一般线性模型的SPSS应用
《统计分析和SPSS的应用（第五版）》课后练习答案解析（第6章）
《统计分析和SPSS的应用（第五版）》课后练习答案解析（第6章）《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第6章SPSS的方差分析1、入户推销有五种方法。
某大公司想比较这五种方法有无显著的效果差异，设计了一项实验。
从应聘人员中尚无推销经验的人员中随机挑选一部分人，并随机地将他们分为五个组，每组用一种推销方法培训。
一段时期后得到他们在一个月内的推销额，如下表所示：第一组20.0 16.8 17.9 21.2 23.9 26.8 22.4第二组24.9 21.3 22.6 30.2 29.9 22.5 20.7第三组16.0 20.1 17.3 20.9 22.0 26.8 20.8第四组17.5 18.2 20.2 17.7 19.1 18.4 16.5第五组25.2 26.2 26.9 29.3 30.4 29.7 28.21）请利用单因素方差分析方法分析这五种推销方式是否存在显著差异。
2）绘制各组的均值对比图，并利用LSD方法进行多重比较检验。
（1）分析→比较均值→单因素ANOV A→因变量：销售额；因子：组别→确定。
ANOVA销售额平方和df 均方 F 显著性组之间405.534 4 101.384 11.276 .000组内269.737 30 8.991总计675.271 34概率P-值接近于0，应拒绝原假设，认为5种推销方法有显著差异。
（2）均值图：在上面步骤基础上，点选项→均值图；事后多重比较→LSD多重比较因变量: 销售额 LSD(L)(I) 组别 (J) 组别平均差(I-J) 标准错误显著性95% 置信区间下限值上限第一组第二组 -3.30000*1.60279 .048 -6.5733 -.0267 第三组 .72857 1.60279 .653 -2.5448 4.0019 第四组3.05714 1.60279 .066 -.2162 6.3305 第五组-6.70000* 1.60279 .000 -9.9733 -3.4267 第二组第一组 3.30000* 1.60279 .048 .0267 6.5733 第三组 4.02857* 1.60279 .018 .7552 7.3019 第四组 6.35714* 1.60279 .000 3.0838 9.6305 第五组-3.40000* 1.60279 .042 -6.6733 -.1267 第三组第一组 -.72857 1.60279 .653 -4.0019 2.5448 第二组 -4.02857* 1.60279 .018 -7.3019 -.7552 第四组 2.32857 1.60279 .157 -.9448 5.6019 第五组-7.42857* 1.60279 .000 -10.7019 -4.1552 第四组第一组-3.057141.60279.066-6.3305.2162第二组-6.35714* 1.60279 .000 -9.6305 -3.0838第三组-2.32857 1.60279 .157 -5.6019 .9448第五组-9.75714* 1.60279 .000 -13.0305 -6.4838第五组第一组6.70000* 1.60279 .000 3.4267 9.9733 第二组3.40000* 1.60279 .042 .1267 6.6733第三组7.42857* 1.60279 .000 4.1552 10.7019第四组9.75714* 1.60279 .000 6.4838 13.0305*. 均值差的显著性水平为 0.05。
第9章SPSS线性回归分析
第9章SPSS线性回归分析1.线性回归分析概述线性回归分析是一种广泛应用于统计学和数据分析领域的方法，它用于研究自变量与因变量之间的线性关系。
线性回归模型基于一条直线的假设，通过最小化残差平方和来估计各个回归系数，并利用这些系数进行预测和推断。
SPSS是一款强大的统计分析软件，提供了丰富的功能和工具，使得线性回归分析变得更加简单和高效。
2.数据准备在进行线性回归分析之前，需要准备好相关的数据。
SPSS可以导入各种类型的数据文件，包括Excel、CSV等格式。
在导入数据之后，可以对数据进行预处理，如缺失值处理、异常值处理等。
3.构建线性回归模型在SPSS中，构建线性回归模型非常简单。
首先选择“回归”菜单下的“线性”选项，然后将所需要的自变量和因变量选择到相应的框中。
SPSS还提供了多种方法来选择自变量，如逐步回归、逐步回归法等。
选择好自变量之后，点击“确定”按钮，即可得到回归模型结果。
4.分析回归模型在得到回归模型结果之后，需要对模型进行分析。
SPSS提供了丰富的结果输出，包括参数估计值、显著性检验、模型拟合度等。
需要注意的是，线性回归模型的可靠性需要通过一系列统计检验进行验证，如F统计量、t统计量、残差分析等。
5.模型诊断6.预测与推断线性回归模型可以用于预测和推断，SPSS也提供了相应的功能。
在SPSS中可以输入自变量的数值，从而得到相应的因变量预测值。
此外，SPSS还可以进行参数估计的推断，包括置信区间和假设检验等。
7.扩展与应用除了简单的线性回归模型，SPSS还支持复杂的线性回归模型，如多重回归分析、多元回归分析等。
此外，SPSS还可以进行模型的改进和优化，如加入交互项、非线性变换等。
这些扩展功能在实际应用中非常有用，可以提高模型的解释力和预测能力。
总结：本章介绍了SPSS中的线性回归分析方法，包括模型构建、结果分析、模型诊断、预测与推断等。
SPSS提供了丰富的功能和工具，使得线性回归分析变得更加简单和高效。
spss中一般线性模型
模型中包括所有3维效应，
定义效应类型为All3－way， 单击变量Llight、 Device、 Target。 单击箭头按钮， Model框中出现3维交互效应项：Ligh*Device*Target。
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Ⅲ、选择平方和分解的方法
Sum of squares:
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2.1 Model按钮
Ⅰ、在Specify Model栏中指定模型类型
Full Factorial，全模型，系统 默认。包括所有因素的主效应 和所有的交互效应。例如有三 个因素变量，全模型包括三个 因素的主效应、两两的交互效 应和三个因素的高级交互效应。
Custom，自定义模型。选择此 项激活下面各操作框
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可供选择的对照方法
None：不进行均数比较；
Deviation：比较预测变量或因素的每个水平的效应。选择Last或 First作为参照的水平；
Simple：对预测变量或因素变量的每一水平都与参照水平进行比 较。选择Last或First作为参照水平；
Difference：对预测变量或因素每一水平的效应，除第一水平以 外，都与其前面各水平的平均效应进行比较。与Helmert对照方 法相反；
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Ⅱ、建立自定义模型
Factors＆Covariates 框中 自动列出可以作为因素的 变量名，其后面的括号中 标有字母“F”（固定因 子）、“R”（随机因子） 或者“C”（协变量）。
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A、选择效应类型
Interactin：交互效应 Main effects：主效应 All2-way： 所有2维交互效应 All3-way：所有3维交互效应 All4-Way：所有4维交互效应 All5-Way：所有5维交互效应
关于使用SPSS线性回归实现通径分析的方法
2023年使用SPSS线性回归实现通径分析的方法2023年使用SPSS实现通径分析的方法随着数据分析技术的不断发展，通径分析作为一种重要的统计方法，在社会科学研究中得到了广泛的应用。
通径分析可以帮助研究者理解变量之间的关系，探索影响因素，并进行预测。
本文将介绍2023年使用SPSS软件进行通径分析的方法。
一、背景介绍通径分析是一种结构方程建模方法，用于研究变量之间的直接和间接关系。
通径分析可以帮助研究者理清影响机制，揭示变量与变量之间的作用路径。
在社会科学研究中，通径分析广泛用于心理学、教育学、经济学等领域。
二、SPSS软件介绍SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款常用的统计分析软件，具有强大的数据处理和分析能力。
其操作简单，适用于初学者和专业研究人员。
SPSS软件提供了丰富的分析功能，包括描述统计、t检验、方差分析等。
在2023年，SPSS软件已经更新至最新版本，新增了通径分析的功能。
三、数据准备在进行通径分析之前，需要准备好相关的数据。
数据可以通过实地调查、问卷调查等方式收集。
在收集数据时，要注意确保数据的准确性和可靠性。
数据应包含研究变量及其相应的测量数据。
四、模型构建通径分析的关键在于建立适当的研究模型。
模型可以是基于理论或经验研究的基础上构建的。
在构建模型时，需要明确各变量之间的假设关系。
为了说明模型的构建过程，假设我们研究A、B、C三个变量之间的关系。
我们假设A对B有直接影响，B对C有直接影响，并且A对C 有间接影响，即通过B中介。
我们可以利用SPSS软件中的路径分析工具进行模型的构建和参数估计。
五、数据分析在进行数据分析之前，我们需要确保数据的完整性和可用性。
可以通过数据清洗和数据预处理来处理缺失值和异常值。
在SPSS软件中，我们可以通过以下步骤进行通径分析的数据分析：1. 打开SPSS软件，并导入准备好的数据集。
2. 选择“数据”菜单中的“路径分析”选项。
spss中一般线性模型解析
Simple：对预测变量或因素变量的每一水平都与参照水平进行比 较。选择Last或First作为参照水平；
Difference：对预测变量或因素每一水平的效应，除第一水平以 外，都与其前面各水平的平均效应进行比较。与Helmert对照方 法相反；
注： 只有Deviation和Simple 需要选择参考水平，Last（系统 默认）和First。
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A、选择效应类型
Interactin：交互效应 Main effects：主效应 All2-way： 所有2维交互效应 All3-way：所有3维交互效应
All4-Way：所有4维交互效应
All5-Way：所有5维交互效应
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B、选择模型中的主效应 （Model）
模型中包括所有3维效应，
定义效应类型为All3－way，
单击变量Llight、 Device、 Target。 单击箭头按钮， Model框中出现3维交互效应项：Ligh*Device*Target。
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Ⅲ、选择平方和分解的方法
Sum of squares:
TYPEⅠ（嵌套设计）、 TYPEⅡ（平衡设计、仅主 效应）、 TYPE Ⅲ（系统默认、最常 用） TYPEIV（不完整数据）。
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C. 建立模型中的交互项
模型中包括三个变量的所有2维交互效应项，
定义效应类型为All2-way， 单击light、Device、Target三个变量名， 单击箭头按钮。 Model中出现三个 2维交互效应项： Light*Device、 Light*Target、 Device*Target。
SPSS 10.0高级教程九：征服一般线性模型
SPSS 10.0高级教程九：征服一般线性模型请注意，本章的标题用了一些修辞手法，一般线性模型可不是用一章就可以说清楚的，因为它包括的内容实在太多了。
那么，究竟我们用到的哪些分析会包含在其中呢？简而言之：凡是和方差分析粘边的都可以用他来做。
比如成组设计的方差分析（即单因素方差分析）、配伍设计的方差分析（即两因素方差分析）、交叉设计的方差分析、析因设计的方差分析、重复测量的方差分析、协方差分析等等。
因此，能真正掌握GLM菜单的用法，会使大家的统计分析能力有极大地提高。
实际上一般线性模型包括的统计模型还不止这些，我这里举出来的只是从用SPSS作统计分析的角度而言的一些。
好了，既然一般线性模型的能力如此强大，那么下属的四个子菜单各自的功能是什么呢？请看：∙Univariate子菜单：四个菜单中的大哥大，绝大部分的方法分析都在这里面进行。
∙Multivariate子菜单：当结果变量（应变量）不止一个时，当然要用他来分析啦！∙Repeted Measures子菜单：顾名思义，重复测量的数据就要用他来分析，这一点我可能要强调一下，用前两个菜单似乎都可以分析出来结果，但在许多情况下该结果是不正确的，应该用重复测量的分析方法才对（不能再讲了，再讲下去就会扯到多水平模型去了）。
∙Variance Components子菜单：用于作方差成份模型的，这个模型实在太深，不是一时半会说的请的，所以我在这里就干脆不讲了。
出于模型复杂性、篇幅、应用范围及乱七八糟一系列的理由，当然主要是我懒得一一解释，我决定本章采用举例讲解的方式，及讲解一些常见的分析实例，通过这种方法来熟悉那些最为常用的分析方法。
对统计分析的数据格式不太熟悉的朋友，请一定先去看看统计软件第一课：论统计软件中的数据录入格式，会大有帮助的。
§8.1两因素方差分析下面的这个例子来自《卫生统计学》第四版，书还没有出来，大家先尝尝鲜。
例8.1 对小白鼠喂以A、B、C三种不同的营养素，目的是了解不同营养素增重的效果。
SPSS多因素方差分析（一般线性模型）：重复测量
SPSS多因素⽅差分析（⼀般线性模型）：重复测量⼀、GLM重复测量（分析-⼀般线性模型-重复度量）1、概念：“GLM 重复测量”过程在对每个主体或个案多次执⾏相同的测量时提供⽅差分析。
如果指定了主体间因⼦，这些因⼦会将总体划分成组。
通过使⽤此⼀般线性模型过程您可以检验关于主体间因⼦和主体内因⼦的效应的原假设。
可以调查因⼦之间的交互以及单个因⼦的效应。
另外，还可以包含常数协变量的效应以及协变量与主体间因⼦的交互。
在双重多变量重复测量设计中，因变量表⽰主体内因⼦不同⽔平的多个变量的测量。
例如，您可能在三个不同的时间对每个主体同时测量了脉搏和呼吸。
“GLM 重复测量”过程提供了对重复测量数据的单变量和多变量分析。
平衡与⾮平衡模型均可进⾏检验。
如果模型中的每个单元包含相同的个案数，则设计是平衡的。
在多变量模型中，模型中的效应引起的平⽅和以及误差平⽅和以矩阵形式表⽰，⽽不是以单变量分析中的标量形式表⽰。
这些矩阵称为SSCP（平⽅和与叉积）矩阵。
除了检验假设，“GLM 重复测量”过程还⽣成参数估计。
常⽤的先验对⽐可⽤于对主体间因⼦执⾏假设检验。
另外，在整体的F 检验已显⽰显著性之后，可以使⽤两两⽐较检验评估指定均值之间的差值。
估计边际均值为模型中的单元提供了预测均值估计值，且这些均值的轮廓图（交互图）允许您轻松对其中⼀些关系进⾏可视化。
残差、预测值、Cook 距离以及杠杆值可以另存为数据⽂件中检查假设的新变量。
另外还提供残差SSCP 矩阵（残差的平⽅和与叉积的⽅形矩阵）、残差协⽅差矩阵（残差SSCP 矩阵除以残差的⾃由度）和残差相关矩阵（残差协⽅差矩阵的标准化形式）。
WLS 权重允许您指定⼀个变量，⽤来针对加权最⼩平⽅(WLS) 分析为观察值赋予不同权重，这样也许可以补偿测量的不同精确度。
2、⽰例。
根据学⽣的焦虑程度检验的得分将⼗⼆个学⽣分配到⾼或低焦虑程度组。
焦虑等级被认为是主体间因⼦，因为它会将主体划分成组。
《统计分析与SPSS的应用》课后练习答案(第6章)
《统计分析与SP SS的应用(第五版)》课后练习答案第6章SPSS的方差分析1、入户推销有五种方法。
某大公司想比较这五种方法有无显著的效果差异，设计了一项实验。
从应聘人员中尚无推销经验的人员中随机挑选一部分人，并随机地将他们分为五个组，每组用一种推销方法培训。
一段时期后得到他们在一个月内的推销额，如下表所示：第一组20.0 16. 8 17. 9 21. 2 23.9 26.8 22.4第二组24.9 21. 3 22.6 30.2 29.9 22.5 20.7第三组16.0 20. 1 17.3 20.9 22.0 26.8 20.8第四组17.5 18.2 20.2 17.7 19. 1 18.4 16. 5第五组25.2 26.2 26.9 29.3 (30.4 29.7 28.21)请利用单因素方差分析方法分析这五种推销方式是否存在显著差异。
2)绘制各组的均值对比图，并利用LSD方法进行多重比较检验。
(1)分析比较均值单因素ANOVA因变量：销售额；因子：组别确定。
［勰ib融巴］卫£也r「匪抽I普型ANOVA 销售额平方和df 均方 F 显著性组之间405. 534 4 101. 384 11.276 .000组内269. 737 30 8. 991总计675. 271 34概率P-值接近于0,应拒绝原假设，认为5种推销方法有显著差异。
(2)均值图：在上面步骤基础上，点选项均值图；事后多重比较LSDV LSDs-ffj-k"alii^Du^carii1 gqnfWTn- i二口呛achsk:IL 鉴 F*b .Dumrt1 5=11 卅 Djncan:节.Thll ： ! Ise-屮1 R'E G AF_ Hochhsras GT2七赴 --------------- 1 R-E-iS-A q0 lb riel潑哎I 叫口辱■带1—lHiihar^/ !T2□ ISjFtt®」（fllTWWIWiiEI 1曲匡I 町K 柱竝圭WI Brctwn~*orEylheI 昌业hDynrisittTi=创 nwsH* ■询 IDjJrruKtC就夕值創玦1研JTI*附探曲□朗闽耶H ■■宅IL” ［两II 药耐丨Aj ni M(D 组别J)组别平均差(I-J) 标准错误显著性95%置信区间下限值上限第一组第二组 -3. 30000 *1. 60279 .048 -6.5733 0267第三组.72857 1. 60279 .653 -2.54484.0019第四组3.05714 1. 60279 .066 2162 6. 3305第五组-6.70000 * 1. 60279 .000 -9.9733-3. 4267 第二组第一组 3. 30000 * 1. 60279 .048 .0267 6. 5733第三组4. 02857* 1. 60279 .018 .7552 7. 3019第四组6. 35714* 1. 60279 .000 3. 0838 9.6305第五组-3. 40000 *1. 60279 .042 -6.6733 1267 第三组第一组 72857 1. 60279 .653 -4.0019 2.5448第二组-4.02857 * 1. 60279 .018 -7. 30197552第四组2. 32857 1. 60279 .157 9448 5. 6019第五组-7. 42857 ♦ 1. 60279 .000 -10. 7019 -4.1552笫四组第一组-3. 057141. 60279.066-6. 3305.2162多重比较LSD (L)0.05可知，1和纟.1和5、2和3, 2和4, 2和5, 3和5, 4和5有显著差异。
spss中一般线性模型
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2.4 Post Hoc按钮
均数多重比较（事后检验）
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2.5 Save按钮(选择保存运算值)
通过在对话框中的选择， 可以将所计算的预测值、 残差和诊断值（回归分析 时）作为新的变量保存在 编辑数据文件中。以便在 其他统计分析中使用这些 值。
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C. 建立模型中的交互项
模型中包括三个变量的所有2维交互效应项， 定义效应类型为All2-way，
单击light、Device、Target三个变量名， 单击箭头按钮。 Model中出现三个 2维交互效应项： Light*Device、 Light*Target、
Device*Target。
模型中包括所有3维效应，
定义效应类型为All3－way， 单击变量Llight、 Device、 Target。 单击箭头按钮， Model框中出现3维交互效应项：Ligh*Device*Target。
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Ⅲ、选择平方和分解的方法
Sum of squares:
GLM可完成多自变量、多水平、多因变量、重复测 量方差分析以及协方差分析等。
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Univariate（单因变量方差分析）基本过程
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1 主对话框
Dependent Variable:因变量
Fixed Facter: 固定因子，所有可能的水 平都出现在样本中，如分组等
一般线性模型（一）
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SPSS中两种重复测量资料分析过程的比较
在SPSS中，有两个过程可以对重复测量资料进行分析：一种是一般线性模型的重复度量；一种是混合线性模型，对于同样的数据资料，使用两种过程分析出的内容不大一样，注意是内容而不是结果，只要操作正确，结果应该是一致的，而输出内容的差异则反映了两种方法的侧重点不同，那么两种方法有何异同以及使用时该如何选择呢？可以从下几个方面进行探讨一、基本思路不同重复度量：重复度量的分析思路还是是基于传统的方差分析思想，即变异分解，只不过在分解时加入了对象间变异和对象间与时间交互作用的变异两部分，模型还是一般线性模型的范畴，这点从结果输出日志的标题中也可以看出，但是在SPSS操作中，并不需要选入因变量。
混合线性模型：混合线性模型是一般线性模型的推广，是专门用来解决因变量非独立的数据，也就是层次聚集性数据。
而重复测量资料就是属于此类数据，因此混合线性模型对重复测量资料的分析是从纯粹的模型求解的角度出发，而不是变异分解，在SPSS操作中需要选入因变量。
二、结果中某些算法不同实际上二者的算法并非完全不同，毕竟独属于多元分析，还是有类似的地方。
重复度量：从分析结果中可以看出，重复度量结果既包含一元分析也包含多元分析，并且以Mauchly球形度检验作为选择标准，实际上球形度检验就是将重复测量资料看做是配对t检验的推广，通过检验两两时间点之间差值的方差协方差矩阵来判断该资料因变量之间是否真的存在相关性。
其多元分析结果部分，和多元方差一样使用了四种检验方法，都是基于矩阵计算的。
在参数估计上，和一般线性模型一样，使用的是对比矩阵，以某一水平为参照，其余水平和其进行对比进行计算混合线性模型：无论是参数估计还是其他结果的计算，都使用了更加稳健的多元分析方法，如极大似然法、迭代法、熵等三、应用范围不同重复度量：主要用来分析因素效应和交互作用对实验结果的影响，因素效应和交互作用是否存在时间趋势，以及进一步分析各因素水平间的两两比较等，在SPSS 操作中并不涉及因变量，只是分析因素之间的关系，离不开一般线性模型的分析范畴，并且在重复度量中也没有办法加入随机因素混合线性模型：既然是一般线性模型的推广，那么其应用范围肯定比一般线性模型要广，除了可以对层次聚集性数据进行分析之外，还可以加入随机效应，建立回归模型，并且可以指定协方差矩阵的类型，还可以对嵌套实验设计进行分析。
spss中一般线性模型解析
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2.4 Post Hoc按钮
均数多重比较（事后检验）
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2.5 Save按钮(选择保存运算值)
通过在对话框中的选择， 可以将所计算的预测值、 残差和诊断值（回归分析 时）作为新的变量保存在 编辑数据文件中。以便在 其他统计分析中使用这些 值ve按钮(选择保存运算值)
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C. 建立模型中的交互项
模型中包括三个变量的所有2维交互效应项， 定义效应类型为All2-way，
单击light、Device、Target三个变量名， 单击箭头按钮。 Model中出现三个 2维交互效应项： Light*Device、 Light*Target、
注： 只有Deviation和Simple 需要选择参考水平，Last（系统 默认）和First。
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2.3 Plots按钮
Factor：主对话框中所选因素 变量名；
Horizontal：横坐标框
Separate Lines：确定分线变量
Separate Plots：确定分图变量
Predicted Values（预测值）
Unstandardized：非标准化 预测值
Weighted：如果在主对话 框选择了WLS变量，选中 该复选项将保存加权非标准 化预测值
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2.1 Model按钮
Ⅰ、在Specify Model栏中指定模型类型
Full Factorial，全模型，系统 默认。包括所有因素的主效应 和所有的交互效应。例如有三 个因素变量，全模型包括三个 因素的主效应、两两的交互效 应和三个因素的高级交互效应。
spss中一般线性模型
案例选择与数据来源
案例选择：选择具有 代表性的案例，能够 说明一般线性模型的 应用范围和效果
数据来源：确保数 据来源可靠、准确， 能够支持案例分析 的结论
确定研究问题
案例分析过程
数据收集与整理
建立一般线性模型
模型评估与解释
案例结果解释与讨论
案例分析：介绍 具体的应用案例， 包括数据来源、 研究目的和研究 问题等
异常值影响：异常值 会对模型的拟合效果 产生较大影响，需要 进行异常值处理
多重共线性问题： 自变量之间存在多 重共线性时，会影 响模型系数的估计
注意事项
适用场景：适用于因变量为连续变量，且自变量与因变量之间存在线性关系的情况。 限制：对于非线性关系、分类变量、极端值或缺失值等情况，一般线性模型可能不适用。 数据要求：数据需要满足正态分布、独立同分布等假设，否则可能导致模型失真。 模型评估：需要使用适当的统计方法对模型进行评估和诊断，以确保模型的适用性和可靠性。
与非线性模型的比较
添加标题
模型假设：一般线性模型假设因变量和自变量之间存在线性关系，而非线性模型则没有这个假设。
添加标题
模型拟合：一般线性模型可以通过参数估计和假设检验来拟合数据，而非线性模型则需要通过迭代算法 来寻找最优解。
添加标题
模型应用：一般线性模型适用于因变量和自变量之间存在线性关系的场景，而非线性模型则适用于更广 泛的场景，包括因变量和自变量之间存在曲线关系的情况。
案例结论：总结 案例分析的结果， 阐述一般线性模 型在案例中的应 用效果和价值
案例启示：从案 例中提炼出一般 线性模型的应用 启示，如如何选 择合适的模型、 如何处理数据等
感谢您的观看
它基于最小二乘 法原理，通过拟 合线性回归模型 来估计参数。
spss中一般线性模型解读
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可供选择的对照方法
None：不进行均数比较；
Deviation：比较预测变量或因素的每个水平的效应。选择Last或 First作为参照的水平；
Simple：对预测变量或因素变量的每一水平都与参照水平进行比 较。选择Last或First作为参照水平；
Difference：对预测变量或因素每一水平的效应，除第一水平以 外，都与其前面各水平的平均效应进行比较。与Helmert对照方 法相反；
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2.4 Post Hoc按钮
均数多重比较（事后检验）
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2.5 Save按钮(选择保存运算值)
通过在对话框中的选择， 可以将所计算的预测值、 残差和诊断值（回归分析 时）作为新的变量保存在 编辑数据文件中。以便在 其他统计分析中使用这些 值。
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2.5 Save按钮(选择保存运算值)
一般线性模型（一）
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一般线性模型
一般线性模型单变量分析的基本过程 完全随机设计资料的方差分析 随机区组（单位组）设计资料的方差分析
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一、一般线性模型单变量分析的基本过程
General Linear Model（GLM，一般线性模型）
包括：
Univariate（单因变量多因素方差分析）， Multivariate（多因变量方差分析）， Repeated Measures（重复测量方差分析）， Variance（方差分量分析）
Device*Target。
模型中包括所有3维效应，
定义效应类型为All3－way， 单击变量Llight、 Device、 Target。 单击箭头按钮， Model框中出现3维交互效应项：Ligh*Device*Target。
SPSS6-一般线性模
如果两个自变量存在交互效应时（即A对C的影响因 为B的水平b1、b2的变化而不一致），我们就可以考 虑A变量在分别在b1（或b2）水平上对C因素的影响， 这个时候我们考察的就是A变量在b1（或b2）水平上 的简单效应。
将生活事件以上下27%分为界，分为三个组别。 将社会支持状况以M±SD为划界标准，分为三
个组别。
1、 以大学生的数据为例，分析不同应激水平、 社会支持状况的大学生在心理健康水平上有何 特点，是否存在交互效应？
2、协方差分析（Analysis of covariance,ANCOVA）
基本思想：在扣除了某一个或多个协变量因素对因 变量的线性影响后，比较各处理因素不同水平间的 差异及分析各处理因素间是否存在交互作用。
协方差分析中会影响实验结果，但非研究者操控的 自变量，称为协变量，协变量必须为连续性变量。
协方差分析是借助统计控制方式以控制协变量的干 扰效果，来减少实验误差，增进实验研究的内在效 度。
协方差分析需要满足的条件：
（1）正态分布：每个实验条件样本≥15，可 不考虑
（2）方差齐性 （3）独立性 （4）斜率同质：在自变量的各水平上，协变
3*3交互分析图示:
主效应1
主效应2
简 单 主 效 应 简单主效应1\2\3
4\5\6
1、两因素析因设计的方差分析
参考练习：教材P140数据:11章_数据1.sav Analyze→General Linear Model → Univariate
Univariate:Profile Plots
12位被试阅读理解的测量成绩
数据：阅读理解.sav
3、重复测量方差分析（Repeated Measures）
spss中一般线性模型
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Univariate（单因变量方差分析）基本过程
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1 主对话框
Dependent Variable:因变量
Fixed Facter: 固定因子，所有可能的水 平都出现在样本中，如分组等
Random Facter: 随机因子，所有可能 的取值并不都在样本中出现，如观察个 体
Device*Target。
模型中包括所有3维效应，
定义效应类型为All3－way， 单击变量Llight、 Device、 Target。 单击箭头按钮， Model框中出现3维交互效应项：Ligh*Device*Target。
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Ⅲ、选择平方和分解的方法
Sum of squares:
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B、选择模型中的主效应 （Model）
首先定义效应类型为Main effects
鼠标键单击某一个因素，该变量名 背景将改变颜色（一般变为蓝色）， 单击Build Term（s）栏中下面的 箭头，该变量出现在Mode1中。一 个变量名占一行称为主效应项。欲 在模型中包括几个主效应项，就进 行几次如上的操作。
Residuals plot：绘制残差图。
Lack of fit：检查因素和因变量间的关系是否被充分描述。
General estimable function：可以根据一般估计函数自定义假设
检验。对比系数矩阵的行与一般估计函数是线性组合的。
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二、完全随机设计资料的方差分析
例1 为研究多酚保健饮料对急性缺氧的影响，将60 只Wistar小白鼠随机分为低、中、高三个剂量组和 一个对照组，每组15只小白鼠。对照组给予蒸馏水 0.25ml灌胃，低、中、高剂量组分别给予2.0、4.0、 8.0g/kg的饮料溶于0.2~0.3ml蒸馏水后灌胃，每天一 次。40天后，对小白鼠进行耐缺氧存活时间实验， 结果如表1。试比较不同剂量的茶多酚保健饮料对 延长小白鼠的平均耐缺氧存活时间有无差别。
一般线性模型的SPSS应用课件
• 某因素的所有水平均实施了重复观测，则 称该因素为被试内因素，如测量的时间点 。
• 而在重复测量中对于被试个体保持恒定的 因素称被试间因素，如性别。
一般线性模型的SPSS应用
在这里输入 变量水平数
最后点击这里
在这里输入 变量名
然后点击添加
一般线性模型的SPSS应用
一般线性模型的SPSS应用
• SPSS的GLM菜单中包括单因变量、多因变 量、重复测量和方差成分四个过程。可以 解决完全随即设计、随机区组设计、交叉 设计、析因设计、拉丁方设计、正交设计 、嵌套设计、重复测量设计、裂区设计和 均匀设计等类型的方差/协方差分析问题。
• 这节课我们重点来学习Univariate（单因变 量）和Repeated Measures（重复测量）两 个过程的SPSS操作特点。
一般线性模型的SPSS应用
MANOVA和GLM的主要区别
• 多元方差/协方差分析和GLM过程中的多因 变量的主要区别是： 二者对分类变量的参数估计方法不同。 前者是将各水平与总均值进行比较，采用 的是偏差对比。 后者是设定某参照水平，将其他水平与之 比较，即简单对比。 GLM所提供的功能和灵活性相比多元方差/ 协方差分析更胜一筹。
Contrast
• 对比（第二个）
一般线性模型的SPSS应用
Post Hoc
• 方差分析的事后检验（第四个）
一般线性模型的SPSS应用
Options
• 其他选项（最后一个）
一般线性模型的SPSS应用
（二）Repeated Measures过程
• 在GLM中，重复测量过程可以用于被试内 设计数据的方差分析。
三、一般线性模型的 SPSS应用
如何用spss做一般（含虚拟变量）多…
如何用spss做一般（含虚拟变量）多元线性回归回归一直是个很重要的主题。
因为在数据分析的领域里边，模型重要的也是主要的作用包括两个方面，一是发现，一是预测。
而很多时候我们就要通过回归来进行预测。
关于回归的知识点也许不一定比参数检验，非参数检验多，但是复杂度却绝对在其上。
回归主要包括线性回归，非线性回归以及分类回归。
本文主要讨论多元线性回归（包括一般多元回归，含有虚拟变量的多元回归，以及一点广义差分的知识）。
请大家不要觉得本人偷奸耍滑，居然只有一个主题，两个半知识点。
相信我，内容会很充实的。
对于线性回归的定义主要是这样的：线性回归，是基于最小二乘法原理产生古典统计假设下的最优线性无偏估计。
是研究一个或多个自变量与一个因变量之间是否存在某种线性关系的统计学方法。
这个什么叫线性回归，什么叫最小二乘法，在在高中数学课本里边就有涉及。
我就不重复了嘿嘿。
本质上讲一元线性回归是多元线性回归的一个特例，因此我们就直接讨论多元线性回归了哈。
为了便于叙述，我们先举个例子，假设我们想研究年龄，体重，身高，和血压的线性回归关系。
打开菜单分析——回归——线性，打开主对话框。
很容易可以知道在本例中因变量选择血压，自变量选择年龄，身高，体重。
然后注意，在因变量那个框框下边还有一个写着方法的下拉的单选菜单。
这个方法指的是建立多元线性方程的方法，也就是自变量进入分析的方法。
一共包括五种，进入，逐步，删除，向后，向前。
进入是最简单的一种，就是强迫指定选中的自变量都进入方程。
其余四个方法比较复杂，系统会依照不同的规则自动的帮助你剔除不合格的自变量，以此保证方程的可靠性。
下边的选择变量框框是用来指定分析个案的选择规则，这个一般大家是所有的个案都利用，所以不用管它。
再下边的个案标签变量，是用来在图形中标注值得，也不是重点。
最下边的WLS权重，是在加权最小二乘法里边使用的，这里不管它。
介绍完主面板以后我们来看统计量选项卡。
这张选项卡比较小，一般勾选的主要有估计，模型拟合度，共线性诊断，DW检验统计量。
SPSS集中计划表分析
SPSS集中计划表分析
SPSS数据分析的五种方法：1、线性模型；点击分析，一般线性模型，单变量，设置因变量和固定因子，点击确定即可。
2、图表分析。
3、回归分析；点击分析，打开回归，设置自变量和因变量数据，点击确定即可。
4、直方图分析。
5、统计分析。
线性模型
点击分析，一般线性模型，单变量，设置因变量和固定因子，点击确定，在结果窗口中查看线性模型的具体构建情况。
图表分析
点击菜单栏图形打开旧对话框，选择一种图表类型，选择简单散点图，点击定义，设置XY轴的数据列，点击确定，在输出窗口中查看图表结果。
回归分析
点击分析，打开回归，设置自变量和因变量数据，点击确定，在输出窗口中查看回归分析的结果。
直方图分析
点击图形，打开旧对话框，点击直方图，选择某一列变量，点击确定，在结果窗口中查看数据的分布趋势。
统计分析
点击分析，打开描述统计，进入描述，选择要分析的数据列，点击确定即可在输出窗口中查看数据的整体情况。