SPSS单因素和多因素方差分析法
SPSS统计分析—差异分析
t检验的类型
• 单样本t检验——样本均值与总体均值的比较 • 独立两样本t检验——独立两样本均值比较 • 配对样本t检验——配对设计的差数均值与总体均值0的比较
单样本t检验
统计学上的定义和计算公式
定义：SPSS单样本T检验是检验某个变量的总体均值和某 指定值之间是否存在显著差异。统计的前提是样本总体服从 正态分布。也就是说单样本本身无法比较，进行的是其均数 与已知总体均数间的比较。
较样本差值的均值和总体均值0之间的关系。 如果两组数据没有差别，那么其样本差值的均值应该在0附近波动。否则为两组数据是有 差别的。这种方法的本质就是在对配对样本的差值同总体均值0做单样本t检验。
两配对样本T检验的零假设H0为两总体均值之间不存在显 著差异。
◆注意 单样本t检验和独立两样本t检验样本内部数据的顺序是可以任意 调换。而配对样本t检验的样本必须是一一对应的。样本内数据的顺 序不能随意交换顺序。
数学 99.00 88.00 99.00 89.00 94.00 90.00 79.00 56.00 89.00 99.00 70.00 89.00 55.00 50.00 67.00 67.00 56.00 56.00
组别 0 0 0 0 0 0 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1
实现步骤
SPSS中实现过程
分析——比较均值——单因素ANOVA
SPSS中实现过程
研究问题
三组学生的数学成绩
人名 hxh yaju yu shizg hah s watet jess wish
2_new1 2_new2 2_new3 2_new4 2_new5 2_new6 2_new7 2_new8 2_new9
单因素分析的spss操作
单因素分析的spss操作
在SPSS中进行单因素分析的操作步骤如下：
1. 打开SPSS软件并加载数据集。
2. 选择菜单栏中的“分析”（Analyze）选项，并从下拉菜单中选择“比较均值”（Compare Means）。
3. 在弹出的子菜单中选择“独立样本T检验”（Independent-Samples T Test）或“单因素方差分析”（One-Way ANOVA），具体选择哪一种方法根据数据类型来决定。
4. 将需要进行分析的变量从“因素”的文本框中移动到“因素”框中，或将其从“因素”框中移除，具体操作根据需要来决定。
5. 点击“选项”（Options）按钮，根据需要选择不同的选项，如描述统计数据、置信区间、效应大小等。
6. 点击“确定”（OK）按钮，开始进行单因素分析。
7. SPSS将生成分析结果的输出窗口，其中包括各种统计指标，如均值、标准差、频数等，并进行相关的统计检验。
8. 可以利用SPSS提供的图表功能，如直方图、箱线图等，对数据进行可视化分析。
以上是在SPSS中进行单因素分析的一般步骤。
具体操作方法可能因SPSS版本的不同而略有差异，也可以根据数据类型和分析需求来调整具体的参数设置。
spss方差分析
一 实验目的掌握单因素方差分析的原理与步骤、多因素方差分析的原理与步骤、协方差分析的原理与步骤。
二 实验内容题目一：某农场为了比较4种不同品种的小麦产量的差异，选择土壤条件基本相同的土地，分成16块，将每一个品种在4块试验田上试种，测得小表亩产量（kg ）的数据如表6.17所示（数据文件为data6-4.sav ）， 试问不同品种的小麦的平均产量在显著性水平0.05和0.01下有无显著性差异。
（数据来源：《SPSS 实用统计分析》 郝黎仁，中国水利水电出版社）表6.17 小麦产量的实测数据品种A1 A2 A3 A4 产量277.5244.2 249.2 273 276.4 249.5 244.2 240.9 271 236.8 252.8 257.4 272.4239251.4266.5实验结果截图：Multiple Comparisons产量 LSD(I) 品种 (J) 品种 Mean Difference(I-J) Std. ErrorSig.95% Confidence IntervalLower BoundUpper BoundA1A2 31.70000*5.57044 .000 19.5631 43.8369 A3 24.67500* 5.57044 .001 12.5381 36.8119 A414.87500* 5.57044 .020 2.7381 27.0119 A2A1 -31.70000* 5.57044 .000 -43.8369 -19.5631 A3 -7.02500 5.57044 .231 -19.1619 5.1119 A4-16.82500* 5.57044 .011 -28.9619 -4.6881 A3A1-24.67500*5.57044.001-36.8119-12.5381实验主题 SPSS 统计分析 实验题目方差分析实验结果分析：根据不同小麦的平均产量在显著性水平0.05和0.01下的奇性检验结果、方差检验结果、多重比较结果、均值折线图可以看出，不管是方差还是均值，差异较大，而它的均值折线图分布比较陡峭。
用SPSS进行单因素方差分析和多重比较
方差分析方差分析可以用来检验来多个均值之间差异的显著性，可以看成是两样本t检验的扩展。
统计学原理中涉及的方差分析主要包括单因素方差分析、两因素无交互作用的方差分析和两因素有交互作用的方差分析三种情况。
虽然Excel可以进行这三种类型的方差分析，但对数据有一些限制条件，例如不能有缺失值，在两因素方差分析中各个处理要有相等的重复次数等；功能上也有一些不足，例如不能进行多重比较。
而在方差分析方面SPSS的功能特别强大，很多输出结果已经超出了统计学原理的范围。
用SPSS检验数据分布的正态性方差分析需要以下三个假设条件：（1）、在各个总体中因变量都服从正态分布；（2）、在各个总体中因变量的方差都相等；（3）、各个观测值之间是相互独立的。
在SPSS中我们很方便地对前两个条件进行假设检验。
同方差性检验一般与方差分析一起进行，这一小节我们只讨论正态性的检验问题。
[例7.4] 检验生兴趣对考试成绩的影响的例子中各组数据的正态性。
在SPSS中输入数据（或打开数据文件），选择Analyze→Descriptive Statistics→Explore，在Explore对话框中将统计成绩作为因变量，兴趣作为分类变量（Fator），单击Plots按钮，选中“Histogram”复选框和“Normality plots with Test”，单击“Continue”按钮，在单击主对话框中的“OK”，可以得到分类别的描述统计信息。
从数据的茎叶图、直方图和箱线图都可以对数据分布的正态性做出判断，由于这些内容前面已经做过讲解，这里就不再进一步说明了。
图7-2 用Expore过程进行正态性检验top↑输出结果中的Q-Q图是观察数据分布正态性的一种常用图形。
这类图形大致是这样绘制的：计算数据在样本中对应的经验分布函数值（类似于累积分布的函数值，取值在0-1之间）；然后计算标准正态分布（或者均值、方差相同的正态分布）对应于经验分布函数值的分位数。
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。
SPSS操作—方差分析
例题进一步分析
析中剔除
实例-单因素方差分析各处理重复数不等的方差分析
用四种饲料喂养19头猪比较，四种饲料是否不同。
饲料 A 133.8 B 151.2 C 193.4 D 225.8
125.3
143.1 128.9 135.7
149.0
162.7 143.8 153.5
185.3
182.8 188.5 198.6
Post Hoc（均数的多重比较选项）
• 进行多重比较是对每两个组的均值进行如下比较：MEAN(i)MEAN(j)≥4.6625×RANGE×SQRT(1/N(i)+1/N(j))；其中i、j分 别为组序号， MEAN(i)、MEAN(j)分别为第i、j组均值， N(i)、N(j) 分别为第i、j组中的观测数。各组均值的多重比较方法的算法 不同RANGE值也不同。
• Hochberg’s GT2(霍耶比GT2法)：用正态最大系数进行多 重比较
• Gabriet(盖比理法)：用正态标准系数进行配对比较，在单元 数较大时，这种方法较自由； • Waller-Duncan(瓦尔-邓肯法)：用t统计量进行多重比较检验。
使用贝耶斯接近；
• Dunnett(邓尼特法)：最小显著差数测验法，进行各组与对照 组的均值，默认的对照组是最后一组；选定此方法后，激活 下面的Control Catetory参数框，展开小菜单，选择对照组 • Tamhane‘s T2(塔海尼T2法)：t检验进行配对比较； • Dunnett’s T3(邓尼特T3法)：正态分布下的配对比较； • Games-Howell(盖门-霍威尔法)：各组均值的配对比较，该方 法较灵活；
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。
spss方差分析理论概念及实际操作分析
实例操作
采用“*******”数据，分析不同身份的旅游者对“政 府及相关部门的政策充分地照顾到遗产地资源开发各 利益群体的实际情况”的认同是否存在显著性差异。 D1政府及相关部门的政策充分地照顾到遗产地资源开 发各利益群体的实际情况 1不同意 2稍微不同意 3中立 4稍微同意 5同意 您的身份： A. 一般居民（旅游者） B. 学生 C. 专家、学者 D. NGO E. 媒体工作者
多因素方差分析适用案例
• 不同年龄、职业的旅游者对旅游形式的选择是否 存在显著性差异？即，年龄与职业队旅游者选择 旅游形式是否存在显著影响？ • 不同教育背景、地区的旅游者对成都市内旅游满 意度是否存在显著性差异？
多因素方差分析 分析步骤
1. 提出原假设 H0：各控制变量不同水平下观测变量总体的均值 无显著性差异，控制变量各效应和交互作用效应 同时为0，即控制变量和它们的交互作用没有对观 测变量产生显著性影响
方差齐次性检验
上表为方差齐性检验表，Levene值为1.480，自由度分别为4 和612，显著性水平P值=0.207 > 0.05，可以认为不同身份的游客 对“政府及相关部门的政策充分地照顾到遗产地资源开发各利益 群体的实际情况”的认同程度具有方差齐性，即各种身份的游客 样本所在总体方差相同。
单因素方差分析结果
SPSS统计分析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“”文件中，变量格式如图5-1。
1）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“”。
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”，用向右拉按钮选入到“Dependent Variable：”框中。
设置因素变量:在左边变量列表中选“a”和“b”变量，用向右拉按钮移到“Fixed Factor(s):”框中。
可以选择多个因素变量。
由于内存容量的限制，选择的因素水平组合数(单元数)应该尽量少。
SPSS方差分析
SPSS⽅差分析实验⽬的：1、学会使⽤SPSS的简单操作。
2、掌握⽅差分析。
实验内容：1.单因素⽅差分析；2.双因素⽅差分析。
实验步骤： 1.单因素⽅差分析，⽅差分析是基于变异分解的思想进⾏的，在单因数⽅差分析中，整个样本的变异可以看成由两个部分构成：总变异=随机变异+处理因数导致的变异，其中随机变异是永远存在的，确定处理因数导致的变异是否存在就是所要达到的研究⽬标，即只要能证明它不等于0，就等同于证明了处理因数的确存在影响。
这样可采⽤⼀定的⽅法来⽐较组内变异和组间变异的⼤⼩，如果后者远远⼤于前者，则说明处理因数的影响的确存在，如果两者相差⽆⼏，则说明该影响不存在。
SPSS操作：【分析】→【⼀般线性模型-单变量】，将因变量选⼊【因变量】，将⾃变量选⼊【固定因⼦】。
如果需要均值图⽰，【绘图】，将因⼦选⼊【⽔平轴】，【图】→【添加】。
如果需要多重⽐较时，【事后多重⽐较】，将因⼦选⼊【两两⽐较检验】，【假定⽅差齐性】→【LSD】。
如果需要相关统计量时，【选项】→【显⽰】→【描述统计量】。
如果需要⽅差齐性检验时，【选项】→【输出】→【齐性检验】。
如果需要对模型的参数进⾏估计时，【选项】→【输出】→【参数估计值】。
如果需要预测值时，【保存】→【预测值】→【未标准化】。
1 UNIANOVA 销售额 BY 超市位置2 /METHOD=SSTYPE(3)3 /INTERCEPT=INCLUDE4 /CRITERIA=ALPHA(0.05)5 /DESIGN=超市位置.⽅差单变量分析11 UNIANOVA 销售额 BY 超市位置2 /METHOD=SSTYPE(3)3 /INTERCEPT=INCLUDE4 /PLOT=PROFILE(超市位置) TYPE=LINE ERRORBAR=NO MEANREFERENCE=NO YAXIS=AUTO5 /CRITERIA=ALPHA(0.05)6 /DESIGN=超市位置.单因数⽅差分析2轮廓图1 UNIANOVA 销售额 BY 超市位置2 /METHOD=SSTYPE(3)3 /INTERCEPT=INCLUDE4 /POSTHOC=超市位置(LSD)5 /CRITERIA=ALPHA(0.05)6 /DESIGN=超市位置.单因数⽅差分析31 UNIANOVA 销售额 BY 超市位置2 /METHOD=SSTYPE(3)3 /INTERCEPT=INCLUDE4 /PRINT DESCRIPTIVE5 /CRITERIA=ALPHA(.05)6 /DESIGN=超市位置.单因数⽅差分析41 UNIANOVA 销售额 BY 超市位置2 /METHOD=SSTYPE(3)3 /INTERCEPT=INCLUDE4 /PRINT HOMOGENEITY5 /CRITERIA=ALPHA(.05)6 /DESIGN=超市位置.单因数⽅差分析51 UNIANOVA 销售额 BY 超市位置2 /METHOD=SSTYPE(3)3 /INTERCEPT=INCLUDE4 /PRINT PARAMETER5 /CRITERIA=ALPHA(.05)6 /DESIGN=超市位置.单因数⽅差分析61 UNIANOVA 销售额 BY 超市位置2 /METHOD=SSTYPE(3)3 /INTERCEPT=INCLUDE4 /SAVE=PRED5 /CRITERIA=ALPHA(.05)6 /DESIGN=超市位置.单因数⽅差分析7 2.双因数⽅差分析：分析两个因数对实验结果的影响。
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）。
心理统计SPSS-第五章 因素型实验设计及方差分析过程剖析
1 2
A1
8 12
A2
16 11
A3
21 16
3
4 5
11
7 13
15
10 12
18
19 22
6
9
14
18
练习
One Way方差分析程序的适用条件： 1.三个以上相等独立被试组在不同条件下接受观测得 到三组以上的独立数据组； 2.来自三个以上不同总体的独立被试组在相同条件下 接受同样的观测，得到三组以上的独立数据组； 3.一般要求因变量必须是连续测量的数据或近似于连
究会得到多组数据，而这些数据必然存在变异。被试差异、测量误 差、其他额外变量的变化等。因素型实验的目的就是考察自变量或准自
变量变化是否引起了因变量数据足够大的改变，以至于可以认为其不同
水平间因变量的差异性并非误差因素造成，而且这种评估是与误差因素 引起数据的变化量相比较而完成的。数据变异可以通过离差平方和或方 差来反映，所以关于数据变异的分析叫方差分析。
续变化的数据；
4.数据总体为正态分布、各数据样本方差齐性。
二、多因素完全随机实验设计方差分析（GLM 方差分析）
当研究的自变量或准自变量不只一个，每个自变量的水平在两个 以上时，就会结合出四个以上的实验处理。将选取来的被试分成四个 独立组，每个组被试只接受一种条件下的实验观察，则构成多因素完 全随机实验设计。其数据分析则要使用SPSS程序中的“General Linear Model-Univariate”模块。 如果进行简单效应检验，可执行类似于下的句法命令： MANOVA SCORE by A(1,2) B(1,2) /design（此句要求先输出完整的方差分析表） /design=A within B(1) A within B(2) B within A(1) B within A(2). （ANOVA命令中不能做简单效应检验）
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5-1。
1）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”，用向右拉按钮选入到“Dependent Variable：”框中。
设置因素变量:在左边变量列表中选“a”和“b”变量，用向右拉按钮移到“Fixed Factor(s):”框中。
可以选择多个因素变量。
spss方差分析
一 实验目的掌握单因素方差分析的原理与步骤、多因素方差分析的原理与步骤、协方差分析的原理与步骤。
二 实验内容题目一：某农场为了比较4种不同品种的小麦产量的差异，选择土壤条件基本相同的土地，分成16块，将每一个品种在4块试验田上试种，测得小表亩产量（kg ）的数据如表6.17所示（数据文件为data6-4.sav ）， 试问不同品种的小麦的平均产量在显著性水平0.05和0.01下有无显著性差异。
（数据来源：《SPSS 实用统计分析》 郝黎仁，中国水利水电出版社）表6.17 小麦产量的实测数据实验结果分析：根据不同小麦的平均产量在显著性水平0.05和0.01下的奇性检验结果、方差检验结果、多重比较结果、均值折线图可以看出，不管是方差还是均值，差异较大，而它的均值折线图分布比较陡峭。
所以，不同小麦的平均产量有显著差异。
题目二：2. 某公司希望检测四种类型的轮胎A，B，C，D的寿命（由行驶的里程数决定），见表6.18（单位：千英里）（数据文件为data6-5.sav），其中每种轮胎应用在随机选择的6辆汽车上。
在显著性水平0.05下判断不同类型轮胎的寿命间是否存在显著性差异？（数据来源：《统计学（第三版）》，M.R.斯皮格尔，科学出版社）表6.18 四种轮胎的寿命数据实验结果截图：实验结果分析：由上述结果图可以看出，虽然奇性结果相伴概率等于0.05满足了方差检验的前提条件，在ANOV A图中，相伴概率也大于显著性水平，表示，四种轮胎中方差显著区别不大，但是，在多重比较结果图里，有4个组之间的相伴概率都小于显著性水平，而且，在各组均值的折线图里，我们也可以看出四组存在了显著性差异。
所以四种不同类型轮胎的寿命间存在显著性差异。
题目三：将4种不同的水稻品种A1，A2，A3，A4安排在面积相同的4种不同土质的地块B1，B2，B3，B4中试种，测得各地块的产量（kg）如表6.19（数据文件为data6-6.sav），试分别在显著性水平为0.05和0.01下检验不同水稻品种、不同土质及二者交互作用对水稻产量的影响。
SPSS方差分析
（5）输出结果的最后部分是各组观察变 量均值的折线图，如图5-6所示。
5.3 多因素方差分析
5.3.1 统计学上的定义和计算公式
定义：多因素方差分析中的控制变量在两 个或两个以上，它的研究目的是要分析多个控 制变量的作用、多个控制变量的交互作用以及 其他随机变量是否对结果产生了显著影响。例 如，在本章开始讲述的例子，在获得教学效果 的时候，不仅单纯考虑教学方法，还要考虑不 同风格教材的影响，因此这是两个控制变量交 互作用的效果检验。
受不同因素的影响，研究所得的数据会不 同。造成结果差异的原因可分成两类：一类是 不可控的随机因素的影响，这是人为很难控制 的一类影响因素，称为随机变量；另一类是研 究中人为施加的可控因素对结果的影响，称为 控制变量。
方差分析就是实现上述功能的分析方法。 方差分析的基本思想是：通过分析研究不同变 量的变异对总变异的贡献大小，确定控制变量 对研究结果影响力的大小。通过方差分析，分 析不同水平的控制变量是否对结果产生了显著 影响。如果控制变量的不同水平对结果产生了 显著影响，那么它和随机变量共同作用，必然 使结果有显著的变化；如果控制变量的不同水 平对结果没有显著的影响，那么结果的变化主 要由随机变量起作用，和控制变量关系不大。
定义：协方差分析是将那些很难控制的因 素作为协变量，在排除协变量影响的条件下， 分析控制变量对观察变量的影响，从而更加准 确地对控制因素进行评价。
利用协方差分析就可以完成这样的功能。 协方差将那些很难控制的随机变量作为协变量， 在分析中将其排除，然后再分析控制变量对观 察变量的影响，从而实现对控制变量效果的准 确评价。
第3章 统计描述
3.1 均值（Mean）和均值标准误差（S.E.mean）
3.2
中位数（Median）
SPSS基础学习方差分析—单因素分析
SPSS基础学习⽅差分析—单因素分析为什么要进⾏⽅差分析？单样本、两样本t检验其最终⽬的都是分析两组数据间是否存在显著性差异，但如果要分析多组数据间是否存在显著性差异就很困难，因此⽤⽅差分析解决这个问题；举例：t检验可以分析⼀个班男⼥的⼊学成绩差异；⽽⽅差分析可以分析⼀个班来⾃各省市地区同学的⼊学成绩。
在⽅差分析中，涉及到控制变量和随机变量以及观测变量；举例：施肥量是否会给农作物产量带来显著影响；这⾥，控制变量：施肥量，观测变量：农作物产量，随机变量：天⽓、温度……单因素分析⽬的：分析单⼀控制因素影响下的多组样本的均值是否存在显著性差异。
适⽤条件：正态性，每个⽔平下的因变量应服从正态分布；同⽅差性，各组之间的具有相同的⽅差；独⽴性，各组之间是相互独⽴的。
案例分析：案例描述：在某⼀公司下，分析⼴告形式对销售额的影响。
（数据来源：《统计分析与SPSS的应⽤》（第五版）薛薇第六章）题⽬分析：在题⽬中，⼴告形式不⾄两种，没办法⽤两独⽴样本t检验分析形式和销售额之间的显著性差异，同时，只有⼀个控制因素，所以采⽤⽅差分析中的单因素分析。
提出原假设：⼴告形式和销售额之间不存在显著性差异。
界⾯操作步骤：分析—⽐较均值—单因素ANOVA关键步骤截图：分清楚因变量列表和因⼦；因⼦：控制变量，因变量列表：观测变量结果分析：单因素⽅差分析销售额平⽅和df均⽅F显著性组间5866.08331955.36113.483.000组内20303.222140145.023总数26169.306143分析：平⽅和：组间离差平⽅和（SSA）是由控制变量的不同⽔平造成的变差，组内离差平⽅和（SSE）是由随机变量的不同⽔平造成的变差；df：组间⾃由度，在本题中根据⼴告形式的不同分为四组，所以⾃由度为k-1=4-1=3;组内⾃由度n-k=144-k=140;均⽅：即为⽅差；F=SSA/(k-1)÷（SSE/(n-k)）=组间⽅差/组内⽅差，F值显著性⼤于1，说明控制变量对观测变量的影响⽐随机变量⼤，反之有效；P-值=0.00<0.05，所以拒绝原假设，认为不同的⼴告形式和地区对销售额的平均值产⽣了显著影响，不同的⼴告形式、地区对销售额的影响效应不全为0。
SPSS单因素和多因素方差分析法
SPSS单因素和多因素方差分析法SPSS是一种广泛应用于社会科学研究中的数据分析软件。
它提供了一系列功能强大的统计工具，用于分析各种数据。
在SPSS中，单因素和多因素方差分析法是常用的统计方法之一，用于比较两个或多个组之间的差异。
单因素方差分析法又称单变量方差分析，用于比较一个自变量（也称为因子或组别）对于一个因变量（也称为依变量或观察变量）的影响。
它适用于多个组之间存在一个自变量的情况。
例如，假设我们想要比较三种不同讲义对学生阅读理解成绩的影响，我们可以将讲义视为自变量，阅读理解成绩视为因变量。
通过单因素方差分析，我们可以确定这三个组之间是否存在显著差异。
多因素方差分析法又称多变量方差分析，用于比较两个或多个自变量对于一个因变量的影响。
它适用于多个组之间存在多个自变量的情况。
例如，假设我们想要比较四种不同肥料对植物生长的影响，我们可以将肥料的种类和施肥时间视为两个自变量，植物生长情况视为因变量。
通过多因素方差分析，我们可以确定这四个组之间是否存在显著差异，并确定哪个自变量或哪些自变量对于植物生长有较大的影响。
在SPSS中进行单因素和多因素方差分析的步骤大致相似。
首先，我们需要将数据输入到SPSS中。
然后，我们需要选择适当的分析方法。
对于单因素方差分析，我们选择“统计”菜单下的“方差分析”选项。
对于多因素方差分析，我们选择“统计”菜单下的“一般线性模型”选项。
接下来，我们需要选择自变量和因变量，并指定相应的因子水平或组别。
最后，我们需要运行分析并查看结果。
分析结果包括多个方面的信息。
首先，我们可以看到各组之间的均值差异以及是否显著。
通过协方差差异分析表，我们可以判断方差分析的显著水平。
如果方差分析的显著水平小于0.05，则说明至少有一组之间存在显著差异。
此外，还可以查看效应大小，以确定自变量对因变量的影响程度。
最后，通过多重比较（如Tukey's HSD），我们可以确定哪些组之间存在显著差异。
SPSS数据分析—单因素及多因素方差分析
SPSS数据分析—单因素及多因素方差分
析
T检验可以用于解决单个样本或两个样本的均值比较问题。
但是，当涉及到两个以上的样本时，就不能使用T检验，而
需要使用方差分析。
方差分析是基于变异分解的思想，利用F
分布进行比较。
在算法方面，由于线性模型的引入，在SPSS中，方差分
析可以在比较均值和一般线性模型菜单中完成。
在适用条件方面，方差分析和两个独立样本的T检验一样，也需要满足独立性、正态性和方差齐性。
方差分析的原假设是n个样本的均值相同或n个样本来自同一个总体，或自变量对因变量没有影响。
由于涉及到两组以上的样本进行分析，因此除了需要说明多个样本均值是否有差异之外，还需要进一步说明哪些样本存在差异，因此需要进行多重比较。
在SPSS中，可以通过分析-比较均值-单因素ANOVA或
分析-一般线性模型-单变量来进行方差分析。
在一般线性模型
菜单中，方差分析更加具体细致，可以根据线性模型的思想进行分析。
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4．因素的主效应和因素间的交互效应
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，则称两因素间存在交 互作用
表5-1 某公司产品销售方式所对应的销售量
序号 销售方式 1 2 3 4 5 水平 均值
方式一
方式二 方式三
77
95 71
86
92 76
81
78 68
88
96 81
83
89 74
2．水平
因素的不同等级称作水平。 例如，性别因素在一般情况下只研究两个水平：男、 女。 应该特别注意的是在SPSS数据文件中，作为因素出现 的变量不能是字符型变量，必须是数值型变量。例如 性别变量SEX，定义为数值型，取值为0、1。换句话说 ，因素变量的值实际上是该变量实际值的代码，代码 必须是数值型的。可以定义值标签F、M（或Fema1e、 ma1e）来表明0、1两个值的实际含义，以便在打印方 差分析结果时使用。使结果更加具有可读性。
2.基本原理 方差分析认为： SST（总的离差平方和）=SSA（组间离差平方和） +SSE（组内离差平方和） 如果在总的离差平方和中，组间离差平方和所占 比例较大，说明观测变量的变动主要是由因素的不同 水平引起的，可以主要由因素的变动来解释，系统性 差异给观测变量带来了显著影响；反之，如果组间离 差平方和所占比例很小，说明观测变量的变动主要由 随机变量因素引起的。
第5章 SPSS的方差分析
5.1 方差分述析概念
5.1.1 方差分析的概念
在上节课中我们讨论了如何对一个总体及两个 总体的均值进行检验，如我们要确定两种销售 方式的效果是否相同，可以对零假设进行检验 。但有时销售方式有很多种，这就是多个总体 均值是否相等的假设检验问题了，所采用的方 法是方差分析。
2. 实例操作
Step01 ：打开或建立数据文件 5-2.sav ，选择菜单栏 中 的 【Analyze （ 分 析 ） 】 →【Compare Means( 比 较 均 值 )】→【One-Way ANOVA( 单 因 素 ANOVA)】命令，弹出【One-Way ANOVA( 单因素ANOVA) 】对话框。 这里“rate”变量表示基金的费用比率；“fund”变 量表示基金的类型，其中，“ 1”表示中等规模的资 本股票基金，“2”表示小额资本股票基金，“3”表 示混合型股票基金，“4”表示专项股票基金。
Step05：单击【Post Hoc】按钮，弹出【Post Hoc(两两比较) 】对话框。由于这里已计划好对这4组均值进行两两比较，则 在其对话框中勾选【LSD】复选框。单击【Continue】按钮， 返回主对话框。
LSD（最小显著差异法）：用
t检验完成各组均值间的配对比较。对多重比较误差率不进行调
83
90 74
方式四
80
84
79
70
82
79
81.5
总均值
5.1.2 方差分析的基本思想
在表 5-1 中，要研究不同推销方式的效果，其实就归 结为一个检验问题，设为第i（i=1,2,3,4）种推销方 式的平均销售量，即检验原假设是否为真。从数值上 观察，四个均值都不相等，方式二的销售量明显较大 H 0 : 1 2 3 4 。 从表5-1可以看到，20个数据各不相同，这种差异可 能是由以下两方面的原因引起的。 一是推销方式的影响，不同的方式会使人们产生不 同消费冲动和购买欲望，从而产生不同的购买行动。 这种由不同水平造成的差异，称之为系统性差异。
5.2.4 实例进阶分析：股票基金的费用比率
1. 实例内容 Money杂志报告了股票和债券基金的收益和费用比 率。10种中等规模的资本股票基金、10种小额资本股 票基金、10种混合型股票基金和10种专项股票基金的 费用比率的数据见表5-5所示（单位：％）。 （1）请检验这4种类型股票基金之间的平均费用比率 的差异性。 （2）混合型股票基金的费用比率是其他三种类型基 金费用比率的平均水平吗？
5.2 SPSS在单因素方差分析中 的应用
单因素方差分析也叫一维方差分析，它用来研究一个 因素的不同水平是否对观测变量产生了显著影响，即 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。 1.使用条件 应用方差分析时，数据应当满足以下几个条件： 在各个水平之下观察对象是独立随机抽样，即独立 性； 各个水平的因变量服从正态分布，即正态性； 各个水平下的总体具有相同的方差，即方差齐；
Coefficients：为多项式指定各组均值的系数。因素变量分为几组，输入几个系数，多出的无意 义。如果多项式中只包括第一组与第四组的均值的系数，必须把第二个、第三个系数输入为0值。 如果只包括第一组与第二组的均值，则只需要输入前两个系数，第三、四个系数可以不输入 。 多项式的系数需要由读者自己根据研究的需要输入。
（2）方差齐性检验 表5-7是方差齐性检验结果表。表中显示Levene 统计量等于2.086。由于概率P值0.119大于显著性水 平0.05，故认为这四种类型基金费用比率的方差是相 同的，满足方差分析的前提条件。
（3）单因素方差分析表 表5-7为单因素方差分析表。可以看到，费用比率总的离 差平方总和为13.320；不同基金的组间离差为1.772；组内离 差为11.548；它们的方差比分别为0.591和0.321，相除得F统 计量的观测值为1.841，对应的概率P值为0.157。这里显著性 水平为0.05，由于P值大于显著性水平0.05，所以接受零假设 ，认为不同类型基金的费用比率没有显著性差异。
4.各组均值的精细比较 多重比较检验只能分析两两均值之间的差异性，但是 有些时候需要比较多个均值之间的差异性。具体操作 是将其转化为研究这两组总的均值是否存在显著差异 。这种比较是对各均值的某一线性组合结构进行判断 ，即上述检验可以等价改写为对进行统计推断。这种 事先指定均值的线性组合，再对该线性组合进行检验 的分析方法就是各组均值的精细比较。显然，可以根 据实际问题，提出若干种检验问题。
5.1.3 方差分析的基本假设
（1）各样本的独立性。即各组观察数据，是从相互 独立的总体中抽取的。 （2）要求所有观察值都是从正态总体中抽取，且方 差相等。在实际应用中能够严格满足这些假定条件的 客观现象是很少的，在社会经济现象中更是如此。但 一般应近似地符合上述要求。 水平之间的方差（也称为组间方差）与水平内部的方 差（也称组内方差）之间的比值是一个服从F分布的 统计量 F = 水平间方差 / 水平内方差 = 组间方差 / 组内 方差
整；
Step06：单击【Options】按钮，在弹出的对话框中勾选 【Descriptive(描述性)】复选框表示输出描述性统计量，选择
此项，会计算并输出：观测量数目、均值、标准差、标准误、最小值、最大值、各组中每个因变量的95％
勾选【Homogeneity-of-variance (方差同质性)】复选 框表示输出方差齐性检验表；勾选【Mean plot(均值图)】复 选框表示输出各水平的均值折线图。再单击【Continue】按钮 ，返回主对话框。 Step07：单击【One-Way ANOVA(单因素ANOVA)】对话框中的【 OK】按钮，完成操作。
1 ( 1 2 ) 2
1 ( 3 4 ) 2
One-way过程就是单因素简单方差分析过程 ，它在Analyze菜单中的Compare Means过程 组中，用 One-way ANOVA菜单项调用，可 以进行单因素方差分析、均值多重比较和 相对比较。
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GLM过 程。
第一栏：方差来源；第二栏：离均差平方和；第三栏：自由度 第四栏：均方差（第二栏与第三栏之比）；第五栏：F值（组间均方与 组内均方之比）；第六栏：F值对应的概率即P值
（4）多重比较检验结果 表5-8显示了两两基金之间费用比率均值比较结果。表中的星号表示在显著性水平0.05的条件下，相应 的两组均值存在显著性差异。表中第四列Mean Difference表示两两不同基金费用比率差值的均值。第六列 是进行t检验的概率P值，可以通过比较P值大小来判断两两基金之间的费用比率是否有显著差异。从结果来 看，只有第一种和第四种基金费用比率的概率P值（0.033）小于显著性水平。因此这四种基金中，只有它 们之间的费用比率存在显著性差异，其他基金的费用比率之间都没有显著差异。
SPSS将自动计算检验统计量和相伴概率P值，若P值小 于等于显著性水平α ，则拒绝原假设，认为因素的不 同水平对观测变量产生显著影响；反之，接受零假设 ，认为因素的不同水平没有对观测变量产生显著影响 。 3.多重比较检验问题 多重比较是通过对总体均值之间的配对比较来进一步 检验到底哪些均值之间存在差异。
H 0 : 1 2 3 4
方差分析中的术语
因素与处理（Factor and Treament） 水平（Level） 单元（Cell） 因素的主效应和因素间的交互效应 均值比较 协方差分析
1．因素与处理
因素(Factor)是影响因变量变化的客观条件；例如影响农 作物产量的因素有气温、降雨量、日照时间等；
置1）描述性统计量表SPSS的结果报告中首先输出了描述性统计量，如表56所示。首先，中等规模的资本股票基金的平均费用比率（1.440）最低， 而专项股票基金的平均费用比率（2.000）最高，但各类型基金的平均值差 距不大。其次，从标准差大小来看，中等规模的资本股票基金（0.3806） 最低，而混合型股票基金（0.7379）最高。最后，表5-6还列出了各种类型 基金的最大值、最小值及95％水平的置信区间。
Step02：在【候选变量】列表框中选择“rate”变量 作为因变量，将其添加至【Dependent List(因变量 列表)】列表框中。 Step03：在【候选变量】列表框中选择“fund”变量 作为水平值，将其添加至【Factor(因子)】列表框中 。