spss进行方差分析LSD检验步骤

如何在SPSS数据分析报告中进行方差分析？关键信息项：1、数据准备要求2、方差分析的类型选择3、假设检验设定4、效应量的计算与解释5、结果的呈现与解读6、多重比较方法的应用7、异常值处理方式8、数据正态性检验步骤9、方差齐性检验方法10、结果的报告格式11 数据准备要求111 数据的收集与录入：确保数据的准确性和完整性，避免错误或缺失值。

112 数据的编码与分类：对变量进行合理的分类和编码，以便于后续分析。

113 数据的清洗：检查并处理异常值和离群点，可采用Winsorization 或删除等方法。

12 方差分析的类型选择121 单因素方差分析：适用于研究一个自变量对因变量的影响。

122 多因素方差分析：用于探讨多个自变量及其交互作用对因变量的影响。

123 协方差分析：在控制协变量的情况下，分析自变量对因变量的作用。

13 假设检验设定131 零假设和备择假设的确定：明确研究的预期方向。

132 检验水平的选择：通常设定为 005 或 001。

14 效应量的计算与解释141 部分η²：反映自变量对因变量变异的解释程度。

142 ω²：用于校正样本量对效应量的影响。

15 结果的呈现与解读151 ANOVA 表的解读：包括自由度、均方、F 值和 P 值等。

152 图形展示：如箱线图、均值图等，直观呈现组间差异。

16 多重比较方法的应用161 LSD 法：适用于样本量相等且方差齐性的情况。

162 Bonferroni 校正：控制多重比较的总体误差率。

17 异常值处理方式171 识别异常值的方法：如使用箱线图或 Z 分数等。

172 对异常值的处理决策：根据具体情况决定保留、修正或删除。

18 数据正态性检验步骤181 绘制直方图和 QQ 图：初步判断数据的正态性。

182 采用 ShapiroWilk 检验或 KolmogorovSmirnov 检验：进行正式的正态性检验。

19 方差齐性检验方法191 Bartlett 检验：适用于正态分布的数据。

使用SPSS软件进行多因素方差分析使用SPSS软件进行多因素方差分析一、引言多因素方差分析是一种重要的统计方法，用于分析多个自变量对因变量的影响。

它可以帮助研究人员确定不同因素对研究对象的差异产生的影响，以及这些因素之间是否存在交互作用。

SPSS软件是一款功能强大且易于使用的统计分析工具，可以帮助用户在进行多因素方差分析时快速、准确地得出结果。

本文将介绍使用SPSS软件进行多因素方差分析的步骤，并通过一个案例来具体说明。

二、SPSS软件介绍SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款专业的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、医学、商业等领域。

它提供了丰富的统计方法和分析工具，并具备数据清洗、可视化、报告生成等功能。

在多因素方差分析中，SPSS 可以帮助用户进行方差分析表的生成、方差分析的可视化、方差齐性检验和事后比较等操作，大大简化了分析过程。

三、多因素方差分析的步骤1. 数据准备：将需要分析的数据录入SPSS软件，并确定自变量和因变量的测量水平。

一般自变量为定类变量，而因变量可以是定量或定类变量。

2. 方差分析表的生成：选择“分析”菜单中的“一元方差分析”选项，然后将因变量添加到依赖变量框中，将自变量添加到因子框中。

接下来，点击“选项”按钮设置参数，如设定显著性水平和置信区间。

点击“确定”后，SPSS会生成方差分析表。

3. 方差分析的可视化：在方差分析表中，用户可以查看各个因素的主效应和交互作用，以及统计指标如F值、p值等。

此外，SPSS还提供了绘制效应图、交互作用图等功能，帮助用户更直观地理解分析结果。

4. 方差齐性检验：方差齐性检验用于验证因变量的变异是否在各组间具有相同的方差。

SPSS软件可以通过选择“分析”菜单中的“Compare Means”选项，进而进行多个组间方差齐性检验。

5. 事后比较：当发现方差分析存在显著差异时，需要进一步进行事后比较以确定差异所在。

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。

第五节方差分析的SPSS操作一、完全随机设计的单因素方差分析1．数据采用本章第二节所用的例1中的数据，在数据中定义一个group变量来表示五个不同的组，变量math表示学生的数学成绩。

数据输入格式如图6－3（为了节省空间，只显示部分数据的输入）：图 6-3 单因素方差分析数据输入将上述数据文件保存为“6-6-1.sav”。

2．理论分析要比较不同组学生成绩平均值之间是否存在显著性差异，从上面数据来看，总共分了5个组，也就是说要解决比较多个组（两组以上）的平均数是否有显著的问题。

从要分析的数据来看，不同组学生成绩之间可看作相互独立，学生的成绩可以假设从总体上服从正态分布，在各组方差满足齐性的条件下，可以用单因素的方差分析来解决这一问题。

单因素方差分析不仅可以检验多组均值之间是否存在差异，同时还可进一步采取多种方法进行多重比较，发现存在差异的究竟是哪些均值。

3．单因素方差分析过程（1）主效应的检验假如我们现在想检验五组被试的数学成绩（math）的均值差异是否显著性，可依下列操作进行。

①单击主菜单Analyze/Compare Means/One-Way Anova…，进入主对话框，请把math选入到因变量表列（Dependent list）中去，把group选入到因素（factor）中去，如图6-4所示：图6-4：One-Way Anova主对话框②对于方差分析，要求数据服从正态分布和不同组数据方差齐性，对于正态性的假设在后面非参数检验一章再具体介绍；One-Way Anova可以对数据进行方差齐性的检验，单击铵钮Options，进入它的主对话框，在Homogeneity-of-variance项上选中即可。

设置如下图6-5所示：图6-5：One-Way Anova的Options对话框点击Continue，返回主对话框。

③在主对话框中点击OK，得到单因素方差分析结果4．结果及解释（1）输出方差齐性检验结果Test of Homogeneity of VariancesMATHLevene Statistic df1 df2 Sig.1.238 4 35 .313上表结果显示，Levene方差齐性检验统计量的值为1.238，Sig=0.313>0.05，所以五个组的方差满足方差齐性的前提条件，如果不满足方差齐性的前提条件，后面方差分析计算F统计量的方法要稍微复杂，本章我们只考虑方差齐性条件满足的情况。

spss进行方差分析LSD检验步骤
SPSS12.0
1、在Variable View 中第一行第一格中输入观测项目名称（如ALT，也可用X代表），按回
车；在第二行第一格中输入项目名称（如组别，可用Y代表），回车。

2、打开Date View 页，将实验数据输入第一竖排，将其对应的组别名称输入第二竖排（只
能用数字表示）
3、结果分析：Analyze---Compare Means---One Way ANOV
A ，激活One Way ANOV A单因
素方差分析对话框。

将自变量（X）移入Dependent List一栏，将因变量（Y）移入Factor 一栏。

单击Post Hoc按钮，勾选LSD项，continue
4、统计描述：单击Option按钮，勾选Descriptive（统计结果描述），及Homogeneity-of-variance
（方差齐性检验），Continue。

出现结果表。

5、结果说明
（1）Descriptives 一表为统计描述，包括各组例数，均数，标准差，等。

（2）Test of Homogeneity-of-variance 一表为方差齐性检验结果，当Sig值大于0.05时，可认为方差齐，可进行方差分析，否则，不可用。

（3）ANOVE 当Sig小于0.05时，说明各组不是或不全是来自于一个整体，即有统计学差别。

（4）Multiple Comparision一表为各组比较的结果。

Sig一列为p值。

第五节方差分析的SPSS操作一、完全随机设计的单因素方差分析1．数据采用本章第二节所用的例1中的数据，在数据中定义一个group变量来表示五个不同的组，变量math表示学生的数学成绩。

数据输入格式如图6－3（为了节省空间，只显示部分数据的输入）：图 6-3 单因素方差分析数据输入将上述数据文件保存为“6-6-1.sav”。

2．理论分析要比较不同组学生成绩平均值之间是否存在显著性差异，从上面数据来看，总共分了5个组，也就是说要解决比较多个组（两组以上）的平均数是否有显著的问题。

从要分析的数据来看，不同组学生成绩之间可看作相互独立，学生的成绩可以假设从总体上服从正态分布，在各组方差满足齐性的条件下，可以用单因素的方差分析来解决这一问题。

单因素方差分析不仅可以检验多组均值之间是否存在差异，同时还可进一步采取多种方法进行多重比较，发现存在差异的究竟是哪些均值。

3．单因素方差分析过程（1）主效应的检验假如我们现在想检验五组被试的数学成绩（math）的均值差异是否显著性，可依下列操作进行。

①单击主菜单Analyze/Compare Means/One-Way Anova…，进入主对话框，请把math选入到因变量表列（Dependent list）中去，把group选入到因素（factor）中去，如图6-4所示：图6-4：One-Way Anova主对话框②对于方差分析，要求数据服从正态分布和不同组数据方差齐性，对于正态性的假设在后面非参数检验一章再具体介绍；One-Way Anova可以对数据进行方差齐性的检验，单击铵钮Options，进入它的主对话框，在Homogeneity-of-variance项上选中即可。

设置如下图6-5所示：图6-5：One-Way Anova的Options对话框点击Continue，返回主对话框。

③在主对话框中点击OK，得到单因素方差分析结果4．结果及解释（1）输出方差齐性检验结果Test of Homogeneity of VariancesMATHLevene Statistic df1 df2 Sig.1.238 4 35 .313上表结果显示，Levene方差齐性检验统计量的值为1.238，Sig=0.313>0.05，所以五个组的方差满足方差齐性的前提条件，如果不满足方差齐性的前提条件，后面方差分析计算F统计量的方法要稍微复杂，本章我们只考虑方差齐性条件满足的情况。

多因素方差分析SPSS的具体操作步骤步骤1：导入数据首先，打开SPSS软件，并导入包含需要进行方差分析的数据集。

可以通过"File"菜单中的"Open"选项或者使用快捷键"Ctrl+O"来打开数据文件。

步骤2：选择菜单接下来，选择"Analyze"菜单，然后选择"General Linear Model"子菜单中的"Univariate"选项。

这将打开"Univariate"对话框。

步骤3：设置变量在"Univariate"对话框中，将需要分析的因变量（Dependent Variable）拖放到"Dependent Variable"框中。

然后，将需要分析的自变量（Independent Variables）拖放到"Fixed Factors"框中。

步骤4：设置因素在"Univariate"对话框的"Options"选项卡中，单击"Model"按钮，打开"Model"对话框。

在该对话框中，将自变量按照其因素分类拖放到"Between-Subjects Factors"框中。

步骤5：进行分析在"Univariate"对话框的"Options"选项卡中，可以对方差分析的多个选项进行设置。

比如，可以选择是否计算非标准化残差（Univariate Tests of Between-Subject Effects）、是否计算偏差（Tests of Within-Subject Effects）、是否计算构造对比（Contrasts）等。

设置完相关选项后，单击"OK"按钮进行方差分析。

spss做d'和βM±SD分析的步骤
（1）建立数学成绩数据文件。

（2）选择“分析"→“比较均值”→“单因素方差”，打开单因素方差分析窗口，将“数学成绩"移入因变量列表框，将“班级"移入因子列表框。

（3)单击“两两比较"按钮，打开“单因素ANOVA两两比较”窗口。

（4）在假定方差齐性选项栏中选择常用的LSD检验法，在未假定方差齐性选项栏中选择Tamhane’s检验法。

在显著性水平框中输入0.05，点击继续，回到方差分析窗口。

（5）单击“选项”按钮，打开“单因素ANOVA选项”窗口，在统计量选项框中勾选“描述性”和“方差同质性检验”。

并勾选均值图复选框，点击“继续”，回到“单因素ANOVA选项”窗口，点击确定，就会在输出窗口中输出分析结果。

（6）“两两比较”选择，用于设置两两比较检验，本例中设置为“温度”和“湿度”。

利用SPSS进行方差分析以及正交试验设计方差分析是一种常见的统计方法，用于比较两个或多个组之间的差异。

正交试验设计是一种实验设计方法，能够同时考虑多个因素对结果的影响。

本文将利用SPSS进行方差分析和正交试验设计的步骤介绍，并讨论如何解读分析结果。

首先，我们将介绍方差分析的步骤。

方差分析的基本思想是比较组间和组内的变异程度。

假设我们有一个因变量和一个自变量，自变量有两个或多个水平。

下面是方差分析的步骤：1.导入数据：将数据导入SPSS软件，并确保每个变量都已正确标记。

2.选择统计分析：点击SPSS菜单栏上的"分析"，然后选择"方差"，再选择"单因素"。

3.设置因变量和自变量：在弹出的对话框中，将需要进行方差分析的因变量拖放到因素列表框中，然后将自变量也拖放到因素列表框中。

4.点击"设定"按钮：点击"设定"按钮，设置方差分析的参数，例如是否需要进行正态性检验、多重比较等。

然后点击"确定"。

5.查看结果：SPSS将输出方差分析的结果，包括各组之间的F值、p值等统计指标。

可以根据p值判断各组之间是否存在显著差异。

接下来，我们将介绍正交试验设计的步骤。

正交试验设计是一种多因素独立变量的实验设计方法，可以在较小的实验次数内获得较高的信息量。

下面是正交试验设计的步骤：1.设计矩阵：根据研究目的和独立变量的水平，构建正交试验的设计矩阵。

2.导入数据：将设计矩阵导入SPSS软件，并将每个变量的水平标注为自变量。

3.选择统计分析：点击SPSS菜单栏上的"分析"，然后选择"一般线性模型"，再选择"多元方差分析"。

4.设置因变量和自变量：在弹出的对话框中，将因变量拖放到因子列表框中，然后将自变量也拖放到因子列表框中。

5.点击"设定"按钮：点击"设定"按钮，设置正交试验设计的参数，例如交互作用是否显著、多重比较等。

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中的单因素⽅差分析（One-WayAnova）SPSS中的单因素⽅差分析（One-Way Anova）SPSS中的单因素⽅差分析(One-Way Anova) ⼀、基本原理单因素⽅差分析也即⼀维⽅差分析，是检验由单⼀因素影响的多组样本某因变量的均值是否有显著差异的问题，如各组之间有显著差异，说明这个因素(分类变量)对因变量是有显著影响的，因素的不同⽔平会影响到因变量的取值。

⼆、实验⼯具SPSS for Windows三、试验⽅法例:某灯泡⼚⽤四种不同配料⽅案制成的灯丝(filament)，⽣产了四批灯泡。

在每批灯泡中随机地抽取若⼲个灯泡测其使⽤寿命(单位:⼩时hours)，数据列于下表，现在想知道，对于这四种灯丝⽣产的灯泡，其使⽤寿命有⽆显著差异。

灯泡 1 2 3 4 5 6 7 8 灯丝甲 1600 1610 1650 1680 1700 1700 1780⼄ 1500 1640 1400 1700 1750丙 1640 1550 1600 1620 1640 1600 1740 1800丁 1510 1520 1530 1570 1640 1680 四、不使⽤选择项操作步骤(1)在数据窗建⽴数据⽂件，定义两个变量并输⼊数据，这两个变量是:filament变量，数值型，取值1、2、3、4分别代表甲、⼄、丙、丁，格式为F1.0，标签为“灯丝”。

Hours变量，数值型，其值为灯泡的使⽤寿命，单位是⼩时，格式为F4.0，标签为“灯泡使⽤寿命”。

(2)按Analyze，然后Compared Means，然后One-Way Anova的顺序单击，打开“单因素⽅差分析”主对话框。

(3)从左边源变量框中选取变量hours，然后按向右箭头，所选去的变量hours 即进⼊Dependent List框中。

(4)从左边源变量框中选取变量filament，然后按向右箭头，所选取的变量folament即进⼊Factor框中。

熟练使用SPSS进行单因素方差分析
一、单因素方差分析介绍
单因素方差分析又称因子方差分析，是分析两组或多组数据中变量之
间差异大小的统计方法。

它利用方差分析检验对比数据之间的统计学差异，检验其中一成分是否有一定的影响，而其他成分是否能够有一定的共同作用。

单因素方差分析的设计以及分析结果解释与双因素方差分析大体类型，但是单因素方差分析只有一个变量，因果关系没有双因素方差分析的那么
清楚，只能用于衡量数据之间的统计学差异。

二、SPSS进行单因素方差分析步骤
1.打开spss统计软件，进入数据文件，“新建”，双击“统计分析”，“ANOVA”，“一因子方差分析”菜单，可以调出一因子方差分析
的菜单
2.选择数据输入框，点击“定义变量”，在工具栏出现的表格中，双
击“变量名”栏位，输入分析变量的名称（建议以英文字母表示）
3.点击定义按钮，定义变量类型，选择“基本类型”，输入变量名，
点击确定按钮
4.在定义按钮下，右击工具栏中的“数据”栏位，然后点击“设定数据”，在设定数据窗口中，选择“任何变量”，输入变量的值，点击确定
按钮，完成变量定义
5.点击完成按钮，输入变量名，点击确定按钮，至此。