 个单元。
二、操作
示例数据（信息来源与传播.sav） 菜单：“分析→比较均值→来自因素ANOVA” 1.基本选择窗口
选择因变量
备选变量列表
2021/3/10
选择因子，即因素 变量
9
SPSS单因素方差分析整体分析与设计的内容 二、操作
2.“对比”按钮对应的对话框 该对话框可以设置均值的精细比较。
选择多项式的次数
多重配对比较的t检验法，用于处理 对一个控制类均值的比较，默认的 控制类是最后一组。
基于t检验进行配 对比较。
基于 Student最大模 的成对比较法。
三种检验区间，分 别是：
1）单边检验 2）左边检验 3）右边检验
2021/3/10
该方法比较灵活
13
基于 Student极值的 成对比较法。
SPSS单因素方差分析整体分析与设计的内容 二、操作
2021/3/10
18

第6章spss方差分析(共39张PPT)

第6章spss方差分析(共39张PPT)
“Separate Lines”框中。
因sp为he当ric一ity个）I因n，变c否l量则u被应d重校e复正i测n。量te几r次c，ep从t而i同n一m个体o的d几e次l 观-在察结模果间型存在中相关包，这括样就截不满距足独。立若性的能要求确，但定要求回满足协方差矩阵的球形性（ 归线不通过原点，则不选此项。 01，说明模型有统计学意义。
控制因素，可多 个
随机因素，不是 必需
协变量-用于去除该变量对因变量 的影响 ，协方差分析用
5
异方差时，将选入变量用加权最小二乘 法估计模型参数，协方差分析用
【Model按钮】:
Full factorial 全模型，包括所有因素的主效应、交互效应、协变 量主效应等。是系统默认的模型。
Custom 自定义模型。用户可以选择实验中感兴趣的效应 。
6
Factors&covariate-框中所列出的是主对话框中所选的因素：包 括固定因素（标F）、随机因素（标R）、协变量因素（标C） 。本例中只含有固定因素。
Build terms：针对所选因素选择不同的效应。 Interaction 指定任意的交互效应； Main effects 指定主效应； All 2-way 指定所有2维交互效应； All 3-way 指定所有3维交互效应； All 4-way 指定所有4维交互效应 All 5-way 指定所有5维交互效应。
Error 误差。其偏差平方和反应的是组内差异。也称组内偏差平方 和。
Total 是偏差平方和，在数值上等于截距+主效应+交互效应+误差
偏差平方和。 Corrected Total 校正总和。其偏差平方和等于校正模型与误差之偏 差平方和之总和。
22
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15544.02
17545.60
22747.49
55837.11( x2 )
均 数( xi )
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
37.38
39.55
44.99
标准差( si )
4.15
5.86
6.94
2019.01
17
➢数据格式 1行3列(指标变量、处理组分组变量、 单位组分组变量)
2019.01
18
➢ 检验步骤 Analyze → General Linear Models（广义线性模型） → Univariate （单变量）
例1 某高原研究组将籍贯相同、年龄相同、身高 体重接近的30名新战士随机分为三组，甲组为对 照组，按常规训练，乙组为锻炼组，每天除常规 训练外，接受中速长跑与健身操锻炼，丙组为药 物组，除常规训练外，服用抗疲劳药物，一月后 测定第一秒用力肺活量(L)，结果见表。试比较 三组第一秒用力肺活量有无差别。
2019.01
3
表1 三组战士的第一秒用力肺活量(L)
对照组 锻炼组 药物组 合计 3.25 3.66 3.44 3.32 3.64 3.62 3.29 3.48 3.48 3.34 3.64 3.36 3.16 3.48 3.52 3.64 3.20 3.60 3.60 3.62 3.32 3.28 3.56 3.44 3.52 3.44 3.16 3.26 3.82 3.28
2019.01
23
Options 对话框
描述统 计量
方差齐 性检验
2019.01
均数估计
24
点击“OK”，运行结果
2019.01
25
➢结果输出
2019.01
26
有效数据例数统计
2019.01
27
分组统计描 述（均数、 标准差）
2019.01
28
方差分析表
平方 和
自由 度
均方
F值 P值
2019.01
单因素方差分析的SPSS实现
2019.01
1
SPSS单因素方差分析过程名
完全随机设计方差分析： Analyze Compare Means
One－Way ANOVA
随机单位组设计方差分析： Analyze General Linear Models
Univariate
2019.01
2
1. 完全随机设计资料的方差分析One-Way ANOVA
13
方差分析表
自由
组间
平方
度
和
均方
F值
P值
组内
2019.01
14
多重比较（LSD法）
均数差值
P值
2019.01
15
多重比较（SNK法）
2019.01
均数
P值
16
2.随机区组（或单位组、配伍组）设计的方差分析
例2 下表是11名战士在不同海拔高度的血氨值
(mol L)。试作方差分析
战士编号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
4500m
39.2 57.2 47.6 40.7 31.5 42.9 45.4 44.3 54.2 46.0 45.9
435.0
494.9
17545.60
22747.49
39.55
44.99
5.86
6.94
)
表 4-6 不同海拔高度的血氨值( mol
L
合计(Bj) 105.6 128.0 129.2 125.7 95.4 119.2 123.4 121.7 147.7 117.6 127.6 x
2019.01
19
Univariate对话框 分组变量
2019.01
模 型
多重比较 选 项
20
Univariate：Model 对话框
全因素模型
自定义模型
分析效应选 项
主效 应
2019.01
21
Univariate：Model 对话框
2019.01
22
Post Hoc Multiple Comperisons for Observed Means 对话框
1341.1(
55837.11 ( x 2
) )
)
战士编号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
合 计(Ti )
平原
32.7 35.4 33.3 44.8 32.3 36.5 40.1 38.6 42.2 34.8 40.5
411.2
3500m
33.7 35.4 48.3 40.2 31.6 39.8 37.9 38.8 51.3 36.8 41.2
方差齐
方差不齐
显著水准
2019.01
8
Option对话框
2019.01
统计描述 方差齐性检验
9
点击“OK”，运行结果
2019.01
10
➢ 结果输出
2019.01
11
基本统计描述
例数
均数
标准误
最小值
标准差
均数95%可信区间
最大值
2019.01
12
方差齐性检验
Levene 统计量
自由度
P值
2019.01
2019.01
4
➢ 数据格式 n行2列 （指标变量、分组变量）
2019.01
5
➢ 检验步骤
Analyze →Compare Means →One-Way ANOVA
2019.01
6
One-Way ANOVA 对话框
2019.01
多重比较
选项
7
Post Hoc Multiple Comparisons 对话框
合
计(Ti
)
平方和(Qi )
均
数( xi )
标准差( si )
表 4-6 平原
32.7 35.4 33.3 44.8 32.3 36.5 40.1 38.6 42.2 34.8 40.5
411.2
15544.02
37.38
4.15
不同海拔高度的血氨值( mol
L
3500m
33.7 35.4 48.3 40.2 31.6 39.8 37.9 38.8 51.3 36.8 41.2
Thank You
在别人的演说中思考，在自己的故事里成长
Thinking In Other People‘S Speeches，Growing Up In Your Own Story
29
均数估计
均数
标准误
均数95%可信区间
2019.01
30
写在最后
经常不断地学习,你就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
You Know, The More Powerful You Will Be
435.0
4500m
39.2 57.2 47.6 40.7 31.5 42.9 45.4 44.3 54.2 46.0 45.9
494.9
合计(Bj)
105.6 128.0 129.2 125.7
95.4 119.2 123.4 121.7 147.7 117.6 127.6
x
1341.1( )
平方和(Qi )