SPSS课件GLM例题
SPSSGLM例题 PPT课件
Variance（方差分量分析）
辽宁医学院
SPSS统计软件应用
温有锋
（一）Univariate（单因变量多因素
方差分析）
完全随机设计资料的方差分析（one-way ANOVA）
随机区组设计资料的方差分析（two-way ANOVA）
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SPSS统计软件应用
温个的因素 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。 注意，选择主效应必须选择一 个，用箭头按钮送入模型一个。 也可以同时送两个或多个到 Model框中。
温有锋
1.2.2 Contrasts按钮
在Factors框中显示出所 有在主对话框中选中的 因素变量。因素变量名 后的括号中是当前的对 比方法了；
Change Contrast栏中 改变对照方法。
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SPSS统计软件应用
可供选择的残照方法
温有锋
None选项，不进行均数比较；
Deviation选项，比较预测变量或因 素的每个水平的效应。选择Last或 First作为忽略的水平；
Custom选项，建立自定义的模型。 此项的选择激活下面各操作框
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SPSS统计软件应用
Ⅱ、建立自定义模型类型
温有锋
选择了Custom 后，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每 “C”。
SPSS课件例题
SPSS课件例题1(某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同((成组设计Independent-Samples T Test) 患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 健康人: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.872(在血磷值案例数据，我们想看看有哪些记录的血磷值在2,3之间。
(Count) ,(在血磷值案例数据内，生成新变量，要求小于1时取值为0，1,2时取值为1，大于2时取值为2。
即将数值变量变为分类变量。
(Record)4.在血磷值案例数据内,血磷值>1时为2,否则为1。
(Compute)5.几何均数的计算方法根据调查，已知某地成年男子脉搏均数为72次/分，现在该地临近的山区随机调查了10名健康男子，测得其脉搏值如下:请据此推断山区成年男子的脉搏均数是否与该地成年男子有所不同。
测量值:54 67 68 78 70 66 67 70 65 69 (One-Samples T Test)某医生测得18例慢性支气管炎患者及16例健康人的尿17酮类固醇排出量(mg/dl)分别为X1和X2，问两组的均数有无不同。
(成组设计Independent-Samples T Test) 慢支组:3.14 5.83 7.35 4.62 4.05 5.08 4.98 4.22 4.35 2.35 2.89 2.16 5.55 5.94 4.40 5.35 3.80 4.12健康组:4.12 7.89 3.24 6.36 3.48 6.74 4.67 7.38 4.95 4.08 5.34 4.27 6.54 4.62 5.92 5.18为研究女性服用某避孕药后是否影响其血清总胆固醇，将20名女性按年龄配成10对。
SPSS高级第部分PPT课件
i1 j1i 1源自i1 j1SST = SSA + SSE
▪ 前例的计算结果
4164.608696=1456.608696+2708
构造检验的统计量
(计算均方MS)
1. 各误差平方和的大小与观察值的多少有关，为消除观 察值多少对误差平方和大小的影响，需要将其平均，
这就是均方，也称为方差
2. 由误差平方和除以相应的自由度求得
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三、方差分析的原理 （一）方差的分解 样本数据的波动，可通过离差平方和来反映，这个离差平方和可分解为组间方差与组
内方差两部分。组间方差反映出因子水平不同的影响；组内方差则是纯随机影响。 （二）检验统计量 检验因子影响是否显著的统计量是一个 F 统计量： 组间均方差 F 组内均方差
F 统计量越大，越说明组间方差是主要方差来源，因子影响是显著的；F 越小，越说明 随机方差是主要的方差来源，因子的影响不显著。
▪ 前例的计算结果
SST = (57-47.869565)2+…+(58-
47.869565)2
=115.9295
构造检验的统计量
(计算组间平方和 SSA)
1. 各组平均值 xi (i 1,2,, k ) 与总平均值 x 的离差平方
和
2. 反映各总体的样本均值之间的差异程度
3. 该平方和既包括随机误差，也包括系统误差
6
方差分析模型常用术语
▪ 协变量（Covariates）
▪ 指对因变量可能有影响，需要在分析时对其作用加以 控制的连续性变量
▪ 实际上，可以简单的把因素和协变量分别理解为分类 自变量和连续性自变量
▪ 交互作用（Interaction）
▪ 如果一个因素的效应大小在另一个因素不同水平下明 显不同，则称为两因素间存在交互作用。当存在交互 作用时，单纯研究某个因素的作用是没有意义的，必 须分另一个因素的不同水平研究该因素的作用大小。
《SPSS实例分析》PPT课件
SPSS软件例题分析
1
Base system（基本统计系统） ACF（时间序列研究中的自动相关分析） Aggregate（数据文件的汇总） Anova（方差分析） Autorecode（变量自动赋值处理） Correlations（相关分析） Crosstabs（列联表处理） Curvefit（11种曲线模型的拟合） Date（变量定义与数据录入） Descriptives（均数、标准差等的描述性统计 Examine（数值分布形式的探究） Fit（定义程序运行条件） Flip（数据行列转换） Frequencies（频数表分析）
定义描述分布特征 的两个指标：偏度 系数（Skewness） 和峰度系数
(Kurtosis) 32
第三章 均数间的比较
§3.1 Means过程 和上一章所讲述的几个专门的描述过程相比，
Means过程的优势在于各组的描述指标被放在一起 便于相互比较，并且如果需要，可以直接输出比较 结果，无须再次调用其他过程。显然要方便的多。
36
选入的描述 统计量
对分组变量进行单因素方差分析 检验线性相关性
37
Statistics框 可选的描述统计量。它们是：
sum，number of cases 总和，记录数
mean, geometric mean, harmonic mean 均数，几何均
第一讲SPSS软件应用PPT课件
商学院
李丽明
2020/10/31
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应用SPSS进行统计分析的四种方法
➢菜单操作——简单易用，操作方便
➢编程运行——灵活丰富，最大程度的发挥 SPSS效能
➢Include命令——保证程序的可重复使用和 嵌入
▪ 要注意统计学方法的适用条件，滥用统计学会造成“严重”的负效果
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二、 SPSS概述
▪
SPSS 是Statistical Package for Social
Science的简称，即社会科学统计程序，由美国
SPSS公司1970年代推出，迄今已有近30年的历史。
是国际著名三大社会科学统计软件包之一（SAS、
SPSS、 S-plus ）它集数据整理、分析过程、结果
输出等功能于一身，是世界上著名的统计分析软件
之一。SPSS解决方案广泛应用于市场研究、电讯、
卫生保健、银行、财务金融、保险、制造业、零售
等领域。
▪ 美国斯坦福大学
▪ 18.0版本
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统计软件介绍
▪ SPSS — 统计软件中的贵族
开输出窗口可以关闭。 ▪ 窗口内容以.spo为扩展名存于磁盘上。
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工具栏
窗口主菜单
分析结果显 示区
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利用SPSS做数据分析的一般步骤
▪ 建立SPSS数据文件 定义数据文件结构 录入修改和编辑待分析的数据
《SPSS系统分析例题》PPT幻灯片PPT
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实现步骤
图3-5 “Frequencies:Statistics”对话框（三）
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3.3.3 结果和讨论
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3.4.2 SPSS中实现过程
研究问题 求某班级学生数学成绩的全距，数据如表3-4 所示。
表3-4
某班级的数学成绩
数学成绩 99 88 79 59 54 89 79 56 89 99 23 89 70 50 67 78 89 56
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图3-8 “Descriptives”对话框（一）
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图3-9 “Descriptives：Options”对话框（一）
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3.5.3 结果和讨论
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3.6.2 SPSS中实现过程
研究问题1 求某班级学生数学成绩的四分位数，数据如 表3-1所示。
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实现步骤
图3-10 “Frequencies:Statistics”对话框（五）
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3.6.3 结果和讨论
研究问题1的程序运行结果如下表所示。
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研究问题2的程序运行结果如下表所示。
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研究问题3的程序运行结果如下表所示。
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3.7.2 SPSS中实现过程
研究问题 10个学生在某次数学、语文、化学考试中成 绩如表3-6所示，试求学生在3门课程上的频数 分布。
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化学 100.00 45.00 56.00 67.00 78.00 87.00 89.00 97.00 76.00 100.00
实现步骤
图3-13 “Frequencies”对话框（二）
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3.7.3 结果和讨论
程序运行结果如下表所示。
SPSS课件GLM例题课件
Ⅲ、选择分解平方和的方法
• 在对话框的下部有 Sum of squares后跟一个矩形框， 可以进行四项选择来确定 平方和的分解方法，包括 TYPEⅠ、 TYPEⅡ、 TYPE Ⅲ和TYPEIV四种。 其中TYPEⅢ是系统默认的， 也是常用的一种。
SPSS课件GLM例题
1.2.2 Contrasts按钮
Hale Waihona Puke SPSS课件GLM例题B、选择交互效应类型
• Interactin选项，选中此项可以 指定任意的交互效应；
• Main effects选项，选中此项可 以指定主效应；
• All2-way选项，指定所有2维交 互效应;
• All3-way选项, 指定所有3维交互 效应;
• All4-Way选项，指定所有4维交 互效应;
SPSS课件GLM例题
建立模型中的交互项
• 要求模型中包括三个变量的所有2维交互效应项时应该分别用鼠 标单击light、Device、Target三个变量名。在Build Term（s） 栏内残数框中选择All2－way项，单击箭头按钮。在Model中出 现三个 2维交互效应项： light*device、 light*target、 device*target。
Corrected Model 12531.667a
df
Mean Square
析时选用； • WLS Weight:变量加权。用于
最小二乘分析。
SPSS课件GLM例题
1.2 功能按钮
Model：选择分析模型； Contrast：选择对照方法； Plots：选择分布图形； Post Hoc：选择多重比较分
析； Save：选择保存运算值； Option：选择输出项 。
SPSS统计学习题(课堂PPT)
丙组 5.6 3.6 4.5 5.1 4.9 4.7
单因素方差分析：因变量—合作意愿得分；自变量—不同合作游戏（3 种不同的水平）
Analyze － Compare Means － One-Way ANOVA
6
• 2.现有10名男生进行观察能力的训练，训练前后 各进行一次测验，结果如下表所示。
序号 训练后 训练前
第一组
第二组
第三组
78.00 72.00 66.00 69.00 70.00
61.00 72.00 65.00 66.00 62.00
80.00 70.00 76.00 72.00 72.00
单因素方差分析：因变量：英语成绩；自变量：教法（3种不同的水平）
Analyze － Compare Means － One-Way ANOVA
独立样本T检验：Analyze － Compare Means － Independent-sample T Test
12
• 8、将条件相近的学生配成对，再随机分成两组，采用两 种不同的训练方法进行训练，训练一周后，测得两组学生 跳高成绩如下表，试问两种训练方法的效果是否相同？
X1
151
155
148
Repeated Measures
15
• 11、选择两种类型的文章：不熟悉（A1）/熟悉（A2）， 使用3种生字密度：5：1（B1）、10：1（B2）、20：1 （B3），将24名五年级学生随机分为六组，测得数据见 表，试问文章类型之间、生字密度之间有无差异。
A1
B1
3，6，4，3
B2
4，6，4，2
B3
5，7，5，2
A2 4，5，3，3， 8，9，8，7 12，13，12，11
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。
市场调研分析工具：SPSS操作基础课件及试题答案
市场调研分析工具：SPSS操作基础一、SPSS基本操作1.SPSS的基本认识SPSS是市场调查的有效工具之一，对这一工具应当具备以下基本认识：SPSS的输出结果基本和office兼容SPSS提供了一个类似于Excel的操作界面，同时SPSS可以打开Excel文件。
由于很多公司的各类信息是录入到Excel文件中的，这样就能够顺利地将相关信息导入SPSS。
SPSS具备很好的画图功能SPSS可以将各类信息整理成各类实用而清晰的图表，这是很多公司都非常关心的一项功能。
图1 SPSS的操作界面如图1所示，SPSS的操作界面与Excel非常相似，这款软件是20世纪50年代斯坦福大学的三个研究生研发成功的，此后不断发展成为世界上最著名和客户占有量最大的统计软件。
2009年，这一软件被IBM公司收购，随后在商务上得到快速推进，因为IBM计划将SPSS打造成一款商务智能软件，而不是只局限在高校范围内。
比如，该软件有一个“直销”（Direct sells）模块，这是在数据分析中经常用到的模块，里面放入了一些非常著名的商务分析模型，如客户价值判断模型（RFM），这一模型可以根据客户的购买频次、购买金额、最后一次购买时间等信息，对客户做出价值判断并进行分组，这些都是SPSS被IBM 收购后发生的变化。
目前，中国移动、各大银行、淘宝网等知名公司都在应用这些数据分析模块。
由于国内的软件版权保护制度比较落后，IBM目前并不以软件销售作为主赢利渠道，而是主要通过商务咨询和相关服务获取利润。
2.SPSS的操作流程SPSS的主要操作流程大致可以分为五部分：第一，数据读入——是将相关数据读入SPSS中；第二，数据预处理——数据读入后，要稍微做一下预处理才能继续操作；第三，模型处理——选择一个模型进行分析，然后SPSS就会输出相应的结果；第四，结果解读——对输出的结果要进行必要的解读；第六，结果二次处理——最后对结果进行一些再处理。
3.SPSS的操作示例SPSS的操作基础示例1动作1：用SPSS打开一个Excel文件。
Spss实用统计分析PPT课件
单击Statistics按钮，打开OLAP Cubes：Statistics对话框
对话框左边的统计量清单框中，列出供选择使用的各种统计量。右边Cell Statistics框，接纳用户选择的统计量，凡选入的统计量在输出的分层报告表的 单元格里显示他们的值。
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单击Title按钮，打开OLAP Cubes：Title话框
频数分析
Descriptives Statistics Descriptives…
统计描述
(描述性统计)
Explore…
数据探索
Crosstabs…
交叉表,或列联表
Compare Means
Ratio… Means…
比率统计 均值比较
(均值比较)
One-Sample T Test…
单样本T检验
Independent-Sample T Test… 独立样本T检验
Categorize Variables… Rank Cases…
Into Same Variable… Into Defferent Variable…
Automatic Recode… Create Time Series… Replace Missing Values
Run Pending Transforms
下面我们将列出所有的统计分析功能：
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子菜单
用途说明
OLAP Cubes…
层分析报告
Reports(统计报告)
Case Summaries
观测量概述
Report Summaries in Rows 行概述报告
Report Summaries in Colums 列概述报告
SPSS课件例题
1．某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同((成组设计Independent-Samples T Test)患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11健康人: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.872．在血磷值案例数据，我们想看看有哪些记录的血磷值在2～3之间。
(Count)３．在血磷值案例数据内，生成新变量，要求小于1时取值为0，1～2时取值为1，大于2时取值为2。
即将数值变量变为分类变量。
(Record)4.在血磷值案例数据内,血磷值>1时为2,否则为1。
（Compute）5.几何均数的计算方法根据调查，已知某地成年男子脉搏均数为72次/分，现在该地临近的山区随机调查了10名健康男子，测得其脉搏值如下：请据此推断山区成年男子的脉搏均数是否与该地成年男子有所不同。
测量值：54 67 68 78 70 66 67 70 65 69 (One-Samples T Test)某医生测得18例慢性支气管炎患者及16例健康人的尿17酮类固醇排出量（mg/dl）分别为X1和X2，问两组的均数有无不同。
(成组设计Independent-Samples T Test)慢支组：3.14 5.83 7.35 4.62 4.05 5.08 4.98 4.22 4.35 2.35 2.89 2.16 5.55 5.94 4.40 5.35 3.80 4.12 健康组：4.12 7.89 3.24 6.36 3.48 6.74 4.67 7.38 4.95 4.08 5.34 4.27 6.54 4.62 5.92 5.18为研究女性服用某避孕药后是否影响其血清总胆固醇，将20名女性按年龄配成10对。
spss统计分析实例分析PPT课件
• 调用命令Analyze\Descriptive Statistics \Descriptives
• 选择“人均面积”作为分析变量 • 选择必要的分析指标
• 根据户口状况对数据进行拆分(Split File) • 重新调用命令\Descriptives计算不同户口状况的
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标准正态评分值，并以变量形式存入数据文件中，以便后续分析时应用。
在多元统计分析中，对均值差异较大的变量，采 用变量标准化后的数据进行分析，可以消除均值 差异带来的影响。
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SPSS
频数分析
的 操 作 步 骤
1、菜单中点分析/描述统计/频率，进入频 率对话框
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SPSS
的 操 作 步 骤
2、将变量选入变量 窗口，再点击统计 量，进行设置，完 成后点继续返回
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SPSS
的 操 作 步 骤
2、在频率主对话框中分别进入图表和格式进 行设置，完成后点继续返回，最后点确定
• 峰度：描述变量取值分布形态陡峭程度的统计量。
• 当数据分布与标准正态分布的陡峭程度相同时，峰度值等于0；峰度大于 0表示数据的分布比标准正态分布更陡峭，为尖峰分布；峰度小于0表示 数 据 的 分 布 比 标 准 正 态 分 布 平 缓第2，5页为/共平89峰页 分 布 。
偏态
峰态
左左偏偏分分布布
Ku rto si s
7.739
Skewness
.045
Ku rto si s
.089
Descriptiv e Statistics
户口 状况 本市户口 外地户口
N
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1.2.2 Contrasts按钮 按钮
在Factors框中显示出所 有在主对话框中选中的 因素变量。因素变量名 后的括号中是当前的对 比方法了； Change Contrast栏中 改变对照方法。
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可供选择的残照方法
None选项，不进行均数比较； Deviation选项，比较预测变量或因 素的每个水平的效应。选择Last或 First作为忽略的水平； Simple Simple选项，除了作为残考的水平外 对预测变量或因素变量的每一水平都 与残考水平进行比较。选择Last或 Firt作为残考水平； Difference选项，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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对照的残考水平
对照的残考水平有两个， 只有选择了Deviation或 Simple 方法时需要选择残 考水平。共有两种可能的 选择，最后一个水平Last 选项和第一水平First选项。 系统默认的残考水平是 Last。
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1.2.3 Plots按钮 按钮
Facror：主对话框中所选因 素变量名； Horizontal：横坐标框 Separiate Lines：确定分线 变量 Separiate Plots：确定分图 变量 具体见析因分析
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1.2.4 Post Hoc按钮 按钮
选择均数多重比较，具体内容残见One-way过程
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B、选择交互效应类型 、
Interactin选项，选中此项可以 指定任意的交互效应； Main effects选项，选中此项可 以指定主效应； All2-way选项，指定所有2维交 互效应; All3-way选项, 指定所有3维交互 效应; All4-Way选项，指定所有4维交 互效应; All5-Way选项，指定所有5维交 互效应。
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 选项将保存权重非标准化预 测值 Standard Error：预测值误差
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Save按钮 选择保存运算值 按钮(选择保存运算值 按钮 选择保存运算值)
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建立模型中的交互项
要求模型中包括三个变量的所有2维交互效应项时应该分别用鼠 标单击light、Device、Target三个变量名。在Build Term（s） 栏内残数框中选择All2－way项，单击箭头按钮。在Model中出 现三个 2维交互效应项： light*device、 light*target、 device*target。 若要求模型中包括所有3维效应，由于可以作为因素变量的只 有三个变量，因此可以有两种操作方法。鼠标分三次单击变量 light、 device、 target。选择 Build Term（s）栏内残数框 中的Interaction或All3－way项，再申击箭头按钮，均可以在 Model框中出现3维交互效应项：ligh*device*target。
SPSS统计软件应用
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Descriptive statistics复选项，输出的描述统计量有观 测量的均值、标准差和每个单 元格中的观测量数。 Estimates Of effect size复选项，输出效应量估计。 选择此项，给出η2(eta-Square) 值，它反映了每个 效应与每个参数估计值可以归于因素的总变异的大小。 Observed power复选项，给出各种检验假设的功效。 计算功效的显著性水平，系统默认的临界值是0.05。 Parameterestimates复选项，给出各因素变量的模型 参数估计、标准误、t检验的t值、显著性概率和95％ 的置信区间。
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A、选择模型中的主效应 （Model） 、
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。 注意，选择主效应必须选择一 个，用箭头按钮送入模型一个。 也可以同时送两个或多个到 Model框中。
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1、单变量多因素方差分析调用步骤 、
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SPSS统计软件应用温来自锋1.1 主对话框Dependent Variable:定义因变 量； Fixed Facter:定义固定变量; Random Facter:定义随机变量; Covariates:协变量，协方差分 析时选用； WLS Weight:变量加权。用于 最小二乘分析。
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Contrast coefficient matrix复选项，显示变换系数矩阵或L矩阵。 Homogeneity tests复选项，进行方差齐性检验。 Spread Vs level plot复选项，绘制观测量均值-标准差图、观测量均值方差图。 Residualsplot复选项，绘制残差图。给出观测值、预测值散点图和观 测量数目对标 准化残差的散点图，加上正态和标准化残差的正态概率 图。 Lack of fit复选项，检查独立变量和非独立变量间的关系是否被充分描 述。 General estimable function复选项，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。 在Significancelevel框中改变Confidence intervals框内多重比较的显著 性水平
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Ⅱ、建立自定义模型类型
选择了Custom 后，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每 “C”。
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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 括三个同素变量的主效应、两两 的交互效应和三个因素的交互效 应。 Custom选项，建立自定义的模型。 此项的选择激活下面各操作框
1.2.1 Model按钮 按钮
Diagnostics（诊断值栏） Cook’s distance：Cook距离； Leverage values：非中心化 Leverage值； Save to new file 将残数协方差矩阵保存到一 个新文件中
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Save按钮 选择保存运算值 按钮(选择保存运算值 按钮 选择保存运算值)
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1.2 功能按钮
① Model：选择分析模型； ② Contrast：选择对照方法； ③ Plots：选择分布图形； ④ Post Hoc：选择多重比较分
析；
⑤ Save：选择保存运算值； ⑥ Option：选择输出项 。
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Ⅰ、在Specify Model栏中指定模型类型 栏中指定模型类型
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（一）Univariate（单因变量多因素 （ 方差分析） 方差分析）
完全随机设计资料的方差分析（one-way ANOVA） 随机区组设计资料的方差分析（two-way ANOVA） 拉丁方设计资料的方差分析（three-way ANOVA） 析因分析（factorial analysis） 协方差分析（analysis of covariance）
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四、General Linear Model （简称 GLM，一般线性模型）过程 ，一般线性模型）
GLM过程可以完成实验设计的多 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。它包括： Univariate（单因变量多因 （ 素方差分析） 素方差分析）， Multivariate（多因变量方差 （ 分析）， 分析）， Repeated Measures（重复 （ 测量方差分析）， 测量方差分析）， Variance（方差分量分析） （方差分量分析）
2. 单变量方差分析应用实例
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2.1 随机区组设计资料的方差分析
随机区组设计：是采用随机化的分组方法，将所有实 验对象分配到g个处理组（水平组），各组分别接受 不同的处理，实验结束之后比较各组均数之间差别有 无统计学意义，推论处理因素效应的设计。 将受试对象按一定相同或相近条件（动物的性别、年 龄、体重、种系等，病人的性别、年龄、病情等）组 成配伍组，每个配伍组中受试对象的个数等于处理的 组数，再将每个配伍组内的受试对象随机分配到各处 理组中，分别接收不同的处理。
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操作方法与步骤
定义三个变量：两个分类变量，一个连续变 量。 大白鼠种系变量：mouse，取值1～4，是种 系A～D种系的代码； 雌激素剂量变量：etrogen，取值l～3，是剂 量0.2、0.4、0.8三种剂量的代码； 子宫重量变量： wuteri，连续变量。是本课 题的研究对象。 Data12－03