方差分析--SPSS应用
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。
利用SPSS做方差分析教程
利用SPSS做方差分析教程简介在进行数据分析时，往常我们需要通过样本对总体进行推断。
然而，由于样本的随机性质和误差，我们需要应用一些常见的统计方法，如方差分析。
方差分析是一种用于比较两个或多个平均值的统计方法。
它比基于t检验的两个样本测试更灵活，因为它可以用于比较两个或多个样本数据。
SPSS是一个功能强大的数据分析工具，它提供了丰富的数据分析功能。
在本文中，我们将介绍如何使用SPSS进行方差分析。
软件准备首先，你需要下载并安装SPSS软件。
你可以到IBM的网站上下载SPSS试用版或购买正式版。
数据文件准备在进行方差分析之前，我们需要准备好数据文件。
在本次实验中，我们将使用实验数据。
该数据是每个组的平均次数和标准偏差。
可以使用以下命令查看数据：GROUP Mean Std. Deviation1 15.00 1.7342 21.00 2.1603 19.25 2.6004 23.75 1.7085 23.20 2.078执行分析在SPSS中选择“Analyze”>“General Linear Model”>“Univariate”。
1.选择因素在弹出的“Univariate”窗口中，选择要分析的有影响因素和结果变量，如下所示：Independent Variable: GroupDependent Variable: Mean2.统计在“Univariate”窗口中，选择要执行的统计分析，如下所示：Descriptive StatisticsHomogeneity of Variance TestsANOVA缺省情况下，所有三个分析选项都是选中的。
3.Descriptives在选择“Descriptives”选项后，可以查看每个组的样本数量、平均值和标准偏差。
结果如下所示：Group N Mean Std. Deviation1 4 15.00 1.7342 4 21.00 2.1603 4 19.25 2.6004 4 23.75 1.7085 4 23.20 2.0784.Homogeneity of Variance Tests在选择“Homogeneity of Variance Tests”选项后，可以查看每个组方差是否相等。
spss在财务管理中的应用第5章 方差分析
等)，方差分析中主要指抽样误差。
前言
4.方差分析的类型
（1）单因素方差分析:只考虑一个自变量的影响
（2）多因素方差分析:考虑两个以上的自变量和它们的交互作用对观测变量
的影响
（3）协方差分析：在尽量排除其他因素的影响下，分析单个或多个控制因
素对观测变量的影响.(引入协变量)
前言
5.方差分析的前提：
步骤3：
单击【单因素ANOVA】进入其对
话框。本例题研究股盘对利润的影 响，以“净利润”为因变量，“盘 股板块”为自变量，所以把“净利 润”添加到【因变量列表】框中，
把“盘股板块”添加到【因子】框
中，如右图所示。
5.1 单因素方差分析
步骤3【续】：
单击【选项】按钮进入其对话框，
如图5-8所示，选中【描述性】【方
在会计和财务管理中的应用
苏海洋
S P S S
第一章 SPSS简介
学习目标
了解方差分析的含义。
掌握单因素方差分析基本原理、SPSS操作及结果解释。
掌握多因素方差分析基本原理、SPSS操作及结果解释。
掌握协方差分析的基本原理、SPSS操作及结果解释。
前言
1.方差分析含义
方差分析(Analysis
2
33 35
8.168E7
3273560.446
24.950
.000
5.1 单因素方差分析
步骤4【续】：
(3)事后检验：SPSS进行多重比
较检验的操作步骤如下。
单击【两两比较】按钮进入其对 话框，如图5-10所示。已经知 道方差齐性检验，所以应该选择 【假定方差齐性】选项组中的方 法，这里只选择LSD。
利用SPSS做方差分析教程
利用SPSS做方差分析教程
一、引言
方差分析（Analysis of Variance，ANOVA）是统计学中一种有效的
分析工具，能有效的研究不同条件下的样本组之间的差异情况。
它是从一
系列正态分布的简单平均数中推导出来的概念，通过计算两个或者多个样
本之间的总体差异和比较，从而检验假设的合理性、分析结果的可靠性等。
本文将通过使用SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）来介绍方差分析的基本概念，以及如何使用SPSS来进行方差分析。
二、方差分析的基本概念
方差分析是统计魔法中一种强大的分析工具，它可以检验和应用于不
同情况下的样本组之间的差异程度，以及可以用来检验一些因子是否在不
同组别中具有显著的差异。
方差分析也可以用来判断两个因子的相关性，
也可以用来检验假设。
方差分析是通过计算两个或者多个样本之间的总体差异和对比来实现的。
方差分析首先求出每个样本组中变量的组内（within-group）方差，
然后将组内方差与组间（between-group）方差比较，求出这两个方差之
间的比值，这个比值就是F值。
三、使用SPSS进行方差分析
在使用SPSS进行方差分析之前，我们需要先将要分析的数据输入至SPSS中，在SPSS中打开数据后，我们就可以开始对数据进行方差分析了。
（1）点击SPSS的“分析”菜单，在弹出窗口中找到“多元统计”，
点击打开；。
SPSS操作多因素方差分析
SPSS操作多因素方差分析
一、多因素方差分析简介
多因素方差分析（ANOVA）是一种统计学方法，利用它可以检验两个
或多个样本的总体均值是否相同。
它的基本假设是，多个样本取自同一总
体的正态分布，样本之间的差异是根据其中一种因素的变化而产生的，而
不是随机变化。
多因素方差分析一般用于检验不同变量的数据间的差异性。
二、多因素方差分析SPSS使用步骤
1、打开并登录SPSS：在Windows桌面找到SPSS图标，双击打开，
输入用户名和密码即可进入SPSS主界面。
2、导入数据：在SPSS主界面点击【文件】，再点击【导入数据】，
从计算机中找到需要导入的数据文件，打开，确定即可将数据文件导入到SPSS中。
3、运行多因素方差分析：在SPSS主界面点击【分析】，再点击【多
因素方差分析】，它会弹出一个多因素方差分析窗口，在窗口中配置多因
素方差分析的模型，一般情况下，前三步不需要修改，点击【下一步】；
第四步，需要在【变量】框中选择要分析的变量，点击【下一步】；第五步，需要在【因子】框中添加本次分析的因子，双击所选变量，添加到
【因子】框中，确定添加无误后，点击【下一步】；第六步，设定多因素
方差分析的显著性水平，点击【完成】，结束设置。
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
西安交大管理学院 2008秋 胡平
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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.
用SPSS进行单因素方差分析和多重比较
用SPSS进行单因素方差分析和多重比较在SPSS中进行单因素方差分析和多重比较可以帮助研究人员分析各组之间的差异，并确定是否存在显著性差异。
本文将详细介绍如何使用SPSS进行单因素方差分析和多重比较。
一、单因素方差分析1.数据准备首先，将数据导入SPSS软件。
确保每个观测值都位于独立的行中，并且将每个因素作为一个变量列。
确保每个变量的测量水平正确设置。
对于要进行单因素方差分析的变量，应该是连续型变量。
2.描述性统计在执行方差分析之前，我们需要进行描述性统计，以了解每个组的均值、标准差和样本数量。
在SPSS中，可以通过选择“统计”菜单，然后选择“描述统计”来执行描述性统计。
在弹出的对话框中，选择想要分析的变量，并选择“均值”和“标准差”。
3.单因素方差分析要进行单因素方差分析，在SPSS中选择“分析”菜单，然后选择“一元方差分析”。
在弹出的对话框中，将要分析的变量移入“因素”框中。
然后，点击“选项”按钮，选择想要输出的结果，如方差分析表和均值表。
最后，点击“确定”执行单因素方差分析。
4.结果解读方差分析表提供了重要的统计信息，包括组间和组内的平方和、自由度、均方、F值和p值。
其中，F值表示组间变异性和组内变异性的比值。
p值表示在原假设下观察到的差异是否显著。
如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，即存在显著差异。
二、多重比较当在单因素方差分析中发现存在显著组间差异时，下一步是进行多重比较，以确定哪些组之间存在显著差异。
1.多重比较检验在SPSS中，可以使用多种方法进行多重比较检验，如Tukey HSD、Bonferroni、LSD等。
这些方法可以通过选择“分析”菜单，然后选择“比较手段”来执行。
在弹出的对话框中，选择要进行比较的变量和方法。
点击“确定”执行多重比较检验。
2.结果解读多重比较结果表提供了各组之间的均值差异估计、标准误差、置信区间和p值。
根据p值，可以确定哪些组之间存在显著差异。
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。
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（ANOVA）是一种统计方法，用于比较两个或更多个因素对于某个连续型变量的影响是否显著不同。
通常，研究者需要了解不同因素对于结果值的影响，并确定是否存在交互作用。
SPSS（统计软件包for社会科学）是一款常用的统计软件，它提供了丰富的功能和工具，可用于数据分析和建模。
本文将介绍如何使用SPSS软件进行多因素方差分析。
二、数据准备在进行多因素方差分析之前，需要先进行数据准备。
假设我们有一个研究目的是了解不同教育水平和不同工作经验对个人收入的影响。
我们收集了400位参与者的数据，包括个人收入（连续型变量），教育水平（分类变量：小学、初中、高中、本科、硕士、博士）和工作经验（分类变量：1-5年、6-10年、11-15年、16年及以上）。
三、数据导入首先，将数据导入SPSS软件。
打开SPSS软件后，选择“文件”-“读取数据”-“输入数据”。
在弹出的对话框中选择数据文件，并将其导入到SPSS软件中。
四、数据探索在进行多因素方差分析之前，我们首先需要对数据进行探索，查看教育水平、工作经验和收入之间的关系。
选择“描述统计”-“交叉表”菜单，将教育水平和工作经验作为行变量，将收入作为列变量。
点击“确定”按钮后，SPSS将生成一个交叉表，显示不同教育水平和工作经验对于收入的平均值和标准差等统计信息。
五、多因素方差分析在导入数据并进行数据探索后，我们可以开始进行多因素方差分析。
选择“分析”-“一般线性模型”-“多因素”菜单。
在弹出的对话框中，将个人收入作为因变量，将教育水平和工作经验作为因子变量。
点击“因子”按钮，将教育水平和工作经验拖动到因子变量框中。
然后，点击“选项”按钮，对方差分析的设置进行调整，如是否显示交互作用。
点击“确定”按钮，SPSS将自动生成多因素方差分析的结果报告。
在报告中，我们可以看到各个因素的显著性检验结果，以及不同因素对于个人收入的影响情况。
《SPSS数据分析教程》方差分析
《SPSS数据分析教程》方差分析方差分析是一种常用的统计方法，用于比较三个或三个以上组之间的均值差异是否显著。
它用于探究不同组别的因素对所研究的因变量的影响是否具有统计显著性。
在SPSS数据分析教程中，方差分析是一个非常重要的分析方法。
本文将介绍方差分析的原理、SPSS中的操作步骤以及结果的解读。
方差分析的原理是基于三个或三个以上不同组别之间的方差之间的比较来判断均值之间的差异是否显著。
方差分析的核心思想是通过比较组内方差与组间方差的大小来判断均值的差异是否显著。
方差分析的原假设是所有组别的均值相等，而备择假设是至少存在一个组别的均值与其他组别的均值不相等。
在SPSS中进行方差分析的操作步骤如下：步骤1：打开SPSS软件，点击“变量视图”页面。
在第一栏输入不同组别的名称，例如“组别1”、“组别2”、“组别3”。
步骤2：在第二栏输入待分析的因变量名称，并设置其测量类型为“比例”。
步骤3：点击“数据视图”页面，输入各组别的数据。
确保每个组别的数据都在同一列中，并且分组的数据之间用“空格”或“逗号”隔开。
步骤4：点击菜单栏上的“分析，—比较手段，—单因素方差分析”。
步骤5：在方差分析的对话框中，将因变量移入因变量方框，将分组变量移入因子方框。
步骤6：点击“选项”按钮，出现选项对话框。
可以选择计算哪些统计量，如均值、标准差、总和平方和等。
步骤7：点击“确定”按钮，SPSS将得出方差分析的结果。
方差分析的结果包括了多个统计量，如SS（组间平方和）、SS（组内平方和）、MS（组内均方和）、MS（组间均方和）、F值和P值。
-SS（组间平方和）反映了组间差异的大小，SS（组内平方和）反映了组内差异的大小。
-MS（组间均方和）是SS（组间平方和）除以自由度（组间）得到的，反映了组间差异的平均大小。
-MS（组内均方和）是SS（组内平方和）除以自由度（组内）得到的，反映了组内差异的平均大小。
-F值是MS（组间均方和）除以MS（组内均方和）得到的，是判断组间差异是否显著的依据。
spss统计分析及应用教程-第5章 方差分析
单因素方差分析由SPSSl7.0的比较均值过程过程中的单 因素ANOVA子过程实现。下面以案例说明单因素方差分 析的单因素ANOVA子过程的基本操作步骤。
实验一 单因素方差分析
实验步骤
（1）准备工作 在SPSSl7.0中打开数据文件4-1.sav，通过选择“ 文件—打开”命令将数据调入SPSSl7.0的工作文件窗 口,结果如图。
实验二 多因素方差分析
准备知识 多因素方差分析定义
多因素方差分析用来研究两个及两个以上控制变量是否对观测 变量产生显著影响。多因素方差分析不仅能够分析多个控制变 量对观测变量的独立影响，还能够分析多个控制变量的交互作 用能否对观测变量的结果产生显著影响，进而最终找到有利于 观测变量的最优组合。
Sidak：Sidak法，根据t统计量进行配对多重比较，调整多重比 较的显著性水平。 Scheffe：塞弗检验法，对所有可能的组合进行同步进入的配对 检验。
R-E-G-WF：Ryan-Einot-Gabriel-Welsch F法，根据F检验的 多重下降过程。
R-E-G-WO：Ryan-Einot-Gabriel-Welsch Q法，根据 Student极差的多重下降过程。
多因素方差分析基本原理
多因素方差分析中，观测变量取值的变动会受到控制变 量独立作用、控制变量交互作用和随机变量三方面的影 响，据此，将观测变量总的离差平方和分解为三部分内 容：控制独立作用引起的变差，控制变量交互作用引起 的变差和随机因素引起的变差。以两个控制变量为例
1
组内离差平方和
定义组内离差平方和(SSE)为：
缺失值选框提供了两种缺失值的处 理方法。 按分析排序排除个案：剔除各 分析中含有缺失值的个案。 按列表排除个案：剔除含有缺 失值的全部个案。
《SPSS数据分析教程》——方差分析
《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”。
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多因素方差分析（ANOVA）是一种常用的统计分析方法，用于研究多个独立与自变量对因变量的影响程度。
SPSS软件是一款强大的数据分析工具，提供了多种统计方法，包括多因素方差分析。
本文将重点介绍如何，以及如何解读分析结果。
一、数据准备与导入在进行多因素方差分析之前，我们首先需要准备好要进行分析的数据，并将其导入到SPSS软件中。
SPSS软件支持各种数据格式的导入，包括Excel、CSV等。
在导入数据之后，可以使用SPSS软件的数据编辑功能进行必要的数据清洗与整理。
二、选择分析方法在SPSS软件中，多因素方差分析有两种不同的方法：多因素方差分析（逐步）和多因素方差分析（GLM）。
前者适用于符合方差齐性和正态分布要求的数据，而后者则没有这些限制。
根据实际情况选择适合的方法进行分析。
三、设置因素在进行多因素方差分析之前，需要设置自变量（因素）和因变量。
SPSS软件允许用户添加多个因素，并可以对每个因素进行设置。
例如，设置因素的水平数目、因素名称、因素标签等。
四、进行多因素方差分析设置因素之后，即可进行多因素方差分析。
在SPSS软件中，选择“分析”-“一般线性模型”-“多因素”进行分析。
进入多因素方差分析的参数设置界面后，依次选择因变量和自变量，并根据实际情况选择交互作用。
五、解读结果多因素方差分析完成后，SPSS软件会生成一系列分析结果。
这些结果包括效应大小（主效应和交互作用）、显著性检验结果（F值和P值）以及不同因素水平之间的差异（均值和置信区间）。
用户应该重点关注显著性检验结果，以判断因素是否对因变量产生显著影响。
六、结果可视化除了结果解读之外，SPSS软件还提供了数据可视化功能，可帮助用户更直观地理解分析结果。
用户可以通过绘制柱状图、折线图等图表，展示因变量在不同自变量水平之间的差异。
七、结果报告最后，用户可以根据分析结果编写一份详细的结果报告，对分析结果进行综合、客观地描述和解释。
利用SPSS进行方差分析以及正交试验设计
利用SPSS进行方差分析以及正交试验设计方差分析是一种常见的统计方法，用于比较两个或多个组之间的差异。
正交试验设计是一种实验设计方法，能够同时考虑多个因素对结果的影响。
本文将利用SPSS进行方差分析和正交试验设计的步骤介绍，并讨论如何解读分析结果。
首先，我们将介绍方差分析的步骤。
方差分析的基本思想是比较组间和组内的变异程度。
假设我们有一个因变量和一个自变量，自变量有两个或多个水平。
下面是方差分析的步骤：1.导入数据：将数据导入SPSS软件，并确保每个变量都已正确标记。
2.选择统计分析：点击SPSS菜单栏上的"分析"，然后选择"方差"，再选择"单因素"。
3.设置因变量和自变量：在弹出的对话框中，将需要进行方差分析的因变量拖放到因素列表框中，然后将自变量也拖放到因素列表框中。
4.点击"设定"按钮：点击"设定"按钮，设置方差分析的参数，例如是否需要进行正态性检验、多重比较等。
然后点击"确定"。
5.查看结果：SPSS将输出方差分析的结果，包括各组之间的F值、p值等统计指标。
可以根据p值判断各组之间是否存在显著差异。
接下来，我们将介绍正交试验设计的步骤。
正交试验设计是一种多因素独立变量的实验设计方法，可以在较小的实验次数内获得较高的信息量。
下面是正交试验设计的步骤：1.设计矩阵：根据研究目的和独立变量的水平，构建正交试验的设计矩阵。
2.导入数据：将设计矩阵导入SPSS软件，并将每个变量的水平标注为自变量。
3.选择统计分析：点击SPSS菜单栏上的"分析"，然后选择"一般线性模型"，再选择"多元方差分析"。
4.设置因变量和自变量：在弹出的对话框中，将因变量拖放到因子列表框中，然后将自变量也拖放到因子列表框中。
5.点击"设定"按钮：点击"设定"按钮，设置正交试验设计的参数，例如交互作用是否显著、多重比较等。
SPSS软件单因素方差分析的应用
SPSS软件单因素方差分析的应用SPSS软件单因素方差分析的应用方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA）是一种常用的统计分析方法，用于比较不同组之间的均值差异。
在SPSS软件中，通过进行单因素方差分析，可以帮助研究人员进行多组数据的比较，进而得出科学结论。
本文将介绍SPSS软件单因素方差分析的应用，并从实例中具体说明其操作步骤和结果解读。
一、SPSS软件单因素方差分析的操作步骤：1. 打开SPSS软件后，点击菜单栏中的"分析"（Analyze），再选择"比较手段"（Compare Means）中的"单因素方差"（One-Way ANOVA）。
2. 在"单因素方差"对话框中，将需要分析的变量移至“依赖变量”（Dependent List）栏目中，同时将用来分组的自变量移至“因素”（Factor）栏目中。
3. 点击"选项"（Options）按钮，可以设置进一步的分析选项，如是否输出描述统计、事后比较和效应大小等。
4. 点击"确定"（OK）按钮即可完成单因素方差分析。
二、实例分析：为了演示SPSS软件单因素方差分析在实际问题中的应用，假设一个心理学实验中，研究人员针对不同音乐类型对人的情绪变化进行了观察。
他们选择了三种不同类型的音乐，分别为古典音乐、摇滚音乐和爵士音乐，并邀请了30名受试者参与实验。
每位受试者在听完各种音乐后，需要完成一份情绪评价问卷，得分越高表示情绪变化越大。
下面我们通过SPSS软件进行单因素方差分析，来比较不同音乐类型对情绪变化的影响。
1. 打开SPSS软件，并按照上述步骤进行操作。
将受试者的情绪评分作为依赖变量，音乐类型作为因素，结果如下图所示：2. 点击“确定”后，SPSS软件会自动输出单因素方差分析的结果。
我们可以注意到，在Output窗口的“单因素方差”表格中，有三个基本的统计量：组间平方和（Between Groups Sum of Squares）、组内平方和（Within Groups Sum of Squares）和总平方和（Total Sum of Squares）。
spss的应用 方差分析
4）选择分析模型在主对话框中单击“Model”按钮，打开“Univariate Model”对话框。
见图5-8。
图5-8 “Univariate Model” 定义分析模型对话框在Specify Model栏中，指定分析模型类型。
① Full Factorial选项此项为系统默认的模型类型。
该项选择建立全模型。
全模型包括所有因素变量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变量的主效应、两两的交互效应和三个因素的交互效应。
选择该项后无需进行进一步的操作，即可单击“Continue”按钮返回主对话框。
此项是系统缺省项。
② Custom选项建立自定义的分析模型。
选择了“Custom”后，原被屏蔽的“Factors & Covariates”、“Model”和“Build Term(s)”栏被激活。
在“Factors & Covariates”框中自动列出可以作为因素变量的变量名，其变量名后面的括号中标有字母“F”；和可以作为协变量的变量名，其变量名后面的括号中标有字母“C”。
这些变量都是由用户在主对话框中定义过的。
根据表中列出的变量名建立模型，其方法如下：在“Build Term(s)”栏右面的有一向下箭头按钮（下拉按钮），单击该按钮可以展开一小菜单，在下拉菜单中用鼠标单击某一项，下拉菜单收回，选中的交互类型占据矩形框。
有如下几项选择：∙Interaction 选中此项可以指定任意的交互效应；∙Main effects 选中此项可以指定主效应；∙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。
③ 建立分析模型中的主效应：在“Build Term(s)”栏用下拉按钮选中主效应“Main effects”。
在变量列表栏用鼠标键单击某一个单个的因素变量名，该变量名背景将改变颜色(一般变为蓝色)，单击“Build Term(s)”栏中的右拉箭头按钮，该变量出现在“Model”框中。
熟练使用SPSS进行单因素方差分析
熟练使用SPSS进行单因素方差分析
一、单因素方差分析介绍
单因素方差分析又称因子方差分析，是分析两组或多组数据中变量之
间差异大小的统计方法。
它利用方差分析检验对比数据之间的统计学差异，检验其中一成分是否有一定的影响，而其他成分是否能够有一定的共同作用。
单因素方差分析的设计以及分析结果解释与双因素方差分析大体类型，但是单因素方差分析只有一个变量，因果关系没有双因素方差分析的那么
清楚，只能用于衡量数据之间的统计学差异。
二、SPSS进行单因素方差分析步骤
1.打开spss统计软件，进入数据文件，“新建”，双击“统计分析”，“ANOVA”，“一因子方差分析”菜单，可以调出一因子方差分析
的菜单
2.选择数据输入框，点击“定义变量”，在工具栏出现的表格中，双
击“变量名”栏位，输入分析变量的名称（建议以英文字母表示）
3.点击定义按钮，定义变量类型，选择“基本类型”，输入变量名，
点击确定按钮
4.在定义按钮下，右击工具栏中的“数据”栏位，然后点击“设定数据”，在设定数据窗口中，选择“任何变量”，输入变量的值，点击确定
按钮，完成变量定义
5.点击完成按钮，输入变量名，点击确定按钮，至此。
方差分析的SPSS操作
⽅差分析的SPSS操作第五节⽅差分析的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。
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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。
Equal Variances Not Assumed复选框组一组当各组方差不齐时可用的两两比较方法，共有4种，其中以Games-Howell法较好。
Significance Level框定义两两比较时的显著性水平，默认为0.05。
【Options钮】弹出Options对话框，用于定义相关的选项，有：Statistics复选框组选择一些附加的统计分析项目，有统计描述（Descriptive）和方差齐性检验（Homogeneity-of-variance）。
Means plot复选框用各组均数做图，以直观的了解它们的差异。
Missing Values单选框组定义分析中对缺失值的处理方法，可以是具体分析用到的变量有缺失值才去除该记录（Excludes cases analysis by analysis），或只要相关变量有缺失值，则在所有分析中均将该记录去除(Excludes cases listwise)。
默认为前者，以充分利用数据。
结果解释：1、描述统计量用力肺活量Descriptives2.方差齐性检验结果：F=2.852 , P=0.075。
P>0.05,说明方差齐。
Test of Homogeneity of Variances用力肺活量3、完全随机设计的方差分析结果ANOVA用力肺活量上表的标题内容翻译如下：上面实际上是一个典型的方差分析表。
给出了单因素方差分析的结果，可见F=84.544，P=0.000。
因此可认为三组石棉矿工的用力肺活量不全相同。
故需做两两比较。
4.两两比较的结果：（方差齐时用）用力肺活量组别N Subset for alpha =0 .051 2 3Student-Newman-Keuls(a,b) 1 11 1.7912 9 2.3113 11 3.082Sig. 1.000 1.000 1.000Means for groups in homogeneous subsets aredisplayed.a Uses Harmonic Mean Sample Size = 10.241.bThe group sizes are unequal. The harmonic mean ofthe group sizes is used. Type I error levels arenot guaranteed.上表是用S-N-K法进行两两比较的结果，简单的说，在表格的纵向上各组均数按大小排序，然后在表格的横向上被分成了若干个亚组，不同亚组间的P值小于0.05，而同一亚组内的各组均数比较的P值则大于0.05。
从上表可见，可认为三组石棉矿工的用力肺活量均不相同(P<0.05)。
5、两两比较的结果：（方差不齐时用）Post Hoc Tests Multiple ComparisonsDependent Variable: 用力肺活量(I) 组别(J)组别MeanDifference(I-J)Std.ErrorSig. 95% Confidence IntervalLowerBoundUpper BoundGames-Howell 1 2 -.5202(*) 0.0863 0.000 -0.741 -0.33 -1.2909(*) 0.1073 0.000-1.565 -1.0172 1 .5202(*) 0.0863 0.0000.3 0.7413 -.7707(*) 0.1073 0.000-1.046 -0.4953 1 1.2909(*) 0.1073 0.000 1.017 1.5652 .7707(*) 0.1073 0.0000.495 1.046* The mean difference is significant at the .05 level.P432第9题：为研究愤怒应激对大鼠下丘脑单胺类神经递质的影响，某研究者观察了24只大白鼠，按完全随机设计的方法分成三组，分别测定血清中多巴基斯胺含量（ummol/L），资料如下。
问三组血清中多巴基斯胺含量的测定结果有无差别?血清中多巴基斯胺含量测定结果（ummol/L）A B C103.05 53.02 49.3194.8 36.38 45.7788.23 54.94 45.0791.06 52.22 34.9285.28 51.79 39.38105.67 44.17 42.886.44 40.69 37.02110.06 41.26 33.9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、分析过程结果解释：1、描述统计量多巴基斯胺含量Descriptives2.方差齐性检验结果：F=2.36 , P=0.119。
P>0.05,说明方差齐。
Test of Homogeneity of Variances多巴基斯胺含量3、完全随机设计的方差分析结果ANOVA多巴基斯胺含量上表的标题内容翻译如下：上面实际上是一个典型的方差分析表。
给出了单因素方差分析的结果，可见F=126.535，P=0.000。
因此可认为三组血清中多巴基斯胺含量的测定结果不全相同。
故需做两两比较。
4.两两比较的结果：（方差齐时用）多巴基斯胺含量组别N Subset for alpha = .051 2Student-Newman-Keuls(a) 3(C) 8 41.02132(B) 8 46.80881(A) 8 95.5738Sig. 0.139 1.000Means for groups in homogeneous subsets are displayed.a Uses Harmonic Mean Sample Size = 8.000.上表是用S-N-K法进行两两比较的结果，简单的说，在表格的纵向上各组均数按大小排序，然后在表格的横向上被分成了若干个亚组，不同亚组间的P值小于0.05，而同一亚组内的各组均数比较的P值则大于0.05。
从上表可见，可认为A组与B组、A组与C组血清中多巴基斯胺含量的测定结果不相同(P<0.05)，B组与C组血清中多巴基斯胺含量的测定结果相同（P=0.139）。
作业格式（1）题意分析：计量资料完全随机设计三个样本均数的比较，用完全随机设计方差分析。
（2）建立假设、确定检验水准H0: μ1=μ2=μ3H1: 各总体均数不等或不全相等α=0.05（3）计算统计量F值经方差齐性检验，F=2.36 , P=0.119。
P>0.05，说明方差齐。
经SPSS计算得，完全随机设计的方差分析统计量F=126.535，P=0.000。
（4）确定P值，作统计推断因P=0.000<0.05，按a=0.05检验水准，拒绝H0，接受H1，差别有统计学意义，尚可认为三组血清中多巴基斯胺含量的测定结果不全相同。
（5）多样本均数的两两比较（S-N-K法）：经S-N-K法进行两两比较，结果为：可认为A组与B组、A组与C组血清中多巴基斯胺含量的测定结果不相同(P<0.05)，A组血清中多巴基斯胺含量均高于B组和C组；B组与C组血清中多巴基斯胺含量的测定结果相同（P=0.139）。
二、随机区组设计的方差分析P433第10题：为研究注射不同剂量雌激素对大白鼠子宫重量的影响，取4窝不同种系的大白鼠，每窝3只，随机地分配到3个组内接受不同剂量的激素注射，然后测定其子宫重量，结果见下表。
问注射不同剂量的雌激素对大白鼠子宫重量是否有影响？group 种系（区组变量）子宫重量1 1 1081 2 461 3 701 4 432 1 1122 2 642 3 962 4 653 1 1423 2 1163 3 1343 4 98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 Variable框】选入需要分析的变量（应变量），只能选入一个，而且只能为定量变量。
这里我们的应变量为子宫重量，将他选入即可。
【Fixed Factor(s)框】固定因素，说的通俗一些，就是绝大多数要分析的因素都应该往里面选。
这里我们要分析的是“大白鼠种系”和“组别”两个变量，把他们选入Fixed Factors框。
即选入一个或多个分类（组）变量。
固定因素指的是在样本中它所有可能的取值都出现了，比如“组别”，只可能有1、2、3这三个值，并且都出现了，就被称作固定效应；而相对应的随机效应的因素指的是所有可能的取值在样本中没有都出现，或不可能都出现，如本例中的“大白鼠种系”，实际上总体中当然不可能只有这4个种系，因此要用样本中“大白鼠种系”的情况来推论总体中“大白鼠种系”未出现的那些取值的情况时就会存在误差，因此被称为随机因素。