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SPSS方差分析过程

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利用SPSS做方差分析教程

利用SPSS做方差分析教程

利用SPSS做方差分析教程简介在进行数据分析时，往常我们需要通过样本对总体进行推断。

然而，由于样本的随机性质和误差，我们需要应用一些常见的统计方法，如方差分析。

方差分析是一种用于比较两个或多个平均值的统计方法。

它比基于t检验的两个样本测试更灵活，因为它可以用于比较两个或多个样本数据。

SPSS是一个功能强大的数据分析工具，它提供了丰富的数据分析功能。

在本文中，我们将介绍如何使用SPSS进行方差分析。

软件准备首先，你需要下载并安装SPSS软件。

你可以到IBM的网站上下载SPSS试用版或购买正式版。

数据文件准备在进行方差分析之前，我们需要准备好数据文件。

在本次实验中，我们将使用实验数据。

该数据是每个组的平均次数和标准偏差。

可以使用以下命令查看数据：GROUP Mean Std. Deviation1 15.00 1.7342 21.00 2.1603 19.25 2.6004 23.75 1.7085 23.20 2.078执行分析在SPSS中选择“Analyze”>“General Linear Model”>“Univariate”。

1.选择因素在弹出的“Univariate”窗口中，选择要分析的有影响因素和结果变量，如下所示：Independent Variable: GroupDependent Variable: Mean2.统计在“Univariate”窗口中，选择要执行的统计分析，如下所示：Descriptive StatisticsHomogeneity of Variance TestsANOVA缺省情况下，所有三个分析选项都是选中的。

3.Descriptives在选择“Descriptives”选项后，可以查看每个组的样本数量、平均值和标准偏差。

结果如下所示：Group N Mean Std. Deviation1 4 15.00 1.7342 4 21.00 2.1603 4 19.25 2.6004 4 23.75 1.7085 4 23.20 2.0784.Homogeneity of Variance Tests在选择“Homogeneity of Variance Tests”选项后，可以查看每个组方差是否相等。

SPSS 教程 第五章 方差分析

SPSS 教程 第五章 方差分析

目录1、单因素方差分析1)准备分析数据2)启动分析过程3)设置分析变量4)设置多项式比较5)多重比较6)提交执行7)结果与分析2、多因素方差分析1)准备分析数据2)调用分析过程3)设置分析变量4)选择分析模型5)选择比较方法6)选择均值图7)选择多重比较8)保存运算值9)选择输出项10)提交执行11)结果分析方差分析是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。

由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状，造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。

方差分析的基本思想是：通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。

方差分析主要用途：①均数差别的显著性检验，②分离各有关因素并估计其对总变异的作用，③分析因素间的交互作用，④方差齐性检验。

在科学实验中常常要探讨不同实验条件或处理方法对实验结果的影响。

通常是比较不同实验条件下样本均值间的差异。

例如医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响；不同化学药剂对作物害虫的杀虫效果等，都可以使用方差分析方法去解决。

方差分析原理方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：(1) 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示，记作SS w，组内自由度df w。

(2) 实验条件，实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。

用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和表示，记作SS b，组间自由度df b。

总偏差平方和 SS t = SS b + SS w。

组内SS t、组间SS w除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MS w和MS b，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MS b/MS w≈1。

spss方差分析报告操作示范-步骤-例子

spss方差分析报告操作示范-步骤-例子

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统计分析第五章方差分析

SPSS统计分析第五章方差分析

二、方差分析中的术语
因素与处理（Factor and Treament） 水平（Level） 单元（Cell） 因素的主效应和因素间的交互效应 均值比较 协方差分析
1．因素与处理
因素(Factor)是影响因变量变化的客观条件；例如影响农作物产量的因素有气温、降雨量、日照时 间等； 处理(Treatments)是影响因变量变化的人为条件。也可以通称为因素。如研究不同肥料对不同种系 农作物产量的影响时农作物的不同种系可称为因素，所施肥料可视为不同的处理。 一般情况下Factors与Treatments在方差分析中可作相同理解。在要求进行方差分析的数据文件 中均作为分类变量出现。即它们的值只有有限个取值。即使是气温、降雨量等平常看作是连续变 量的，在方差分析中如果作为影响产量的因素进行研究，就应该将其数值用分组定义水平的方法 事先变为具有有限个取值的离散变量
4．因素的主效应和因素间的交互效应
有A、B两种药物治疗缺铁性贫血，患者12例，分为4组。实验方案是：第一组用一 般疗法；第二组在一般疗法基础上加用A药；第三组在一般疗法基础上加用B药，第 四组在一般疗法基础上A、B两药同时使用。一个月后观察红细胞增加数。要求分析 两种药物的疗效（数据下表）。
实验数据
Coefficients：为多项式指定各组均值的系数。 因素变量分为几组，输入几个系数，多出的无意 义。如果多项式中只包括第一组与第四组的均值 的系数，必须把第二个、第三个系数输入为0值。 如果只包括第一组与第二组的均值，则只需要输 入前两个系数，第三、四个系数可以不输入 。 多项式的系数需要由读者自己根据研究的需要输 入。
各组平均值
第一组 0.8 0.9 0.7 0.8
红细胞增加数（百万/m3）
第二组

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

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（ANOVA）是一种统计方法，用于比较两个或更多个因素对于某个连续型变量的影响是否显著不同。

通常，研究者需要了解不同因素对于结果值的影响，并确定是否存在交互作用。

SPSS（统计软件包for社会科学）是一款常用的统计软件，它提供了丰富的功能和工具，可用于数据分析和建模。

本文将介绍如何使用SPSS软件进行多因素方差分析。

二、数据准备在进行多因素方差分析之前，需要先进行数据准备。

假设我们有一个研究目的是了解不同教育水平和不同工作经验对个人收入的影响。

我们收集了400位参与者的数据，包括个人收入（连续型变量），教育水平（分类变量：小学、初中、高中、本科、硕士、博士）和工作经验（分类变量：1-5年、6-10年、11-15年、16年及以上）。

三、数据导入首先，将数据导入SPSS软件。

打开SPSS软件后，选择“文件”-“读取数据”-“输入数据”。

在弹出的对话框中选择数据文件，并将其导入到SPSS软件中。

四、数据探索在进行多因素方差分析之前，我们首先需要对数据进行探索，查看教育水平、工作经验和收入之间的关系。

选择“描述统计”-“交叉表”菜单，将教育水平和工作经验作为行变量，将收入作为列变量。

点击“确定”按钮后，SPSS将生成一个交叉表，显示不同教育水平和工作经验对于收入的平均值和标准差等统计信息。

五、多因素方差分析在导入数据并进行数据探索后，我们可以开始进行多因素方差分析。

选择“分析”-“一般线性模型”-“多因素”菜单。

在弹出的对话框中，将个人收入作为因变量，将教育水平和工作经验作为因子变量。

点击“因子”按钮，将教育水平和工作经验拖动到因子变量框中。

然后，点击“选项”按钮，对方差分析的设置进行调整，如是否显示交互作用。

点击“确定”按钮，SPSS将自动生成多因素方差分析的结果报告。

在报告中，我们可以看到各个因素的显著性检验结果，以及不同因素对于个人收入的影响情况。

spss方差分析操作示范-步骤-例子

spss方差分析操作示范-步骤-例子

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中的方差分析法(1)

SPSS中的方差分析法(1)

方差分析（多因素，协方差）一、方法名称单因素二、定义（方法及结果）三、用途四、实现过程1、格式数据整理2、提交显示3、分析变量处理：自变量、因变量ANOVA检验：显示表，是否齐次1 方差分析法方差分析是一种是一种假设检验，它把观测总变异的平方和自由度分解为对应不同变异来源的平方和自由度，将某种控制性因素所导致的系统性误差和其他随机性误差进行对比，从而判断各组样本之间是否存在显著性差异，以分析该因素是否对总体存在显著性影响。

2 样本数据要求方差分析法采用离差平法和对变差进行度量，从总离差平方分解出可追溯到指定来源的部分离差平方和。

方差分析要求样本满足以下条件：2.1 可比性样本数据各组均数本身必须具有可比性，这是方差分析的前提。

2.2 正态性方差分析要求样本来源于正态分布总体，偏态分布资料不适用方差分析。

对偏态分布的资源要考虑先进行对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正弦变换等变量变换方法变换为正态或接近正态后再进行方差分析。

2.3 方差齐性。

方差分析要求各组间具有相同的方差，满足方差齐性。

3 单因素分析法实验操作单因素分析用于分析单一控制变量影响下的多组样本的均值是否存在显著性差异。

单因素分析法的原理，单因素方差分析也称为一维方差分析,用于分析单个控制因素取不同水平时因变量的均值是否存在显著差异。

单因素方差分析基于各观测量来自于相互独立的正态样本和控制变量不同水平的分组之间的方差相等的假设。

单因素方差分析将所有的方差划分为可以由该因素解释的系统性偏差部分和无法由该因素解释的随机性偏差,如果系统性偏差明显超过随机性偏差,则认为该控制因素取不同水平时因变量的均值存在显著差异。

3.1 实验数据描述某农业大学对使用不同肥料的实验数据对比。

产量（千克/亩产）施肥类型864 普通钾肥875 普通钾肥891 普通钾肥873 普通钾肥883 普通钾肥859 普通钾肥921 控释肥944 控释肥986 控释肥929 控释肥973 控释肥963 控释肥962 复合肥941 复合肥985 复合肥974 复合肥977 复合肥在SPSS的变量视图中建立变量“产量”和“施肥类型”，分别表示实验田产量和实验田的施肥类型。

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

根据实验数据,进行独立样本方差分析SPSS操作步骤

根据实验数据,进行独立样本方差分析SPSS操作步骤

根据实验数据，进行独立样本方差分析SPSS操作步骤本文档将为您提供如何使用SPSS进行独立样本方差分析的操作步骤。

在进行该分析前，请确保您已经熟悉了SPSS软件的基本操作。

步骤一：导入数据1. 打开SPSS软件并创建一个新的数据文件。

2. 在数据文件中输入或导入您的实验数据。

步骤二：设置变量在进行独立样本方差分析前，需要对相关变量进行设置。

1. 在SPSS软件界面的菜单栏中选择"变量视图"。

2. 在变量视图中，为每个变量设置名称、类型和测量水平（如标称、顺序或连续）。

3. 如果需要添加其他变量，请点击"变量视图"中的空白行并输入相应信息。

步骤三：进行独立样本方差分析1. 在SPSS软件界面的菜单栏中选择"分析"，然后选择"描述和探索性统计"，再选择"描述性统计"。

2. 在"描述性统计"对话框中，选择您要进行分析的变量，并将它们添加到右边的"变量"框中。

然后点击"统计"按钮。

3. 在"描述性统计"对话框的"统计"选项卡中，勾选"均值"和"方差"复选框，然后点击"继续"。

4. 点击"确定"，SPSS将为您提供所选变量的均值和方差。

步骤四：执行独立样本方差分析1. 在SPSS软件界面的菜单栏中选择"分析"，然后选择"比较手段"，再选择"独立样本T检验"。

2. 在"独立样本T检验"对话框中，选择要进行分析的变量并将其添加到右边的"因子"框中。

3. 点击"选项"按钮，进入"独立样本T检验: 选项"对话框。

依据观察数据,进行相关样本方差分析SPSS操作步骤

依据观察数据,进行相关样本方差分析SPSS操作步骤

依据观察数据，进行相关样本方差分析
SPSS操作步骤.txt
概述
相关样本方差分析是一种统计分析方法，用于比较不同组之间的方差是否显著不同。

该操作步骤将介绍如何在SPSS软件中进行相关样本方差分析。

步骤
1. 打开SPSS软件，并导入观察数据。

2. 在菜单栏点击"分析"，然后选择"描述统计"，再选择"相关样本方差分析"。

3. 在出现的对话框中，将要分析的变量移至"因子"一栏中。

4. 点击"设置"按钮，选择所需的分析选项，如置信水平、效应大小等。

5. 点击"确定"按钮，开始分析。

6. 分析结果将显示在SPSS的输出窗口中。

注意查看方差分析表，了解不同组之间的方差是否显著不同。

7. 如需进一步分析或导出结果，可以使用SPSS提供的其他功能。

注意事项
- 在进行相关样本方差分析前，应确保数据符合相关样本方差分析的前提条件，如正态性、方差齐性等。

- 根据实际需求，选择适当的分析选项和置信水平。

- 结果解释时应谨慎，避免过度解读或误导他人。

以上就是依据观察数据进行相关样本方差分析的SPSS操作步骤。

希望对您有帮助！。

SPSS中，进行单因素方差分析

SPSS中，进行单因素方差分析

SPSS中，进⾏单因素⽅差分析⽅差分析是检验多个总体均值是否相等的统计⽅法，本质上研究的是分类型⾃变量对数值型因变量的影响。

⼀：分析-⽐较均值-单因素⽅差分析；⼆、对⽐-多项式；在此对话框是⽤于对组间平⽅和进⾏分解并确定均值的多项式⽐较；•当控制变量为定序变量时，趋势检验能够分析随着控制变量⽔平的变化，观测变量值变化的总体趋势是怎样的，是呈现线性变化趋势，还是呈⼆次、三次等多项式变化；通过趋势检验，能够帮助⼈们从另⼀个⾓度把握控制变量不同⽔平对观测变量总体作⽤的程度。

三、两两⽐较；多重⽐较检验利⽤全部观测变量值，实现对各个⽔平下观测变量总体均值的逐对⽐较，其功能是分析样本(处理)间产⽣差异的具体原因；多重⽐较检验分两种情况，⼀种是假定⽅差相同，对应“假定⽅差齐性”选框，另⼀种是假定⽅差不相同，对应“未假定⽅差齐性”选框；不同情况对应不同的⽅法，每种⽅法有其对应的检验统计量和统计量的分布，本例选择“LSD(L)”和“Tamphane’s T2(M)”。

四、⽅差同质性检验：计算 Levene 统计量以检验组⽅差是否相等。

该检验不需要进⾏总体正态性的假设。

Brown-Forsythe：计算 Brown-Forsythe 统计量以检验组均值是否相等。

当⽅差相等的假设不成⽴时，这种统计量优于 F 统计量。

Welch：计算 Welch 统计量以检验组均值是否相等。

当⽅差相等的假设不成⽴时，这种统计量优于 F 统计量。

五、输出结果；第⼀步：SPSS中⽅差齐次性检验的原假设是：各⽔平下观测变量总体的⽅差⽆显著差异。

在该表中，从显著性P值看，p>0.05，说明在显著性⽔平0.05时，不能拒绝原假设。

也就是说各组的⽅差在a=0.05⽔平上没有显著性差异，即⽅差具有齐次性。

第⼆步：F值对应的P值，由于P<0.05,则可以下结论，否定原假设H0：组间均值⽆显著性差异，即8种势⼒的智⼒的平均值有显著性差异。

第三步：⽅差齐性前提下，看LSD检验。

SPSS单因素方差分析案例

SPSS单因素方差分析案例

SPSS单因素方差分析案例
一、案例简介
本案例主要探讨不同年龄组对对不同种类游戏的不同评价。

采用
SPSS软件进行单因素方差分析，研究对象为50名参与游戏评测的受试者，其中25名为年龄段20-30，25名为年龄段30-40。

每位受试者都被分配3
种不同类型的游戏来评价，评价方式为3分制，值得1，2，3分，分别表
示很差，一般，不错。

二、SPSS分析
1.数据的输入
①打开SPSS软件，点击“文件”-“打开”，选择需要进行分析的数据；
②若原始数据是excel格式，选择“所有的excel文件”，点击“打开”；
③若原始数据是文本格式，选择“所有文本文件”，点击“打开”；
④若原始数据是spss格式，选择“spss 调查”，点击“打开”；
⑤若原始数据是SAS格式，选择“所有SAS文件”，点击“打开”。

2.数据分析
①点击“统计”菜单，在下拉菜单中选择“多元统计分析”；
②在多元统计分析对话框中，在“因变量”栏中选择需要分析的评测
结果；
③在“自变量”栏中选择“受试者的年龄”；
④点击“确定”按钮，开始进行单因素方差分析；
⑤点击“分析”按钮，在下拉菜单中选择“单因素方差分析”；
⑥点击“分析”按钮。

方差分析的SPSS过程PPT课件

方差分析的SPSS过程PPT课件
2024/10/16
均数估计
41
点击“OK”，运行结果
2024/10/16
42
➢结果输出
2024/10/16
43
有效数据例数统计
2024/10/16
44
分组统计描 述（均数、 标准差）
2024/10/16
45
方差分析表
平方 和
自由 度
均方
F值 P值
2024/10/16
46
均数估计
均数
标准误
3.16
3.26
3.82
3.28
2024/10/16
19
t检验法的不足
t 检验法适用于单样本及两样本平均数间的差异显著性检验 ⑴ 检验过程烦琐
本例中用t 检验法要进行 3次两两平均数的差异显著性检验 若有k个处理，则要作 k(k-1)/2次类似的检验
⑵无统一的试验误差，误差估计的精确性和检验的灵敏性低 ⑶推断的可靠性低，检验的 I 型错误率大
• 另一种情况是处理因素确实有作用。组间均方是 由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本 来自不同总体。那么，组间均方会远远大于组内 均方。MS组间＞＞MS组内。
• MS组间/MS组内比值构成F分布。用F值与其临界 值比较，推断各样本是否来自相同的总体。
2024/10/16
5ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
多重比较检验问题
多重比较是通过对总体均值之间的配对比较来进一步 检验到底哪些均值之间存在差异。
方此差43案224分02平 ..4例均 28/析1方 0将/1数 6和数((xQ据i i按))区组和处153理531657组4...3843两.802个方向进行17分3594组.55.5，6540属46..于20 无重2复247数44.97据.94的9 双向34

SPSS统计分析第五章方差分析

SPSS统计分析第五章方差分析

单因素方差分析的选择项
Contrasts：可以指定一种要用t检验来检验的Priori对比,即进 行均值的多项式比较选项； Post Hoc：可以指定一种多重比较检验； Option：可以指定要输出项〕
Polynomial<多项式比较>：均值的多项式比较是包括 两个或更多个均值的比较.单因素方差分析的Oneway ANOVA过程允许进行高达5次的均值多项式比 较.Linear线性、Quadratic二次、 Cubic三次、 4th 四次、 5th五次多项式
2．水平
因素的不同等级称作水平. 例如,性别因素在一般情况下只研究两个水平：男、女.化学实验或 生物实验中的"剂量"必须离散化为几个有限的水平数.如：1ml、 2ml、4ml三个水平. 应该特别注意的是在SPSS数据文件中,作为因素出现的变量不能 是字符型变量,必须是数值型变量.例如性别变量SEX,定义为数值 型,取值为0、1.换句话说,因素变量的值实际上是该变量实际值的 代码,代码必须是数值型的.可以定义值标签F、M〔或Fema1e、 ma1e〕来表明0、1两个值的实际含义,以便在打印方差分析结果 时使用.使结果更加具有可读性.
6．协方差分析
在一般进行方差分析时,要求除研究的因素外应该 保证其他条件的一致.作动物实验往往采用同一胎 动物分组给予不同的处理,研究各种处理对研究对 象的影响就是这个道理. 例如研究身高与体重的关系时要求按性别分别进 行分析.这样消除性别因素的影响.不同年龄的身 高对体重的关系也是有区别的,被测对象往往是不 同年龄的.要消除年龄的影响,应该采用协方差分 析.
2．方差分析的假设检验
假设有m个样本,如果原假设H0：样本均数都相同 μ1=μ2=μ3=········=μm=μ,m个样本有共同的方差σ2. 则m个样本来自具有共同的方差σ2和相同的均数μ的 总体. 如果经过计算结果组间均方远远大于组内均方的F＞ F0.05<f组间,f组内>,〔括号中的两个f是自由度〕则p ＜0.05,推翻原假设,说明样本来自不同的正态总体,说 明处理造成均值的差异,有统计意义.否则,F＜F0.05<f 组间,f组内>,P＞0.05承认原假设,样本来自相同总体, 处理无作用.

第七章SPSS方差分析

第七章SPSS方差分析
第七章 方差分析
1-1
方差分析概述
一、问题的提出 通过参数检验可以解决两两总体均值的比较 多个总体均值的检验如何作？(如：钻卡、金卡和银 卡客户的平均移动话费的比较）


可以多次采用两样本t检验方法实现 产生的问题：犯第一类错误的概率明显增大

例如：K个变量两两进行t检验，需要作N=k! ÷(2! ×(k-2)!)次， 如果为0.05，那么每次比较不犯第一类错误的概率为0.95。N 次检验均不犯第一类错误的概率为0.95N，而犯第一类错误的 概率为1-0.95N，远远大于设定的0.05
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单因素方差分析
(四)基本操作步骤 (1)菜单选项: analyze->compare means->one-way ANOVA (2)选择一个或多个变量作为观察变量到 dependent list 框
(3)选择一个变量作为控制变量到factor框
(4) option中的statistics项:
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方差分析概述
(三)涉及的概念 (1)观察因素:作为观测的对象,称为观测变量(如：
移动话费、学生成绩等).
(2)影响因素：两类


人为可以控制的因素(如:资费、促销策略、投入学 习的时间等)，在方差分析中称为控制因素.将控制 因素的不同情况称为控制因素的不同水平. 人为很难控制的因素(如:消费习惯、个体智力差异 、抽样误差等)，在方差分析中称为随机因素.

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单因素方差分析中的先验对比
(一)目的 先凭经验确定各水平均值之间的对比系数,以正负符号分别 代表两组,然后判定这两组均值的线性组合是否存在显 著差异.如：1/3 (k1+k2+k3)=1/2 (k4+k5)
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k l ij 2
∑∑ ( x
i =1 j =1
− x ) = ∑∑ [( xij − xi ) + ( xi − x )] = ∑∑ ( xij − xi ) + ∑∑ ( xi − x )
i =1 j =1 i =1 j =1 i =1 j =1
k
l
2
k
l
2
k
l
2
分解自由度：n-1=(k-1)+(n-k) ☺注：n=kl 分解自由度： 比较组间方差与组内方差有无异同： 比较组间方差与组内方差有无异同：
离均差平方和SS
ANOVA
方差MS
P值
差异来源
自由度
P<0.05，显示三个班级 竞赛得分有显著差异
5
与其他统计过程的联系
方差分析常用于均数比较，研究控制因素（ 方差分析常用于均数比较，研究控制因素（定 控制因素 观测变量（定量）间的关系。 性）与观测变量（定量）间的关系。 检验： 与t检验：方差分析是检验多个总喂的均值间 检验 差异是否具有统计意义的一饲方法， 差异是否具有统计意义的一饲方法，比较时是 通过分解方差进行分析的。 通过分解方差进行分析的。 与回归分析：方差分析是回归分析的一饲特例， 与回归分析：方差分析是回归分析的一饲特例， 可以用回归模型来表示。 可以用回归模型来表示。
研究不同的广告形式 是否对销售销有影响？ 是否对销售销有影响？
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ANOVA
销售销
Sum of Squares 5866.083 20303.22 26169.31 df 3 140 143 Mean Square 1955.361 145.023 F 13.483 Sig. .000
Between Groups Within Groups Total
F=
如果组间方差显著大于组内方差，超过 统计量 如果组间方差显著大于组内方差，超过F统计量 的界值，则不能认为各组所代表的总喂均数相同， 的界值，则不能认为各组所代表的总喂均数相同， 只能认为三个班级的得分有显著差异。 只能认为三个班级的得分有显著差异。
4
SSA /(k − 1) MSA = SSE /(n − k ) MSE
说明广告形式不同对销售销有影响。
13
单因素方差分析的进一步分析
多喂比较检验：判断控制因素确有作用喂， 多喂比较检验：判断控制因素确有作用喂，进 一步确定控制因素不同水平对观测变量的影响 程度，即各水平下观测变量的均值两两比较。 程度，即各水平下观测变量的均值两两比较。
为何不用t检验 弃真错误 的概率喂大 为何不用 检验:弃真错误 检验 弃真错误α的概率喂大
方差分析：从分解数据差异来源入手， 方差分析：从分解数据差异来源入手，检验两 个以上总喂均数是否相等或是否具有差异的方 可用于寻找关键性的影响因素， 法。可用于寻找关键性的影响因素，分析影响 因素的不同水平及其组合是如何影响观测变量 的。 观测变量：方差分析的因变量 因变量， 观测变量：方差分析的因变量，即进行差异分 析的数值型变量。 析的数值型变量。 控制变量：方差分析中的影响因素 分组变量、 影响因素， 控制变量：方差分析中的影响因素，分组变量、 自变量。 自变量。
8
统计思想：观测变量的总方差可分解为组间方差和组 统计思想： 内方差，喂者反映控制因素的影响， 内方差，喂者反映控制因素的影响，喂者喂现随机误 如果喂者显著大于喂者， 差，如果喂者显著大于喂者，则可认为控制因素对观 测值有影响。 测值有影响。 分析步骤： 分析步骤：
明确控制因素和观测变量 剖析观测变量的离均差平方和： 剖析观测变量的离均差平方和：
t= ( xi − x j ) − ( µi − µ j ) MSE ( 1 1 + ) ni n j
Bonferroni方法：是对LSD法的校正，将α除以两两 方法：是对 法的校正， 方法 法的校正 除以两两 检验的总次数N（ ），使犯 使犯Ⅰ 检验的总次数 （ α/ N ），使犯Ⅰ饲错误的概率缩小 N分之一。 分之一。 分之一
i =1
组别i 观测值j
k
10
假设检验基本步骤
提出假设 H0：a1=a2=…=ak=0 确定显著性水平α 确定显著性水平 构造检验统计量并计算
SSA /( k − 1) MSA F= = SSE /(n − k ) MSE
统计结论与结果解释
11
SPSS单因素方差分析过程 单因素方差分析过程
操作Analyze－－ －－Compare Means－－ －－One 操作 －－ －－ Way ANOVA
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其他检验
先验对比检验： 先验对比检验：事先确定各均值的系数 (∑Ci=0)，对相似性子集进行差异比较的方法。 ，对相似性子集进行差异比较的方法。 趋势检验： 趋势检验：当控制因素的不同水平为有序水平 分析随着控制因素水平的等级变化， 时，分析随着控制因素水平的等级变化，观测 变量的变化趋势。 变量的变化趋势。 方差齐性检验： 方差齐性检验：Homogeneity of variance， ， 对多组数据的方差进行齐性检验。 对多组数据的方差进行齐性检验。
第五节 SPSS方差分析过程 方差分析过程
随机从三个班级分别抽取5名同学参喂数学竞赛， 随机从三个班级分别抽取 名同学参喂数学竞赛，得 名同学参喂数学竞赛 分如下，问这三个班级同学在“数学竞赛得分” 分如下，问这三个班级同学在“数学竞赛得分”上有 没有显著的差异？ 没有显著的差异？
1
方差分析基本概念
6
内容
单因素方差分析 多因素方差分析 协方差分析
7
一、单因素方差分析
拟研究： 拟研究：一个控制因素是否对一个观测变量有 影响。 影响。即控制因素不同水平下观测变量均值是 否有差异；多个总喂间的均值比较问题。 否有差异；多个总喂间的均值比较问题。 喂提条件： 喂提条件：
各样本彼此独立 各总喂的方差相等 观测变量各总喂应服从正态分布
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多喂比较方法
LSD：Least Significant Difference，最小显著差法， ： ，最小显著差法， 检验统计量t服从 个自由度的 分布，并未对犯Ⅰ饲 服从n-k个自由度的 分布，并未对犯Ⅰ 个自由度的t分布 检验统计量 服从 错误的概率予以限制。 检验的变形 检验的变形， 错误的概率予以限制。是t检验的变形，只是在变异和 自由度的计算上利用了整个样本信息。 自由度的计算上利用了整个样本信息。
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多喂比较方法的选择策略
尊喂相关研究领域的统计惯例。 尊喂相关研究领域的统计惯例。 如果存在明确的对照组， 如果存在明确的对照组，要进行的是验证性研 即计划好的某两个或几个组间（和对照组） 究，即计划好的某两个或几个组间（和对照组） 的比较，宜用Bonferroni（LSD）法 的比较，宜用 （ ） 若需要进行的是多个均数间的两两比较（ 若需要进行的是多个均数间的两两比较（探索 性研究），且各组个案数相等，适宜用Tukey ），且各组个案数相等 性研究），且各组个案数相等，适宜用 也很常用。 法；SNK也很常用。 也很常用 其它情况宜用Scheffe法。 其它情况宜用 法
其不同饲别，称为控制变量的不同水平。 水平 其不同饲别，称为控制变量的不同水平。
2
如何分解数据差异？ 如何分解数据差异？
实习一的思考题： 实习一的思考题： 分组 甲 乙 合计 N 20 30 50 Mean 78 72 ？ SD 8 10 ？
3
方差分析的思路
分解离均差平方和： 分解离均差平方和：方差分析
研究内容与喂提条件
拟研究： 拟研究：两个及以上控制因素对观测变量的影 包括各因素的独立作用和交互作用。 响，包括各因素的独立作用和交互作用。是实 验设计的常用分析方法， 验设计的常用分析方法，常用于寻找最佳的实 验因素组合。 验因素组合。 喂提条件： 单因素方差分析， 喂提条件：同单因素方差分析，要求每一单元 格的样本数据符合独立性、正态性及方差齐性。 格的样本数据符合独立性、正态性及方差齐性。 但对正态性和方差齐性的要求不严格。 但对正态性和方差齐性的要求不严格。只要无 极端值，喂提条件稍有偏离是可以耐受的。 极端值，喂提条件稍有偏离是可以耐受的。
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Sidak法：依据Sidak不等式调整各组均值， 法 依据 不等式调整各组均值， 不等式调整各组均值 对均值进行配对t检验 检验。 对均值进行配对 检验。CER＝1-（1-α）1/N ＝ （ ） Dunnett：指定对照组，其他组均与对照组比 ：指定对照组， 较的两两比较法。 较的两两比较法。可选择双尾或单尾检验
单元格无喂复数据时，不要求正态性及方差齐性。 单元格无喂复数据时，不要求正态性及方差齐性。
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双因子方差分析的数据结构
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利用下表资饲分析研究不同地区和不同时间对农民家庭人均 纯收入（ 纯收入（元）的影响
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分析步骤
确定观测变量和若干个控制变量 剖析观测变量的离均差平方和SST 剖析观测变量的离均差平方和
方差分析表ANOVA 方差分析表
F值 组间 组内
SCORE Sum of Squares Between Groups Within Groups Total 40.000 8.000 48.000 df 2 12 14 Mean Square 20.000 .667 F 30.000 Sig. .000
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SPSS单因素方差分析的其他选项 单因素方差分析的其他选项
Options选项：方差齐性检验；输出其他相关 选项：方差齐性检验； 选项 统计量； 统计量；对缺失值的处理 Post Hoc选项：多喂比较检验，提供了 饲 选项： 选项 多喂比较检验，提供了18饲 方法。 方法。 Contrasts选项：先验对比检验和趋势检验。 选项： 选项 先验对比检验和趋势检验。
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Tukey法：q检验，计算统计量 ，服从（k,n-k）个 法 检验， 检验 计算统计量q，服从（ ） 自由度的q分布 适用于各水平样本量相等的情形， 分布。 自由度的 分布。适用于各水平样本量相等的情形， 对犯Ⅰ饲错误的最大试验误差率予以了控制。 对犯Ⅰ饲错误的最大试验误差率予以了控制。检验功 效高于BON、SIDAK、 Scheffe方法。 方法。 效高于 、 、 方法 Scheffe方法：采用 统计量，服从（k-1,n-k）个自 方法： 统计量， 方法 采用S统计量 服从（ ） 由度的S分布 当各水平个案数不相等， 分布。 由度的 分布。当各水平个案数不相等，或者想进行 复杂的比较时用此法，结果与方差分析相容。 复杂的比较时用此法，结果与方差分析相容。但它相 对比较保守。 对比较保守。 SNK：划分相似子集，适用于各水平样本量相等的情 ：划分相似子集， 是运用最广泛的一饲两两比较方法。 形。是运用最广泛的一饲两两比较方法。它采用 Student Range 分布进行所有各组均值间的配对比 该方法保证在H 真正成立时总的α水准等于实际 较。该方法保证在 0真正成立时总的 水准等于实际 设定值，即控制了完全无效假设下的试验误差率。 设定值，即控制了完全无效假设下的试验误差率。