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【免费下载】SPSS统计分析教程-多因素方差分析

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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 方差分析(多因素方差分析)实验报告

spss 方差分析(多因素方差分析)实验报告

大学经济管理学院学生实验报告实验课程名称：统计软件及应用专业工商管理班级学号姓名成绩实验地点实验性质：演示性 验证性综合性设计性实验项目名称方差分析（多因素方差分析）指导教师一、实验目的掌握利用SPSS 进行单因素方差分析、多因素方差分析的基本方法，并能够解释软件运行结果。

二、实验内容及步骤(包括实验案例及基本操作步骤)实验案例：为研究某商品在不同地区和不同日期的销售差异性，调查收集了以下日平均销售量数据。

销售量日期周一至周三周四至周五周末地区一5000 6000 4000 6000 8000 3000 4000 7000 5000地区二700080008000500050006000500060004000地区三300020004000600060005000800090006000（1）选择恰当的数据组织方式建立关于上述数据的SPSS数据文件。

在SPSS输入数据。

（2）利用多因素方差分析法，分析不同地区和不同日期对该商品的销售是否产生了显著影响。

1. 选择菜单Analyze，General Linear Model，Univariate;2. 指定观测变量销售额到Dependant Variable框中；3. 指定固定效应的控制变量到Fixed Factors框中，4. OK，得到分析结果。

（3）地区和日期是否对该商品的销售产生了交互影响？若没有显著的交互影响，则试建立非饱和模型进行分析，并与饱和模型进行对比。

三、实验结论(包括SPSS输出结果及分析解释)SPSS输出的多因素方差分析的饱和模型分析：表的第一列是对观测变量总变差分解的说明；第二列是观测变量变差分解的结果；第三列是自由度；第四列是方差；第五列是F检验统计量的观测值；第六列是检验统计量的概率P-值。

F日期，，F地区，F日期*地区概率P-值分别为0.254,0.313，0.000。

如果显著性水平α为0.05，由于F日期、，F地区大于显著性水平α，所以不应拒绝原假设，不同地区和不同日期对该商品没有显著性影响。

根据实验结果,进行多元方差分析SPSS操作步骤

根据实验结果,进行多元方差分析SPSS操作步骤

根据实验结果，进行多元方差分析SPSS操作步骤多元方差分析（MANOVA）是一种统计方法，用于比较两个以上组之间在多个连续因变量上的差异。

SPSS是一款功能强大的统计分析软件，可以用于进行多元方差分析。

下面是进行多元方差分析的SPSS操作步骤：1. 打开SPSS软件，并导入实验数据。

2. 在菜单栏选择“分析”（Analyze），然后选择“一元方差分析”（General Linear Model）。

3. 在弹出的对话框中，将多个连续因变量添加到“因变量”（Dependent Variables）框中。

点击“添加”按钮，然后选择需要分析的连续因变量。

4. 将一个或多个离散自变量添加到“因子”（Factors）框中。

点击“添加”按钮，然后选择需要分析的离散自变量。

5. 点击“选项”（Options）按钮，可以进行一些附加的设置。

例如，可以选择是否计算效应大小、调整误差项或进行共同协方差矩阵的检验等。

6. 点击“确定”按钮，开始进行多元方差分析。

7. 分析结果会显示在SPSS的输出窗口中。

可以查看因变量之间的差异是否显著，以及不同组之间是否存在显著差异。

8. 为了更好地理解结果，可以进一步进行后续分析。

例如，可以进行事后比较（Post hoc tests）来确定具体哪些组之间存在显著差异。

请注意，进行多元方差分析前，需要确保数据满足一些假设条件，如正态性、方差齐性和无多重共线性等。

另外，为了减少假阳性结果，应谨慎解释显著性水平。

以上是根据实验结果进行多元方差分析SPSS操作的步骤。

希望对您有所帮助！如有需要，请随时与我联系。

SPSS操作多因素方差分析

SPSS操作多因素方差分析

SPSS操作多因素方差分析
一、多因素方差分析简介
多因素方差分析（ANOVA）是一种统计学方法，利用它可以检验两个
或多个样本的总体均值是否相同。

它的基本假设是，多个样本取自同一总
体的正态分布，样本之间的差异是根据其中一种因素的变化而产生的，而
不是随机变化。

多因素方差分析一般用于检验不同变量的数据间的差异性。

二、多因素方差分析SPSS使用步骤
1、打开并登录SPSS：在Windows桌面找到SPSS图标，双击打开，
输入用户名和密码即可进入SPSS主界面。

2、导入数据：在SPSS主界面点击【文件】，再点击【导入数据】，
从计算机中找到需要导入的数据文件，打开，确定即可将数据文件导入到SPSS中。

3、运行多因素方差分析：在SPSS主界面点击【分析】，再点击【多
因素方差分析】，它会弹出一个多因素方差分析窗口，在窗口中配置多因
素方差分析的模型，一般情况下，前三步不需要修改，点击【下一步】；
第四步，需要在【变量】框中选择要分析的变量，点击【下一步】；第五步，需要在【因子】框中添加本次分析的因子，双击所选变量，添加到
【因子】框中，确定添加无误后，点击【下一步】；第六步，设定多因素
方差分析的显著性水平，点击【完成】，结束设置。

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。

4-SPSS多因素、重复测量资料的方差分析

4-SPSS多因素、重复测量资料的方差分析

❖ 例：提取蛋白质成分的研究 中，蛋白质的提取量和温度 （高，中，低），试剂浓度 （0.1，0.2，0.3）及PH值 （6，8，12）的有关
❖ 三因素的各个水平相结合， 共形成3×3×3=27种处理组
PH值 温度
PH=6 高 中 低
PH=8 高 中 低
PH=12 高 中 低
试剂浓度 0.1 0.2 0.3
F
32.639 0.825
P
<0.01 >0.05
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SPSS统计软件操作
随机区组设计资料的方差分析
❖ 做结论 ▪ 按a =0.05水准，拒绝H0，接受H1，差异有统计学意义 ▪ 认为三种方案的处理效果不全相等，还不能认为十个 区组的总体均数不全相同。
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SPSS统计软件操作
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SPSS统计软件操作
析因设计资料的方差分析
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SPSS统计软件操作
析因设计资料的方差分析
❖ 练习1 ❖ 研究者预研究煤焦油（因素A）以及作用时间（因素B）
对细胞毒性的作用，煤焦油的含量分别为3ug/ml和75ug/ml 两个水平，作用时间分别为6小时和8小时。将统一制备的 16盒已培养好的细胞随机分为四组，分别接受A、B不同 组合情况下的四种不同处理，测得处理液吸光光度的值， 结果如下表
3.67
4.33
3.79
3.89
3.0133
5
2.56
2.45
3.78
2.9300
6
1.98
2.74

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。

多因素方差分析SPSS的具体操作步骤

多因素方差分析SPSS的具体操作步骤

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统计分析教程-多因素方差分析

SPSS统计分析教程-多因素方差分析

SPSS统计分析教程-多因素方差分析多因素方差分析是对一个变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。

SPSS 调用“Univariate”过程，检验不同水平组合之间因变量均数，由于受不同因素影响是否有差异的问题。

在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作用，以及分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。

该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差相同。

但也可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。

因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此。

因素变量是分类变量，可以是数值型也可以是长度不超过8 的字符型变量。

固定因素变量(Fixed Factor)是反应处理的因素;随机因素是随机地从总体中抽取的因素。

[例子]研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。

分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异。

表5-7 不同温度与不同湿度粘虫发育历期表相对湿度（%)温度℃ 重复 1 2 3 4 100 25 91.2 95.0 93.8 93.0 27 87.6 84.7 81.2 82.4 29 79.2 67.0 75.7 70.6 31 65.2 63.3 63.6 63.3 80 25 93.2 89.3 95.1 95.5 27 85.8 81.6 81.0 84.4 29 79.0 70.8 67.7 78.8 31 70.7 86.5 66.9 64.9 40 25 100.2 103.3 98.3 103.8 27 90.6 91.7 94.5 92.2 29 77.2 85.8 81.7 79.7 31 73.6 73.2 76.4 72.5 数据保存在“DATA5-2.SAV”文件中，变量格式如图5-1。

1）准备分析数据在数据编辑窗口中输入数据。

建立因变量历期“历期”变量，因素变量温度“A”，湿度为“B”变量，重复变量“重复”。

SPSS单因素和多因素方差分析法

SPSS单因素和多因素方差分析法
这里“rate”变量表示基金的费用比率；“fund”变 量表示基金的类型，其中，“1”表示中等规模的资 本股票基金，“2”表示小额资本股票基金，“3”表 示混合型股票基金，“4”表示专项股票基金。
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Step02：在【候选变量】列表框中选择“rate”变量 作为因变量，将其添加至【Dependent List(因变量 列表)】列表框中。
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（2）方差齐性检验
表5-7是方差齐性检验结果表。表中显示Levene 统计量等于2.086。由于概率P值0.119大于显著性水 平0.05，故认为这四种类型基金费用比率的方差是相 同的，满足方差分析的前提条件。
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（3）单因素方差分析表
表5-7为单因素方差分析表。可以看到，费用比率总的离 差平方总和为13.320；不同基金的组间离差为1.772；组内离 差为11.548；它们的方差比分别为0.591和0.321，相除得F统 计量的观测值为1.841，对应的概率P值为0.157。这里显著性 水平为0.05，由于P值大于显著性水平0.05，所以接受零假设，
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6
4．因素的主效应和因素间的交互效应
如果一个因素的效应大小在另一个因素不 同水平下明显不同，则称两因素间存在交 互作用
精选课件
7
表5-1 某公司产品销售方式所对应的销售量
序号 1 2
3
4
5
水平
销售方式
均值
方式一
77 86
81
88
83
83
方式二
95 92 78 96 89 90
方式三
71 76
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5.2 SPSS在单因素方差分析中

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多因素方差分析（ANOVA）是一种常用的统计分析方法，用于研究多个独立与自变量对因变量的影响程度。

SPSS软件是一款强大的数据分析工具，提供了多种统计方法，包括多因素方差分析。

本文将重点介绍如何，以及如何解读分析结果。

一、数据准备与导入在进行多因素方差分析之前，我们首先需要准备好要进行分析的数据，并将其导入到SPSS软件中。

SPSS软件支持各种数据格式的导入，包括Excel、CSV等。

在导入数据之后，可以使用SPSS软件的数据编辑功能进行必要的数据清洗与整理。

二、选择分析方法在SPSS软件中，多因素方差分析有两种不同的方法：多因素方差分析（逐步）和多因素方差分析（GLM）。

前者适用于符合方差齐性和正态分布要求的数据，而后者则没有这些限制。

根据实际情况选择适合的方法进行分析。

三、设置因素在进行多因素方差分析之前，需要设置自变量（因素）和因变量。

SPSS软件允许用户添加多个因素，并可以对每个因素进行设置。

例如，设置因素的水平数目、因素名称、因素标签等。

四、进行多因素方差分析设置因素之后，即可进行多因素方差分析。

在SPSS软件中，选择“分析”-“一般线性模型”-“多因素”进行分析。

进入多因素方差分析的参数设置界面后，依次选择因变量和自变量，并根据实际情况选择交互作用。

五、解读结果多因素方差分析完成后，SPSS软件会生成一系列分析结果。

这些结果包括效应大小（主效应和交互作用）、显著性检验结果（F值和P值）以及不同因素水平之间的差异（均值和置信区间）。

用户应该重点关注显著性检验结果，以判断因素是否对因变量产生显著影响。

六、结果可视化除了结果解读之外，SPSS软件还提供了数据可视化功能，可帮助用户更直观地理解分析结果。

用户可以通过绘制柱状图、折线图等图表，展示因变量在不同自变量水平之间的差异。

七、结果报告最后，用户可以根据分析结果编写一份详细的结果报告，对分析结果进行综合、客观地描述和解释。

spss操作--双因素方差分析(无重复)

spss操作--双因素方差分析(无重复)
4.306E-02
F 40.948 25.800
Sig. .000 .001
PA 0.000 0.05, 拒绝原假设，认为因素A对指标有影响 PB 0.001 0.05, 拒绝原假设，认为因素B对指标有影响
1）描述性统计结果
D es c ri p ti v e S ta t i st i cs
Dependent Variable: 含量比
PH 值 1 2 3 4 To ta l
浓度 1 2 3 To ta l 1 2 3 To ta l 1 2 3 To ta l 1 2 3 To ta l 1 2 3 To ta l
Me an 3. 50 0 2. 30 0 2. 00 0 2. 60 0 2. 60 0 2. 00 0 1. 90 0 2. 16 7 2. 00 0 1. 50 0 1. 20 0 1. 56 7 1. 40 0 .8 00 .3 00 .8 33 2. 37 5 1. 65 0 1. 35 0 1. 79 2
-1.180
-1.920
Байду номын сангаас
-.747
-1.320
-.147
结论：…..
95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound
-.153
1.020
.447
1.620
1.180
2.353
-1.020
.153
1.350E-02
1.187
.747
1.920
-1.620
-.447
-1.187 -1.350E-02
.147
1.320
-2.353
2）将“含量比”设置为变量，将“PH值”、 “浓度”设置为因素

spss多因素方差分析

spss多因素方差分析

表一给出了各水平结合下数据的正态分布检
验，通过S-W方法，得出p>0.05，接受虚无假 设，因此数据均服从正态分布。
步骤三：定义被试内因素
Analyze→General Linear Model→Repeated Measures

将因素A、B、C选入对话框，并且定义水平数目， 单击Add完成。
素的某个水平上的变异。 当然研究者也可以研究在 例如教学方法A与教学态度 B水平上， 之间存在显著的交互 A1 B1、B2之间 作用，研究者可以检验在 B1 水平上，A1、A2之间 的差异，即可称之为 B在A1 水平上的简单效应。 的差异，即可称为 A在 B1 水平上的简单效应。 以及在 A2水平上B1、 B2 之间的差异。即可称之为 B 以及在 B2水平上A1、A2之间的差异，即可称之为 在A2水平上的简单效应。 A在B2水平上的简单效应。 简单效应检验，实际上是把其中一个自变量固定 在某一个特定的水平上，考察另一个自变量对因 变量的影响。究竟将哪个自变量固定，视研究者 兴趣而定。
单击Define设置有关参数：将自变量的8个
水平结合置入“Within-Subjects Variables”列表框中
步骤四：事后多重比较设定
Repeated Measures→ Options
将A、B、C三个变 量从左侧移入右侧 Display Means For框中，选中 compare main effects,选择一种 事后比较方法。

球形检验(mauchly’s test of sphericity)
球形检验是对同一个体多次测量之间是否存
在相关性进行的检验。如果球形检验达到显 著性水平，即多次测量之间存在相关性，说 明球形假设不能满足，这时进行标准一元方 差分析就不可以，需要依据备选方差分析结 果（推荐采用Greenhouse-Geisser）

SPSS多因素方差分析

SPSS多因素方差分析

SPSS多因素方差分析一、问题对小白鼠喂以三种不同的营养素，目的是了解不同营养素增重的效果。

采用随机区组设计方法，以窝别作为划分区组的特征，以消除遗传因素对体重增长的影响。

现将同品系同体重的24只小白鼠分为8个区组，每个区组3只小白鼠。

三周后体重增量结果(克)列于下表，问小白鼠经三种不同营养素喂养后所增体重有无差别？SPSS软件版本：18.0中文版。

二、统计操作:1、建立数据文件变量视图：建立3个变量，如下图数据视图：如下图：区组号用1-8表示，营养素号用1-3表示。

数据文件见“小白鼠喂3种不同的营养素增重数量.sav”，可以直接使用。

2、统计分析菜单选择：分析-> 一般线性模型-> 单变量点击进入“单变量”对话框将“体重”选入“因变量”框，“区组”、“营养素”选入固定因子框点击右边“模型”按钮，进入“单变量：模型对话框”点击“设定”单选按钮，在“构建项”下拉菜单中选择“主效应”把左边的因子与协变量框中区组和营养素均选入右边的模型框中其余选项取默认值就行，点击“继续”按钮，回到“单变量”界面点击“两两比较”按钮，进入下面对话框将左边框中“区组”、“营养素”均选入右边框中再选择两两比较的方法，LSD、S-N-K，Duncan为常用的三种方法，点击“继续”按钮回到“单变量”主界面。

点击“选项”按钮勾选“统计描述”及“方差齐性检验”，设置显著性水平，点击“继续”按钮，回到“单变量”主界面点击下方“确定”按钮，开始分析。

3、结果解读这是一个所分析因素的取值情况列表。

变量的描述性分析这是一个典型的方差分析表，有2个因素“营养素”和“区组”，首先是所用方差分析模型的检验，F值为11.517，P小于0.05，因此所用的模型有统计学意义，即认为至少有一个因素对体重增长有显著影响，可以用它来判断模型中系数有无统计学意义；第二行是截距，它在我们的分析中没有实际意义，忽略即可；第三行是变量是区组，P<0.001，可见有统计学意义（即认为区组对体重增长有显著影响），不过通常我们关心的也不是他；第四行是我们真正要分析的营养素，非常遗憾，它的P值为0.084，没有统计学意义（即认为营养素对体重增长没有显著影响）。

SPSS单因素和多因素方差分析法

SPSS单因素和多因素方差分析法

SPSS单因素和多因素方差分析法SPSS是一种广泛应用于社会科学研究中的数据分析软件。

它提供了一系列功能强大的统计工具，用于分析各种数据。

在SPSS中，单因素和多因素方差分析法是常用的统计方法之一，用于比较两个或多个组之间的差异。

单因素方差分析法又称单变量方差分析，用于比较一个自变量（也称为因子或组别）对于一个因变量（也称为依变量或观察变量）的影响。

它适用于多个组之间存在一个自变量的情况。

例如，假设我们想要比较三种不同讲义对学生阅读理解成绩的影响，我们可以将讲义视为自变量，阅读理解成绩视为因变量。

通过单因素方差分析，我们可以确定这三个组之间是否存在显著差异。

多因素方差分析法又称多变量方差分析，用于比较两个或多个自变量对于一个因变量的影响。

它适用于多个组之间存在多个自变量的情况。

例如，假设我们想要比较四种不同肥料对植物生长的影响，我们可以将肥料的种类和施肥时间视为两个自变量，植物生长情况视为因变量。

通过多因素方差分析，我们可以确定这四个组之间是否存在显著差异，并确定哪个自变量或哪些自变量对于植物生长有较大的影响。

在SPSS中进行单因素和多因素方差分析的步骤大致相似。

首先，我们需要将数据输入到SPSS中。

然后，我们需要选择适当的分析方法。

对于单因素方差分析，我们选择“统计”菜单下的“方差分析”选项。

对于多因素方差分析，我们选择“统计”菜单下的“一般线性模型”选项。

接下来，我们需要选择自变量和因变量，并指定相应的因子水平或组别。

最后，我们需要运行分析并查看结果。

分析结果包括多个方面的信息。

首先，我们可以看到各组之间的均值差异以及是否显著。

通过协方差差异分析表，我们可以判断方差分析的显著水平。

如果方差分析的显著水平小于0.05，则说明至少有一组之间存在显著差异。

此外，还可以查看效应大小，以确定自变量对因变量的影响程度。

最后，通过多重比较（如Tukey's HSD），我们可以确定哪些组之间存在显著差异。

SPSS-多因素方差分析

SPSS-多因素方差分析
35
• Method：默认Enter。也可用变量筛选方 法的选择。
• Categorical对话框：用于分类变量的资 料,选入X_RAY、GRADE、STAGE。
• Save对话框：存入新变量。 • Options对话框：
选Statistics and Plots：
Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit CI for exp 95%
36
3．主要结果：★全回归模型：
• ①模型的检验：
– Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square dfSig. Step 1 Step 22.126 5.000
Block 22.126 5.000 Model 22.126 5.000
χ 2 = 2 2 . 1 2 6 ， P < 0 . 0 0 1 , 模 型 有 统 计 学 意 义 。
1416
1326
1367
a2-a1Βιβλιοθήκη 2098平均
1317
1376 1346 59
b2-b1
2
80 41
步骤
①选择Analyze→General Linear Model→Univariate，激活Univariate 对话框。
②在Univariate对话框中，把变量“c3值”放入Dependent Variable， 变量“保存时间”和“保存温度”放入Fixed Factor(s)栏。单击 Plots…按钮，激活Profile Plots对话框。
基本思想：是将线性回归分析与方差分 析结合起来的一种统计分析方法。
观察协变量X对反应变量Y的影响是否存在线 性关系。可建立应变量Y随协变量X变化的线性 回归关系，利用这种回归关系，固定X值，得到 Y的修正均数，然后再比较修正均数间差异。

多因素混合设计的方差分析在SPSS中的实现SPSS在《心理与教育统计学》教学中的具体应用

多因素混合设计的方差分析在SPSS中的实现SPSS在《心理与教育统计学》教学中的具体应用

实验讨论
实验结果表明，SPSS在《心理与教育统计学》教学中的应用效果显著。通过 多因素混合设计的方差分析，学生可以全面了解各因素及其交互作用对因变量的 影响，为进一步的数据分析和研究提供依据。相比其他统计软件或手算方法， SPSS具有更为便捷、高效的优点，更适合实际研究的需求。
此外，实验结果也验证了多因素混合设计的方差分析在心理学与教育学研究 中的重要性和适用范围。通过深入探讨实验结果，可以解释各因素对因变量的影 响机制和适用条件，从而为相关领域的研究提供有益的启示。与其他统计方法相 比，多因素混合设计的方差分析能够更全面地考察各因素及其交互作用的影响， 因此具有较广泛的适用范围。
（3）进一步考察因素之间的交互作用，根据方差分析表中的交互作用项进 行判断。
实验结果
通过SPSS在《心理与教育统计学》教学中的运用，学生可以轻松地进行多因 素混合设计的方差分析。相比传统的手算或者较复杂的统计软件，SPSS具有易学 易用、功能丰富、结果准确等优点。具体实验结果展示了SPSS在多因素混合设计 的方差分析中的效果和优越性，不仅提高了学生的数据分析效率，而且有助于学 生对统计方法的深入理解和实际应用。
多因素混合设计的方差分析在SPSS 中的实现——SPSS在《心理与教育
统计学》教学中的具体应用
01 引言
03 实验步骤 05 实验讨论
目录
02 理论基础 04 实验结果 06 结论
引言
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应 用于社会科学领域的统计分析软件，它提供了丰富的数据管理和分析功能，适用 于各种数据结构和研究设计。在《心理与教育统计学》教学中，SPSS的运用有助 于学生更好地理解和掌握统计方法，提高数据分析的准确性和效率。本次演示将 以SPSS为工具，介绍多因素混合设计的方差分析在《心理与教育统计学》教学中 的具体应用。

SPSS第6单元多因素方差分析

SPSS第6单元多因素方差分析

SPSS应用
SPSS应用
SPSS应用
以上F统计量服从F分布。SPSS将自动计算 F值，并根据F分布表给出相应的相伴概率值。
SPSS应用
SPSS应用
6.2 SPSS中实现过程

表6-1
研究问题
三组不同性别学生的数学成绩
人 名 hxh yaju yu shizg hah s watet jess wish 2_new1 2_new2 2_new3 2_new4 2_new5 2_new6 2_new7 2_new8 2_new9 数 学 99.00 88.00 99.00 89.00 94.00 90.00 79.00 56.00 89.00 99.00 70.00 89.00 55.00 50.00 67.00 67.00 56.00 56.00 组 别 0 0 0 0 0 0 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 性 别 male female male male female male male female male male female male female male female male female male
SPSS应用
图5-11 “Univariate：Model”对话框
SPSS应用
图5-12 “Univariate：Profile Plots”对话框
SPSS应用
图5-13 “Univariate：Contrasts”对话框
SPSS应用
5.3.3 结果和讨论
（1）SPSS输出结果文件中的第一部分如 下两表所示。
SPSS应用
Байду номын сангаас
第一因素的主效应：在平衡第二因素各水平之间效应的前提 下，因变量在第一因素各水平上的均值是否存在显著差异。

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
龚江;石培春;李春燕
【期刊名称】《农业网络信息》
【年(卷),期】2012(000)004
【摘要】以两因素完全随机有重复的试验为例,阐述用SPSS软进行方差分析的详细过程,包括数据的输入、变异来源的分析,方差分析结果,以及显著性检验,最后还对方差分析注意事项进行分析,为科技工作者使用SPSS软进方差分析提供参考。

【总页数】3页(P31-33)
【作者】龚江;石培春;李春燕
【作者单位】石河子大学农学院,新疆石河子832003;石河子大学农学院,新疆石河子832003;石河子大学农学院,新疆石河子832003
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.使用SPSS软件进行非参数检验 [J], 崔红芳
2.基于SPSS软件多因素方差分析在化学实验中的应用 [J], 李瑞歌;张梦娇;吴璐璐;吕东灿;史力军;安万凯;赵仲麟;袁超
3.使用SPSS软件进行化学试卷的信度分析 [J], 刘阳阳
4.使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法 [J], 陈治
5.使用SAS软件进行多因素析因试验设计——SAS/QC(
6.12)软件中factex过程的使用 [J], 李钦民;陈智民
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拉菜单中点击“General Linear 项，在右拉 式菜单中点击
“Univariate”项，系统打开单因变量多因素方差分析设置窗口如图 5-7。
图 5-7 多因素方差分析窗口 3）设置分析变量 设置因变量：
在左边变量列表中选“历期”，用
向右拉按钮选入到“Dependent
Variable：”框中。
对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料电试力卷保相护互装作置用调与试相技互术关，系电，力根保通据护过生高管产中线工资敷艺料设高试技中卷术资配，料置不试技仅卷术可要是以求指解，机决对组吊电在顶气进层设行配备继置进电不行保规空护范载高与中带资负料荷试下卷高总问中体题资配，料置而试时且卷，可调需保控要障试在各验最类；大管对限路设度习备内题进来到行确位调保。整机在使组管其高路在中敷正资设常料过工试程况卷中下安，与全要过，加度并强工且看作尽护下可关都能于可地管以缩路正小高常故中工障资作高料；中试对资卷于料连继试接电卷管保破口护坏处进范理行围高整，中核或资对者料定对试值某卷，些弯审异扁核常度与高固校中定对资盒图料位纸试置，.卷编保工写护况复层进杂防行设腐自备跨动与接处装地理置线，高弯尤中曲其资半要料径避试标免卷高错调等误试，高方要中案求资，技料编术试5写交卷、重底保电要。护气设管装设备线置备4高敷动调、中设作试电资技，高气料术并中课3试中且资件、卷包拒料中管试含绝试调路验线动卷试敷方槽作技设案、，术技以管来术及架避系等免统多不启项必动方要方式高案，中；为资对解料整决试套高卷启中突动语然过文停程电机中气。高课因中件此资中，料管电试壁力卷薄高电、中气接资设口料备不试进严卷行等保调问护试题装工，置作合调并理试且利技进用术行管，过线要关敷求运设电行技力高术保中。护资线装料缆置试敷做卷设到技原准术则确指：灵导在活。分。对线对于盒于调处差试，动过当保程不护中同装高电置中压高资回中料路资试交料卷叉试技时卷术，调问应试题采技，用术作金是为属指调隔发试板电人进机员行一，隔变需开压要处器在理组事；在前同发掌一生握线内图槽部纸内故资，障料强时、电，设回需备路要制须进造同行厂时外家切部出断电具习源高题高中电中资源资料，料试线试卷缆卷试敷切验设除报完从告毕而与，采相要用关进高技行中术检资资查料料和试，检卷并测主且处要了理保解。护现装场置设。备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。
中，指定分析模型类型。 ① Full Factorial 选项 此项为系统默认的模型类型。该项选择建立全模
型。全模型包括所有因素变量的主效 应和所有的交互效应。例如有三个因素变 量，全模型包括三个因素变量的主效应、两两的交 互效应和三个因素的交互效 应。选择该项后无需进行进一步的操作，即可单击“Continue” 按钮返回主对 话框。此项是系统缺省项。
对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料电试力卷保相护互装作置用调与试相技互术关，系电，力根保通据护过生高管产中线工资敷艺料设高试技中卷术资配，料置不试技仅卷术可要是以求指解，机决对组吊电在顶气进层设行配备继置进电不行保规空护范载高与中带资负料荷试下卷高总问中体题资配，料置而试时且卷，可调需保控要障试在各验最类；大管对限路设度习备内题进来到行确位调保。整机在使组管其高路在中敷正资设常料过工试程况卷中下安，与全要过，加度并强工且看作尽护下可关都能于可地管以缩路正小高常故中工障资作高料；中试对资卷于料连继试接电卷管保破口护坏处进范理行围高整，中核或资对者料定对试值某卷，些弯审异扁核常度与高固校中定对资盒图料位纸试置，.卷编保工写护况复层进杂防行设腐自备跨动与接处装地理置线，高弯尤中曲其资半要料径避试标免卷高错调等误试，高方要中案求资，技料编术试5写交卷、重底保电要。护气设管装设备线置备4高敷动调、中设作试电资技，高气料术并中课3试中且资件、卷包拒料中管试含绝试调路验线动卷试敷方槽作技设案、，术技以管来术及架避系等免统多不启项必动方要方式高案，中；为资对解料整决试套高卷启中突动语然过文停程电机中气。高课因中件此资中，料管电试壁力卷薄高电、中气接资设口料备不试进严卷行等保调问护试题装工，置作合调并理试且利技进用术行管，过线要关敷求运设电行技力高术保中。护资线装料缆置试敷做卷设到技原准术则确指：灵导在活。分。对线对于盒于调处差试，动过当保程不护中同装高电置中压高资回中料路资试交料卷叉试技时卷术，调问应试题采技，用术作金是为属指调隔发试板电人进机员行一，隔变需开压要处器在理组事；在前同发掌一生握线内图槽部纸内故资，障料强时、电，设回需备路要制须进造同行厂时外家切部出断电具习源高题高中电中资源资料，料试线试卷缆卷试敷切验设除报完从告毕而与，采相要用关进高技行中术检资资查料料和试，检卷并测主且处要了理保解。护现装场置设。备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。
变量格式如图 5-1。
1）准备分析数据 在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量历期“历期”
变量，因素变量温度“A”，湿 度为“B”变量，重复变量“重复”。然后输入对
应的数值，如图 5-6 所示。或者打开已存 在的数据文件“DATA5-2.SAV”。
图 5-6 数据输入格式 2）启动分析过程 点击主菜单“Analyze”项，在下
SPSS 统计分析教程-多因素方差分析 多因素方差分析是对一个变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的 方差分 析。SPSS 调用“Univariate”过程，检验不同水平组合之间因变量均 数，由于受不同因素 影响是否有差异的问题。在这个过程中可以分析每一个因 素的作用，也可以分析因素之间的 交互作用，以及分析协方差，以及各因素变 量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量 是从多元正态总体随机采样得 来，且总体中各单元的方差相同。但也可以通过方差齐次性检 验选择均值比较 结果。因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此。因 素变量 是分类变量，可以是数值型也可以是长度不超过 8 的字符型变量。固定因素变 量 (Fixed Factor)是反应处理的因素;随机因素是随机地从总体中抽取的因素。
② Custom 选项 建立自定义的分析模型。选择了“Custom”后，原被屏蔽 的“Factors & Covariates”、 “Model”和“Build Term(s)”栏被激活。在 “Factors & Covariates”框中自动列出可以 作为因素变量的变量名，其变量 名后面的括号中标有字母“F”；和可以作为协变量的变量 名，其变量名后面的 括号中标有字母“C”。这些变量都是由用户在主对话框中定义过的。
设置因素变量：
在左边变量列表中选“a”和“b”变量，用 向右拉按钮移到 “Fixed
Factor(s):”框中。可以选择多个因素变量。由于内存容量的限制，选择的因
素水 平组合数(单元数)应该尽量少。
设置随机因素变量：
在左边变量列表中选“重复”变量，用向右拉按钮移到“到
Random
Factor(s)”框中。可以选择多个随机变量。
④ 建立模型中的交互项 要求在分析模型中包括哪些变量的交互效应，可 以通过如下的操作建立交互项。
例如，因素变量有“a(F)”和“b(F)”，建立它们之间的相互效应。 连续在“Factors &”框的变量表中单击“a(F)”和“b(F)”变量使其 选中。 单击“Build Term(s)”栏内下拉按钮，选中交互效应“Interaction” 项。 单击“Build Term(s)”栏内的右拉按钮，“a*b”交互效应就出现在 “Model”框 中，模型增加了一个交互效应项：a*b ⑤ Sum of squares 栏分 解平方和的选择项 Type I 项，分层处理平方和。仅对模型主效应之前的每 项进行调整。一般适用于： 平衡的 AN0VA 模型，在这个模型中一阶交互 效应前指定主效应，二阶交 互效应前指定一阶交互效应，依次类推；多项 式回归模型。嵌套模型是指第一 效应嵌套在第二 效应里，第二效应嵌套在第三效应里，嵌套的形式可使用语句 指定。
82.4 29 79.2 67.0 75.7 70.6 31 65.2 63.3 63.6 63.3 80 25 93.2 89.3
95.1 95.5 27 85.8 81.6 81.0 84.4 29 79.0 70.8 67.7 78.8 31 70.7 86.5
66.9 64.9 40 25 100.2 103.3 98.3 103.8 27 90.6 91.7 94.5 92.2 29 77.2 85.8 81.7 79.7 31 73.6 73.2 76.4 72.5 数据保存在“DATA5-2.SAV”文件中，
[例子]
研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表 5-7。
分析不同温度 和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异。
表 5-7 不同温度与不同湿度粘虫发育历期表 相对湿度（%)
温度℃ 重 复 1 2 3 4 100 25 91.2 95.0 93.8 93.0 27 87.6 84.7 81.2
根据表中列出的变量名建立模型，其方法如下： 在“Build Term(s)”栏右面的有一向下箭头按钮（下拉按钮），单击该按 钮可以展开一小 菜单，在下拉菜单中用鼠标单击某一项，下拉菜单收回，选中 的交互类型占据矩形框。有如 下几项选择： Interaction 选中此项可以指定任意的交互效应； Main effects 选中此项可以指定主效应； 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。 ③ 建立分析模型中的主效应： 在“Build Term(s)”栏用下拉按钮选中主效应“Main effects”。 在变量列表栏用鼠标键单击某一个单个的因素变量名，该变量名背景将改 变颜色(一般 变为蓝色)，单击“Build Term(s)”栏中的右拉箭头按钮，该变 量出现在“Model”框中。 一个变量名占一行称为主效应项。欲在模型中包括几个主效应项，就进行 几次如上的操作。 也可以在标有“F”变量名中标记多个变量同时送到“Model”框中。 本例将“a”和“b”变量作为主效应，按上面的方法选送到“Model”框中。