spss应用案例一方差分析
SPSS——单因素方差分析详解
SPSS——单因素方差分析详解单因素方差分析（One-Way ANOVA）常用于比较两个或更多组之间的平均差异是否显著。
本文将详细介绍单因素方差分析的原理、步骤和结果解读。
一、原理：单因素方差分析通过比较组间方差（Treatment Variance）与组内方差（Error Variance）的大小来判断不同组间的平均差异是否显著。
组间方差反映了不同组之间的平均差异，而组内方差反映了同一组内个体之间的随机波动。
如果组间方差显著大于组内方差，则可以判断不同组间的平均差异是显著的。
二、步骤：1.收集数据：首先确定研究问题和目的，然后根据实际情况设计并收集数据。
例如，我们想比较三个不同品牌的手机的待机时间是否有显著差异，需要收集每个品牌手机的待机时间数据。
2.建立假设：根据研究问题和数据的特点，建立相应的零假设（H0）和备择假设（Ha）。
在单因素方差分析中，零假设通常是所有组的平均值相等，备择假设则是至少有一组平均值与其他组不等。
4.分析结果解读：SPSS输出了一系列统计结果，包括方差分析表、平均值表、多重比较和效应大小等信息。
关键的统计结果包括F值、P值和ETA方。
-方差分析表：用于比较组间方差和组内方差的大小。
方差分析表中的F值表示组间方差除以组内方差的比值，F值越大说明组间差异越显著。
-P值：用于判断F值的显著性。
如果P值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则拒绝零假设，即认为不同组间的平均差异是显著的。
-ETA方：代表效应大小程度。
ETA方越大说明组间的差异对总变异的解释程度越大，即差异的效应越显著。
5. 多重比较：如果方差分析结果显著，需要进行多重比较来确定具体哪些组之间存在显著差异。
SPSS提供了多种多重比较方法，包括Tukey HSD、Scheffe和Bonferroni等。
三、结果解读：对方差分析的结果进行解读时，需要综合考虑F值、P值、ETA方和多重比较结果。
1.F值和P值：-如果F值显著（P值小于设定显著性水平），则可以得出不同组间的平均差异是显著的结论。
用SPSS作方差分析
方差分析表 自由度 df r-1 nT-r nT-1
自由度 df 2 15 17
均方 MS MSTR MSE
F值 MSTTR/MSE
均方
F值
MS
258.00
9.00
28.67
总平方和 = 处理平方和 + 误差平方和
SST = SSA + SSE
r nj
j1 i1
组内估计不受原假设影响，H0为真或为假， 组内估计总是σ2的无偏估计。
___
x 1 1
___
2 x 2
___
x 3 3
___
x 4 4
2的组间估计量 F 2的组内估计量 服从分子自由度为 r 1 ，分母自由度为 nT r 的 F 分布。
(25.25)自由度
(5.5)自由度 (2.1)自由度
20个地块的小麦产量（公斤）
化肥 地块
1 2 3 4 5
鸿福
27.9 25.1 28.5 24.2 26.5
祥丰
26.5 28.7 25.1 29.1 27.2
云天
31.2 28.3 30.8 27.9 29.6
可富
30.8 29.6 32.4 31.7 32.8
样本均值 样本方差 总样本均值
x1 =26.44 s12 =3.298
nT r
nT r
18 3 15
F MSA MSE
F 统计量服从 F 分布，其分子自由度为r 1，分母自由度为 nT r。
F MSA 258 9.00 MSE 28.67
MSA
0
F
MSE
方差 来源 组间 组内 总差异
方差 来源 组间 组内 总差异
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-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。
(完整word版)SPSS方差分析案例实例
SPSS第二次作业——方差分析1、案例背景：在一些大型考试中，为了保证结果的准确和一致性，通常针对一些主观题，都采取由多个老师共同评审的办法。
在评分过程中，老师对学生的信息不可见，同时也无法看到其他评分，保证了结果的公正性。
然而也有特殊情况的发生，导致了成绩的不稳定，这就使得对不同教师的评分标准考察变得十分必要。
2、案例所需资料及数据的获取方式和表述，变量的含义以及类型：所需资料：抽样某地某次考试中不同教师对不同的题目的学生成绩的评分；获取方式：让一组学生前后参加四次考试，由三位教师进行批改后收集数据；变量含义、类型：一份试卷的每道主观题由三名教师进行评定，3个教师的评定结果可看成事从同一总体中抽出的3个区组，它们在四次评定的成绩是相关样本。
表1如下：3、分析方法：用方差分析的方法对四个总体的平均数差异进行综合性的F检验。
4、数据的检验和预处理：a) 奇异点的剔除：经检验得无奇异点的剔除；b) 缺失值的补齐：无；c) 变量的转换（虚拟变量、变量变换）：无；d) 对于所用方法的假设条件的检验：进行正态性和方差齐性的检验。
✓正态性，用QQ图进行分析得下图：得到近似满足正态性。
✓对方差齐性的检验：用SPSS对方差齐性的分析得下表：Test of Homogeneity of Variances分数Levene Statistic df1 df2 Sig..732 2 9 .508易知P〉0.05，接受方差齐性的假设。
5、分析过程：a) 所用方法：单因素方差分析；方差分析中的多重比较。
b) 方法细节：●单因素方差分析第一步，提出假设：H0：μ1=μ2=μ3；（教师的评定基本合理，即均值相同）H1：μi(i=1,2,3)不全相等；（教师的评定不够合理，均值有差异）第二步，为检验H0是否成立，首先计算以下统计量：1,计算水平均值及总体均值：表2 三位教师评选结果的均值2-计算平方和和自由度：总离差平方和：SST=211)-(∑∑==ki n j iij x x =16.947，自由度为n-1=11组内离差平方和：SSE=211)x -(i ∑∑==ki n j iij x =16.275，自由度为n-k=9组间平方和：SSA=211)-(∑∑==ki n j ii x x =0.672,自由度为k-1=23-计算均方：MSA=1SSA -k =0.336MSE=kn -SSE =1.8084-计算检验的统计量F ： F=MSEMSA ~F(k-1,n-k) 计算F=0.186将结果汇集到表中：第三步，统计决断:查F 值表得F 0.01(2,11)=7.21>0.186。
spss实验报告---方差分析
实验报告——（方差分析）一、实验目的熟练使用SPSS软件进行方差分析。
学会通过方差分析分析不同水平的控制变量是否对结果产生显著影响。
二、实验内容1、某职业病防治院对31名石棉矿工中的石棉肺患者、可疑患者及非患者进行了用力肺活量（L）测定，问三组石棉矿工的用力肺活量有无差别?（自建数据集）石棉肺患者可疑患者非患者1.82.3 2.91.42.13.21.52.1 2.72.1 2.1 2.81.92.6 2.71.72.53.01.82.33.41.92.43.01.82.43.41.8 3.32.03.5SPSS计算结果：在建立数据集时定义group1为石棉肺患者，group2为可疑患者，group3为非患者。
零假设：各水平下总体方差没有显著差异。
相伴概率为0.075，大于0.05，可以认为各个组的方差是相等的，可以进行方差检验。
从上表可以看出3个组之间的相伴概率都小于显著性水平0.05，拒绝零假设，说明3个组之间都存在显著差别。
2、某汽车经销商在不同城市进行调查汽车的销售量数据分析工作，每个城市分别处于不同的区域：东部、西部和中部，而且汽车经销商在不同城市投放不同类型的广告，调查数据放置于附件中数据文件“汽车销量调查.sav”。
（1）试分析不同区域与不同广告类型是否对汽车的销量产生显著性的影响？（2）如果考虑到不同城市人均收入具有差异度时，再思考不同区域和不同广告类型对汽车销量产生的影响差异是否改变，这说明什么问题？SPSS计算结果：（1）此为多因素方差分析相伴概率为0.054大于0.05，可以认为各个组总体方差相等可以进行方差检验。
不同地区贡献的离差平方和为7149.781，均方为3574.891；不同广告贡献的离差平方和为7625.708，均方为3812.854。
说明不同广告和不同地区对汽车销量都有显著性影响。
广告对于销量的影响略大于地区对销量的影响。
从地区这个变量比较：第一组和第三组的相伴概率为0.000，低于显著性水平，一、三组均值差异显著；第二组和第三组的相伴概率为0.028，低于显著性水平，二、三组均值差异显著。
SPSS-单因素方差分析(ANOVA)案例解析word版本
S P S S-单因素方差分析(A N O V A)案例解析SPSS-单因素方差分析（ANOVA) 案例解析2011-08-30 11:10这几天一直在忙电信网上营业厅用户体验优化改版事情，今天将我最近学习SPSS单因素方差分析（ANOVA)分析，今天希望跟大家交流和分享一下：继续以上一期的样本为例，雌性老鼠和雄性老鼠，在注射毒素后，经过一段时间，观察鼠死亡和存活情况。
研究的问题是：老鼠在注射毒液后，死亡和存活情况，会不会跟性别有关？样本数据如下所示：（a代表雄性老鼠 b代表雌性老鼠 0代表死亡 1 代表活着 tim 代表注射毒液后，经过多长时间，观察结果）点击“分析”——比较均值———单因素AVOVA,如下所示：从上图可以看出，只有“两个变量”可选,对于“组别（性别）”变量不可选，这里可能需进行“转换”对数据重新进行编码，点击“转换”—“重新编码为不同变量”将a,b"分别用8,9进行替换，得到如下结果”此时的8 代表a(雄性老鼠） 9代表b雌性老鼠，我们将“生存结局”变量移入“因变量列表”内，将“性别”移入“因子”框内，点击“两两比较”按钮，如下所示：“勾选“将定方差齐性”下面的 LSD 选项，和“未假定方差齐性”下面的Tamhane's T2选项点击继续点击“选项”按钮，如下所示：勾选“描述性”和“方差同质检验”以及均值图等选项，得到如下结果：结果分析：方差齐性检验结果，“显著性”为0，由于显著性0<0.05 所以，方差齐性不相等，一般情况下，不能够进行方差分析但是对于SPSS来说，即使方差齐性不相等，还是可以进行方差分析的，由于此样本组少于三组，不能够进行多重样本对比从结果来看“单因素 ANOVA”分析结果，显著性0.098，由于0.098>0.05所可以得出结论：生存结局受性别的影响不显著很多人，对这个结果可能存在疑虑，下面我们来进一步进行论证，由于“方差齐性不相等”下我们来进行“非参数检验”检验结果如下所示：（此处采用的是“Kruskal-Wallis "检验方法）通过“Kruskal-Wallis ”检验方法，我们得出“sig=0.098"跟我们先前分析的结果一样，都是0.098，事实得到论证。
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数据分析报告案例
SPSS数据分析报告案例1. 研究背景本研究旨在调查大学生是否存在晚睡现象，并探究晚睡与健康问题之间的关系。
通过采集大学生的睡眠时间、就寝时间以及健康状况等数据，利用SPSS软件进行数据分析，进一步了解大学生的睡眠状况与健康问题的关联。
2. 数据概况本研究共收集了200名大学生的数据，其中包括性别、年级、每晚睡眠时间、平均就寝时间、是否存在健康问题等变量。
下面是对数据的描述统计分析结果：•性别分布：男性占50%，女性占50%。
•年级分布：大一占25%，大二占30%，大三占25%，大四占20%。
•每晚睡眠时间：平均睡眠时间为7.8小时，标准差为1.2小时。
最小值为5小时，最大值为10小时。
•平均就寝时间：平均就寝时间为23:30，标准差为0.5小时。
最早就寝时间为22:00，最晚就寝时间为01:00。
•健康问题：共有45%的大学生存在健康问题。
3. 数据分析结果3.1 性别与睡眠时间的关系首先，我们探究性别与睡眠时间之间的关系。
利用独立样本T检验，得出以下的结果：•假设检验：男性和女性的睡眠时间是否存在显著差异？•结果：独立样本T检验显示，男性平均睡眠时间为7.6小时，女性平均睡眠时间为8.0小时。
T值为-2.14，P值为0.034，意味着男性和女性的睡眠时间存在显著差异。
3.2 年级与睡眠时间的关系我们进一步探究年级与睡眠时间的关系。
使用单因素方差分析（ANOVA），得出以下结果：•假设检验：各年级的睡眠时间是否存在显著差异？•结果：单因素方差分析显示，大一、大二、大三和大四的平均睡眠时间分别为7.7小时、7.9小时、8.1小时和7.6小时。
F值为2.75，P值为0.043，说明各年级之间的睡眠时间存在显著差异。
3.3 睡眠时间与健康问题的关系最后，我们分析睡眠时间与健康问题之间的关系。
利用相关分析，得出以下结果：•假设检验：睡眠时间与健康问题之间是否存在相关性？•结果：相关分析结果显示，睡眠时间和健康问题之间存在显著负相关（r = -0.25，P值 = 0.001），即睡眠时间越少，存在健康问题的可能性越大。
SPSS单因素方差分析案例
百度文库
1 单因素方差分析
步骤：
1.如图，进入单因素方差分析。
2.将“销售额”选入，“广告形式”选入。
3.将中的“广告形式”换成“地区”。
结果呈现：
表一广告形式对销售额的单因素方差分析结果
表二地区对销售额的单因素方差分析结果
分析：
1.如果仅仅考虑广告形式单个因素对销售额的影响，从“广告形式对销售额的单因素方差
分析结果”可以看出，统计量F对应的概率P-值为0.000，小于显著性水平a=0.05（a=0.01），所以，拒绝原假设，即，认为不同广告形式对销售额产生了显著的影响。
2.如果仅仅考虑地区单个因素对销售额的影响，从“地区对销售额的单因素方差分析结果”
可以看出，统计量F对应的概率P-值为0.000，小于显著性水平a=0.05(a=0.01),所以，拒绝原假设，即，认为不同地区对销售额产生了显著的影响。
3. 从上述两表可以看出，“广告形式对销售额的单因素方差分析结果”中的F值为13.483，“地区对销售额的单因素方差分析结果”中的F值为
4.062，而13.483>4.062，所以，如果从单因素考虑，广告形式对销售额的影响较地区有更明显的作用。
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
spss单因素方差分析例子
第一题：data0706-nutrition为地衣(lichen)、树叶成叶和嫩叶的蛋白质和可溶性碳水化合物(water soluble carbohydrate)的含量，先分析三者之间蛋白质的含量有无差异？如果有差异，具体是怎么差异的？再可溶性碳水化合物的含量有无差异？如果有差异，具体怎么差异？（1）地衣(lichen)、树叶成叶和嫩叶的蛋白质的含量差异分析；第一步：导出变量items和protein，以便删除protein中缺失数据。
第二步：打开导出数据data0706-nutrition1，先排序，然后删除缺失数据。
第三步：对data0706-nutrition1数据的正态性、异常值和极值、方差齐性进行检验，对数据做一个检查，Analyze->Descriptive Statistics->Explore；首先：如上图，把要检验的变量protein送入Dependent List，把分组变量（因素变量）items送入Factor List。
其次：如下图，点击Plots打开：选择Factor Levels together、Stem-and-leaf、Histogram、Normality plots with tests，下方Spread vs Level with Levene Test可以提供方差齐性的检验，选择Untransformed（不对数据进行转换）。
输出结果：第一组是尽管sig=0.935，但由于样本数太小，正态一般；第二组正态性不好。
第三组中，p较小，也只是近似正态。
基于平均数的计算(Based on Mean)，各组方差有差异(p=0.044)。
由直方图可以看出，在第二组和第三组存在一些极值，数据分布不均匀，连续性不好。
由茎叶图可知，第二组和第三组分别存在4个，3个极值。
由qq图和QQ图不能得到一些较有用的信息，因为正态性之前已经判断。
箱图并与茎叶图一致，在第二组标识了4个异常值，第三组标识了3个异常值。
spss方差分析实例
SPSS——单因素方差分析实例单因素方差分析也称作一维方差分析。
它检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由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 ANOV A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Repeated Measure过程。
[例子]调查不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫的数量，数据如表1-1所示。
表1-1不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫数数据保存在“data1.sav”文件中，变量格式如图1-1。
分析水稻品种对稻纵卷叶螟幼虫抗虫性是否存在显著性差异。
2）启动分析过程点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“Compare Means”项，在右拉式菜单中点击“0ne-Way ANOV A”项，系统打开单因素方差分析设置窗口如图1-2。
3）设置分析变量因变量: 选择一个或多个因子变量进入“Dependent List”框中。
本例选择“幼虫”。
因素变量: 选择一个因素变量进入“Factor”框中。
本例选择“品种”。
4）设置多项式比较单击“Contrasts”按钮，将打开如图1-3所示的对话框。
该对话框用于设置均值的多项式比较。
定义多项式的步骤为：均值的多项式比较是包括两个或更多个均值的比较。
例如图1-3中显示的是要求计算“1.1×mean1-1×mean2”的值，检验的假设H0：第一组均值的1.1倍与第二组的均值相等。
单因素方差分析的“0ne-Way ANOV A”过程允许进行高达5次的均值多项式比较。
多项式的系数需要由读者自己根据研究的需要输入。
具体的操作步骤如下：①选中“Polynomial”复选项，该操作激活其右面的“Degree”参数框。
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。
SPSS-单因素方差分析(ANOVA)案例解析
SPSS-单因素方差分析（ANOVA)案例解析2011-08-30 11:10这几天一直在忙电信网上营业厅用户体验优化改版事情，今天将我最近学习SPSS单因素方差分析（ANOVA分) 析，今天希望跟大家交流和分享一下：继续以上一期的样本为例，雌性老鼠和雄性老鼠，在注射毒素后，经过一段时间，观察老鼠死亡和存活情况。
研究的问题是：老鼠在注射毒液后，死亡和存活情况，会不会跟性别有关？样本数据如下所示：（a 代表雄性老鼠 b 代表雌性老鼠0 代表死亡 1 代表活着tim 代表注射毒液后，经过多长时间，观察结果）点击“分析”——比较均值———单因素AVOVA, 如下所示：从上图可以看出，只有“两个变量”可选, 对于“组别（性别）”变量不可选，这里可能需要进行“转换”对数据重新进行编码，点击“转换”—“重新编码为不同变量”将a,b" 分别用8,9 进行替换，得到如下结果”此时的8 代表a(雄性老鼠）9 代表b 雌性老鼠，我们将“生存结局”变量移入“因变量列表”框内，将“性别”移入“因子”框内，点击“两两比较”按钮，如下所示：“勾选“将定方差齐性”下面的LSD 选项，和“未假定方差齐性”下面的Tamhane's T2 选项点击继续点击“选项”按钮，如下所示：勾选“描述性”和“方差同质检验”以及均值图等选项，得到如下结果：结果分析：方差齐性检验结果，“显著性”为0，由于显著性0<0.05 所以，方差齐性不相等，在一般情况下，不能够进行方差分析但是对于SPSS来说，即使方差齐性不相等，还是可以进行方差分析的，由于此样本组少于三组，不能够进行多重样本对比从结果来看“单因素ANOV”A 分析结果，显著性0.098，由于0.098>0.05 所以可以得出结论：生存结局受性别的影响不显著很多人，对这个结果可能存在疑虑，下面我们来进一步进行论证，由于“方差齐性不相等”下面我们来进行“非参数检验”检验结果如下所示：（此处采用的是“Kruskal -Wallis " 检验方法）通过“Kruskal - Wallis ”检验方法，我们得出“sig=0.098" 跟我们先前分析的结果一样，都是0.098，事实得到论证。
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。
基于SPSS单因素方差分析在专业认同研究中的应用
基于SPSS单因素方差分析在专业认同研究中的应用1. 引言1.1 研究背景专业认同是指个体对所从事专业的认同程度，是一个重要的心理因素，能够影响个体的职业生涯发展和工作表现。
近年来，随着社会的不断发展和职业领域的不断扩展，专业认同研究逐渐成为学术界关注的焦点。
专业认同研究的开展不仅有助于揭示个体在职业生涯中的心理变化和发展规律，还可以为企业组织提供有效的人才管理和培训策略。
基于SPSS单因素方差分析的专业认同研究具有重要的理论和实践意义，为推动职业心理学领域的发展和创新提供了有力支撑。
1.2 研究目的研究目的是通过基于SPSS单因素方差分析方法来探究专业认同在不同群体中的差异情况，了解专业认同的形成过程及影响因素。
具体目的包括：通过实证研究验证专业认同在不同背景因素下的差异性，进一步分析专业认同的内在规律；深入了解专业认同与个体特征、社会环境等变量之间的关系，揭示专业认同的构成要素和影响因素；为进一步促进专业认同的发展提供科学依据和实践建议，推动各类群体的专业认同建设，促进社会经济可持续发展和人才队伍建设。
通过本研究，旨在为基于SPSS单因素方差分析在专业认同研究领域的应用提供新的思路和方法，丰富相关研究内容，为提升专业认同研究的学术水平和实践价值做出贡献。
1.3 研究意义专业认同是指个体对所从事专业的归属感和认同感，是专业教育过程中的重要内容。
专业认同的形成和发展对个体的职业发展和学习动机起着积极作用。
在当今社会，随着专业化水平的不断提升，专业认同的研究变得愈发重要。
本研究旨在利用SPSS单因素方差分析这一统计方法，探讨专业认同的影响因素和发展规律，为进一步提升专业教育质量和个体职业发展提供理论支撑。
专业认同不仅关乎个体对自身专业角色的认同，也涉及到对所从事行业的认同和职业价值观的塑造。
通过SPSS单因素方差分析，可以从统计数据中观察到不同因素对专业认同的影响程度，进而为相关决策提供科学依据。
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（二）模型选择与数据来源
单因变量多因素方差分析
本文选择山东省17地市养猪（场）户作为调查对象，本 次调查共发放720份问卷，最终获得有效问卷660份，有效率 为91.67%，达到了预期的要求。
（三）结果分析与研究结论
1、样本的描述统计分析 是用来分析样本的分布特征。
2、主效应分析 是用来检验养猪规模、兼业程度、养猪年限和仔猪 来源渠道四个因素是否对养猪场（户）的市场风险预控 能力有显著性影响。 3、多重比较分析 是为了进一步研究探讨不同养殖规模、养殖年限和 仔猪来源渠道之间的养猪场（户）市场风险预控能力的 差异程度。
1、样本的描述统计分析
——受访养猪场（户）经营特征
表 3 受访养猪场（户）的经营特征情况 指标值 样本数 散养：50头以下 275 小规模：50～499头 297 中规模：500～2999头 74 大规模：3000及以上 14 高兼业程度：50％以下 206 中兼业程度：50～80％ 276 低兼业程度：80％以上 178 1～3年 121 4～6年 320 7年及以上 219 自繁自养 360 外部采购 300
表6 基于生猪养殖年限的多重比较分析 95% 置信区间 (I) 养殖年限 1~3年 4~6年 7年及以上 (J) 养殖年限 4~6年 7年及以上 1~3年 7年及以上 1~3年 4~6年 平均差异 (I-J) -0.09 -0.35 0.09 -0.27 0.35 0.27 标准误差 0.092 0.102 0.092 0.080 0.102 0.080 显著度 0.732 0.732 下限 -0.31 -0.14 上限 0.14 -0.11 0.31 -0.08 0.60 0.46
表 4 主效应分析检验结果 因素 校正模型 截距 养殖规模 养殖年限 猪来源渠道 兼业程度 误差 总和 校正总和 偏差平方和 34.509 1146.329 11.581 8.366 7.084 1.719 497.467 4788.000 531.976 自由度df 8 1 3 2 1 2 651 660 659 均方 4.314 1146.329 3.860 4.183 7.084 0.860 0.764 F值 5.645 1500.120 5.052 5.474 9.271 1.125 显著度P 0.000** 0.000** 0.002** 0.004** 0.002** 0.325
谢谢，不当之处请批评指正！
注：**表示 1%显著性水平；*表示 5%显著性水平
3、多重比较分析——基于生猪养殖规模
研究结论之三：对养猪规模而言，中规模养猪场的 风险预控能力最好，且养猪场（户）适度地扩大规模， 其市场风险预控能力也随之提高。
表 5 基于生猪养殖规模的多重比较分析 平均差异 (I-J) -0.13 -0.54 -0.52 0.13 -0.40 -0.39 0.54 0.40 0.02 0.52 0.39 -0.02 95% 置信区间 标准误差 显著度 0.074 0.115 0.172 0.074 0.117 0.173 0.115 0.117 0.194 0.172 0.173 0.194 0.350 0.000** 0.048* 0.350 0.005** 0.219 0.000** 0.005** 1.000 0.048* 0.219 1.000 下限 -0.33 -0.85 -1.04 -0.06 -0.72 -0.91 0.23 0.09 -0.54 0.00 -0.13 -0.57 上限 0.06 -0.23 0.00 0.33 -0.09 0.13 0.85 0.72 0.57 1.04 0.91 0.54
表1 受访养猪场（户）行政区域分布情况
1、样本的描述统计分析
——受访养猪场（户）的区域分布
表1 项目 济南 青岛 样本数 33 46 百分比（%） 5.00 6.97 项目 威海 日照 样本数 16 40 百分比（%） 2.42 6.06 受访养猪场（户）行政区域分布情况 淄博 枣庄 东营 烟台 潍坊 19 23 25 36 104 2.88 3.48 3.79 5.45 15.76 滨州 德州 聊城 临沂 菏泽 35 24 32 79 31 5.30 3.64 4.85 11.97 4.70
(I)养殖规模 散养
(J)养殖规模 小规模 中规模 大规模
小规模
散养 中规模 大规模养殖
中规模
散养 小规模 大规模
大规模
散养 小规模 中规模
注：**表示1%显著性水平；*表示5%显著性水平
3、多重比较分析——基于生猪养殖年限
研究结论之四：部分养猪年限间对养猪场（户）市场 风险预控能力的影响具有显著差异，基本呈现出这样一个 规律：养殖年限越长，养猪场（户）市场风险预控能力就 越强。
应用案例一：
基于经营特征的养猪场（户）
市场风险预控能力比较分析
—— 基于山东省17地市调查
（一）研究假设
H1：养猪场（户）的养殖规模对其市场风险预控能 力有显著影响。 H2：养猪场（户）兼业程度对其市场风险预控能力 有显著影响。 H3：养猪场（户）从事养猪年限对其市场风险预控 能力有显著影响。 H4：养猪场（户）的仔猪来源渠道对其市场风险预 控能力有显著影响。
0.002** -0.60 0.002** -0.46 0.002** 0.11 0.002** 0.08
注：**表示1%显著性水平；*表示5%显著性水平
3、多重比较分析——基于仔猪来源渠道
研究结论之五：仔猪来源渠道偏向于“外部采购” 的养猪场（户）市场风险预控能力较强。
表7 基于仔猪来源渠道的多重比较分析 95%置信区间 (I)仔猪来源渠道 (J)仔猪来源渠道 自繁自养 外购采购 外购采购 自繁自养 平均差异(I-J) 标准误差 显著度 -0.210 0.210 0.069 0.069 0.002** 0.002** 下限 -0.345 0.075 上限 -0.075 0.345
济宁 25 3 100.00
1、样本的描述统计分析
——受访者个人基本特征
类型 指标值 年龄 35岁及以下 36~45岁 46~60岁 60岁以上 性别 男 女
表 2 受访养猪场（户）的基本特征情况 样本数 所占比例% 类型 选项 样本数 比例% 162 24.55 文化水平 小学及以下 75 11.36 291 44.09 初中 300 45.45 192 29.09 高中 148 22.43 15 2.27 专科及以上 137 20.76 462 70.00 198 30.00
注：**表示1%显著性水平；*表示5%显著性水平
（四）政策建议
第一、鼓励有条件的散养户、小规模养猪场（户） 适度扩大经营规模，进而提高其市场风险防控能力。 第二、加大对养猪场（户）的支持力度，避免养猪 场（户）随意退出市场。 第三、加强生猪良种繁育体系及种源基地建设，提 高生猪良种供应能力和良种化水平。 第四、加强市场风险管理培训，提高生猪养殖场 （户）市场风险预控能力。 第五、建立健全市场预警指标体系建设，确保生猪 市场供求信息足够畅通。
类型 生猪养殖规模 养猪收入占总收入的比 例 （兼业程度） 从事养猪的年限 仔猪来源渠道
所占比例% 41.67 45.00 11.21 2.12 31.21 41.82 27.97 18.33 48.49 33.18 54.55 45.45
2、主效应分析 研究结论之一：养猪规模、养猪年限和仔猪来源渠道三 个因素对养猪场（户）的市场风险预控能力有显著性影响。 研究结论之二：养猪场（户）的兼业程度对其市场风险 预控能力不具有显著的影响。