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SPSS第九讲 多因素方差分析课件

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spss第九章方差分析PPT课件

spss第九章方差分析PPT课件
19
多重比较方法
LSD法：实际上就是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，因此仍 然存在放大一类错误的问题
Scheffe法：当各水平个案数不相等，或者想进 行复杂的比较时，用此法较为稳妥。但它相对比 较保守
S-N-K法：是运用最广泛的一种两两比较方法。 它采用Student Range 分布进行所有各组均值 间的配对比较。该方法保证在H0真正成立时总 的α 水准等于实际设定值，即控制了一类错误。
2
二，分析目的
方差分析是从数据间的差异入手，分析哪些因素 是影响数据差异的众多因素中的主要因素.
例如： 影响某农作物亩产量的因素(品种、施肥量、气候
等) 影响推销某种商品的推销额(不同的推销策略、价
格、包装方式、推销人员的形象等)
3
三，涉及的概念 (1)观察因素: 观测变量 (2)影响因素：
上述统计量一般十分相近 Pillai最保守，也较稳健，常用
50
应用举例
不同类型地区的居民收入和教育差异分析 பைடு நூலகம்多元单因素方差分析 •总体有差异，单个无差异 •通过Options进行直观比较
51
52
53
54
2020/1/11
55
43
SPSS调用程序： Analyze - General Linear Model -
Univariate
44
Part Seven 3 协方差分析
(1)目的:将无法或很难控制的因素作为协 变量,在排除协变量影响的条件下更精确 地分析控制变量对观察变量的影响.
45
(2)基本思路:
Sum of Squares
df

《多因素方差分析》课件

《多因素方差分析》课件
SPSS（04） ——多因素方差分析
季聪华 2012.10.23
《多因素方差分析》
《中华医学杂志》对来稿统计学处理的有关要求
《多因素方差分析》
多因素方差分析
随机区组设计的方差分析 拉丁方设计的方差分析 交叉设计的方差分析 析因设计的方差分析 正交设计的方差分析 重复测量资料的方差分析 协方差分析
• 第五步：点击模型。在单变量：模型对话框 中，选定“设定”后，将“瘤株”、“区 组”、“药物”移入右模型框。
《多因素方差分析》
第六步：设置两两比较。将“药物”选入两两 比较检验。勾上LSD、S-N-K、Dunnett。
《多因素方差分析》
• 第七步：设置选项。勾上“描述统计”。
《多因素方差分析》
《多因素方差分析》
• 第四步：在单变量对话框中，因变量列表处移入 “收缩压”，固定因子处移入“患者编号”、 “阶段”、“药物”。
《多因素方差分析》
• 第五步：点击模型。在单变量：模型对话框中， 选定“设定”后，将“患者编号”、“阶段”、 “药物”移入右模型框。
《多因素选入两两 比较检验。勾上LSD、S-N-K、Dunnett。
第八步：完成，解读结果 结果解读1
《多因素方差分析》
• 结果解读2
组间F=195.958， p=0.000； 区组间F=3.031， p=0.023。
《多因素方差分析》
• 结果解读3：组间两两比较
《多因素方差分析》
• 结果解读4：S-N-K
《多因素方差分析》
【例2】研究三菱羲术的抑癌作用，将致癌后的小白鼠40只分成 10 个区组，每个区组的 4 只小白鼠的条件相似，I组不加任何处理， II、III、IV组分别注射三棱羲术液0.5ml 、1.0 ml、1.5 ml，一定 时间后解剖小白鼠称其肿瘤重量，结果如表 ，试分析不同剂量的 三棱获术液抑癌作用是否不同?

多因素方差分析 ppt课件

多因素方差分析 ppt课件
Between-Subjeห้องสมุดไป่ตู้ts Factors Value Label 用 不用 用 不用 N 利 血平 MWC 1.00 2.00 1.00 2.00 12 12 12 12
a
Intercept A B A* B Error Total Corrected Total
5695952.667 1040000.667 87604.167 85681.500 136387.000 7045626.000 1349673.333
ppt课件 2
复 习
2.某军区总医院欲研究A、B、C三种减肥药物对家
兔体重的影响，将36只家兔随机分为三组，均喂 以高脂饮食，其中三个试验组，分别给予不同的 减肥药物，一定时间后测定家兔体重,问四组家兔 体重是否相同？（减肥.sav）(因素，输入）
ppt课件 3
为探索丹参对肢体缺血再灌注损伤的影响，将30只纯种
ppt课件
17
析因设计的方差分析
流行病学与卫生统计学教研室 ppt课件
18
18
析 因 设 计 析因实验设计是将每个因素的所有水平都互相组合， 的 交叉分组进行实验，可寻找最佳组合。 方 差 分 析
ppt课件
19
析 因 设 计 的 方 差 分 析

2×2析因例题
利血平可以使小鼠脑中去甲肾上腺素（NE） 等递质下降，现考察某种新药 MWC 是否具 有对抗利血平使递质下降的作用，将24只小 鼠随机等分为四组，并给予不同处理后，测 定脑中NE的含量。

ppt课件
29
重复测量资料的方差分析

分析实例（重复测量资料） 为评价某试验药物与对照药物对慢性乙肝患者谷丙

转氨酶（ ALT ）影响，根据统一标准收治 20 名患者

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

双因素及多因素SPSS方差分析.ppt

双因素及多因素SPSS方差分析.ppt

0 0 0 0 0 0 0
3 6d 7 4 g i l 7 1 3 2
. 4 t
t .1 d
4 6 1 2 2 6 4 8 h 8 4
e
m SS u C 6 . 0 I3 . T 0 . D 6 . 0 L . T 0 . 6 T . T 3 . L 0 E T 0 C 6 a R 1 4 2 8 3 2 3 7
方差分析表
a. R Squared = .446 (Adjusted R Squared = .402)
NAU 李刚华
SPSS 协方差分析实例输出2 应用
参数估测值的输出结果表
P a r am e t e r E st i m a t e s Dependent Variable: 肺活量 95% Confidence Interval Parameter B Std. Error t Sig. Lower Bound Upper Bound Intercept 7.977 .886 8.998 .000 6.151 9.803 AGE -8.70E-02 .020 -4.447 .000 -.127 -4.670E-02 [TIME=1] .300 .303 .993 .330 -.323 .924 a [TIME=2] 0 . . . . . a. This parameter is set to zero because it is redundant.
NAU 李刚华
SPSS 多维交互效应方差分析实例输出1 应用
方差分析结果 因素变量表
w
j e
e D
e p a
e
c
n e e
rM l g t
p I e 0 0 0 0 0 0 0 0 e o Sr a eF r1 e 0 G 9 I5 7 G 2 G 7 G 4 o a r S q

《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。

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

SPSS的方差分析PPT课件


SST SSA SSE
(xij x)2
i1 j1
组间偏差平方和
k
SSA ni (xi x)2 i 1
自由度=k-1
组内偏差平方和
k ni
SSE
(xij xi )2
i1 j1
自由度=n-k
组间均方和组内均方： MSA SSA , k 1
MSE SSE nk
量的不同水平。
3
单因素方差分析
4
单因素方差分析的基本思想
研究一个控制变量的不同水平是否对观测 变量产生了显著影响。由于仅研究单个因 素对观测变量的影响，因此称为单因素方 差分析。
明确观测变量和控制变量 剖析观测变量的方差 比较观测变量总离差平方和和各部分的比例
5
有关公式
总偏差平方和
k ni
不同品牌的彩电在5个地区的销售量数据
地区因素
地区1 地区2 地区3 地区4
365
350
343
340
345
368
363
330
358
323
353
343
288
280
298
260
地区5 323 333 308 298
13
2020/1/11
14
数据结构
15
分析步骤
(提出假设)
提出假设
对行因素提出的假设为
16
分析步骤
(构造检验的统计量)
计算平方和(SS)
总误差平方和
行因素误差平方和
k r
SST
xij x 2
i1 j1
kr
SSR xi. x 2 i1 j 1

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多因素重复测量资料的方差分析

❖
2020/2/28
Page3
SPSS统计软件操作
随机区组设计资料的方差分析
❖ 例8-2 ❖ 为探索丹参对肢体缺血再灌注损伤的影响，将30只纯种新
西兰实验用大白兔，按窝别相同、体重相近划分为10个区 组。每个区组3只大白兔随机采用A、B、C三种处理方案， 即在松止血带前分别给予丹参2ml/kg、丹参1ml/kg、生理 盐水2ml/kg，在松止血带前及松后1小时分别测定血中白 蛋白含量(g/L)，算出白蛋白减少量如下表所示，问A、B 两方案分别与C方案的处理效果是否不同？
2020/2/28
Page11
SPSS统计软件操作
随机区组设计资料的方差分析
❖ 练习4 ❖ 为了研究克拉霉素的抑菌效果，某实验室对28个短小芽孢
杆菌平板依据菌株的来源不同分成了7个区组，每组4个平 板用随机的方式分配给标准药物高剂量组（SH）、标准 药物低剂量组（SL），以及克拉霉素高剂量组（TH）、 克拉霉素低剂量组（TL）。给予不同的处理后，观察抑菌 圈的直径。数据见“kelameisu.sav”。 ❖ 试对该资料进行分析。
3.67
4.33
3.7167
4
1.86
3.29
3.89
3.0133
5
2.56
2.45
3.78
2.9300
6
1.982.74源自4.623.1133
7
2.37
3.15
4.71
3.4100
8
2.88
3.44
3.56
3.2933
9
3.05
2.61
3.77
3.1433
10
3.42
2.86
4.23
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学习交流PPT
38
步骤1：点击“univariate”，弹出对话框
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步骤2：选择因变量（只能选一个）和自变量
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40
步骤3：选择年龄作为斜变量
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41
步骤4：点击“Model”，弹出对话框
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42
步骤5：选择Custom和Interaction
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步骤1：点击“univariate”，弹出对话框
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步骤2：选择因变量（只能选一个）和自变量
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步骤3：点击“Model”，弹出对话框
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步骤4：在Model中选择Custom，在Build Term中 选择Interaction
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3
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4
只考虑主效应
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5
实例1
之前的分析发现受访者的性别会影响其月收 入，教育程度也会影响月收入，那么这里的问题 是，当我们控制了其中一个变量后，另一个变量 对月收入的单独影响是否仍然显著，也就是性别 和教育对月收入的主效应是否显著？
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6
步骤1：点击“univariate”，弹出对话框
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48
练习题
• 利用spss自带的1991GSS数据进行以下练习：
• 如果只考虑自变量的主效应，那么性别和种族对职业声 望是否存在显著影响？
• 如果考虑自变量之间的交互效应，那么性别和种族对职 业声望是否存在显著影响？
• 如果再引入教育这一协变量，性别、种族和教育对职业 声望是否对存在显著影响？
第九讲 多因素方差分析
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1
什么是多因素方差分析
• 对两个及以上分类变量或可能出现的协 变量与一个连续变量之间的相关分析 • 单因素方差分析和多因素方差分析统称 一元方差分析，即针对一个因变量的分 析
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2
多因素方差分析的三种情况
• 只考虑主效应，不考虑交互效应及协 变量 • 考虑主效应和交互效应，但不考虑协 变量 • 考虑主效应、交互效应和协变量
25
步骤5：将性别和教育变量分别选入右侧Model
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26
步骤6：将性别和教育变量同时选入右侧Model
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27
步骤7：点击Continue，回到主对话框
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28
步骤8：点击Plots，弹出对话框
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29
步骤9：将教育变量作为横坐标
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30
步骤10：将性别变量作为两条不同水平线
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31
步骤11：点击Add
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32
步骤12：点击Continue，回到主对话框
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33
步骤13：点击OK，出现结果一
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34
结果二：均数图
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结果解释
• 从性别与教育的交互作用的显著度＝0.037<0.05， 可以发现性别与教育除了各自对月收入存在显著 的单独影响外，在不同性别和教育水平的组合上 还存在附加影响。
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7
步骤2：选择因变量（只能选一个）和自变量
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8
步骤3：点击“Model”，弹出对话框
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步骤4：在Model中选择Custom，在Build Term中 选择Main effects
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步骤5：将性别和教育变量选入右侧Model
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• 从均数图可以发现，在不同教育水平上，男女之 间的平均月收入差异是不一样的。
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考虑协变量
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实例3
在例1和例2中，我们分别考察了 性别和教育的主效应和交互效应，但是， 除了这两个分类自变量的影响外，我们 还想知道在控制了性别和教育变量后， 年龄这一连续变量是否也对月收入产生 影响？
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步骤6：将性别、教育和年龄分别选入右侧Model
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步骤7：将性别和教育击Continue，回到主对话框
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46
步骤9：点击OK，出现分析结果
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47
结果解释
• 从年龄的显著度＝0.609>0.05，可以得到结论，在 控制了性别、教育、性别和教育的交互作用后， 年龄对月收入的影响不显著
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49
11
步骤6：点击Continue，回到主对话框
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12
步骤7：点击Plots，弹出对话框
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13
步骤8：将教育变量作为横坐标
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14
步骤9：将性别变量作为两条不同水平线
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15
步骤10：点击Add
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16
步骤11：点击Continue，回到主对话框
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步骤12：点击OK，出现结果一
从分析结果的显著度<0.05可以得到结论：
在控制了其中一个变量之后，性别和教育对月收入的影响是 显著的
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结果二：均数图
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19
考虑交互效应
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20
实例2
在例1中，我们分析了性别和教育 变量对受访者月收入的主效应，但进一 步的问题是，对于不同教育水平的受访 者而言，性别对月收入的影响是否存在 差异，即在性别和教育之间是否存在交 互作用？