双因素及多因素的SPSS实现
SPSS双因素方差分析
SPSS双因素方差分析双因素方差分析是一种用于研究两个或多个自变量对因变量之间是否存在影响的统计方法。
在本文中，我们将讨论SPSS中如何进行双因素方差分析，并对其结果进行解释。
首先，我们需要首先导入我们的数据集，并确保数据集中包含我们要研究的因变量和两个自变量。
在SPSS中，我们可以通过依次点击"文件"->"导入"->"数据"来加载数据集。
一旦我们成功加载数据集，我们可以开始进行双因素方差分析。
在SPSS中，我们可以通过依次点击"分析"->"一般线性模型"->"一元方差分析"来进行。
在进行方差分析之前，我们需要将自变量添加到"因子"的列表中。
我们可以使用鼠标将自变量拖拽到"因子"列表中，或者通过点击"添加"按钮手动将其添加。
在添加完自变量后，我们可以点击"模型"选项卡，选择我们感兴趣的方差分析模型。
在双因素方差分析中，共有三种模型可供选择：主效应模型、交互作用模型和自由模型。
-主效应模型：计算每个自变量的主效应，并忽略它们之间是否存在交互作用。
-交互作用模型：计算自变量之间是否存在交互作用，并同时计算每个自变量的主效应。
-自由模型：不计算任何主效应或交互作用，仅用于比较不同模型之间的显著性。
选择适当的模型后，我们可以点击"可选"选项卡，设置其他参数，比如显著性水平、效应大小等。
一旦我们完成了所有设置，可以点击"确定"开始进行方差分析。
SPSS将会自动生成方差分析的结果报告。
在报告中，我们可以找到各个自变量的主效应、交互作用以及整体模型的显著性等信息。
一般来说，我们关注的主要结果包括：组间方差、组内方差、平方和、均方、F统计值、显著性水平等。
双因素重复测量方差分析spss
双因素重复测量方差分析spss
一、双因素重复测量方差分析（two-way repeated measures ANOVA）
双因素重复测量方差分析（Two-Way repeated measures ANOVA）可以用来检测一个
变量的变化在两个或多个独立变量的作用下是否发生变化。
在双因素重复测量方差分析中，变量1是因素1，因素1有若干水平，变量2是因素2，因素2也有若干水平。
双因素重
复测量方差分析可以检验两个因素是否共同影响变量1的变化，或者检测某个因素是否单
独地影响变量1的变化。
1、打开spss统计软件，点击文件、数据，从窗口中打开需要分析数据文件；
2、点击“分析”菜单，然后从子菜单中点击“多维分析”，再单击“双因素重复测
量方差分析”；
3、在弹出的窗口中，在“变量”框中选择需要分析的变量；
4、在“因素”框中，选择双因素，比如实验组和对照组；
5、点击“定义”按钮，设定因素的水平，比如实验组的水平为A，对照组的水平为B；
6、在“多重比较”框中，勾选“重复测量”框，并且可以设定多重比较的参数；
7、选择“显著性水平”框，设定检验的显著性，通常设定为0.05；
8、单击“OK”按钮，查看分析结果，该分析结果将显示两个因素及其交互作用对变
量1的影响情况。
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。
SPSS多因素方差分析(二类参照)
体育统计与SPSS读书笔记(八)—多因素方差分析(1)具有两个或两个以上因素的方差分析称为多因素方差分析。
多因素是我们在试验中会经常遇到的，比如我们前面说的单因素方差分析的时候，如果做试验的不是一个年级，而是多个年纪，那就成了双因素了：不同教学方法的班级，不同年级。
如果再加上性别上的因素，那就成了三因素了。
如果我们把实验前和试验后的数据用一个时间的变量来表示，那又多了一个时间的因素。
如果每个年级都是不同的老师来上，那又多了一个老师的因素，等等等等，所以我们在设计试验的时候都要进行充分考虑，并确定自己只研究哪些因素。
下面用例子的形式来说说多因素方差分析的运用。
还是用前面说单因素的例子，前面的例子说了只在五年级抽三个班进行不同教学方法的试验，现在我们还要在初二和高二各抽三个班进行不同教学方法的试验。
形成年级和不同教学法班级双因素。
分析：1.根据实验方案我们划出双因素分析的表格，可以看出每个单元格都是有重复数据(也就是不只一个数据)，年级不同教学方法的班级定性班定量班定性定量班五年级(班级每个人)(班级每个人)(班级每个人)初中二年级(班级每个人)(班级每个人)(班级每个人)高中二年级(班级每个人)(班级每个人)(班级每个人)2.因为有重复数据，所以存在在数据交互效应的可能。
我们来看看交效应的含义：如果在A因素的不同水平上,B因素对因变量的影响不同,则说明A、B两因素间存在交互作用。
交互作用是多因素实验分析的一个非常重要的内容。
如因素间存在交互作用而又被忽视,则常会掩盖因素的主效应的显著性,另一方面,如果对因变量Y,因素A与B之间存在交互作用,则已说明这两个因素都Y对有影响,而不管其主效应是否具有显著性。
在统计模型中考虑交互作用,是系统论思想在统计方法中的反映。
在大多数场合,交互作用的信息比主效应的信息更为有用。
根据上面的判断。
根据上面的说法，我也无法判断是否有交互作用，不像身高和体重那么直接。
这里假设他们之间有交互作用。
双因素方差分析spss实例
双因素方差分析spss实例双因素方差分析（ANOVA）是一种统计分析方法，它可以比较不同的组之间的投票者的结果，以确定两个或更多因素是否有显著的影响。
换句话说，它可以测量实验中的不同影响因素，以确定它们之间是否有显著的差异。
本文将介绍如何使用SPSS进行双因素方差分析，以确定两个因素之间是否有显著差异。
首先，需要准备你的数据，将其输入到SPSS程序中。
将你的数据文件保存为.csv格式，确保它的每列的标题是充分描述性的，并包括所有你所需要的因素。
一旦你的数据文件被保存到SPSS中，可以创建一个新的SPSS文件，然后将数据文件拖放到新的SPSS文件中即可。
接下来，在SPSS中，找到“统计”工具栏，点击进入“分析”选项卡。
找到“方差分析”，双击它，以进入“方差分析-双因素方差分析”窗口。
在“自变量”框中输入你要比较的两个因素，即你的实验的两个因素。
然后在“因子”菜单中选择“应变量的每个因子的水平”。
此时，SPSS将自动映射每个因素的水平，可以在“水平”窗口中查看。
现在，可以单击“方差分析”按钮，运行双因素方差分析。
SPSS 将给出结果表，该表显示在多个水平上，因素间是否存在显著差异。
在结果表中，F值说明了实验变量之间的差异。
当F值大于1时，实验变量存在显著差异，说明变量对结果有显著影响；反之，F值小于1时，实验变量没有显著差异，则表明变量对结果没有显著影响。
最后，你可以使用SPSS输出图表，根据结果表中的数据来分析两个因素之间的关系。
这也可以帮助你更好地理解实验结果，并更好地控制你的实验因素。
总之，SPSS双因素方差分析是一种很有用的统计工具，可以帮助研究者测量不同因素之间的关系，并确定它们之间是否存在显著差异。
上面介绍了如何使用SPSS进行双因素方差分析，并介绍了如何分析结果，希望对你有所帮助。
spss操作-双因素方差分析(无重复)精品PPT课件
2）将“含量比”设置为变量，将“PH值”、 “浓度”设置为因素
3）单击Model → 单击Custom选择只含主效应的双因 素方差分析模型 ，单击Con将两个因素设置为需要进行多重比 较的因素，选择 Tukey 法进行多重比较；
5）单击Continue，返回上一级菜单，单击Option，选择 需显示描述性统计量的因素 ，单击Continue返回上一级菜单 单击OK。
结论：…..
写在最后
经常不断地学习,你就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
You Know, The More Powerful You Will Be
谢谢大家
荣幸这一路，与你同行
蒸馏水PH值
硫酸铜浓度
B1
B2
B3
A1
3.5
2.3
2.0
A2
2.6
2.0
1.9
A3
2.0
1.5
1.2
A4
1.4
0.8
0.3
使用SPSS软件进行分析
1. 单击 “开始” → “程序” → SPSS for windows → SPSS10.0 for windows → type in data → OK → 单击 “Variable View”( 在第 一列输入因变量( 含量比 ） 、因素A（ PH值 ）因素 B（ 浓度 ） ；单击“ Data View ”。
(I) PH值 (J) PH值
1
2
Mean Difference
(I-J)
.433
Std. Error .169
95% Confidence Interval
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）。
双因素方差分析spss
双因素方差分析spss双因素方差分析（Two-factor Analysis of Variance， ANOVA）是统计学中使用广泛的一种方法，它可以帮助我们测量并评估不同因素对试验结果的影响程度。
SPSS是一款统计数据处理软件，它也可以帮助我们进行双因素方差分析，即用于研究两个或多个因素的总体的差异以及它们之间的关系，而这个方法可以帮助我们更有效地弄清这两个因素之间的关系。
首先，我们需要准备好我们的数据，这样才能将它们可视化和分析。
建议使用Excel或者SPSS创建好表格，然后将数据导入表格中。
在导入数据之前，要确保将双因素分别设定为两个列，以便SPSS能够正确识别变量，此外还可以为每个变量指定不同的名称，以便在分析和结果展示时更容易理解。
接下来，在SPSS的Analysis菜单中，选择“General Linear Model”，然后选择“Univariate”，这样就可以开始分析了。
第一步就是在“Dependent Variable”部分，选择你想要分析的变量，然后点击“Options”，在“Means”选项中，可以看到因素的名称，选择它们，接着在“Post Hoc” 部分选择“Tukey”，然后点击“Continue”，完成设置。
随后，在“Output”界面中，点击“Save”，选择“Univariate”，勾选“Descriptive Statistics” 、“ANOVA” 和“Post Hoc Tests”，然后点击“OK”，SPSS 会生成一份包含描述性统计和分析结果的报告，我们可以根据报告内容进行进一步的分析和研究。
总之，使用 SPSS 进行双因素方差分析是一个简单易行、高效可靠的过程，可以帮助我们得出可靠的结论，以便做出合理的决策，并有助于识别实验变量之间的相关性和决定性。
SPSS超详细操作：两因素多元方差分析(Two
SPSS超详细操作：两因素多元方差分析(Two医咖会在之前的推文中，推送过多篇方差分析相关的文章，包括：单因素方差分析(One-Way ANOVA)双因素方差分析(Two-way ANOVA)三因素方差分析(Three-way ANOVA)单因素重复测量方差分析两因素重复测量方差分析三因素重复测量方差分析单因素多元方差分析(One-way MANOVA)每种方差分析的应用场景，以及该如何进行SPSS操作和解读结果，各位伙伴请点击相应的文章链接查看~~今天，我们再来介绍一种统计方法：两因素多元方差分析(Two-way Manova)。
一、问题与数据某研究者想研究三种干预方式（regular—常规干预；rote—死记硬背式干预；reasoning—推理式干预）对学生学习成绩的影响。
研究者记录了学生两门考试的成绩：文科成绩（humanities_score）和理科成绩（science_score）。
另外，基于之前的知识，研究者假设干预方式对男女两种性别学生的效果可能不同。
换言之，研究者想知道不同干预方式对学习成绩的影响在男女学生中是否不同。
也就是说，干预方式和性别两个自变量之间是否存在交互作用（interaction effect）。
注：交互作用是指某一自变量对因变量的效应在另一个自变量的不同水平会不同。
在本例中，就是要比较①男性中干预方式对学习成绩的影响和②女性中干预方式对学习成绩的影响。
这两个效应就成为单独效应（simple main effects），也就是说，单独效应是指在一个自变量的某一水平，另一个自变量对因变量的影响。
因此，交互作用也可以看做是对单独效应间是否存在差异的检验。
在本研究中，共有三个效应：性别的主效应；干预方式的主效应；性别和干预方式的交互作用。
研究者选取30名男学生和30名女学生，并将其随机分配到三个干预组中，每个干预组中共有10名男学生和10名女学生。
部分数据如下：二、对问题的分析使用两因素多元方差分析法进行分析时，需要考虑10个假设。
双因素方差分析spss步骤
双因素方差分析spss步骤双因素方差分析SPSS步骤导言：双因素方差分析是一种常用的统计分析方法，用于分析两个或两个以上因素对于研究对象的影响是否存在差异。
在实际研究中，我们通常使用SPSS软件来进行双因素方差分析的计算和结果呈现。
本文将介绍使用SPSS软件进行双因素方差分析的步骤和注意事项。
一、准备数据在进行双因素方差分析之前，我们首先需要准备好所需的数据。
数据应该是一个二维矩阵，其中行代表不同的观测对象，列代表不同的变量。
变量可以分为两个因素，分别是因素A和因素B。
确保数据的格式正确，并且每一列都应该有对应的变量名称。
二、导入数据到SPSS打开SPSS软件，选择“文件”-“打开”-“数据”，然后选择包含你准备好的数据的文件。
在打开数据之后，你将看到数据被加载到SPSS软件的数据编辑器中。
三、设置变量属性在SPSS软件的数据编辑器中，右键点击每个变量的列，然后选择“变量视图”。
在变量视图中，你可以设置每个变量的属性，包括变量的名称、标签、测量尺度等。
对于因素A和因素B，你可以将它们设为分类变量。
四、进行双因素方差分析在SPSS软件中，选择“分析”-“一般线性模型”-“单因素”。
在对话框中，将因变量添加到“因变量”框中，将因素A和因素B 添加到“因子”框中。
确保选择双因素方差分析选项，并点击“确定”按钮。
五、检查假设条件在进行双因素方差分析之前，我们需要确保满足一些假设条件。
首先，各个观测值是彼此独立的，且满足正态分布假设。
其次，各个因子水平的方差相等。
可以使用一些统计方法，如Shapiro-Wilk 检验和Levene检验，来验证这些假设条件。
六、解读结果SPSS软件将为我们提供双因素方差分析的结果。
主要包括因素A 和因素B的主效应、交互效应以及误差项。
对于主效应，我们可以通过检查P值来决定该因素是否对因变量有显著影响。
对于交互效应，我们可以通过检查因素A和因素B的交互作用项的P值来判断是否存在显著交互效应。
熟练使用SPSS进行双因素方差分析
熟练使用SPSS进行双因素方差分析试验内容: [试验]1. 数据录入。
以变量x 表示尿氟浓度，变量g 表示时间（工前、工中或工后），可设1 为工前，2 为工中，3 为工后。
变量id表示工人（以编号代表不同工人），如编号为1 的工人工前尿氟浓度为90.53，则录入数据时x为90.53,g 为1,id 为1，数据录入格式如下图。
图1 数据输入界面2. 统计分析。
依次选取“Analyze”、“General Linear Model”、“Univariate” 。
图2 选择分析工具展开对话框如下图，将x选入Dependent Variable（因变量框），g、id 选入Fixed Factors（固定因素框）。
图3 选择变量进入右侧的分析列表对话框右边有一排按钮Mode、Contrasts 、Plots、Post Hoc、Save 和Options,下面分别对其子对话框选项作一简单介绍:Model：指定不同的模型，除方差分析外General Linear Model可作其他统计分析；Contrasts：指定一种要用t 检验来检验的priori 对比；Plots：指定作某种图；Post Hoc：指定两两比较的方法；Save：指定将产生的一些指标保存为新的变量；Options：指定要输出的一些选项，如数据的描述方差齐性检等单击Model 展开其子对话框如下图，最上方Specify Model 定义模型，有两个选项：Full factorial（全因子）和Custom，选取Custom（自定义），Build Terms （选取模型中各项）下方有一选项，单击下拉箭头将其展开，选择Main Effects（主效应因）（本例不考虑交互作用），再将Factors 框中的g、 id 选入Model:框，按Continue返回主对话框，单击Post Hoc 按钮展开其子对话框，将g 选入Post Hoc Test for，即要做两两比较的因素框，选取SNK 即q检验，返回主对话框，单击OK 键提交执行。
spss操作--双因素方差分析(无重复)
F 40.948 25.800
Sig. .000 .001
PA 0.000 0.05, 拒绝原假设，认为因素A对指标有影响 PB 0.001 0.05, 拒绝原假设，认为因素B对指标有影响
1）描述性统计结果
D es c ri p ti v e S ta t i st i cs
Dependent Variable: 含量比
PH 值 1 2 3 4 To ta l
浓度 1 2 3 To ta l 1 2 3 To ta l 1 2 3 To ta l 1 2 3 To ta l 1 2 3 To ta l
Me an 3. 50 0 2. 30 0 2. 00 0 2. 60 0 2. 60 0 2. 00 0 1. 90 0 2. 16 7 2. 00 0 1. 50 0 1. 20 0 1. 56 7 1. 40 0 .8 00 .3 00 .8 33 2. 37 5 1. 65 0 1. 35 0 1. 79 2
-1.180
-1.920
Байду номын сангаас
-.747
-1.320
-.147
结论：…..
95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound
-.153
1.020
.447
1.620
1.180
2.353
-1.020
.153
1.350E-02
1.187
.747
1.920
-1.620
-.447
-1.187 -1.350E-02
.147
1.320
-2.353
2）将“含量比”设置为变量，将“PH值”、 “浓度”设置为因素
用spss20进行可重复单因素随机区组、两因素随机区组、两因素裂区试验设计的方差分析
一、可重复单因素随机区组试验设计8个小麦品种的产比试验，采用随机区组设计，3次重复，计产面积25平米，产量结果如下，进行方差分析和多重比较。
表1 小麦品比试验产量结果（公斤）2、执行：分析-一般线性模型-单变量。
3、将产量放进因变量，品种和区组放进固定因子。
4、单击模型，选择设定单选框，将品种和区组放进模型中，只分析主效应。
5、在两两比较中进行多重比较，这里只用分析品种。
可以选择多种比较方法。
6、分析结果。
这里只须看区组和品种两行，两者均达到显著水平，说明土壤肥力和品种均影响产量结果。
下面是多重比较，只有方差分析达到显著差异才进行多重比较。
多个比较因变量: 产量(I) 品种(J) 品种均值差值(I-J)标准误差Sig. 95% 置信区间下限上限LSD 1.002.00 -1.6333 1.04591 .141 -3.8766 .60993.00 -.6333 1.04591 .555 -2.8766 1.60994.00 .7667 1.04591 .476 -1.4766 3.00995.00 -3.4333* 1.04591 .005 -5.6766 -1.19016.00 -.1000 1.04591 .925 -2.3433 2.14337.00 -1.1333 1.04591 .297 -3.3766 1.10998.00 -.6333 1.04591 .555 -2.8766 1.6099 2.001.00 1.6333 1.04591 .141 -.6099 3.87663.00 1.0000 1.04591 .355 -1.2433 3.24334.00 2.4000* 1.04591 .038 .1567 4.64335.00 -1.8000 1.04591 .107 -4.0433 .44336.00 1.5333 1.04591 .165 -.7099 3.77667.00 .5000 1.04591 .640 -1.7433 2.74338.00 1.0000 1.04591 .355 -1.2433 3.2433 3.001.00 .6333 1.04591 .555 -1.60992.87662.00 -1.0000 1.04591 .355 -3.2433 1.24334.00 1.4000 1.04591 .202 -.8433 3.64335.00 -2.8000* 1.04591 .018 -5.0433 -.55676.00 .5333 1.04591 .618 -1.7099 2.77667.00 -.5000 1.04591 .640 -2.7433 1.74338.00 .0000 1.04591 1.000 -2.2433 2.2433 4.001.00 -.7667 1.04591 .476 -3.0099 1.47662.00 -2.4000* 1.04591 .038 -4.6433 -.15673.00 -1.4000 1.04591 .202 -3.6433 .84335.00 -4.2000* 1.04591 .001 -6.4433 -1.95676.00 -.8667 1.04591 .421 -3.1099 1.37667.00 -1.9000 1.04591 .091 -4.1433 .34338.00 -1.4000 1.04591 .202 -3.6433 .8433 5.001.00 3.4333* 1.04591 .005 1.1901 5.67662.00 1.8000 1.04591 .107 -.4433 4.04333.00 2.8000* 1.04591 .018 .5567 5.04334.00 4.2000* 1.04591 .001 1.9567 6.44336.00 3.3333* 1.04591 .007 1.0901 5.57667.00 2.3000* 1.04591 .045 .0567 4.54338.00 2.8000* 1.04591 .018 .5567 5.04336.00 1.00 .1000 1.04591 .925 -2.1433 2.34332.00 -1.5333 1.04591 .165 -3.7766 .70993.00 -.5333 1.04591 .618 -2.7766 1.70994.00 .8667 1.04591 .421 -1.3766 3.10995.00 -3.3333* 1.04591 .007 -5.5766 -1.09017.00 -1.0333 1.04591 .340 -3.2766 1.20998.00 -.5333 1.04591 .618 -2.77661.70997.00 1.00 1.1333 1.04591 .297 -1.1099 3.37662.00 -.5000 1.04591 .640 -2.7433 1.74333.00 .5000 1.04591 .640 -1.7433 2.74334.00 1.9000 1.04591 .091 -.3433 4.14335.00 -2.3000* 1.04591 .045 -4.5433 -.05676.00 1.0333 1.04591 .340 -1.2099 3.2766 8.00 .5000 1.04591 .640 -1.7433 2.74338.00 1.00 .6333 1.04591 .555 -1.6099 2.87662.00 -1.0000 1.04591 .355 -3.2433 1.24333.00 .0000 1.04591 1.000 -2.2433 2.24334.00 1.4000 1.04591 .202 -.8433 3.64335.00 -2.8000* 1.04591 .018 -5.0433 -.55676.00 .5333 1.04591 .618 -1.7099 2.77667.00 -.5000 1.04591 .640 -2.7433 1.7433基于观测到的均值。
SPSS超详细操作：两因素多元方差分析(Two
SPSS超详细操作：两因素多元方差分析(Two医咖会在之前的推文中，推送过多篇方差分析相关的文章，包括：单因素方差分析(One-Way ANOVA)双因素方差分析(Two-way ANOVA)三因素方差分析(Three-way ANOVA)单因素重复测量方差分析两因素重复测量方差分析三因素重复测量方差分析单因素多元方差分析(One-way MANOVA)每种方差分析的应用场景，以及该如何进行SPSS操作和解读结果，各位伙伴请点击相应的文章链接查看~~今天，我们再来介绍一种统计方法：两因素多元方差分析(Two-way Manova)。
一、问题与数据某研究者想研究三种干预方式（regular—常规干预；rote—死记硬背式干预；reasoning—推理式干预）对学生学习成绩的影响。
研究者记录了学生两门考试的成绩：文科成绩（humanities_score）和理科成绩（science_score）。
另外，基于之前的知识，研究者假设干预方式对男女两种性别学生的效果可能不同。
换言之，研究者想知道不同干预方式对学习成绩的影响在男女学生中是否不同。
也就是说，干预方式和性别两个自变量之间是否存在交互作用（interaction effect）。
注：交互作用是指某一自变量对因变量的效应在另一个自变量的不同水平会不同。
在本例中，就是要比较①男性中干预方式对学习成绩的影响和②女性中干预方式对学习成绩的影响。
这两个效应就成为单独效应（simple main effects），也就是说，单独效应是指在一个自变量的某一水平，另一个自变量对因变量的影响。
因此，交互作用也可以看做是对单独效应间是否存在差异的检验。
在本研究中，共有三个效应：性别的主效应；干预方式的主效应；性别和干预方式的交互作用。
研究者选取30名男学生和30名女学生，并将其随机分配到三个干预组中，每个干预组中共有10名男学生和10名女学生。
部分数据如下：二、对问题的分析使用两因素多元方差分析法进行分析时，需要考虑10个假设。
spss操作--双因素方差分析(无重复)
2
3
4
Total
2）多重比较
Mul tiple Compa rison s Dependent Variable: 含量比 Tukey HSD Mean Difference (I) PH值 (J) PH值 (I-J) Std. 1 2 .433 3 1.033* 4 1.767* 2 1 -.433 3 .600* 4 1.333* 3 1 -1.033* 2 -.600* 4 .733* 4 1 -1.767* 2 -1.333* 3 -.733* Based on observed means. *. The mean difference is significant 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound -.153 1.020 .447 1.620 1.180 2.353 -1.020 .153 1.350E-02 1.187 .747 1.920 -1.620 -.447 -1.187 -1.350E-02 .147 1.320 -2.353 -1.180 -1.920 -.747 -1.320 -.147
Mul tiple Compa rison s Dependent Variable: 含量比 Tukey HSD Mean Difference (I) 浓度 (J) 浓度 (I-J) Std. 1 2 .725* 3 1.025* 2 1 -.725* 3 .300 3 1 -1.025* 2 -.300 Based on observed means. *. The mean difference is significant 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound .275 1.175 .575 1.475 -1.175 -.275 -.150 .750 -1.475 -.575 -.750 .150
双因素方差分析spss
双因素方差分析spss双因素方差分析（Two-WayFactorialVarianceAnalysis）是一种重要的统计分析方法，用于研究实验设计的影响。
它可以帮助研究人员了解变量之间的关系，从而更好地理解研究结果。
本文将介绍双因素方差分析的概念，以及如何使用SPSS软件进行此类分析。
双因素方差分析是一种常见的实验设计，它将实验变量分成两个因素，并利用这两个因素研究变量之间的关系。
例如，研究人员可以研究学习水平和参与班级活动的关系。
学习水平和参与班级活动可以作为两个因素，而学习成果就可以作为评估的变量。
以SPSS为例，双因素方差分析可以使用General Linear Model 中的2x2 Factorial模型完成。
首先，研究人员需要了解实验变量之间的关系。
然后，在SPSS中，需要将所有这些变量输入数据集中。
最后，在General Linear Model选择2x2 Factorial模型，并设定两个因素。
一旦设定好模型，SPSS可以对变量进行多重比较。
这种比较可以帮助研究人员了解变量之间的关系，并确定哪些变量具有统计学意义。
此外，结果可以用于检查实验设计的有效性，以及较低的水平是否具有统计学意义。
另外，双因素方差分析还可以完成变量之间的交互分析。
一个典型的交互分析是学习水平，班活的量的相互作用。
在SPSS中，用户可以按照以上流程操作，并且最终获得完整的结果。
总之，双因素方差分析是一个重要的统计分析方法，可以帮助研究人员了解变量之间的关系。
使用SPSS软件可以轻松完成双因素方差分析，而且可以做出复杂的统计模型，更好地理解实验结果。
同时，使用SPSS，用户不仅可以轻松完成双因素方差分析，而且可以将分析结果转换为图表，更容易理解结果。
SPSS教程-多因素方差分析
多因素方差分析多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。
SPSS调用“Univariate ”过程，检验不同水平组合之间因变量均数，由于受不同因素影响是否有差异的问题。
在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作用，以及分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。
该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差相同。
但也可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。
因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此独立。
因素变量是分类变量，可以是数值型也可以是长度不超过8的字符型变量。
固定因素变量(Fixed Factor) 是反应处理的因素；随机因素是随机地从总体中抽取的因素。
［例子］研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。
分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异。
表5-7不同温度与不同湿度粘虫发育历期表数据保存在“DATA5-2.SAV"文件中，变量格式如图5-11) 准备分析数据在数据编辑窗口中输入数据。
建立因变量历期“历期"变量，因素变量温度“ A"，湿度为“ B"变量，重复变量“重复"。
然后输入对应的数值，如图5-6所示。
或者打开已存在的数据文件“ DATA5-2.SAV"。
图5-6数据输入格式2）启动分析过程点击主菜单“Analyze ”项，在下拉菜单中点击“ General Linear Model ”项，在右拉式菜单中点击“Univariate ”项，系统打开单因变量多因素方差分析设置窗口如图5-7。
图5-7多因素方差分析窗口3）设置分析变量设置因变量：在左边变量列表中选“历期”，用—向右拉按钮选入至V “Dependent Variable : ”框中。
“a”和“ b”变量，用Hl向右拉按钮移到“Fixed Factor（s）: ”框中。
SPSS双因素实验处理实例
【例6.6】为了研究饲料中钙磷含量对幼猪生长发育的影响，将钙(A)、磷(B)在饲料中的含量各分4个水平进行交叉分组试验。
选用品种、性别、日龄相同，初始体重基本一致的幼猪48 头，随机分成16组，每组3头，用能量、蛋白质含量相同的饲料在不同钙磷用量搭配下各喂一组猪，经两月试验，幼猪增重结果(kg)列于表6-29，试分析钙磷对幼猪生长发育的影响。
本例A因素─钙的含量分4个水平，即a=4；B因素─磷的含量分4个水平，即b=4；共有ab=4×4=16个水平组合；每个水平组合重复数n=3；全试验共有=4×4×3=48个观测值。
表6-29不同钙磷用量(%)的试验猪增重结果(kg)1、计算各项平方和与自由度4919.36680)344/(9.1326/22...=⨯⨯==abnx C 3181.9824919.366808100.376624919.36680)0.190.205.260.22(22222=-=-++++=-=∑∑∑ C x SS ijl T 9048.8344919.366803967.375154919.36680)5.575.839.72(3112222.=-=-+++=-=∑ C x n SS ij AB7356.3834919.366802275.370644919.36680)1.2788.3578.3632.327(34115106.444919.366800025.367254919.36680)5.3194.3321.3509.324(341122222..22222..=-=-+++⨯=-==-=-+++⨯=-=∑∑C x an SS C x bnSS j B i A6586.4067356.3835106.449048.834=--=--=⨯BA AB B A SS SS SS SS 15144147134414133.1479048.8343181.982=-⨯=-==-⨯⨯=-==-=-=ab df abn df SS SS SS AB T AB T e 32)13(44)1(9)14)(14()1)(1(31413141=-⨯=-==--=--==-=-==-=-=⨯n ab df b a df b df a df e B A B A2、列出方差分析表，进行F检验表6-30 不同钙磷用量方差分析表查临界F 值：F 0.05(3,32)=2.90，F 0.01(3,32)=4.47；F 0.01(9,32)=3.02。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
t
. . . . . . . 9 2 1
0 0 0 0 0 0 0
2 3 8 2 9 1 4 0 8
H r l e u
c
a
SPSS 应用 多维交互效应方差分析实例输出 2
l D % I M 1 7 8 6 3 4 6 . 7 8 8 4 5 4 2 3 4 5 1 2 3 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 8 9 7 2 5 6 7 1 9 0 9 5 7 5 3 4 5 6 2 3 1 5 6 0. 0. 8. 2. 6 . 4. 6. 8. 8E 4. 6. 2. 2. 4. 8. 8. 0. 2. 0. 0. 2. 2 . 4. 6. 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . E d 0d 2 0 2 0 0 0 4 0 8 0 6 0 8 0 0 0d 0 6 0 8 0 4 0 4 0 6 0 0 0 0 0d 2 0 4 0 2 0 2 0 4 0 4 0 6 0 8 S L B n U l g i r B et 17 8 l 01 4t 8 7 0 4t 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 5 9 1 3 5 1 0 4t 0 4t t 0 4 0 4t 0 4t 0 4t 02 0t 0 4t 0 4t 0 4t 0 4t 0 4t 0 4t 0 4t 03 4t 0 4t 0 4t 0 4t 0 4t t 0 4 0 4t to eo i e C t h r 3 6 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 p dw o va a u 01 02 03 04 1 0 02 03 04 21 02 03 04 01 02 03 04 01 02 03 04 01 2 0 03 t 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 g p o e p o ui cr .e nn h e n r r e n eg r d t n f v r d e d d i a t * e e
. 4 t
t .1 d
4 6 1 2 2 6 4 8 h 8 4
e
m SS u C 6 . 0 I3 . T 0 . D 6 . 0 L . T 0 . 6 T . T 3 . L 0 E T 0 C 6 a R 1 4 2 8 3 2 3 7
2 .
v
oq a d o 7 4 6 3 n 0 A 0 9 E 7 9 0 I7 A 0 6 7 A 6 A 8 I3 0 r 0 o o 7 . 3 0 3 0 6 8 6 3
SPSS应用
方差分析
单因变量多因素方差分析
SPSS应用
单因变量多因素方差分析过程主对话框
SPSS应用
定义分析模型对话框
SPSS应用
选择对照方法对话框
SPSS应用
选择输出项的对话框
SPSS应用
随机区组设计资料的方差分析
方差分析的数据安排
不同种系、剂量的子宫重量例题数据
剂 种系 A（1） B（ 2 ） C（3） D（4） 0.2（1） 106 42 70 42
方差分析表
a. R Squared = .446 (Adjusted R Squared = .402)
SPSS 应用 协方差分析实例输出 2
参数估测值的输出结果表
P a r am e t e r E st i m a t e s Dependent Variable: 肺活量 95% Confidence Interval Parameter B Std. Error t Sig. Lower Bound Upper Bound Intercept 7.977 .886 8.998 .000 6.151 9.803 AGE -8.70E-02 .020 -4.447 .000 -.127 -4.670E-02 [TIME=1] .300 .303 .993 .330 -.323 .924 a [TIME=2] 0 . . . . . a. This parameter is set to zero because it is redundant.
Sig. .691 .730 .863 .490 .256 .691 .458 .569 .769 .458 .730 .458 .863 .302 .141 .863 .569 .863 .389 .192 .490 .769 .302 .389 .653 .256 .458 .141 .192 .653
t
T
N 0 0 t 1 2 3 4 1 2 3 1 2 t t
l u b
y u q . . . . . . . . . 1 1
1 2 3 4 1 2 3
S S 4 2 8 3 6 7 1 3
e
3 2 3 5 1 6 6 1 4 3 6 0 6 3
0 0 0 0 0 0 0
3 6d 7 4 g i l 7 1 3 2
5 0
E2 0 1T 0 1C 3 a R
r l e q u c a t r
SPSS应用
均值图
A药效应均值图
B药效应均值图
A、B药对红细胞增加数 交互效应边际图
SPSS 应用 拉丁方区组设计的方差分析实例输出
Between-Subj ects Factors REP 3 4 12 12 COL 3 4 12 12 VARIETY 2 3 4 5 12 12 12 12
量 0.8（3） 145 115 133 87
0.4（2） 116 68 111 63
SPSS应用
输出
Tests of Between-Subj ects Effects Dependent Variable: WUTERI Type III Sum of Squares 12531.667a 100467.0 6457.667 6074.000 543.333 113542.0 13075.000 Mean Square 2506.333 100467.0 2152.556 3037.000 90.556
按时间分组的肺活量均值表
暴露于 镉尘年段 Dependent Variable: 肺活量 95% Confidence Interval 暴露于镉尘年段 Mean Std. Error Lower Bound Upper Bound a 大于等于10年 4.219 .223 3.761 4.678 不足10年 3.919a .191 3.526 4.312 a. Evaluated at covariates appeared in the model: 年龄 = 46.64.
3 0 10 30 20 10 60 30 80 6 0 9
uu r f a r5 4 t 0 ic R 0 V 5 G 2 R 8 R 6 R 6 G r t r 3 0 3 0 7 9 7 3
f igc r s e r C H
.d 0 d .5 1 l .2 0 l . 2 .4 . 3 . . .
(I) REP 1
2
3
4
5
6
(J) REP 2 3 4 5 6 1 3 4 5 6 1 2 4 5 6 1 2 3 5 6 1 2 3 4 6 1 2 3 4 5
Mean Difference (I-J) .192 -.167 -.083 .333 .550 -.192 -.358 -.275 .142 .358 .167 .358 .083 .500 .717 .083 .275 -.083 .417 .633 -.333 -.142 -.500 -.417 .217 -.550 -.358 -.717 -.633 -.217
Std. Error .480 .480 .480 .480 .480 .480 .480 .480 .480 .480 .480 .480 .480 .480 .480 .480 .480 .480 .480 .480 .480 .480 .480 .480 .480 .480 .480 .480 .480 .480
Source Corrected Model Intercept MOUSE ETROGEN Error Total Corrected Total
df 5 1 3 2 6 12 11
F 27.677 1109.452 23.771 33.537
Sig. .000 .000 .001 .001
a. R Squared = .958 (Adjusted R Squared = .924)
SPSS应用
多维交互效应方差分析实例输出1
方差分析结果 因素变量表
w
j e
e D
e p a
e
c
n e e
rM l g t
p I e 0 0 0 0 0 0 0 0 e o Sr a eF r1 e 0 G 9 I5 7 G 2 G 7 G 4 o a r S q
S
s
u n I ae 0
e
d I n . ee c c E E T E E E T
N
1 12
2 12
5 12
6 12
1 12
2 12
5 12
6 12
1 12
6 12
因素变量表
Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable: YIELD Source Corrected Model Intercept REP COL VARIETY Error Total Corrected Total Type III Sum of Squares 27.717a 22588.751 4.460 1.695 21.563 77.302 22693.770 105.019 df 15 1 5 5 5 56 72 71 Mean Square 1.848 22588.751 .892 .339 4.313 1.380 F 1.339 16364.072 .646 .246 3.124 Sig. .211 .000 .ated marginal means a. Adjustment for multiple comparisons: Least Significant Difference (equiv alent to no adjustments).