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SPSS操作—方差分析

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如何在SPSS数据分析报告中进行方差分析？

如何在SPSS数据分析报告中进行方差分析？

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。

SPSS中的单因素方差分析

SPSS中的单因素方差分析

SPSS中的单因素方差分析单因素方差分析（One-way ANOVA）是一种常用的统计方法，用于比较不同组之间的平均数差异是否显著。

本文将介绍SPSS中进行单因素方差分析的步骤和结果解读。

首先，我们需要准备数据。

假设我们有一个实验，想要比较三种不同根据不同学习方法进行学习的组之间的学习成绩差异。

我们随机选择了30个参与者，将他们以随机方式分成三组，分别进行不同训练方法的学习。

每个参与者在学习结束后会得到一个学习成绩。

我们将数据录入SPSS，将每个组的学习成绩作为一个变量，并将组别作为因素变量。

确保数据已经正确输入后，我们可以进行单因素方差分析。

1. 打开SPSS软件，点击"Analyze"，然后选择"General Linear Model"，再选择"One-Way ANOVA"。

2. 在弹出的对话框中，将变量选择为因变量，将因素选择为分组变量。

点击"Options"来选择分析的选项，比如描述性统计和效应大小指标。

3.点击"OK"进行分析。

在分析结果会显示出表格，其中包含了各个组的均值、方差、诸如F值和p值等统计指标。

根据分析结果，我们可以得到以下结论：-F值：根据单因素方差分析的结果表格，我们可以看到F值。

F值是一种比较不同组均值变异性的度量。

F值越大，说明组之间的平均差异越显著。

-p值：p值是用来判断组别之间的差异是否显著的指标。

在单因素方差分析中，我们通常关注的是p值是否小于0.05（或者0.01，根据研究需要），小于这个阈值说明组别之间的差异是显著的。

根据我们的假设，在我们的实验中，不同学习方法对学习成绩有显著影响。

通过SPSS的单因素方差分析，我们可以得到以下结论：-F值：在我们的实验中，F值为10.41、这个结果意味着不同学习方法组之间的学习成绩有显著差异。

-p值：p值为0.001，在我们的显著水平0.05下，p值小于阈值，说明组别之间的学习成绩差异是显著的。

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数据分析教程》方差分析

《SPSS数据分析教程》方差分析

《SPSS数据分析教程》方差分析方差分析是一种常用的统计方法，用于比较三个或三个以上组之间的均值差异是否显著。

它用于探究不同组别的因素对所研究的因变量的影响是否具有统计显著性。

在SPSS数据分析教程中，方差分析是一个非常重要的分析方法。

本文将介绍方差分析的原理、SPSS中的操作步骤以及结果的解读。

方差分析的原理是基于三个或三个以上不同组别之间的方差之间的比较来判断均值之间的差异是否显著。

方差分析的核心思想是通过比较组内方差与组间方差的大小来判断均值的差异是否显著。

方差分析的原假设是所有组别的均值相等，而备择假设是至少存在一个组别的均值与其他组别的均值不相等。

在SPSS中进行方差分析的操作步骤如下：步骤1：打开SPSS软件，点击“变量视图”页面。

在第一栏输入不同组别的名称，例如“组别1”、“组别2”、“组别3”。

步骤2：在第二栏输入待分析的因变量名称，并设置其测量类型为“比例”。

步骤3：点击“数据视图”页面，输入各组别的数据。

确保每个组别的数据都在同一列中，并且分组的数据之间用“空格”或“逗号”隔开。

步骤4：点击菜单栏上的“分析，—比较手段，—单因素方差分析”。

步骤5：在方差分析的对话框中，将因变量移入因变量方框，将分组变量移入因子方框。

步骤6：点击“选项”按钮，出现选项对话框。

可以选择计算哪些统计量，如均值、标准差、总和平方和等。

步骤7：点击“确定”按钮，SPSS将得出方差分析的结果。

方差分析的结果包括了多个统计量，如SS（组间平方和）、SS（组内平方和）、MS（组内均方和）、MS（组间均方和）、F值和P值。

-SS（组间平方和）反映了组间差异的大小，SS（组内平方和）反映了组内差异的大小。

-MS（组间均方和）是SS（组间平方和）除以自由度（组间）得到的，反映了组间差异的平均大小。

-MS（组内均方和）是SS（组内平方和）除以自由度（组内）得到的，反映了组内差异的平均大小。

-F值是MS（组间均方和）除以MS（组内均方和）得到的，是判断组间差异是否显著的依据。

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数据分析教程》——方差分析

《SPSS数据分析教程》——方差分析

《SPSS数据分析教程》——方差分析方差分析（Analysis of Variance，缩写为ANOVA）是统计学中用来测量和分析两个或多个样本之间变量差异的统计方法。

方差分析检验的是不同实验条件下样品的均值是否存在显著性差异，以此来判断实验条件对样品响应是否有影响。

简而言之，方差分析能够判断不同处理条件下样本变量的总体均值是否有显著差异，以便检验实验条件是否有效。

方差分析实际上是将实验条件分成实验组和非实验组，然后对试验组与非实验组的结果进行比较，看看实验处理是否有显著的结果。

另一种情况是将不同的实验条件分成若干组，然后将不同组之间的结果进行比较，看看不同的实验条件是否有显著的差别。

SPSS采取一步法方差分析，在用户指定自变量和因变量后，可以自动给出方差分析的结果，包括方差分析表，均值表，均方差表，以及F检验的统计量和显著性水平等。

另外，它还可以提供多元变量分析（MVA）结果，包括每个变量的贡献率，方差膨胀因子，皮尔逊相关系数，单变量分析等。

为了使用SPSS进行方差分析，首先要指定变量和实验条件。

然后，点击菜单栏“分析”，选择“双因素方差分析”。

SPSS软件操作方差分析

SPSS软件操作方差分析
交叉设计的方差分析 析因设计的方差分析
一、完全随机设计方差分析
又称单因素方差分析，是指将同质受试对象随机地 分配到各处理组，再观察其实验效应。各组样本含 量可以等或不等。
最常见的研究单因素两水平或多水平的实验设计方 法。
离均差平方和与自由度的分解：
SS总 SS组间 SS组内 v v v 总 组间 组内
目的要求
掌握：几种常用方差分析的应用条件、计算原
理及结果解释 熟悉：方差分析的基本思想 学会：使用SPSS操作及对输出结果做恰当解释
方差分析 (ANOVA ，analysis of variance)
又称F检验
通过对数据变异的分析来推断两个或 多个样本均数所代表的总体均数是否有差 别的一种统计学方法。
出标准误、95%可信区间和成分间方差。
3）Homogeneity of variance test：方差齐性检验。
4)Brown-Forsythe：采用Brown-Forsythe统计量检
验各组均数是否相等，当方差不齐时，该方法较稳健。
5）Welch：采用Welch统计量检验各组均数是否相等，
当方差不齐时，该方法较稳健。
2. 计算统计量F
3. 确定概率，统计推断
二、随机区组设计的两因素方差分析
随机区组设计又称配伍组设计，通常是将受试对象 按性质相同或相近者组成b个区组，再将每个区组 中的受试对象分别随机分配到k个处理组中去。
随机区组设计的方差分析属于无重复数据的两因素 方差分析。
离均差平方和与自由度的分解：
方差分析的基本思想
将全部观察值间的变异按设计类型的不 同，分解成两个或多个组成部分，然后将各 部分的变异与随机误差进行比较，以判断各 部分的变异是否具有统计学意义。

SPSS操作—方差分析剖析

SPSS操作—方差分析剖析

SPSS操作—方差分析剖析方差分析（ANOVA）是一种统计方法，用于比较两个或更多个组之间差异的显著性。

它是一种多组比较的方法，通过评估组间差异和组内差异来确定差异的显著性。

方差分析可分为单因素方差分析和多因素方差分析，根据实验设计和研究目的选择相应的方差分析方法。

本文将对方差分析进行详细剖析。

一、单因素方差分析单因素方差分析适用于只有一个自变量（因素）的设计。

它通过比较不同组的均值来评估组间差异的显著性。

通常，首先需要检查方差齐性的假设，即各组的方差是否相等。

可以使用Levene's test来检验方差齐性。

如果方差齐性假设得到满足，则可以进行单因素方差分析。

单因素方差分析可以得到组间方差（因组间差异引起）和组内方差（因随机误差引起）。

方差分析通过计算F值来评估组间方差和组内方差的比值，从而确定差异的显著性。

如果组间方差显著大于组内方差，则可以推断不同组之间存在显著差异。

在SPSS中进行单因素方差分析的步骤如下：1.打开数据文件并选择要进行方差分析的变量。

2.转到“分析”-“一元方差分析”选项。

3.将要进行方差分析的变量添加到“因子”框中。

4.可选择“选项”按钮进行一些设置，例如描述性统计量和效应大小指标。

5.单击“确定”按钮运行分析。

二、多因素方差分析多因素方差分析适用于有两个或更多个自变量（因素）的设计。

它可以同时评估多个因素对因变量的影响，并检验交互作用的显著性。

多因素方差分析可以得出组间差异的源头，包括因素A、因素B、A与B的交互作用以及随机误差。

在SPSS中进行多因素方差分析的步骤如下：1.打开数据文件并选择要进行方差分析的变量。

2.转到“分析”-“一元方差分析”选项。

3.将各个因素添加到“因子1”、“因子2”等框中。

4.单击“多因素”按钮可以进行设置，例如指定交互作用、是否需要进行修正等。

5.单击“确定”按钮运行分析。

总结：方差分析是一种重要的统计方法，可以用于比较组间差异的显著性。

SPSS方差分析

SPSS方差分析

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操作—方差分析精讲

SPSS操作—方差分析精讲

SPSS操作—方差分析精讲方差分析是一种常用的统计方法，用于比较两个或多个组之间的均值差异。

在SPSS中，方差分析的操作相对简单，本文将对方差分析的操作进行详细介绍。

在SPSS中进行方差分析，我们需要选择"分析"菜单中的"一元方差分析"选项。

在弹出的对话框中，将我们要进行分析的变量移动到"因素"框中，将组变量移动到"因子"框中。

接下来，点击"统计"按钮，可以选择我们想要进行的统计分析。

常用的统计量有均值、标准差和置信区间等。

我们也可以通过点击"图形"按钮，选择生成分析结果的图形，例如箱线图、残差图等。

最后，点击"确定"按钮，SPSS会在输出窗口中生成方差分析的结果。

我们可以通过查看结果表格和图形来解读分析结果。

在结果表格中，"方差分析"部分显示了因子的效应、误差的平方和和F值等。

"多重比较"部分显示了每两组之间的均值差异显著性水平和调整后的P值等。

通过分析结果，我们可以判断是否存在组之间的均值差异。

如果F值显著小于设定的显著性水平（通常为0.05），我们可以拒绝原假设，认为组之间存在显著的均值差异。

通过多重比较的结果，我们可以进一步确定哪些组之间存在均值差异。

需要注意的是，在进行方差分析之前，我们需要进行一些前提检验。

例如，方差齐性检验可以通过Levene检验进行。

如果存在方差不齐的情况，我们可以进行相应的转换或使用非参数方法进行分析。

总结了SPSS中方差分析的操作，我们可以看到SPSS提供了丰富的功能和选项，便于我们进行方差分析的操作和结果解读。

通过熟练掌握SPSS的方差分析功能，我们可以更好地进行数据分析和研究。

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

《方差分析SPSS操作流程》

《方差分析SPSS操作流程》

《方差分析SPSS操作流程》
方差分析是一种统计方法，用于分析两个或两个以上样本均值之间差异的显著性。

在SPSS软件中，进行方差分析的操作流程如下：
1.打开SPSS软件并导入数据：在SPSS软件中选择“文件”菜单，然后点击“打开”选项。

在弹出的对话框中选择数据文件并点击“打开”。

2.选择统计分析：在SPSS软件中选择“分析”菜单，然后点击“一元方差分析”选项。

3.选择变量：在弹出的对话框中，将待分析的变量从左侧的变量列表框拖动到右侧的因子列表框中。

4.设置参数：点击“选项”按钮，可以设置一些参数，如方差齐性检验、置信水平等。

根据实际需要进行设置后点击“确定”。

5.进行方差分析：点击“确定”按钮后，SPSS将执行方差分析并将结果呈现在输出窗口中。

6.解释结果：在输出窗口的方差分析结果表中，可以查看各项指标的统计值、F值、显著性水平等。

根据这些指标，可以判断不同样本均值之间的显著性差异。

需要注意的是，在进行方差分析之前需要满足一些前提条件，如样本间独立性、数据正态性、方差齐性等。

如果数据不满足这些前提条件，可能会影响方差分析的结果。

此外，还可以使用SPSS软件进行方差分析的更进一步的分析，如多元方差分析、协方差分析等。

这些更复杂的分析方法可以帮助研究人员更全面地了解样本均值之间的差异。

总之，方差分析是一种重要的统计方法，可以用于比较两个或两个以上样本均值之间的差异。

在SPSS软件中进行方差分析的操作流程相对简单，研究人员只需要按照上述步骤进行操作即可。

在SPSS中进行方差分析

在SPSS中进行方差分析

均值的多项式比较
• 可以同时建立多个多项式。一个多项式的一级系数 输入结束，激活Next按钮，单击该按钮后 Coefficients 框中清空，准备接受下一组系数数据。 • 如果认为输入的几组系数中有错误，可以分别单击 Previous或Next按钮前后翻找出错误的一组数据。 单击出错的系数，该系数显示在编辑框中，可以在 此进行修改，修改后击Change按钮，在系数显示框 中出现正确的系数值。当在系数显示框中选中一个 系数时，同时激活Remove按钮；单击该按钮将选中 的系数清除。
One-Way过程
• One-Way过程：单因素简单方差分析过程。在 Compare Means菜单项中，可以进行单因素方差分析 （完全随机设计资料的多个样本均数比较和样本均 数间的多重比较，也可进行多个处理组与一个对照 组的比较）、均值多重比较和相对比较，用于。 • One-Way ANOVA过程要求： 因（分析）变量属于正态分布总体，若因（分析） 变量的分布明显的是非正态，应该用非参数分析 过程。 对被观测对象的实验不是随机分组的，而是进行 的重复测量形成几个彼此不独立的变量，应该用 Repeated Measure菜单项，进行重复测量方差分 析，条件满足时，还可以进行趋势分析。
SPSS操作—方差分析
方差分析由英国统计 学家R.A.Fisher在 1923年提出，为纪念 Fisher，以F命名， 故方差分析又称 F 检 验。
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 组内变异：每个处理组内部的各个观察值也大小不等，与每 组的样本均数也不相同，这种变异称为组内变异 （variation within groups）。组内变异只反映随机误差 的大小，如个体差异、随机测量误差等。因此，又称为误差 变异。用SS组内表示

SPSS统计分析第五章方差分析

SPSS统计分析第五章方差分析
One-way ANOVA过程要求因变量属于正态分布总体； 如果因变量的分布明显的是非正态，不能使用该过程，而应该使用非参数分析过程； 如果几个因变量之间彼此不独立，应该用GLM过程。
例题
用4种饲料喂猪，共19头猪分为四组，每组用一种饲料。一段时间后称重。猪体重增 加数据如下。比较四种饲料对猪体重增加的作用有无不同。
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
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。
1、单因素方差分析
单因素方差分析也称作一维（元）方差分析。它检验由单一因素影响的一个（或几 个相互独立的）因变量按因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。还 可以对该因素的若干水平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进行分析 即进行均值的多重比较。
One-way ANOVA过程适用情况
三、方差分析过程
SPSS提供的方差分析过程有： One-way过程

方差分析的SPSS操作

方差分析的SPSS操作

⽅差分析的SPSS操作第五节⽅差分析的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-W ay 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教程-方差分析

SPSS教程-方差分析

SPSS教程-⽅差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。

另⼀种情况是处理确实有作⽤，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，MS b>>MS w(远远⼤于)。

MS b/MS w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。

⽅差分析的假设检验假设有m个样本，如果原假设H0：样本均数都相同即µ1=µ2=µ3=…=µm=µ，m个样本有共同的⽅差。

SPSS操作—方差分析

SPSS操作—方差分析

SPSS操作—方差分析
一、概念
方差分析（ANOVA）法是统计学中一种用于检验三个或以上水平的均数差异的统计方法。

方差分析从表面上看是利用方差的大小，在一定的概率和显著水平下，比较多组数据的均值差异，确定数据的显著性。

一般来说，它用来检验有多自变量时的均数差异，其中包括一个或多个因素，每个因素又有两个或者多个水平。

二、SPSS操作步骤
1、打开SPSS软件，点击“文件”，选择“新建”，在弹出的界面中选择“数据集”，点击“确定”，新建一个数据集。

2、将所要分析的数据输入到数据集中，在“变量视图”中定义响应变量和自变量，并设置其变量类型，完成数据的输入。

3、点击“分析”，选择“统计”，在弹出的界面中选择“参数检验”，点击“F检验”，然后在窗口中选择因变量和自变量，完成基本的参数设置，点击“确定”，弹出方差分析窗口，点击“确定”，即可开始运行方差分析。

4、方差分析运行完毕后，在输出窗口中可以看到结果，包括方差分析汇总表和方差分析的结果等信息。

5、方差分析的结果主要包括拟合度指数、F值、绝对值、样本量、概率值、单组比较、多组比较等内容，在这里。

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• 实际工作中往往需要两两的组间均值比较。这就需要使用 One-way ANOVA进行单因素方差分析时使用选择项从而获 得更丰富的信息，使分析更深入。
例题进一步分析
析中剔除
实例-单因素方差分析各处理重复数不等的方差分析
用四种饲料喂养19头猪比较，四种饲料是否不同。
饲料 A 133.8 B 151.2 C 193.4 D 225.8
125.3
143.1 128.9 135.7
149.0
162.7 143.8 153.5
185.3
182.8 188.5 198.6
Post Hoc（均数的多重比较选项）
• 进行多重比较是对每两个组的均值进行如下比较：MEAN(i)MEAN(j)≥4.6625×RANGE×SQRT(1/N(i)+1/N(j))；其中i、j分 别为组序号， MEAN(i)、MEAN(j)分别为第i、j组均值， N(i)、N(j) 分别为第i、j组中的观测数。各组均值的多重比较方法的算法 不同RANGE值也不同。
• Hochberg’s GT2(霍耶比GT2法)：用正态最大系数进行多 重比较
• Gabriet(盖比理法)：用正态标准系数进行配对比较，在单元 数较大时，这种方法较自由； • Waller-Duncan(瓦尔-邓肯法)：用t统计量进行多重比较检验。
使用贝耶斯接近；
• Dunnett(邓尼特法)：最小显著差数测验法，进行各组与对照 组的均值，默认的对照组是最后一组；选定此方法后，激活 下面的Control Catetory参数框，展开小菜单，选择对照组 • 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；
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。
Options (输出统计量的选择)
• Descriptive复选项，要求输出 描述统计量。选择此项，会计 算并输出：观测量数目、均值、 标准差、标准误、最小值、最 大值、各组中每个因变量的95 ％可信区间；
均值的多项式比较
• 可以同时建立多个多项式。一个多项式的一级系数 输入结束，激活Next按钮，单击该按钮后 Coefficients 框中清空，准备接受下一组系数数据。 • 如果认为输入的几组系数中有错误，可以分别单击 Previous或Next按钮前后翻找出错误的一组数据。 单击出错的系数，该系数显示在编辑框中，可以在 此进行修改，修改后击Change按钮，在系数显示框 中出现正确的系数值。当在系数显示框中选中一个 系数时，同时激活Remove按钮；单击该按钮将选中 的系数清除。
• R-E-G-W F(赖安－艾耶－盖F法):用F检验进行多重比较检
验，显示一致性子集表；
• R-E-G-W Q (赖安－艾耶－盖Q法):正态分布范围进行多重 配对比较；显示一致性子集表； • S-N-K(SNK法)：用student range分布进行所有各组均值 间的比较；（应用较多） • Tukey(图基法)：固定极差测验法，用student-range统计 量进行所有组间均值的配对比较，将所有配对比较误差率 作为实验误差率； • Tukey’s-b(图基s-b法)：用student range分布进行组间均 值的配对比较。其精确值为前两种检验相应值的平均值； • Duncan(邓肯法) ：新复极差测验法，指定一系列的的 Range值，逐步进行计算比较得出结论；
One-Way过程
• One-Way过程：单因素简单方差分析过程。在 Compare Means菜单项中，可以进行单因素方差分析 （完全随机设计资料的多个样本均数比较和样本均 数间的多重比较，也可进行多个处理组与一个对照 组的比较）、均值多重比较和相对比较，用于。 • One-Way ANOVA过程要求： 因（分析）变量属于正态分布总体，若因（分析） 变量的分布明显的是非正态，应该用非参数分析 过程。 对被观测对象的实验不是随机分组的，而是进行 的重复测量形成几个彼此不独立的变量，应该用 Repeated Measure菜单项，进行重复测量方差分 析，条件满足时，还可以进行趋势分析。
检验假设： H0:三个组的总体均数相同； H1:三个组的总体均数不全相同；
单因素方差分析
• 也称有一维方差分析，对二组以上的均值加以比较。 • 检验由单一因素影响的一个（或几个相互独立的） 分析变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否 有统计意义。 • 并可以进行两两组间均值的比较，称作组间均值的 多重比较，还可以对该因素的若干水平分组中哪些 组均值不具有显著性差异进行分析，即一致性子集 检验。 • 步骤 Analyze→Compare means→ One-way ANOVA
• Mean plot复选项，即均数分布图，横轴为分类变量，纵轴为
反应变量的均数线图; • Missing Values栏中，选择缺失值处理方法。 ①Exclude cases analysis by analysis选项，对含有缺失值的观 测量根据缺失值是因变量还是自变量从有关的分析中剔除。
② Exclude cases listwise选项对含有缺失值的观测量从所有分
• 实现手段：
– 方差分析菜单中的“Post hoc test…”按钮
实例-多重比较
步骤一： 同one-way ANOVA 步骤二： 选“Post hoc test” 勾选多重比较 的方法 (如LSD、 duncan法 确定显著性水 平 continue Post Hoc Test
方差分析步骤
方差分析的思路： 将全部观测值的总变异按影响结果的诸因素分 解为相应的若干部分变异，构造出反映各部分变 异作用的统计量，在此基础上，构建假设检验统 计量，以实现对总体参数的推断。
• Dunnett’C(邓尼特C法)：正态分布下的配对比较。
常用的多重比较方法的适用性
• LSD(Least significant Difference)：存在明确对 照组，进行验证性研究；两均数间的比较是独立的 • T(Tukey)方法：如果事先未计划未计划多重比较， 在方差分析得到由统计学意义的F值之后，有需要进 行任意两组之间的比较，且各组样本数相同 • S(Scheffe)方法：多个均值间的比较，且各组样本 数不相同 • SNK(Student-Newman-Keul)方法：两两比较次数不 多
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；
猪的进食量对体重增加的影响，去除这个影响比较猪体重的
增加会对饲料比较得出更切合生产实际的结论。这个问题应 该使用ANOVA过程的协方差分析功能去解决。 • 使用系统默认值进行单因素方差分析只能得出是否有显著性 差异的结论，本例数据量少，哪两组之间差别最大，哪种饲
料使猪体重增加更快，几乎是可以看出来的。
SPSS操作—方差分析
方差分析由英国统计 学家R.A.Fisher在 1923年提出，为纪念 Fisher，以F命名， 故方差分析又称 F 检 验。
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 • 组内变异：每个处理组内部的各个观察值也大小不等，与每 on within groups）。组内变异只反映随机误差 的大小，如个体差异、随机测量误差等。因此，又称为误差 变异。用SS组内表示
• Fix and random effects：输出 固定效应模型的标准差、标准 误和95%可信区间与随机效应 模型的标准误和95%可信区间；
• Homogeneity of variance复选项，要求进行方差齐次性检验， 并输出检验结果。 • Brown-Forsythe：检验各组均数相等，当不能确定方差齐性 检验时，该统计量优于F统计量。 • Welch：检验各组均数相等，当不能确定方差齐性检验时， 该统计量优于F统计量。
224.6
220.4 212.3
实例-单因素方差分析
实例-单因素方差分析(结果输出)
ANOVA WEIGHT Sum of Squares 20538.70 652.159 21190.86 df 3 15 18 Mean Square 6846.233 43.477 F 157.467 Sig. .000
方差相等时可选 择的比较方法
用t检验完成各组 均值的配对比较
与对照组的 配对比较
方差不等时可选 择的比较方法
• LSD（最小显著差异法）：用 t检验完成各组均值间的配对 比较。 在变异和自由度的计算上利用了整个样本信息。对 多重比较误差率不进行调整；（此法最敏感）
• Bonferroni（修正最小显著差异法） ：用 t检验完成各组均
• Polynomial(多项式比较)：均值趋势的检验有5种多 项式：Linear线性、Quadratic二次、Cubic三次、 4th四次、5th五次多项式
• 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 由根据研究的需要输入。