使用SPSS进行单因素方差分析

使用SPSS进行单因素方差分析

作者：张璐刘清侯致武

来源：《现代商贸工业》2016年第32期

摘要：通过具体实例，阐述使用SPSS软件进行方差分析的详细过程，最后还对方差注意事项进行分析，为研究科学的教学方法科提供了一定的参考。

关键词：SPSS软件；单因素；方差分析

中图分类号：G4

文献标识码：A

doi：10.19311/ki.1672-3198.2016.32.088

为了进行两组以上均数的比较，通常可以使用方差分析的方法。单因素方差分析是数理统计的基本方法之一，主要用于分析单个控制变量的不同水平是否对观测变量产生显著影响。本文利用单因素方差分析对不同的教学方法进行显著性检验。

1 试验设计和数据

研究一个班3组同学（分别接受了3种不同的教学方法）《高等数学》成绩上是否有显著差异，数据如表1所示。

2 SPSS操作实现步骤

（1）选择“文件”菜单中“打开”子菜单中的“数据”命令，文件类型选为“*.xls”，将表格中的数据导入SPSS中；

（2）在“分析”菜单的“比较平均值”子菜单中选择“单因素ANOVA”命令；

（3）在弹出如图1所示的“单因素方差分析”对话框中，从左侧的变量列表中选择“《高等数学》成绩”变量，使之添加到“因变量列表”框中，选择“组别”变量，使之添加到“因子”框中；

（4）单击“选项”按钮，弹出“单因素ANOVA：选项”对话框，如图2所示；

（5）单击“事后多重比较”按钮，弹出“单因素ANOVA：事后多重比较”对话框，选择“LSD”进行多重比较。

方差分析的前提是各个水平下的总体服方差相等从正态分布，其中正态分布的要求不是很严格，而对于方差相等的要求比较严格。因此，必须对方差分析的前提进行检验，本文采用的是“方差同质性检验”方法，此法是统计推断的方法，其零假设是各水平下总体方差没有显著差异。在方差同质性检验中，SPSS的运行结果中就有关于方差是否相等的检验结果和相伴概率值，若相伴概率值小于或等于显著性水平，则拒绝零假设，认为个水平下总体方差不等；相反，若相伴概率值大于显著性水平，则接受零假设，认为个水平下总体方差相等。

3 结果分析

3.1 单因素方差分析的前提检验结果

相伴概率为0.044，小于显著性水平0.05，可以认为各个组总体方差是不等的，根据方差检验的前提条件要求，这组数据是不适合进行单因素方差分析的，但此处只是对输出结果的解释说明。在正常的操作中若出现此情况，需对数据进行转换，使方差尽可能相同。

3.2 输出的结果文件第二个表格（表3）

方差检验的F值为17.681，相伴概率为0，相伴概率小于显著性水平0.05，则拒绝零假设，说明3个组中至少有一个组和其他两个组有明显的区别，也有可能3个组之间都存在显著差别。

3.3 输出的结果文件第三个表格（表4）

这是LSD（Least-Significant Difference）法，即最小显著性差异法的多重比较结果。从表4结果可以看出3个组之间的相伴概率都小于显著性水平，说明3个组之间都存在显著差别，表中*标出显著性差别。

4 结束语

方差分析是R.A.Fister发明的，用于两个及两个以上样本均数的显著性检验，方差分析方法在不同的领域的各个分析研究中都得到了广泛的应用。本文通过利用单因素方差分析对三种不同的教学方法进行了分析，发现三种不同的教学方法存在显著的差别，这也有助于进一步推动教学方法和手段的改革，使教学效果更好。

参考文献

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