spss19-方差分析与试验设计

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方差分析步骤2篇SPSS方差分析步骤方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）是一种经典的多组比较方法，也是社会科学研究、生物医学研究、经济管理和自然科学等各个领域常用的统计工具。

通过比较不同组之间的均值差异来检验各组是否存在显著差异，从而对研究问题做出合理解释。

方差分析主要用于三个或三个以上的不同组别之间的比较，以研究自变量与因变量之间的关系。

在使用SPSS软件进行方差分析的时候，需要掌握以下步骤。

步骤1：准备数据将需要进行统计分析的数据导入SPSS软件中，点击“变量视图”，添加需要分析的变量，将自变量添加至“因子”栏位，将因变量添加至“依赖”栏位。

步骤2：设置参数点击“分析”-“一般线性模型”-“单因子方差分析”，在“模型”中选择“因子”，在“因子”中选择自变量，将因变量拖入“因变量”的栏位中，最后点击OK。

步骤3：检验方差齐性点击“选项”，在弹出的对话框中选择“描述”-“定义因子的不同水平上样本数不等的比例”，然后点击“继续”和“OK”。

如果不同组别之间样本量接近，则方差齐性检验通过，否则需要采用多元方差分析进行分析。

步骤4：生成结果在SPSS的输出窗口中，可以看到方差分析结果的表格与图表。

在表格中，关注“F”值和“Sig.”（显著性水平）两列。

如果“Sig.”列中的数字小于所设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为不同组别之间的均值有显著差异，反之，则接受原假设，认为不同组别之间均值没有显著差异。

步骤5：结果的解释针对方差分析的结果，需要将其解释清楚，涉及到的内容包括方差齐性检验、显著性水平、自变量与因变量之间的关系以及各组之间的均值差异等。

需要注重文字描述和图表展示的结合，对结果的得出做出严谨而科学的解释。

总之，SPSS方差分析步骤包括数据准备、设置参数、检验方差齐性、生成结果和结果的解释。

在进行数据分析的过程中，需要注意数据的准确性和严谨性，采用合适的方法和技巧，对分析结果进行深入的思考和解释，有助于提高研究成果的质量和可信度。

SPSS用于正交试验优化设计及其方差分析试验优化设计，指在最优化思想的指导下，进行最优设计的一种优化方法，从不同的优良性出发，合理设计试验方案，有效控制试验干扰，科学处理试验数据，全面进行优化分析，直接实现优化目标。

正交试验设计是试验优化的常用技术，在农业试验、工业优化、商业优化等方面应用已久。

主要优点是能在多试验条件中选出代表性强的少数试验方案，通过对这些少数试验方案结果的分析，从中找出最优方案或最佳生产工艺条件，并可以得到比试验结果本身给出的还要多的有关各因素的信息。

SPSS软件不仅具有包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等在内的基本统计功能，而且用它处理正交试验设计中的数据程序简单，分析结果明了。

【实施正交试验设计的步骤】1、明确试验目的，确定考核指标明确通过正交试验想要解决什么问题，确定用来衡量试验效果的评价指标，并详细描述出评定该指标的原则标准、测定指标的方法重要信息。

2、挑因素，选水平有依据的选择引起指标变化的影响因素，因素在试验中的各种状态称为因素的水平。

尽量选择适用于人为控制的和调节的影响因素，最后列出因素水平表。

3、选择合适的正交表在能够安排下试验因素和交互作用前提下，尽可能选用较小的正交表，以减少试验次数和成本的消耗。

4、进行表头设计表头设计即将试验因素安排到所选正交表的各列中去的过程。

正交表中的任意一列的位置是一样的，可以任意变换，因此不考虑交互作用的情况下可直接将所有因素安排在任意一列；如果考虑交互作用，则必须按照交互作用列表的规定进行配列；为避免混杂，那些主要因素重点考察的因素涉及交互作用较多的因素，应优先安排；特别注意，尽可能安排空列，用于反映试验误差，并以此作为衡量试验因素产生的效应是否可靠的标志。

5、排出试验方案表头设计完成后，将所选正交表中各列的不同数字换成对应因素的相应水平，形成试验方案。

试验方案中的试验号并不意味着实际进行试验的顺序，一般需同时进行，若条件不允许，为排除外界环境干扰，应使试验序号随机化。

SPSS第四章方差分析方差分析（Analysis of Variance）是一种广泛应用的统计方法，在数据分析中常常用于比较不同组别之间的均值差异。

方差分析的目标是确定因素（变量）对于被观察变量的影响程度，以及不同因素之间是否存在显著差异。

在SPSS中进行方差分析的步骤如下：1.打开SPSS软件并导入数据集。

在数据集中，将被观察变量作为因变量，将区分不同组别的因素作为自变量。

例如，研究一个新药对不同年龄段患者的疗效，年龄段即为自变量。

2. 在菜单栏选择“分析（Analyze）”-“通用线性模型（General Linear Model）”-“一元方差分析（One-Way ANOVA）”。

3. 在“因子（Factor）”栏中将自变量拖入“因子（Factor）”框中。

4. 在“依赖变量（Dependent variable）”栏中选择因变量，并将其拖入“依赖变量（Dependent variable）”框中。

5. 点击“模型（Model）”按钮，进入模型定义对话框。

在这里可以选择要进行的方差分析类型，如固定效应模型或随机效应模型。

默认情况下，使用固定效应模型。

6.点击“确定（OK）”按钮后，SPSS将生成方差分析结果的表格。

该表格包含了各项指标，如组别均值、标准误差、总均值、方差等。

除了一元方差分析外，SPSS还支持多因素方差分析（Two-Way ANOVA）和相关性方差分析（Repeated Measures ANOVA）等更复杂的方差分析方法。

这些方法可以帮助研究者更全面地了解不同因素对于被观察变量的影响。

需要注意的是，方差分析是基于一些假设的统计方法，包括数据的正态性和方差齐性。

在进行方差分析前，应对数据进行正态性检验和方差齐性检验，以确保分析结果的准确性。

如果数据违背这些假设，可以考虑采用非参数方法进行分析。

总结来说，SPSS中的方差分析是一种强大的统计方法，用于比较不同组别之间的均值差异。

SPSS与方差分析【原创】基本原理方差分析(Analysis Of Variance)，记作ANOVA，实质上是采用数理统计的方法对所得结果进行分析，以鉴别各种因素对研究对象的某些特性值影响大小的一种有效方法。

文章结构方差分析的相关概念相关概念定义试验指标研究对象的特性值，简称指标，常用y表示因子在试验中要通过改变状态加以考察的因素，常用A、B、C，…来表示因子的水平因子在试验中所取的不同状态，常用A₁，A₂，…，At等表示，r为因子A的水平方差分析的基本思想(以单因素为例)方差分析是基于变异分解的思想进行的，整个样本的变异可以看作:其中，随机变量是永远存在的。

在方差分析中，代表变异大小并用来进行变异分解的指标就是离均差平方和，代表总的变异程度，记为SST 。

组内变异用各组的离均差平方和之和来表示，记为SSW。

组间变异大小可以用组间平方和表示，记为SSB( Sum of Squares Between Groups ╮(￣▽￣")╭)。

单因子方差分析单因子方差分析用来研究一个因子的不同水平是否对指标产生了显著影响。

例如:研究不同种类的化肥对农作物的影响。

1. 基本假设正态性要求每个水平下的总体都服从正态分布。

方差齐性要求每个水平下总体的方差σ²都相等独立性要求因子各水平下的总体相互独立2. 模型建立因子对指标是否有影响取决于指标的正态分布是否一致。

如果有影响，则正态分布应该存在差异。

而正态分布由均值和方差决定，假设中方差相同，因此各个水平下的正态分布均值直接决定因素是否对指标有影响。

(摘自数理统计知识整理--回归分析与方差分析)所以，问题可以转化为假设检验，设:H₀:μ₁=μ₂=…=μr令则，H₀假设改写成:H₀: α₁=α₂=...=αr=03. 确定检验统计量4. SPSS应用步骤:分析->比较平均值->单因素ANOVA，选入需要分析的变量和因子，如图:单因素方差分析对话框输出结果:输出结果由上表可知，P=0.073>0.05，故不拒绝原假设，说明药物1对小白鼠激素水平不具有显著影响。