方差分析-SPSS操作流程
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。
SPSS——单因素方差分析详解
SPSS——单因素方差分析详解单因素方差分析（One-Way ANOVA）常用于比较两个或更多组之间的平均差异是否显著。
本文将详细介绍单因素方差分析的原理、步骤和结果解读。
一、原理：单因素方差分析通过比较组间方差（Treatment Variance）与组内方差（Error Variance）的大小来判断不同组间的平均差异是否显著。
组间方差反映了不同组之间的平均差异，而组内方差反映了同一组内个体之间的随机波动。
如果组间方差显著大于组内方差，则可以判断不同组间的平均差异是显著的。
二、步骤：1.收集数据：首先确定研究问题和目的，然后根据实际情况设计并收集数据。
例如，我们想比较三个不同品牌的手机的待机时间是否有显著差异，需要收集每个品牌手机的待机时间数据。
2.建立假设：根据研究问题和数据的特点，建立相应的零假设（H0）和备择假设（Ha）。
在单因素方差分析中，零假设通常是所有组的平均值相等，备择假设则是至少有一组平均值与其他组不等。
4.分析结果解读：SPSS输出了一系列统计结果，包括方差分析表、平均值表、多重比较和效应大小等信息。
关键的统计结果包括F值、P值和ETA方。
-方差分析表：用于比较组间方差和组内方差的大小。
方差分析表中的F值表示组间方差除以组内方差的比值，F值越大说明组间差异越显著。
-P值：用于判断F值的显著性。
如果P值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则拒绝零假设，即认为不同组间的平均差异是显著的。
-ETA方：代表效应大小程度。
ETA方越大说明组间的差异对总变异的解释程度越大，即差异的效应越显著。
5. 多重比较：如果方差分析结果显著，需要进行多重比较来确定具体哪些组之间存在显著差异。
SPSS提供了多种多重比较方法，包括Tukey HSD、Scheffe和Bonferroni等。
三、结果解读：对方差分析的结果进行解读时，需要综合考虑F值、P值、ETA方和多重比较结果。
1.F值和P值：-如果F值显著（P值小于设定显著性水平），则可以得出不同组间的平均差异是显著的结论。
SPSS 教程 第五章 方差分析
目录1、单因素方差分析1)准备分析数据2)启动分析过程3)设置分析变量4)设置多项式比较5)多重比较6)提交执行7)结果与分析2、多因素方差分析1)准备分析数据2)调用分析过程3)设置分析变量4)选择分析模型5)选择比较方法6)选择均值图7)选择多重比较8)保存运算值9)选择输出项10)提交执行11)结果分析方差分析是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。
由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状，造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。
方差分析的基本思想是：通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。
方差分析主要用途：①均数差别的显著性检验，②分离各有关因素并估计其对总变异的作用，③分析因素间的交互作用，④方差齐性检验。
在科学实验中常常要探讨不同实验条件或处理方法对实验结果的影响。
通常是比较不同实验条件下样本均值间的差异。
例如医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响；不同化学药剂对作物害虫的杀虫效果等，都可以使用方差分析方法去解决。
方差分析原理方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：(1) 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示，记作SS w，组内自由度df w。
(2) 实验条件，实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。
用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和表示，记作SS b，组间自由度df b。
总偏差平方和 SS t = SS b + SS w。
组内SS t、组间SS w除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MS w和MS b，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MS b/MS w≈1。
单因素方差分析spss
单因素方差分析 SPSS简介SPSS（统计软件包社会科学）是一款功能强大的统计软件，广泛应用于社会科学研究领域。
在此文档中，我们将介绍如何使用SPSS进行单因素方差分析（One-way ANOVA）。
单因素方差分析单因素方差分析是一种统计方法，用于比较两个或更多个组之间的均值差异。
它的基本原理是将总体均值差异分解为组内变异和组间变异两部分。
通过比较组间变异与组内变异的大小，我们可以判断组之间是否存在显著差异。
在进行单因素方差分析之前，我们需要满足以下前提条件： 1. 数据应该来自正态分布的总体。
2. 等方差性：各组之间的方差应该是相等的。
3. 独立性：不同组之间的个体应该是相互独立的。
SPSS使用步骤以下是在SPSS中进行单因素方差分析的步骤。
步骤1：导入数据首先，打开SPSS软件并导入包含需要进行单因素方差分析的数据的文件。
选择“打开文件”选项，然后选择相应的数据文件。
步骤2：设置变量在SPSS中，我们需要将需要进行单因素方差分析的变量设置为“因子变量”（Factor Variable）。
选择“数据”菜单中的“变量视图”，然后选择需要进行单因素方差分析的变量，在“类型”一栏中选择“因子”。
步骤3：进行单因素方差分析选择“分析”菜单中的“比较手段”选项，然后选择“单因素方差”。
步骤4：指定变量在单因素方差分析对话框中，将需要进行分析的因子变量移动到“因子”框中。
步骤5：选项设置在单因素方差分析对话框中，可以设置一些可选参数，如：显示描述性统计信息、绘制盒须图等。
根据需要对这些选项进行设置。
步骤6：结果解读点击“确定”按钮后，SPSS将执行单因素方差分析并生成结果输出。
在输出窗口中，可以看到各组的均值、标准差和方差等统计指标。
同时，还会显示组间变异和组内变异的F统计量、p值和显著性水平。
结论单因素方差分析是一种用于比较多个组间均值差异的统计方法。
通过SPSS软件，我们可以轻松地进行单因素方差分析，并获取分析结果。
spss进行方差分析LSD检验步骤
SPSS12.0
1、在Variable View 中第一行第一格中输入观测项目名称（如ALT，也可用X代表），按回
车；在第二行第一格中输入项目名称（如组别，可用Y代表），回车。
2、打开Date View 页，将实验数据输入第一竖排，将其对应的组别名称输入第二竖排（只
能用数字表示）
3、结果分析：Analyze---Compare Means---One Way ANOV A ，激活One Way ANOV A单因
素方差分析对话框。
将自变量（X）移入Dependent List一栏，将因变量（Y）移入Factor 一栏。
单击Post Hoc按钮，勾选LSD项，continue
4、统计描述：单击Option按钮，勾选Descriptive（统计结果描述），及Homogeneity-of-variance
（方差齐性检验），Continue。
出现结果表。
5、结果说明
（1）Descriptives 一表为统计描述，包括各组例数，均数，标准差，等。
（2）Test of Homogeneity-of-variance 一表为方差齐性检验结果，当Sig值大于0.05时，可认为方差齐，可进行方差分析，否则，不可用。
（3）ANOVE 当Sig小于0.05时，说明各组不是或不全是来自于一个整体，即有统计学差别。
（4）Multiple Comparision一表为各组比较的结果。
Sig一列为p值。
单因素方差分析，我见过的最详细SPSS教程
单因素方差分析，我见过的最详细SPSS教程一、问题与数据有研究者认为，体力活动较多的人能更好地应对职场的压力。
为了验证这一理论，某研究招募了31名受试者，测量了他们每周进行体力活动的时间(分钟)，以及应对职场压力的能力。
根据体力活动的时间数，受试者被分为4组：久坐组、低、中、高体力活动组，变量名为group。
利用Likert量表调查的总得分来评估应对职场压力的能力，分数越高，表明应对职场压力的能力越强，变量名为coping_stress。
应对职场压力的能力，可以简写为CWWS 得分。
研究者想知道，CWWS得分的高低是否取决于体力活动的时间，即coping_stress变量的平均得分是否随着group变量的不同而不同（部分数据如下图）？二、对问题的分析研究者想分析不同group间的coping_stress得分差异，可以采用单因素方差分析。
单因素方差分析适用于2种类型的研究设计：1）判断3个及以上独立的组间均数是否存在差异；2）判断前后变化的差值是否存在差异。
使用单因素方差分析时，需要考虑6个假设。
假设1：因变量为连续变量；假设2：有一个包含2个及以上分类、且组别间相互独立的自变量；假设3：每组间和组内的观测值相互独立；假设4：每组内没有明显异常值；假设5：每组内因变量符合正态分布；假设6：进行方差齐性检验，观察每组的方差是否相等。
那么进行单因素方差分析时，如何考虑和处理这6个假设呢？三、思维导图(点击图片可查看大图) 四、对假设的判断1. 假设1：因变量为连续变量；假设2：有一个包含2个及以上分类、且组别间相独立的自变量；假设3：每组间及组内的观测值相互独立。
和研究设计有关，需根据实际情况判断。
2. 假设4：每组内没有明显异常值。
如果某个组别中的某些因变量取值和其他值相比特别大或者特别小，则称之为异常值。
异常值会影响该组的均数和标准差，因此会对最终的统计检验结果产生很大的负面影响。
对于小样本研究，异常值的影响尤其显著，必须检查每组内是否存在明显异常值。
方差分析SPSS操作流程PPT课件
ANOVA
WEIGHT
Sum of Squares Betwee2n05G3r8o.u7p0s Within G6r5o2u.p1s59 Total 21190.86
dfMean Square F 36846.231357.467
15 43.477 18
Sig. .000
• 第一栏：方差来源
• 第二栏：离均差平方和
.；
22
• Homogeneity of variance复选项，要求进行方差齐次性检验 ，并输出检验结果。
• Brown-Forsythe：检验各组均数相等，当不能确定方差齐性 检验时，该统计量优于F统计量。
• Welch：检验各组均数相等，当不能确定方差齐性检验时，该 统计量优于F统计量。
• Mean plot复选项，即均数分布图，横轴为分类变量，纵轴为 反应变量的均数线图;
重比较对每个水平的均值逐对进行比较，以判断具体是哪些水
平间存在显著差异。
• 常用方法备选：
– LSD法：t检验的变形，在变异和自由度的计算上利用了整个样本信息
。
– Duncan 新复极差测验法
– Tukey 固定极差测验法
– Dunnett最小显著差数测验法 等
• 实现手段：
– 方差分析菜单中的“Post ho. c test…”按钮
• One-Way ANOVA过程要求：
因（分析）变量属于正态分布总体，若因（分析 ）变量的分布明显的是非正态，应该用非参数分 析过程。
对被观测对象的实验不是随机分组的，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8
• analyze→compare means→one-way ANVOA
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试验方差分析
SPSS试验方差分析方差分析是一种用于检验多组数据之间差异是否显著的方法。
在SPSS软件中，方差分析的主要功能实现在“分析-方差”菜单项下，包括单因素方差分析、方差分析比较两个或多个均值以及重复测量方差分析等。
单因素方差分析单因素方差分析适用于只有一个自变量的情况。
单因素方差分析的目的是确定这个变量不同水平之间的差异是否显著，如果显著则可以得出结论，这个自变量对因变量有显著影响。
为了进行单因素方差分析，需要输入数据并选择相应的分析选项。
例如，假设有两个班级，每个班级有10个学生。
这些学生分别接受了两个不同的课程，然后根据每个班级的平均成绩，我们想测试课程是否有显著差异。
在SPSS中进行单因素方差分析，需要先添加数据并确定自变量和因变量。
步骤：1. 打开SPSS，导入数据文件。
2. 选择“分析”菜单，并在“方差”子菜单下选择“单因素方差分析”。
3. 将自变量和因变量放入相应的输入框中。
4. 点击“设置”按钮，设置所需的分析选项。
在输出窗口中，可以看到方差分析表，其中包括相关参数的显著性水平（P值），以及F值和相应的自由度。
根据F值和P值，可以得出结论，即该自变量对因变量是否有显著影响。
方差分析比较两个或多个均值方差分析比较两个或多个均值的目的是确定两个或多个独立样本（平均值）之间的差异是否显著。
通常，此类数据需要存储在两个或多个变量中。
为了进行方差分析比较两个或多个均值，需要选择适当的分析选项。
重复测量方差分析重复测量方差分析用于比较两个或多个组的平均值，其中每个组都接受了多次测量。
这种方法通常适用于测试同一组受试者在不同时间或不同条件下的表现，并检测差异是否显著。
为了进行重复测量方差分析，需要选择适当的分析选项。
spss方差分析报告操作示范-步骤-例子
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-Way 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。
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。
方差分析的SPSS过程PPT课件
均数估计
41
点击“OK”，运行结果
2024/10/16
42
➢结果输出
2024/10/16
43
有效数据例数统计
2024/10/16
44
分组统计描 述（均数、 标准差）
2024/10/16
45
方差分析表
平方 和
自由 度
均方
F值 P值
2024/10/16
46
均数估计
均数
标准误
3.16
3.26
3.82
3.28
2024/10/16
19
t检验法的不足
t 检验法适用于单样本及两样本平均数间的差异显著性检验 ⑴ 检验过程烦琐
本例中用t 检验法要进行 3次两两平均数的差异显著性检验 若有k个处理，则要作 k(k-1)/2次类似的检验
⑵无统一的试验误差，误差估计的精确性和检验的灵敏性低 ⑶推断的可靠性低，检验的 I 型错误率大
• 另一种情况是处理因素确实有作用。组间均方是 由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本 来自不同总体。那么，组间均方会远远大于组内 均方。MS组间＞＞MS组内。
• MS组间/MS组内比值构成F分布。用F值与其临界 值比较，推断各样本是否来自相同的总体。
2024/10/16
5ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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。
方此差43案224分02平 ..4例均 28/析1方 0将/1数 6和数((xQ据i i按))区组和处153理531657组4...3843两.802个方向进行17分3594组.55.5，6540属46..于20 无重2复247数44.97据.94的9 双向34
多因素方差分析SPSS的具体操作步骤
多因素方差分析对话框
多因素方差分析对话框
在左边的方框中选中因素后, 在左边的方框中选中因素后,点击右 三角,即可进入右边的方框,如图所示: 三角,即可进入右边的方框,如图所示:
2．多因素方差分析对话框
点击数据页中的Analyze，会出现General 点击数据页中的Analyze，会出现General Linear Model下拉菜单中的Univariate，点击 Model下拉菜单中的 下拉菜单中的Univariate， 后即出现下边的对话框。 后即出现下边的对话框 。 其中左边的方框里是 输入的变量名。中间的Dependent Variable表 输入的变量名。中间的Dependent Variable表 示因变量显示窗， Factor[s]表示固定变 示因变量显示窗，Fixed Factor[s]表示固定变 量 显 示 窗 ， 通 常 是 指 自 变 量 。 Ramdom Factor[s]表示随机变量显示窗 Factor[s] 表示随机变量显示窗 。 Covariate[s] 表示随机变量显示窗。 表示协变量显示窗。 Weight表示权重变 表示协变量显示窗 。 WLS Weight 表示权重变 量 显 示 窗 。 右 边 一 般 我 们 需 要 选 择 的 是 Post Hoc和Opitions这几个按钮 其数据框如下： Hoc和Opitions这几个按钮。其数据框如下： 这几个按钮。
1.录入数据 1.录入数据
1.1.spss首页数据对话框。 其中横列是变 spss首页数据对话框 首页数据对话框。 量名，竖列是样本量。下放的Data 量名，竖列是样本量。下放的Data View 是填写数据的， 是填写数据的，Variable View 是用来填 写变量名的， 写变量名的，单击它即可转入填写变量名 对话框。事实上， 对话框。事实上，我们操作时的第一步应 该是填写变量名， 该是填写变量名，但是为了使读者了解进 入填写变量名对话框的途径， 入填写变量名对话框的途径，所以将填写 数据对话框放到了第一步。 数据对话框放到了第一步。
SPSS操作多因素方差分析
SPSS操作多因素方差分析实验题目：多因素方差分析实验类型：基本操作实验目的：掌握方差分析的基本原理及方法实验内容：某种果汁在不同地区的销售数据，调查人员统计了易拉罐包装和玻璃包装的饮料在三个地区的销售金额，利用多因素方差分析，分析销售地区和包装方式对销售金额的影响。
（1）试计算因变量在各个因素下的描述性统计量及在各个因素水平下的误差方差的Levene检验。
（2）对数据进行多因素方差分析，分析不同包装的和地区下的效果是否相同，及交互作用的效应是否显著。
实验步骤：步骤一：打开数据集，选择“分析”—“一般线性模型”—“单变量”，将操作框打开；步骤二：将“销售额”选为“因变量”，“包装形式”和“购物地区”选为“固定因子”，然后选择“选项”，将“描述统计”和“方差齐性检验”勾选。
得到描述性统计量和Levene检验，和主体间效应的结果。
实验结果：（1）试计算因变量在各个因素下的描述性统计量及在各个因素水平下的误差方差的Levene检验。
描述性统计量因变量:销售额包装形式购物地区均值标准偏差Ndime nsion1 易拉罐dimensio n2地区A 413.0657 90.86574 35地区B 440.9647 98.23860 120地区C 407.7747 69.33334 30总计430.3043 93.47877 185 玻璃瓶dimensio n2地区A 343.9763 100.47207 35地区B 361.7205 90.46076 102地区C 405.7269 80.57058 29总计365.6671 92.64058 166 总计dimensio n2地区A 378.5210 101.25839 70地区B 404.5552 102.48440 222地区C 406.7681 74.42114 59总计399.7352 98.40821 351描述性统计量的分析结果：在只考虑包装形式的情况下：易拉罐：均值=430.3043 ，标准偏差=93.47877玻璃瓶：均值=365.6671，标准偏差=92.64058在只考虑地区差异的情况下：地区A：均值=378.5210，标准偏差=101.25839地区B：均值=404.5552，标准偏差=102.4844地区C：均值=406.7681，标准偏差=74.42114由结果可知，在只考虑包装形式的情况下，采用易拉罐的形式进行销售额会有明显较高的销售额，且两种形式之间的偏差值相差不大，即采用易拉罐的形式进行销售会更有利于销售；在只考虑地区差异的情况下，三个地区之间在地区B 和地区C进行销售的销售额很接近，但是地区C的标准偏差明显比另外两个地区要小，所以建议应该在地区C加大销售力度。
(新)方差分析操作步骤详解
SPSS 11.0 单因素方差分析步骤1.数据输入后点击“分析”（analyze）菜单2.进入“Compare Means”(均值比较)→One-Way ANOVA(单因素方差分析)3.点击“One-Way ANOVA”:4.确定“Dependent List”(相关要分析的组)(图中分别为低糖St和高糖St)，左侧匡中选中点击箭头键:5．确定“Factor”(因素)(图中为group):5. Contrast子对话框：该对话框有两个用途：对均数的变动趋势进行趋势检验：定义根据研究目的需要进行的某些精确两两比较。
由于该对话框太专业，也较少用，这里只做简单介绍，在综合实例中会结合具体例题讲解。
1). Polynomial：定义是否在方差分析中进行趋势检验，即随着组别的变化，各组均数是否呈现某种变化趋势。
2)．Degree下拉列表：和Polynomial复选框配合使用，用于定义需检验的趋势曲线的最高次方项，可选择从线性趋势一直到五次方曲线。
如果你选择了高次方曲线，系统会给出所有相应各低次方曲线的拟合优度检验结果(比如选择3次方曲线时，系统会给出线性、二次方、三次方三个结果)，以供你选择。
3)．Coefficients框：精确定义某些组间均数的比较。
这里按照分组变量升序给每组一个系数值，注意最终所有系数值相加应为o。
比如说在上例中要对第一、三组进行单独比较，则在这里给三组分配系数为1、0、-1，就会在结果中给出相应的检验内容。
6.点击“Post Hoc…”确定两两比较方法（当各组方差齐时适用）:equal variances assume复选框：方差齐时比较结果有效，根据需要选择，通常选LSD、Tukey 等, 点击“Contimue”返回。
EqualVariancesNotAssumed复选框组：提供了方差不齐时可以采用的两两比较方法，共有四种可以选择，一般认为是Games-Howell法稍好一些，推荐使用。
SPSS操作—方差分析
SPSS操作—方差分析
一、概念
方差分析（ANOVA）法是统计学中一种用于检验三个或以上水平的均数差异的统计方法。
方差分析从表面上看是利用方差的大小，在一定的概率和显著水平下，比较多组数据的均值差异，确定数据的显著性。
一般来说，它用来检验有多自变量时的均数差异，其中包括一个或多个因素，每个因素又有两个或者多个水平。
二、SPSS操作步骤
1、打开SPSS软件，点击“文件”，选择“新建”，在弹出的界面中选择“数据集”，点击“确定”，新建一个数据集。
2、将所要分析的数据输入到数据集中，在“变量视图”中定义响应变量和自变量，并设置其变量类型，完成数据的输入。
3、点击“分析”，选择“统计”，在弹出的界面中选择“参数检验”，点击“F检验”，然后在窗口中选择因变量和自变量，完成基本的参数设置，点击“确定”，弹出方差分析窗口，点击“确定”，即可开始运行方差分析。
4、方差分析运行完毕后，在输出窗口中可以看到结果，包括方差分析汇总表和方差分析的结果等信息。
5、方差分析的结果主要包括拟合度指数、F值、绝对值、样本量、概率值、单组比较、多组比较等内容，在这里。
SPSS常用分析方法操作步骤
SPSS常用分析方法操作步骤一、单变量单因素方差分析例题：某个年级有三个班，现在对他们的一次数学考试成绩进行随机抽（见下表），试在显著性水平0.005下检验各班级的平均分数有无显著差异（数据文件：数学考试成绩.sav）。
（1）建立数学成绩数据文件.（2）选择“分析" →“比较均值”→“单因素方差”，打开单因素方差分析窗口，将“数学成绩"移入因变量列表框，将“班级"移入因子列表框。
（3)单击“两两比较"按钮，打开“单因素ANOV A两两比较”窗口。
（4）在假定方差齐性选项栏中选择常用的LSD检验法，在未假定方差齐性选项栏中选择Tamhane’s检验法。
在显著性水平框中输入0.05，点击继续，回到方差分析窗口。
（5）单击“选项”按钮,打开“单因素ANOV A选项”窗口，在统计量选项框中勾选“描述性”和“方差同质性检验”。
并勾选均值图复选框,点击“继续",回到“单因素ANOV A选项”窗口，点击确定,就会在输出窗口中输出分析结果.二、单变量多因素方差分析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（数据文件：粘虫。
sav)。
（1)建立数据文件“粘虫。
sav”。
（2）选择“分析" →“一般线性模型”→“单变量”，打开单变量设置窗口。
（3）分析模型选择：此处我们选用默认;(4)比较方法选择：在窗口中单击“对比”按钮,打开“单变量：对比”窗口进行设置,单击“继续”返回;（5）均值轮廓图选择：单击“绘制”按钮，设置比较模型中的边际均值轮廓图，单击“继续”返回；（6）“两两比较”选择,用于设置两两比较检验，本例中设置为“温度”和“湿度”。
三、相关分析调查了29人身高、体重和肺活量的数据见下表,试分析这三者之间的相互关系。
（1）建立数据文件“学生生理数据.sav”。
（2）选择“分析" →“相关" →“双变量"，打开双变量相关分析对话框。
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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。
均值的多项式比较
• 可以同时建立多个多项式。一个多项式的一级系数 输入结束，激活Next按钮，单击该按钮后 Coefficients 框中清空，准备接受下一组系数数据。
• 如果认为输入的几组系数中有错误，可以分别单击 Previous或Next按钮前后翻找出错误的一组数据。 单击出错的系数，该系数显示在编辑框中，可以在 此进行修改，修改后击Change按钮，在系数显示框 中出现正确的系数值。当在系数显示框中选中一个 系数时，同时激活Remove按钮；单击该按钮将选中 的系数清除。
步骤二： 选“Post hoc
test”
勾选多重比较 的方法
(如LSD、 duncan法
确定显著性水 平
continue
实例-多重比较
Post Hoc Test
方差分析步骤
方差分析的思路： 将全部观测值的总变异按影响结果的诸因素分
解为相应的若干部分变异，构造出反映各部分变 异作用的统计量，在此基础上，构建假设检验统 计量，以实现对总体参数的推断。
• 如果进行先验对比检验，则应在Coefficients后依次输入系 数ci，并确保∑ci＝0。应注意系数输入的顺序，它将分别与 控制变量的水平值相对应。
• 例如，当k＝4时， 即有A、B、C、D 4个处理组，如果只将 B组和D组比较，则线性组合系数依次为0、-1、0、-1；如果 C组与其他3组的平均水平比较，则线性组合系数依次为-1、1、3、-1，余类推。线性组合系数要按照分类变量水平的顺 序依次填入Coefficients框中。
SPSS操作—
方差分析由英国统计
学家R.A.Fisher在 1923年提出，为纪念 Fisher，以F命名， 故方差分析又称 F 检 验。
三种变异
• 总变异：全部观察值大小各不相等，其变异就称为总变异 （total variation）。用SST表示
• 组间变异：由于各组处理不同所引起的变异称为组间变异 （variation between groups)。它反应了处理因素对不同 组的影响，同时也包括了随机误差。用SS组间表示
• Polynomial(多项式比较)：均值趋势的检验有5种多 项式：Linear线性、Quadratic二次、Cubic三次、 4th四次、5th五次多项式
• 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 由根据研究的需要输入。
• One-Way ANOVA过程要求：
因（分析）变量属于正态分布总体，若因（分析） 变量的分布明显的是非正态，应该用非参数分析 过程。
对被观测对象的实验不是随机分组的，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。
• 组内变异：每个处理组内部的各个观察值也大小不等，与每 组的样本均数也不相同，这种变异称为组内变异 （variation within groups）。组内变异只反映随机误差 的大小，如个体差异、随机测量误差等。因此，又称为误差 变异。用SS组内表示
方差分析中的多重比较
• 目的：
– 如果方差分析判断总体均值间存在显著差异，接下来可通过多 重比较对每个水平的均值逐对进行比较，以判断具体是哪些水 平间存在显著差异。
方差相等时可选 择的比较方法
方差不等时可选 择的比较方法
用t检验完成各组 均值的配对比较
与对照组的 配对比较
• LSD（最小显著差异法）：用 t检验完成各组均值间的配对 比较。 在变异和自由度的计算上利用了整个样本信息。对 多重比较误差率不进行调整；（此法最敏感）
• Bonferroni（修正最小显著差异法） ：用 t检验完成各组均 值间的配对比较，但通过设置每个检验的误差率来控制整 个误差；（应用较多）
• 步骤
Analyze→Com过程
• One-Way过程：单因素简单方差分析过程。在 Compare Means菜单项中，可以进行单因素方差 分析（完全随机设计资料的多个样本均数比较和样 本均数间的多重比较，也可进行多个处理组与一个 对照组的比较）、均值多重比较和相对比较，用于。
• 常用方法备选：
– LSD法：t检验的变形，在变异和自由度的计算上利用了整个样本信息。 – Duncan 新复极差测验法 – Tukey 固定极差测验法 – Dunnett最小显著差数测验法 等
• 实现手段：
– 方差分析菜单中的“Post hoc test…”按钮
步骤一： 同one-way ANOVA
检验假设： H0:三个组的总体均数相同； H1:三个组的总体均数不全相同；
单因素方差分析
• 也称有一维方差分析，对二组以上的均值加以比较。 • 检验由单一因素影响的一个（或几个相互独立的）
分析变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否 有统计意义。 • 并可以进行两两组间均值的比较，称作组间均值的 多重比较，还可以对该因素的若干水平分组中哪些 组均值不具有显著性差异进行分析，即一致性子集 检验。
• analyze→compare means→one-way ANVOA
响应变量
因素
Contrasts：线性组合比较。是参数或统计量的线性函数，用于 检验均数间的关系，除了比较差异外，还包括线性趋势检验
Contrasts可以表达为： a1u1+ a2u2 +···+akuk =0；满足a1+ a2+···+ak =0。式中ai为线性组合系数，ui为总体均数，k为分 类变量的水平数