因素方差分析-SPSS(1)
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是一种重要的统计方法，用于分析多个自变量对因变量的影响。
它可以帮助研究人员确定不同因素对研究对象的差异产生的影响，以及这些因素之间是否存在交互作用。
SPSS软件是一款功能强大且易于使用的统计分析工具，可以帮助用户在进行多因素方差分析时快速、准确地得出结果。
本文将介绍使用SPSS软件进行多因素方差分析的步骤，并通过一个案例来具体说明。
二、SPSS软件介绍SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款专业的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、医学、商业等领域。
它提供了丰富的统计方法和分析工具，并具备数据清洗、可视化、报告生成等功能。
在多因素方差分析中，SPSS 可以帮助用户进行方差分析表的生成、方差分析的可视化、方差齐性检验和事后比较等操作，大大简化了分析过程。
三、多因素方差分析的步骤1. 数据准备：将需要分析的数据录入SPSS软件，并确定自变量和因变量的测量水平。
一般自变量为定类变量，而因变量可以是定量或定类变量。
2. 方差分析表的生成：选择“分析”菜单中的“一元方差分析”选项，然后将因变量添加到依赖变量框中，将自变量添加到因子框中。
接下来，点击“选项”按钮设置参数，如设定显著性水平和置信区间。
点击“确定”后，SPSS会生成方差分析表。
3. 方差分析的可视化：在方差分析表中，用户可以查看各个因素的主效应和交互作用，以及统计指标如F值、p值等。
此外，SPSS还提供了绘制效应图、交互作用图等功能，帮助用户更直观地理解分析结果。
4. 方差齐性检验：方差齐性检验用于验证因变量的变异是否在各组间具有相同的方差。
SPSS软件可以通过选择“分析”菜单中的“Compare Means”选项，进而进行多个组间方差齐性检验。
5. 事后比较：当发现方差分析存在显著差异时，需要进一步进行事后比较以确定差异所在。
单因素方差分析-SPSS
实用文档
13
多重比较（SNK法）
2007.01
均数
实用文档
P值
14
表1 不同年级学生的学习策略水平单因素方差分析
2007.01
实用文档
15
2007.01
实用文档
3
2007.01
实用文档
4
One-Way ANOVA 对话框
2007.01
实用文档
5
Post Hoc Multiple Comparisons 对话
框
2007.01
实用文档
6
Option对话框
2007.01
实用文档
7
点击“OK”，运行结果
2007.01
实用文档
8
➢ 结果输出
单因素方差分析
2007.01
实用文档
1
SPSS单因素方差分析过程名
完全随机设计方差分析：
Analyze →Compare Means→One－Way ANOVA
2007.01
实用文档
2
完全随机设计资料的方差分析One-Way ANOVA
对不同年级，学生的学习策略水平（测评之和）进 行单因素方差分析，并进行多种比较。
2007.01
实用文档
9
基本统计描述
标准误
最小值
均数
例数
标准差
均数95%可信区间
最大值
2007.01
实用文档
10
方差齐性检验
Levene
统计1
方差分析表
组间
平方 和
自由 度
均方
F值 P值
组内
2007.01
实用文档
12
单因素方差分析-SPSS
2
1.2相关概念
（1）影响因素的分类：在所有的影响因素中根据是否可以人为控制可以分 为两类，一类是人为可以控制的因素，称为控制因素或控制变量，如种子 品种的选定，施肥量的多少；另一类因素是认为很难控制的因素，称为随 机因素或随机变量，如气候和地域等影响因素。在很多情况下随机因素指 的是实验过程中的抽样误差。 （2）控制变量的不同水平：控制变量的不同取值或水平，称为控制变量的 不同水平。如甲品种、乙品种；10公斤化肥、20公斤化肥、30公斤化肥等。 （3）观测变量：受控制变量和随机变量影响的变量称为观测变量，如农作 物的产量等。 方差分析就是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对 观测变量有显著影响的变量以及对观测变量有显著影响的各个控制变量其 不同水平以及各水平的交互搭配是如何影响观测变量的一种分析方法。
i 1
k
SSE ( xij xi ) 2
i 1 j 1
ni
6
各离差平方和的计算-例题
职称 基本工资 职称 基本工资
1 1014 3 848
1 1044 3 827
1 1014 3 938
2 984 3 887
2 859 3 887
2 989 4 824
2 889 4 824
3 866 4 824
先验对比检验 如果发现某些水平与另一些水平的均值差距显著，就可以进一 步比较这两组总的均值是否存在显著差异。在检验中，SPSS根 据用户确定的各均值的系数，再对其线性组合进行检验，来判 断各相似性子集间均值的差异程度。 趋势检验 当控制变量为定序变量时，趋势检验能够分析随着控制变量水 平的变化，观测变量值变化的总体趋势是怎样的。
13
① Option选项
SPSS双因素方差分析
SPSS双因素方差分析例1 对小白鼠喂以三种不同的营养素，目的是了解不同营养素增重的效果。
采用随机区组设计方法，以窝别作为划分区组的特征，以消除遗传因素对体重增长的影响。
现将同品系同体重的24只小白鼠分为8个区组，每个区组3只小白鼠。
三周后体重增量结果(克)列于下表，问小白鼠经三种不同营养素喂养后所增体重有无差别？这可以认为是无重复实验的双因素方差分析，SPSS软件版本：18.0中文版。
1、建立数据文件变量视图：建立3个变量，如下图数据视图：如下图：区组号用1-8表示，营养素号用1-3表示。
数据文件见“小白鼠喂3种不同的营养素增重数量.sav”，可以直接使用。
2、统计分析菜单选择：分析-> 一般线性模型-> 单变量点击进入“单变量”对话框将“体重”选入“因变量”框，“区组”、“营养素”选入固定因子框点击右边“模型”按钮，进入“单变量：模型对话框”点击“设定”单选按钮（无重复双因素方差分析不能选全因子！），在“构建项”下拉菜单中选择“主效应”（只能选主效应）把左边的因子与协变量框中区组和营养素均选入右边的模型框中其余选项取默认值就行，点击“继续”按钮，回到“单变量”界面点击“两两比较”按钮，进入下面对话框将左边框中“区组”、“营养素”均选入右边框中再选择两两比较的方法，LSD、S-N-K，Duncan为常用的三种方法，点击“继续”按钮回到“单变量”主界面。
点击“选项”按钮勾选“统计描述”及“方差齐性检验”，设置显著性水平，点击“继续”按钮，回到“单变量”主界面点击下方“确定”按钮，开始分析。
3、结果解读这是一个所分析因素的取值情况列表。
变量的描述性分析这是一个典型的方差分析表，有2个因素“营养素”和“区组”，首先是所用方差分析模型的检验，F值为11.517，P小于0.05，因此所用的模型有统计学意义，即认为至少有一个因素对体重增长有显著影响，可以用它来判断模型中系数有无统计学意义；第二行是截距，它在我们的分析中没有实际意义，忽略即可；第三行是变量是区组，P<0.001，可见有统计学意义（即认为区组对体重增长有显著影响），不过通常我们关心的也不是他；第四行是我们真正要分析的营养素，非常遗憾，它的P值为0.084，没有统计学意义（即认为营养素对体重增长没有显著影响）。
!!!)SPSS单因素方差分析
SPSS--单因素方差分析单因素方差分析也称作一维方差分析。
单因素方差分析是两个样本平均数比较的引伸，是指对单因素试验结果进行分析，检验因素对试验结果有无显著性影响的方法。
它是用来检验多个平均数之间的差异，从而确定因素对试验结果有无显著性影响的一种统计方法。
单因素方差分析（one-way ANOVA）,用于完全随机设计的多个样本均数间的比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。
采用One-way ANOVA过程要求：因变量属于正态分布总体，若因变量的分布明显是非正态，应该用非参数分析过程。
若对被观测对象的试验不是随机分组的，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。
[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。
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。
表1-1不同水稻品种百丛中“稻纵卷叶螟”幼虫数（个/100丛）1建立因变量“虫数”和因素水平变量“品种”，然后在数据编辑窗口中输入对应的数值。
变量格式如表1－2和图1-1所示。
或者打开已存在的数据文件“虫数.sav”。
图1-12）启动分析过程从菜单中选择：分析 > 比较均值 > 单因素 ANOVA。
打开单因素方差分析对话框，如图1-2。
图1-2单因素方差分析窗口3）设置分析变量在这个对话框中，将因变量（观测变量）放到“因变量列表”框中，本例选择“虫数”。
将因素变量（自变量）放到“因子”框中。
本例选择“品种”。
4）设置多项式比较（一般选择缺省值）单击“对比”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。
图1-3“对比”对话框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。
SPSS中的单因素方差分析(One-Way Anova)
SPSS中的单因素方差分析（One-Way Anova）SPSS中的单因素方差分析(One-Way Anova) 一、基本原理单因素方差分析也即一维方差分析，是检验由单一因素影响的多组样本某因变量的均值是否有显著差异的问题，如各组之间有显著差异，说明这个因素(分类变量)对因变量是有显著影响的，因素的不同水平会影响到因变量的取值。
二、实验工具SPSS for Windows三、试验方法例:某灯泡厂用四种不同配料方案制成的灯丝(filament)，生产了四批灯泡。
在每批灯泡中随机地抽取若干个灯泡测其使用寿命(单位:小时hours)，数据列于下表，现在想知道，对于这四种灯丝生产的灯泡，其使用寿命有无显著差异。
灯泡 1 2 3 4 5 6 7 8 灯丝甲 1600 1610 1650 1680 1700 1700 1780乙 1500 1640 1400 1700 1750丙 1640 1550 1600 1620 1640 1600 1740 1800丁 1510 1520 1530 1570 1640 1680 四、不使用选择项操作步骤(1)在数据窗建立数据文件，定义两个变量并输入数据，这两个变量是:filament变量，数值型，取值1、2、3、4分别代表甲、乙、丙、丁，格式为F1.0，标签为“灯丝”。
Hours变量，数值型，其值为灯泡的使用寿命，单位是小时，格式为F4.0，标签为“灯泡使用寿命”。
(2)按Analyze，然后Compared Means，然后One-Way Anova的顺序单击，打开“单因素方差分析”主对话框。
(3)从左边源变量框中选取变量hours，然后按向右箭头，所选去的变量hours 即进入Dependent List框中。
(4)从左边源变量框中选取变量filament，然后按向右箭头，所选取的变量folament即进入Factor框中。
(5)在主对话框中，单击“OK”提交进行。
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。
单因素重复测量方差分析-SPSS教程
单因素重复测量方差分析-SPSS教程一、问题与数据研究者想知道锻炼对心率（Heart Rate，HR）的影响，招募了10名研究对象，并进行了6个月的锻炼干预。
HR共测量了3次，干预前的HR：HR_1，干预中（3个月）：HR_2和干预后（6个月）：HR_3。
部分数据如图1。
图1 部分数据二、对问题分析对于单因素重复测量的数据，可以使用One-way Repeated Measures Anova 进行分析，但需要考虑6个假设。
假设1：因变量唯一，且为连续变量；假设2：研究对象内因素（本例为干预的不同时间）有3个或以上的水平；假设3：研究对象内因素的各个水平中，因变量没有明显异常值；假设4：研究对象内因素的各个水平中，因变量需服从近似正态分布；假设5：对于研究对象内因素的各个水平组合而言，因变量的方差协方差矩阵相等，也称满足球形假设。
假设1、假设2与研究设计有关，本研究数据满足。
那么应该如何检验假设3、假设4和假设5，并进行单因素重复测量方差分析呢？三、SPSS操作3.1 检验假设3：研究对象内因素各个水平中，因变量没有明显异常值如果研究对象内因素某个水平中的某些因变量取值和其它值相比特别大或者特别小，则称之为异常值。
异常值会影响该水平的均数和标准差，因此会对最终的统计检验结果产生影响。
对于小样本研究，异常值的影响尤其显著，必须检查每组各个水平内是否存在明显异常值。
在主界面点击Analyze→Descriptive Statistics→Explore，把HR_1、HR_2和HR_3选入Dependent List框中。
如图2。
图2 Explore点击Plots，出现Explore: Plots对话框。
在Boxplots模块内选择Dependents together，在Descriptive模块内取消选择Stem-and-leaf，在下方勾选Normality plots with tests（执行Shapiro-Wilk's检验）。
SPSS中的单因素方差分析（One-WayAnova）
SPSS中的单因素⽅差分析（One-WayAnova）SPSS中的单因素⽅差分析（One-Way Anova）SPSS中的单因素⽅差分析(One-Way Anova) ⼀、基本原理单因素⽅差分析也即⼀维⽅差分析，是检验由单⼀因素影响的多组样本某因变量的均值是否有显著差异的问题，如各组之间有显著差异，说明这个因素(分类变量)对因变量是有显著影响的，因素的不同⽔平会影响到因变量的取值。
⼆、实验⼯具SPSS for Windows三、试验⽅法例:某灯泡⼚⽤四种不同配料⽅案制成的灯丝(filament)，⽣产了四批灯泡。
在每批灯泡中随机地抽取若⼲个灯泡测其使⽤寿命(单位:⼩时hours)，数据列于下表，现在想知道，对于这四种灯丝⽣产的灯泡，其使⽤寿命有⽆显著差异。
灯泡 1 2 3 4 5 6 7 8 灯丝甲 1600 1610 1650 1680 1700 1700 1780⼄ 1500 1640 1400 1700 1750丙 1640 1550 1600 1620 1640 1600 1740 1800丁 1510 1520 1530 1570 1640 1680 四、不使⽤选择项操作步骤(1)在数据窗建⽴数据⽂件，定义两个变量并输⼊数据，这两个变量是:filament变量，数值型，取值1、2、3、4分别代表甲、⼄、丙、丁，格式为F1.0，标签为“灯丝”。
Hours变量，数值型，其值为灯泡的使⽤寿命，单位是⼩时，格式为F4.0，标签为“灯泡使⽤寿命”。
(2)按Analyze，然后Compared Means，然后One-Way Anova的顺序单击，打开“单因素⽅差分析”主对话框。
(3)从左边源变量框中选取变量hours，然后按向右箭头，所选去的变量hours 即进⼊Dependent List框中。
(4)从左边源变量框中选取变量filament，然后按向右箭头，所选取的变量folament即进⼊Factor框中。
SPSS——单因素方差分析详解
SPSS——单因素方差分析来源：李大伟的日志单因素方差分析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 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。
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。
1）准备分析数据在数据编辑窗口中输入数据。
建立因变量“幼虫”和因素水平变量“品种”，然后输入对应的数值，如图1-1所示。
或者打开已存在的数据文件“data1.sav”。
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 ANOVA”项，系统打开单因素方差分析设置窗口如图1-2。
图1-2 单因素方差分析窗口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。
图1-3 “Contrasts”对话框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。
SPSS中的单因素方差分析(One-Way Anova)
SPSS中的单因素方差分析（One-Way Anova）SPSS中的单因素方差分析(One-Way Anova) 一、基本原理单因素方差分析也即一维方差分析，是检验由单一因素影响的多组样本某因变量的均值是否有显著差异的问题，如各组之间有显著差异，说明这个因素(分类变量)对因变量是有显著影响的，因素的不同水平会影响到因变量的取值。
二、实验工具SPSS for Windows三、试验方法例:某灯泡厂用四种不同配料方案制成的灯丝(filament)，生产了四批灯泡。
在每批灯泡中随机地抽取若干个灯泡测其使用寿命(单位:小时hours)，数据列于下表，现在想知道，对于这四种灯丝生产的灯泡，其使用寿命有无显著差异。
灯泡 1 2 3 4 5 6 7 8 灯丝甲 1600 1610 1650 1680 1700 1700 1780乙 1500 1640 1400 1700 1750丙 1640 1550 1600 1620 1640 1600 1740 1800丁 1510 1520 1530 1570 1640 1680 四、不使用选择项操作步骤(1)在数据窗建立数据文件，定义两个变量并输入数据，这两个变量是:filament变量，数值型，取值1、2、3、4分别代表甲、乙、丙、丁，格式为F1.0，标签为“灯丝”。
Hours变量，数值型，其值为灯泡的使用寿命，单位是小时，格式为F4.0，标签为“灯泡使用寿命”。
(2)按Analyze，然后Compared Means，然后One-Way Anova的顺序单击，打开“单因素方差分析”主对话框。
(3)从左边源变量框中选取变量hours，然后按向右箭头，所选去的变量hours 即进入Dependent List框中。
(4)从左边源变量框中选取变量filament，然后按向右箭头，所选取的变量folament即进入Factor框中。
(5)在主对话框中，单击“OK”提交进行。
SPSS单因素方差分析步骤
spss教程：单因素方差分析用来测试某一个控制变量的不同水平是否给观察变量造成显著差异和变动。
方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。
所以方差分析就是研究不同水平下各个总体的均值是否有显著的差异。
统计推断方法是计算F统计量，进行F检验，总的变异平方和SST, 控制变量引起的离差SSA（Between Group离差平方和），另一部分随机变量引起的SSE（组内Within Group离差平方和），SST二SSA+SSE 方法/步骤统计值，FSpss计算检验统计量的观察值和概率P_直：自动计算1.，拒绝零假设，认为控制变量不a小于显著性水平如果相伴概率P同水平下各总体均值有显著差异，反之，则相反，即没有差异。
控制变量不同水平下各观察变量总体方差是否方差齐性检验：2.of （Homoge neity验同采。
用方差质性检方法析行等相进分），原假设“各水平下观察变量总体的方差无显著差异，varianee图中相伴概率spss两独立样本t检验中的方差分析”。
思路同，故认为总体方差相等。
大于显著性水平0.5150.05趋势检验可以分析随着控制变量水平的变化，观测变量趋势检验：值变化的总体趋势是怎样的，线性变化，二次、三次等多项式。
趋势检验可以帮助人们从另一个角度把握控制变量不同水平对观察小于显著性水平变量总体作用的程度。
图中线性相伴概率为0，故不符合线性关系。
0.05丄5・鄆冲卯•》!■% R 応*,・&**■>|- 円1」< 0*3 ：•h*™ II—v>~ w,11 <U/^ l iv ir*Jj.. fMJ M・w •，亦■ ■ ±'=■宴吨BVHM厲―你I^KE刊！ # '❷*■. SH•|M- !■ •.r*l>- ! ■・、■■fl-I — '理、才tt *5 S' ■-'：. ' i* -*岸v*单因素方差分析只能够判断控制变量是否对观 3.多重比较检验：多重比较检验可以进一步确定控制变量的察变量产生了显著影响，哪个不显著。
单因素方差分析-SPSS课件
14
最大值
学习交流PPT
9
方差齐性检验
Levene
统计量
自由度
P值
学习交流PPT
10
方差分析表
组间
平方 和
自由 度
均方
F值 P值
组内
学习交流PPT
11
多重比较（LSD法）
均数差值
P值
学习交流PPT
12
多重比较（SNK法）
均数
P值
学习交流PPT
13
表1 不同年级学生的学习策略水平单因素方差分析
学习交流PPT
单因素方差分析
学习交流PPT
1
SPSS单因素方差分析过程名 完全随机设计方差分析：
Analyze →Compare Means→One－Way ANOVA
学习交流PPT
2
完全随机设计资料的方差分析One-Way ANOVA
对不同年级，学生的学习策略水平（测评之和）进 行单因素方差分析，并进行多种比较。
学习交流PPT
3
One-Way ANOVA 对话框
学习交流PPT
4
Post Hoc Multiple Comparisons 对话框
学习交流PPT
5
Option对话框
学习交流PPT6源自点击“OK”，运行结果学习交流PPT
7
➢ 结果输出
学习交流PPT
8
基本统计描述
标准误
最小值
均数
例数
标准差
均数95%可信区间
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P值
2021/2/5
13
方差分析表
自由
组间
平方
度
和
均方
F值
P值
组内
2021/2/5
14
多重比较（LSD法）
均数差值
P值
2021/2/5
15
多重比较（SNK法）
2021/2/5
均数
P值
16
1.什么是传统机械按键设计？
传统的机械按键设计是需要手动按压按键触动PCBA上的 开关按键来实现功能的一种设计方式。
26
➢结果输出
2021/2/5
27
有效数据例数统计
2021/2/5
28
分组统计描 述（均数、 标准差）
2021/2/5
29
方差分析表
平方 和
自由 度
均方
F值 P值
2021/2/5
30
均数估计
均数
标准误
均数95%可信区间
2021/2/5
31
多重比较
均数差值
P值
2021/2/5
32
方差齐
方差不齐
显著水准
2021/2/5
8
Option对话框
2021/2/5
统计描述 方差齐性检验
9
点击“OK”，运行结果
2021/2/5
10
➢ 结果输出
2021/2/5
11
基本统计描述
例数
均数
标准误
最小值
标准差
均数95%可信区间
最大值
2021/2/5
12
方差齐性检验
Levene 统计量
自由度
单因素方差分析的SPSS实现
2021/2/5
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SPSS单因素方差分析过程名
完全随机设计方差分析： Analyze Compare Means
One－Way ANOVA
随机单位组设计方差分析： Analyze General Linear Models
Univariate
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1. 完全随机设计资料的方差分析One-Way ANOVA
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Univariate：Model 对话框
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Post Hoc Multiple Comperisons for Observed Means对 话框
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Options 对话框
描述统 计量
方差齐 性检验
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均数估计
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点击“OK”，运行结果
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4355.04.2
4500m
39.2 57.2 47.6 40.7 31.5 42.9 45.4 44.3 54.2 46.0 45.9
494.9 18
)
合计 1 1 1 1
1 1 1 1
➢数据格式 1行3列(指标变量、处理组分组变量、 单位组分组变量)
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➢ 检验步骤 Analyze
传统机械按键结构层图：
按
PCBA
键
开关 键
传统机械按键设计要点： 1.合理的选择按键的类型， 尽量选择平头类的按键，以 防按键下陷。 2.开关按键和塑胶按键设计 间隙建议留0.05~0.1mm， 以防按键死键。 3.要考虑成型工艺，合理计 算累积公差，以防按键手感 不良。
2.随机区组（或单位组、配伍组）设计的方差分析
3500平m原
32.7
33.735.4
35.433.3 48.34342..83 40.236.5 31.640.1 39.838.6 37.94324..28 38.840.5
514.311.2
3450500m0m
33.7
353.49.2
485.37.2 43014..267.6 394.80.7 373.91.5 384.82.9 53164..385.4 414.24.3
例1 某高原研究组将籍贯相同、年龄相同、身高体 重接近的30名新战士随机分为三组，甲组为对照 组，按常规训练，乙组为锻炼组，每天除常规训 练外，接受中速长跑与健身操锻炼，丙组为药物 组，除常规训练外，服用抗疲劳药物，一月后测 定第一秒用力肺活量(L)，结果见表。试比较三组 第一秒用力肺活量有无差别。
例2 下表是11名战士在不同海拔高度的血氨值
(mol L )。试作方差分析
表 4-6 不同海拔高表度4-的6 血不氨同值海(拔m高o度l 的L血氨)值( mol L
平原 战士编号
1
32.7 2
35.4 3
33.3
4 5
44.8 6
32.3 7
36.5 8
40.1
9 10
38.6 11
422.合0221/2/5计(Ti )
3.26
3.82
3.28
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➢ 数据格式 n行2列 （指标变量、分组变量）
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➢ 检验步骤
Analyze →Compare Means →One-Way ANOVA
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One-Way ANOVA 对话框
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多重比较
选项
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Post Hoc Multiple Comparisons 对话框
→ General Linear Models（广义线性模型） → Univariate （单变量）
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Univariate对话框 分组变量
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模 型
多重比较 选 项
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Univariate：Model 对话框
全因素模型
自定义模型
分析效应选 项
主效 应
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3Hale Waihona Puke 表1 三组战士的第一秒用力肺活量(L)
对照组 锻炼组 药物组 合计
3.25
3.66
3.44
3.32
3.64
3.62
3.29
3.48
3.48
3.34
3.64
3.36
3.16
3.48
3.52
3.64
3.20
3.60
3.60
3.62
3.32
3.28
3.56
3.44
3.52
3.44
3.16