多元方差和协方差分析在spass的应用
spss统计软件及其应用报告实验四
实验四方差分析开课实验室：年月日姓名成绩年级专业学号1221116实验小组成员指导教师侯艳红一、实验内容（一）单因素方差分析(One-Way ANOVA过程)（二）多因素方差分析(Univariate过程)（三）协方差分析(Univariate过程)二、实验目的学习利用SPSS进行单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析。
三、实验步骤（简要写明实验步骤）（一）单因素方差分析(One-Way ANOVA过程)实验内容：某城市从4个排污口取水，进行某种处理后检测大肠杆菌数量，单位面积内菌落数如下表所示，请分析各个排污口的大肠杆菌数量是否有差别。
排污口 1 2 3 4大肠杆菌数量9,12,7,5 20,14,18,12 12,7,6,10 23,13,16,21 实验步骤：1．建立数据文件。
定义变量名：编号、大肠杆菌数量和排污口的变量名分别为x1、x2、x3，之后输入原始数据。
2. 选择菜单“Analyz e→Compare Means→One-way ANOV A”，弹出单因素方差分析对话框。
从对话框左侧的变量列表中选择变量”大肠杆菌数量”，使之进入“Dependent List”列表框；选择“排污口”进入“Factor”框。
3．选择进行各组间两两比较的方法。
单击“Post Hoc”，弹出“One-Way ANOVA: Post Hoc Multiple Comparisons”。
在“Equal Variances Assumed”复选框组中选择LSD.4．定义相关统计选项以及缺失值处理方法。
单击“Options”按钮，弹出“One-Way ANOV A: Options”对话框。
在“Statistics”复选框组选择Descriptive 和Homogeneity-of-variance.同时选中“Means plot”复选框。
5．单击“OK”按钮，执行单因素方差分析，得到输出结果。
（二）多因素方差分析(Univariate过程)实验内容:某城市从4个排污口取水，经两种不同方法处理后，检测大肠杆菌数量，单位面积内大肠杆菌数量如下表所示，请检验它们是否有差别。
spss的财务管理分析
目录spss的财务管理分析 (1)引言 (1)背景介绍 (1)研究目的 (2)SPSS在财务管理分析中的应用 (3)SPSS的概述 (3)SPSS在财务管理分析中的优势 (4)SPSS在财务管理分析中的常用功能 (5)财务管理分析的基本概念 (6)财务管理分析的定义 (6)财务管理分析的重要性 (7)财务管理分析的基本方法 (8)SPSS在财务管理分析中的具体应用 (9)财务报表分析 (9)财务比率分析 (10)财务预测分析 (10)案例分析：使用SPSS进行财务管理分析 (11)案例背景介绍 (11)数据收集与整理 (12)SPSS分析过程与结果 (14)结果解读与分析 (15)结论 (16)SPSS在财务管理分析中的应用优势 (16)财务管理分析的实际意义 (17)对SPSS在财务管理分析中的展望 (17)spss的财务管理分析引言背景介绍随着全球经济的不断发展和市场竞争的加剧，财务管理在企业中的重要性日益凸显。
财务管理分析是一种通过使用统计软件SPSS来分析和解释财务数据的方法，它可以帮助企业管理者更好地了解和评估企业的财务状况，从而做出更明智的决策。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种功能强大的统计分析软件，它可以帮助研究人员和企业管理者对大量的数据进行分析和解释。
SPSS具有用户友好的界面和强大的数据处理功能，可以帮助用户进行数据清洗、数据转换、数据分析和数据可视化等操作。
在财务管理领域，SPSS可以帮助企业管理者对财务数据进行统计分析，从而更好地了解企业的财务状况和经营绩效。
财务管理分析是一种基于财务数据的定量分析方法，它可以帮助企业管理者对企业的财务状况进行全面的评估。
通过对财务数据进行分析，企业管理者可以了解企业的盈利能力、偿债能力、运营能力和成长能力等方面的情况，从而为企业的经营决策提供科学依据。
财务管理分析可以帮助企业管理者发现财务问题和风险，并采取相应的措施来解决和规避这些问题和风险。
spss-协方差分析-的-基本原理
SPSS 协方差分析的基本原理协方差分析是一种用于分析两个或两个以上变量之间关系的统计分析方法。
在SPSS 中，协方差分析用于评估变量之间的相关性以及它们如何随着时间或处理方式的变化而变化。
本文将介绍 SPSS 中协方差分析的基本原理及如何使用 SPSS 进行协方差分析。
协方差分析的基本概念协方差是用于测量两个变量之间线性关系的统计量。
如果两个变量存在正相关性，则它们的协方差将是正数；如果它们存在负相关性，则协方差将是负数；如果它们之间没有相关性，则协方差将是0。
协方差的计算公式如下：Cov(X, Y) = E[(X-E(X))(Y-E(Y))]其中，E(X) 和 E(Y) 分别是变量 X 和 Y 的期望值。
在 SPSS 中，我们可以使用协方差矩阵来查看多个变量之间的协方差。
协方差矩阵是一个 n x n 的矩阵，其中每一个元素是两个变量之间的协方差。
SPSS 中的协方差分析在 SPSS 中，使用协方差分析需要满足以下两个基本条件：1.至少有两个变量。
2.变量之间存在相关性。
首先，我们需要通过数据-选择数据进行数据输入。
然后，在分析-相关-协方差中，我们可以选择要分析的变量。
选择变量后，需要设置参数，如显示形式、统计量以及分析结果。
在选择协方差分析后，SPSS 会生成一个结果表格。
该表格包括了相关性系数、协方差和标准偏差等统计信息。
我们还可以使用 Scatterplot Matrix 查看多个变量之间关系的图像。
该图像显示了变量之间的散点图和相关性系数。
协方差分析是一种简单而有效的统计方法，用于分析多个变量之间的关系。
在SPSS 中，我们可以轻松地进行协方差分析，并获得有关变量之间相关性的详细信息。
本文介绍了协方差分析的基本原理和 SPSS 中的使用方法，希望本文能够帮助您更好地理解协方差分析的概念和应用。
方差分析--SPSS应用
实习三方差分析（analysis of variance--- ANOV A ）一、目的要求1、掌握方差分析的应用条件2、掌握方差分析的基本思想3、掌握方差分析的用途4、掌握常用方差分析的方法（完全随机设计、随机区组设计方差分析）5、掌握多个样本均数间的两两比较方法(a. 两两比较：SNK法（q检验）；b.对照组与各处理组比较：LSD法)。
二、完全随机设计的方差分析（One-Way ANOVA）One-Way ANOVA过程用于进行两组及多组样本均数的比较，即完全随机设计（成组设计）的方差分析，如果做了相应选择，还可进行随后的两两比较。
P432第8题：某职业病防治院对某石棉肺患者、可疑患者及非患者进行了用力肺活量（L）测定，结果如下表所示。
问三组石棉矿工的用力肺活量有无差别?三组石棉矿工的用力肺活量(L)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 2.71.72.5 31.82.33.41.92.4 31.82.43.41.8 3.32.03.5建库：1、点击Variable View: 定义分类变量（组别）和应变量（用力肺活量）2、点击Data View,输入数据:3、分析过程界面说明：【Dependent List框】（选入应变量）选入需要分析的变量，可选入多个结果变量（应变量）。
【Factor框】（因素，即选入一个分类变量）选入需要比较的分组因素，只能选入一个。
【Contrasts钮】(线性组合比较，如检验均数之间差异大小的关系，均数间的线性趋势等)【Post Hoc钮】(各组均数的多重比较)弹出Post Hoc Multiple Comparisons（多重比较）对话框，用于选择进行各组间两两比较的方法，有：Equal Variances Assumed复选框组一组当各组方差齐时可用的两两比较方法，共有14中种这里不一一列出了，其中最常用的为LSD和S-N-K法。
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分析技术：多元方差分析
SPSS分析技术：多元⽅差分析下⾯要介绍多元的内容，多元⽅差分析是研究多个⾃变量与多个因变量相互关系的⼀种统计理论⽅法，⼜称多变量分析。
多元⽅差分析实质上是单因变量⽅差分析（包括单因素和多因素⽅差分析）的发展和推⼴，适⽤于⾃变量同时对两个或两个以上的因变量产⽣影响的情况，⽤来分析⾃变量取不同⽔平时这些因变量的均值是否存在显著性差异。
分析原理多元⽅差分析可以看做是多因素⽅差分析和协⽅差分析合并后的拓展，能够⼀次性做两个以上因变量的多因素⽅差分析和协⽅差分析。
多元⽅差分析的优点是可以在⼀次研究中同时检验具有多个⽔平的多个因素各⾃对多个因变量的影响以及各因素交互作⽤后对多个因变量的影响，以及多个因变量作为⼀个整体模型，⾃变量对模型的影响。
多元⽅差分析的条件是：各个⾃变量的每个⽔平必须是独⽴的随机样本，服从正态分布且各总体⽅差相等。
因变量和协变量必须是数值型变量且协变量与因变量相关。
⾃变量可以是数值型分类变量，也可以是字符型分类变量，这是⽅差分析的基本条件。
案例分析随着经济的发展，城市⽣活的节奏也是越来越快，⽩领的健康状况成为了社会的热门话题。
⼈们晨练和早餐的状况很能够反映⼈们的⽣活习惯和健康状况，所以有研究者对不同婚姻状况、性别、年龄阶段的⼈做了⼀次较⼤规模的随机调查，获得880个有效数据。
现在⽤多元⽅差分析⽅法分析不同婚姻状况、性别和年龄阶段的⼈的晨炼状况和早餐状况是否有显著性的差别。
（例题数据⽂件已经上传到QQ群中，需要的朋友可以前往下载）分析步骤1、选择菜单【分析】-【⼀般线性模型】-【多变量】，选择“锻炼情况”和“早餐状况”作为因变量；再选择“年龄”、“婚姻状况”和“性别”作为⾃变量。
本题中不涉及协变量，所以不⽤选择协变量。
按照下图所⽰操作。
2、单击【选项】按钮，打开“多变量：选项”对话框，按下图操作。
3、单击【确定】，输出结果。
结果解读1、协⽅差矩阵的齐性检验结果；该检验的零假设是：因变量的协⽅差矩阵在各组中相等。
数据统计及SPSS应用-方差分析
单因素方差分析--假设条件
• 单一因素影响试验结果，该因素各水平：I=1， 2，…K • 各水平下样本均值为： x1 , x 2 ,...x k • 方差为： 2 2 2 σ1 ,σ 2 ...σ k • 前提条件：样本正态分布，方差差异不显著 • H0假设：均值差异不显著，x = x = ... = x (i ≠ j ) • H1假设：至少有， x i ≠ x j • 方差分析的实质：相同方差下，正态分布样本的 K个水平下的观测值的均值差异的检验。
单因素方差分析--Contrast选项
• 先验对照检验
–使用Ｔ检验检验用户定义的样本组合的均值差 异 –系数之和应等于０ –显著性水平＜０．０５对比组差异显著 –如：μ１＋μ ２＝ μ ３
单因素方差分析--Contrast选项
多因素方差分析--基本概念
• 当作用在一个过程的因素不只一个时，对不同因 素或因素的不同水平造成不同结果的研究将采用 多因素方差分析的研究方法。 • 研究多个因素的各个水平对试验结果的影响，以 及各因素相互作用对试验的影响。
组内数据与该组均值间的离差平方和反映数据抽样误差为随机误差各组均值与总均值间的离差平方和反映各样本组均值的差异为系统误差ssssss由于离差平方和的值与其项数k与n有关因此在方差分析中不能作为比较组间差异与组内差异的依据应当去掉项数影响求其均方来比较组间与组内差异
数据管理与分析
数据统计及ＳＰＳＳ应用
• 注意：
多因素方差分析--基本引用
• 【 分析 】 【一般线性模型】 【 单变量】
–因变量：实验结果 –固定因素：不同水平来线性地影响因变量的值 （一般是可认为控制的，如温度，品种）。 –随机因素：通过随机大量取值来影响过程变化 的因素（一般不可控，比如身高，体重）。 –协变量：与因变量相关，用来控制影响过程变 化的干扰因素。
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。
协方差分析spss实例
协方差分析spss实例在统计学领域，协方差分析是一种重要的技术，它可以用来测量两个变量之间的变化程度。
它广泛应用于研究社会科学、心理学、生物学和其他领域，研究中需要测量变量间的相关性。
本文旨在讨论协方差分析的原理，以及有关应用SPSS软件计算协方差分析的实例。
一、协方差分析的原理协方差分析是一种可以测量两个变量之间的变化程度的统计方法。
协方差是衡量两个变量之间线性关系的度量。
从数学角度讲，协方差可以用来衡量两个变量X和Y的变化程度。
换句话说，如果X变量变化，Y变量也会变化，则可以称之为正相关；反之，则称之为负相关。
协方差可以用来检测变量间的线性相关性，以及变量间的变化关系。
二、应用SPSS软件计算协方差分析的实例1、准备数据首先，准备数据集，将需要测量协方差分析的变量输入到一个文本文件中，文件中的数据符合一定的格式，比如X1,X2,...Xn，每个变量占据一列。
接下来，将文本文件保存为.csv格式的文件。
2、使用SPSS软件计算协方差分析打开SPSS软件，在软件的右上方，找到“数据”选项，点击“导入”，选择数据文件，在“数据文件”选项下，将上一步准备好的数据文件上传；然后，会出现一个“数据文件选择”窗口，选择要测量协方差的变量，点击确定。
3、测量协方差接下来，在SPSS软件的“统计”选项中，找到“描述统计”，点击“协方差”，出现一个“协方差分析”窗口，在“变量”栏中，将要测量的变量输入，点击确定，系统就会根据输入的数据，计算出两个变量之间的协方差，并显示出来。
三、总结本文讲述了协方差分析的原理，以及如何使用SPSS软件计算协方差分析的实例说明。
协方差分析是一种重要的技术，它可以测量变量之间的相关性，应用于各种学科的研究，也是社会科学研究的重要手段。
应用SPSS软件计算协方差分析，可以简化运算，提高工作效率。
SPSS软件在医学科研中的应用(t检验-方差分析-协方差分析)
SPSS软件在医学科研中的应用计算机实习（SPSS10.0）何平平北大医学部流行病与卫生统计学系实习三连续变量的假设检验（t检验、方差分析及协方差分析）一、t检验（一）样本均数与已知总体均数的比较（三）配对设计的两样本均数比较二、方差分析三、协方差分析t检验的目的一、t检验推断两个总体均数是否相等假设检验的结论具有概率性。
当Pδ0.05，拒绝H0 时，有可能犯第一类错误（〈）当P>0.05，不拒绝H0时，有可能犯第二类错误（®）〈为事先指定的检验水平（一般取0.05），®未知；增大样本量n，可以同时减小〈和®。
一、t检验（一）样本均数与已知总体均数的比较（单样本t检验）例1 通过大量调查，已知某地正常男婴出生体重为3.26kg。
某医生随机抽取20名难产男婴，测得出生体重如下（见数据文件p192.sav）。
问该地难产男婴出生体重均数是否与正常男婴不同？3.5 3.5 3.2 3.5 3.3 3.0 3.3 3.23.4 2.7 3.4 3.6 3.5 2.8 3.4 2.93.5 3.54.0 4.0SPSS 操作步骤： 变量说明：weight ：出生体重。
t 检 验已知的总体均数Sig：significance结论：因为t=1.330，P＝0.199>0.05，所以尚不能认为难产男婴出生体重均数与正常男婴不同。
一、t检验（二）完全随机设计（成组设计）的两样本均数比较（两独立样本t检验）例2 某医师测得12名正常人和13名病毒性肝炎患者血清转铁蛋白含量（g/L），结果如下（见数据文件p193.sav）。
问病毒性肝炎患者和正常人血清转铁蛋白含量有无差异？病毒性肝炎患者：2.34 2.47 2.22 2.31 2.36 2.38 2.15 2.572.19 2.25 2.28 2.31 2.42正常人：2.61 2.71 2.73 2.64 2.68 2.81 2.762.55 2.91 2.85 2.71 2.64SPSS操作步骤：变量说明：group：分组，1＝患者；2＝正常人。
SPSS数据分析—多元方差分析
之前的单因素方差分析和多因素方差分析，都在针对一个因变量，而实际工作中，经常会碰到多个因变量的情况，如果单纯的将其拆分为多个单因变量的做法不妥，需要使用多元方差分析或因子分析多元方差分析与一元方差分析本质区别是：一元方差分析是组间均方与组内均方进行比较，而多元方差分析时组间方差协方差矩阵与组内方差协方差矩阵进行比较，这也解释了为何不做多次的一元方差分析，因为一元方差分析不能分析出自变量对多个因变量的协方差结构模式的影响，而多元方差分析同时考察多个因变量而不是一个，把多个因变量看做一个整体联合分布来分析
多元方差分析的适用条件是
1.各因变量服从多元正态分布，对此要求并不高，主要满足单个因变量服从正态分布即可
2.观测值相互独立
3.因变量方差协方差矩阵相等，相当于多因素方差的方差齐性
4.因变量之间存在一定关联
以上条件中，第三点比较重要，对此要求较高，需要特别留意。
步骤：分析—一般线性模型—多变量。
数据分析方法大全SPSS数据分析方法详解
数据分析方法大全SPSS数据分析方法详解SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的数据分析软件，广泛应用于各个领域的研究和统计分析。
下面是一些常用的数据分析方法和技术，以及如何在SPSS中进行实施。
1.描述性统计分析：SPSS可以计算各种描述性统计指标，如平均数、中位数、标准差、百分位数等。
可以使用“统计”菜单下的“描述统计”选项完成。
2.相关分析：相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
SPSS提供了许多方法来计算相关系数，如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。
可以使用“分析”菜单下的“相关”选项进行分析。
3.回归分析：回归分析用于研究一个或多个自变量与因变量之间的关系。
SPSS提供了多种回归模型，如线性回归、多元回归、逐步回归等。
可以使用“分析”菜单下的“回归”选项进行分析。
4.方差分析：方差分析用于比较两个或多个组之间的平均值是否显著不同。
SPSS提供了单因素方差分析、二因素方差分析、协方差分析等多种方法。
可以使用“分析”菜单下的“方差”选项进行分析。
5.t检验和方差齐性检验：t检验用于比较两个样本平均值是否显著不同，而方差齐性检验用于检验两个样本方差是否相等。
SPSS提供了独立样本t检验、配对样本t检验、方差齐性检验等多种方法。
可以使用“分析”菜单下的“比较均值”选项进行分析。
6.散点图和箱线图：散点图用于可视化两个变量之间的关系，箱线图用于可视化不同组之间的差异。
可以使用“图表”菜单下的“散点图”和“箱线图”选项进行绘制。
7.因子分析和聚类分析：因子分析用于将多个变量归纳为较少的无关连的维度，聚类分析用于将相似的对象归为同一组。
SPSS提供了因子分析和聚类分析的功能，可以使用“分析”菜单下的“因子”和“聚类”选项进行分析。
8.生存分析：生存分析用于研究事件发生的时间和概率。
SPSS提供了生存分析的方法，如卡普兰-迈尔曲线、生存函数、风险比等。
SPSS基础学习方差分析—协方差分析
SPSS基础学习⽅差分析—协⽅差分析
⽬的：在多因素⽅差分析中我们提到“协变量“是⽤来控制其他变量与因⼦变量有关⽽且影响⽅差分析的⽬标变量的其他⼲扰因素。
注意点：在利⽤协⽅差分析的时候，我们先对这个变量进⾏分析。
案例分析：研究三中不同的饲料对⽣猪的体重增加的影响。
（数据来源：薛薇《统计分析与SPSS的应⽤》第六章）
⾸先，先对猪喂养前的体重进⾏⼀个散点图的绘制
步骤：图形—旧对话框—点状/散点
由图可知：变量之间呈现较为相似的线性关系，各斜率基本相同，所以喂养前的体重可以作为协变量参与协⽅差分析。
协⽅差分析的步骤：
分析—⼀般线性模型—单变量
关键截图：
结果分析：
由协变量的图：
没有协变量的图：
分析：我们可以清楚地的看出SL的变差由1238.375减少为227.615，这就是剔除了喂养前体重的影响造成的，因此不能忽略”猪喂养前的体重“。
参考书籍：
薛薇《统计分析与SPSS的应⽤》第五版
吴骏《SPSS统计分析从零开始》。
利用SPSS进行logistic回归分析(二元、多项)
线性回归是很重要的一种回归方法，但是线性回归只适用于因变量为连续型变量的情况，那如果因变量为分类变量呢？比方说我们想预测某个病人会不会痊愈，顾客会不会购买产品，等等，这时候我们就要用到logistic回归分析了。
Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。
还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归，比如病重的程度是高，中，低呀等等，这种回归也叫累积logistic回归，或者序次logistic回归。
二值logistic回归：选择分析——回归——二元logistic，打开主面板，因变量勾选你的二分类变量，这个没有什么疑问，然后看下边写着一个协变量。
有没有很奇怪什么叫做协变量？在二元logistic回归里边可以认为协变量类似于自变量，或者就是自变量。
把你的自变量选到协变量的框框里边。
细心的朋友会发现，在指向协变量的那个箭头下边，还有一个小小的按钮，标着a*b，这个按钮的作用是用来选择交互项的。
我们知道，有时候两个变量合在一起会产生新的效应，比如年龄和结婚次数综合在一起，会对健康程度有一个新的影响，这时候，我们就认为两者有交互效应。
那么我们为了模型的准确，就把这个交互效应也选到模型里去。
我们在右边的那个框框里选择变量a，按住ctrl，在选择变量b，那么我们就同时选住这两个变量了，然后点那个a*b的按钮，这样，一个新的名字很长的变量就出现在协变量的框框里了，就是我们的交互作用的变量。
然后在下边有一个方法的下拉菜单。
默认的是进入，就是强迫所有选择的变量都进入到模型里边。
除去进入法以外，还有三种向前法，三种向后法。
一般默认进入就可以了，如果做出来的模型有变量的p值不合格，就用其他方法在做。
再下边的选择变量则是用来选择你的个案的。
6.5.3 协方差分析的应用举例_例说SPSS统计分析_[共5页]
![6.5.3 协方差分析的应用举例_例说SPSS统计分析_[共5页]](https://img.taocdn.com/s3/m/d8b08cde581b6bd97e19ea37.png)
146 例说
SPSS 统计分析 6.5 协方差分析
6.5.1 协方差分析的基本原理
方差分析时，除了要分析的因素变量外，其他的因素条件都要求一致或者尽可能地保持不变，然而实际中这一点非常难控制。
例如，考虑药物对患者某个生化指标变化的影响，比较实验组与对照组的该指标变化均值是否有显著性差异，以确定药物的有效性；但现实中，患者病程的长短、年龄以及原指标水平等混杂因素对疗效都有影响。
在有这些混杂因素的情况下处理因素对指标的影响是否显著就有必要使用协方差分析。
协方差分析是将方差分析和回归分析结合起来的一种统计方法。
它通过回归分析剔除其他混杂因素对指标的影响，再通过方差分析来研究处理因素对指标影响的显著性。
在协方差分析中，这些混杂因素被称为协变量。
协变量要求是连续型的数值变量，且多个协变量之间相互独立并与因素没有交互影响。
6.5.2 协方差分析的基本操作
下面以SPSS 15为例，介绍协方差分析的基本操作流程。
首先单击“Analyze ”下“General Linear Model ”中的“Univariate ”，指定因素变量到“Dependent ”框、影响因素到“
Fixed Factor(s)”
框和协变量到“
Covariate(s)”框；然后单击“Model ”按钮，定义方差分析的模型；再单击“Post Hoc ”按钮，定义各因素多重比较的检验方法。
具体如图6-19所示。
图6-19 协方差分析基本操作流程图
6.5.3 协方差分析的应用举例。
多元方差和协方差分析在spass的应用
Build terms: 模型中准备纳入的效应
Post hoc: 选择多重均值比较方法
Contrast:对精细趋势检验和精确两两比较的选项进行定义
西安交大管理学院 2008秋 胡平
11
西安交大管理学院 2008秋 胡平
10
4.1.1 Univariate过程入门
Model: 选Custom, 自定义方差分析的模型
11082871.417
239768.489
df 1
110.640
Mean Square 11082871.4 2167.099a
EXA
Hypothesis
27734.222
30
924.474
Error
114180.389 141.203
808.626b
ANX
Hypothesis
235381.305
General linear model
Univariate
Dependent list:要分析的因变量
Fixed factor: 固定效应变量
Random factor:随机效应变量
Covariate:协变量
WLS weight:选加权最小二乘法的权重系数
Model: 选Custom, 自定义方差分析的模型
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4.1.1 Univariate过程入门
SPSS中GLM－Univariate的操作
Model: 选Custom, 自定义方差分析的模型(I,II,III,IV) I型:分层处理平方和的方法,研究者对因素的影响大小有主次之分,按因
素引入模型的顺序依次对每项进行调查,计算结果与因子的顺序相关.通 常把最重要的因素放在前面,然后按二阶交互,三阶交互的顺序依此指定. 此分解方法适用于平衡的模型和嵌套模型. II型:对其他所有效应均进行调整.它的计算会抑制其他参数的估计,所以 不适用于有交互作用的方差分析及嵌套模型.此分解方法适用范围小,为 完全平衡的设计,只涉及主效应的设计及纯粹的回归分析. III型:系统默认,对其他所有效应进行调整,但其计算方法也适用于不平 衡的设计.适用于I型和II型所列范围及无缺失单元格的不平衡模型. IV型:专门针对含缺失单元格的数据而设计,对任何效应计算平方和.如果 效应存在嵌套,则只对效应的较高水平做对比.可用于I型和II型所列范围. 主要用于含缺失单元格的不平衡设计.
协方差之SPSS案例操作（建议收藏）
协⽅差之SPSS案例操作（建议收藏）书上说⼈要长⼤三次第⼀次是在发现⾃⼰不是世界中⼼的时候第⼆次是在发现即使再怎么努⼒终究还是有些事令⼈⽆能为⼒的时候第三次是在明知道有些事可能会⽆能为⼒但还是会尽⼒争取的时候——摘⾃⽹络协⽅差分析是回归分析与⽅差分析的结合。
在作两组和多组均数之间的⽐较前，⽤直线回归的⽅法找出各组因变量Y与协变量X之间的数量关系，求得在假定X相等时的修正均数，然后⽤⽅差分析⽐较修正均数之间的差别。
要求X与Y的线性关系在各组均成⽴，且在各组间回归系数近似相等，即回归直线平⾏；X的取值范围不宜过⼤，否则修正均数的差值在回归直线的延长线上，不能确定是否仍然满⾜平⾏性和线性关系的条件，协⽅差分析的结论可能不正确。
对于协变量的概念，可以简单的理解为连续变量，多数情况下，连续变量都要作为协变量处理。
上⾯的说的是不是有点官⽅？（没办法，不官⽅，⼜会被说是不系统~）想了解更详细的内容，请点击查看。
欲了解成年⼈体重正常者与超重者的⾎清胆固醇是否不同。
⽽胆固醇含量与年龄有关，资料见下表⾸先，建⽴数据⽂献。
①变量视图：建⽴3个变量②数据视图：先要分析两组中年龄与胆固醇是否有线性关系，且⽐较回归洗漱是否相等，⽐较粗略的做法是画散点图，选择菜单：图形→旧对话框→散点图，如图：进⼊图形对话框：将胆固醇、年龄、组分别选⼊Y轴、X轴、设置标记：点击确定开始画图可以看出，⼤致呈直线关系。
更为精确的作法是检验年龄与分组之间是否存在交互作⽤，即年龄的作⽤是否受分组的影响。
接下来开始协⽅差分析，⾸先进⼊菜单：进⼊对话框进⼊对话框将胆固醇选⼊“因变量”，组选⼊“固定因⼦”，年龄选⼊“协变量”，见图:点击右边“模型”按钮，在“构建项”下拉菜单中选择“主效应”，将“组”和“年龄”选⼊右边框中，然后在“构建项”下拉菜单中选择“交互”，同时选中“组”和“年龄”，⼀并选⼊右边的框中，见图：点击“继续”按钮回到“单变量”主界⾯：单击“选项”按钮，进⼊如下对话框：选中“描述性分析”：点击“继续”按钮回到主界⾯，单击“确定”即可。
利用SPSS进行判别分析的几个问题的说明
利用SPSS进行判别分析的几个问题的说明陈敏琼【摘要】判别分析是多元统计分析中最常用的方法之一，但由于其原理的复杂性与方法的多样性，使其成为《多元统计分析》课程学习特别是SPSS软件操作学习的难点之一。
为此，对判别分析的几种方法的原理进行总结，针对利用SPSS进行判别分析过程中常见的若干疑点，先从理论上做推导说明，结合例子对SPSS判别分析的步骤和输出结果作详细解释和说明。
%Discriminant analysis is one of the most commonly used methods in multivariate statistical analysis, but because of the complexity of its principle and methods of diversity, making it one of the difficulties in learning the course of Multivariate Statistical Analysis, in particular the learning of SPSS software operating. To do this, summaries the principle of several methods of discriminant analysis, according to the common problems of SPSS in the process, does the first theoretical derivation, combined with examples, explains the steps and output re-sults of SPSS discriminant analysis in details.【期刊名称】《现代计算机（普及版）》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】7页(P34-39,50)【关键词】判别分析;SPSS判别分析;步骤;解释说明【作者】陈敏琼【作者单位】中山大学新华学院，广州 510520【正文语种】中文判别分析是根据观测到的样品的若干数量特征（称为因子或判别变量）对样品进行归类、识别，判断其属性的预报（预测）的一种多元统计分析方法。
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q = (xa − xb) sd
s d = MS 误差（ 1 + 1 )
2
nA nB
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4.1.1 Univariate过程入门
Contrast:对精细趋势检验和精确两两比较的选项进行定义
在选择了需要定义比较方法的因素后,对比较方法进行定义 None:不进行均数比较 Deviation:偏对照,将每个因子水平的均值与全部因子水平的均
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4.1.1 Univariate过程入门
SPSS中GLM－Univariate的操作
Analysis
General linear model
Univariate
Dependent list:要分析的因变量
Fixed factor: 固定效应变量
Random factor:随机效应变量
值作比较 Simple:简单对照,将每个因子水平的均值与参考水平的均值比
较 Difference:反Helmert对照, 除第一水平外,因素的每个水平的
均数都与该水平前各水平的总均数进行比较 Helmert:与Difference相反,除最后一个水平外,因素的每个水
平的均数都与该水平后各水平的总均数进行比较 Repeated:对邻近水平的连续比较,除第一水平外,因素的每个水
单因素二元模型
双因素二元饱和模型
双因素二元非饱和模型
3. 广义多元方差分析(MANOVA)
多因素非饱和模型
Two-Group 多元方差分析
K-Group MANOVA
重复测量：因子的设计模型和效应检验
协方差分析 西安交大管理学院 2008秋 胡平
2
四.SPSS应用
4.1 Univariate
403020Fra bibliotek100
8.00
12.00
16.00
20.00
24.00
28.00
32.00
36.00
40.00
10.00
14.00
18.00
22.00
26.00
30.00
34.00
38.00
σ刚礘納
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4.1.1 Univariate过程入门
分析结果的解释
Dependent Variable: 薄狐踞紐
平的均数都与该水平前一个水平的总均数进行比较 Polynomial:进行多项式比较,如该因素有n个水平,则比较时会
输出从线性到n-1次方西安曲交大线管的理学比院 较20结08秋果胡.平假设因素水平等间距20
4.1.1 Univariate过程入门
分析结果输出的选择
4.1.1 Univariate过程入门
SPSS中GLM－Univariate的操作
Post hoc: 选择多重均值比较方法 (1)方差齐性假设下的方法
Sidak：用Ｔ检验完成多重配对比较 Scheffe:利用Ｆ分布进行均值间的配对比较 R-E-G-W F:利用Ｆ检验进行多重配对比较 R-E-G-W Q:基于t分布进行多重配对比较 S-N-K：用Ｔ分布进行均值间的配对比较 Turkey：在Ｔ化极差分布进行均值间的配对比较 Turkey’s-b：在Ｔ化极差分布进行均值间配对比较，但其精确值为前两种检验相应值的平均值 Duncan：用一系列分布值逐步比较得结论，多分布检验，适用于分布不明确时 Hochberg’s GT2：在Ｔ化极差分布进行多重比较 Gabriel：在Ｔ化极差分布进行进行配对比较，当各组样本容量不相等时 Waller-Duncan：利用ｔ检验进行多重比较，使用贝叶斯逼近法 Dunnett：选择开头或最后一组为对照，其他各组跟它进行比较
94
2504.056
Error
88097.818 111.519
789.979c
EXA * ANX
Hypothesis Error
95437.441 51907.641
120
795.312
53
979.389d
a. .796 MS(ANX) + .141 MS(EXA * ANX) + .063 MS(Error)
4.1.1 Univariate过程入门
方差分析的基本模型
Xij=μ+αi+βj+ αiβj+εijk
B因素j水平效应
A因素i水平效应
两者的交互效应 随机误差变量
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4.1.1 Univariate过程入门
方差分析模型的适用条件
1. 各样本独立性:只有各样本为相互独立的 随机样本,才能保证变异的可加性(可分 解性).
3. Repeate measures 方差分析的重复测量，
4. Variance components 方差成分分析
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第五讲案 多元方差和协方差分析
主要内容
1. 方差分析与实验
多元方差分析与一元方差分析的关系
数据要求和假设条件
2. 多元方差分析(ANOVA)
2. 正态性:所有观察值系从正态总体中抽样 得出.
3. 方差齐:指假设总的模型无意义时方差齐, 也即每个单元格中的方差齐.各样本方差 相等，即方差齐
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4.1.1 Univariate过程入门
方差分析模型的适用条件
单因素方差分析:必须要考虑,特别是正 态性和方差齐性一般都需要进行考察.
无重复数据的方差分析:不考虑正态性和 方差齐性.
有重复数据的方差分析:数据分布不是明 显偏态,不存在极端值即可. 方差齐性仅 限于理论探讨.
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4.1.1 Univariate过程入门
方差分析的流程
4.1.1 Univariate过程入门 SPSS中GLM－Univariate的操作
b. .928 MS(EXA * ANX) + .072 MS(Error)
c. 1.029 MS(EXA * ANX) - .029 MS(Error)
d. MS(Error)
e. Weighted Least Squares Regression - Weighted by 计厩篈
F 5114.152
5.拉丁方设计(Latin square design) 各因素间无交互作用且水平数相等,三个因素按水平数r排列成一个r*r 随机方阵.纵横两向结尾皆为配伍组,可用较少的重复次数,获得较多的 信息
6.正交设计(Orthogonal design) 三个及以上因素,存在交互作用.用正交表将各试验因素,各水平之间的 组合进行均匀搭配,从而可以用较少的,有代表性的处理组合,提供充分 有用的信息. 优点:高效,快速 缺点:基于线性模型的设计
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4.1.1 Univariate过程入门
Contrast:对精细趋势检验和精确两两比较的选项进行定义
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4.1.1 Univariate过程入门
SPSS中GLM－Univariate的操作
SNK-q检验:Student-Newman-Keuls 用于多个样本均数间每两个均数的比较。 计算统计量q的公式：
Covariate:协变量
WLS weight:选加权最小二乘法的权重系数
Model: 选Custom, 自定义方差分析的模型
Build terms: 模型中准备纳入的效应
Post hoc: 选择多重均值比较方法
Contrast:对精细趋势检验和精确两两比较的选项进行定义
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单因变量多因子方差分析模型/过程
1. Univariate过程入门 2. 常用试验设计 3. 协方差分析
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四.SPSS应用
4.1.1 Univariate过程入门
1. 方差分析的基本模型和适用条件 2. SPSS中GLM－Univariate的操作 3. 结果的解释
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4.1.1 Univariate过程入门
SPSS中GLM－Univariate的操作
Build terms: 模型中准备纳入的效应 可以选择主效应,MAIN EFFECTS
也可选择交互效应INTEACTION 其中: 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
4.1.1 Univariate过程入门 Build terms: 模型中准备纳入的效应
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4.1.1 Univariate过程入门
Post hoc: 选择多重均值比较方法
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4.1.1 Univariate过程入门
分析结果保存
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4.1.1 Univariate过程入门
分析结果的解释
Tests of Between-Subjects Effectse
Dependent Variable: 薄狐踞紐
Source Intercept
Hypothesis Error
Type III Sum of Squares