实验：单因素完全随机SPSS操作
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。
（3）选择分析变量：将“身高”、“体重”和“肺活量”分别移入分析变量框中。
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。
关于使用spss软件制作完全随机分组数据处理的图文演示
spss软件制作完全随机分组 数据处理过程
单击“确定”。
五、转换→重新编码到其他变量：
1、数字变量→输出变量框：选Rrandom，名 称：g：分成3组，每组5个值，则输入范围1 到5，编值为1，6到10 编值为2......之后， 单击“继续”。
五、单击“更改”，单击“确定”
6.右键点击“group”“升序排列”
三、生成随机数字
1、转换（Transform）→计算变量（Compute Variable）
2、目标变量（Target Variable）：random 函数组（Function Group）：随机数字 （Random Number）.
函数和随机变量（Functions and Special Variables）：Rv.Normal，双击选中.
数字表达式（Numberic Expression）： RV.NORMAL（100,10）.→
单击“确定”
四、生成随机数字的排列顺序
转换（Transform）→个案等级排序（Rank Cases）
变量（Variable(s)）：random(键盘输入)
将秩1指定给（Assign Rank 1 to ）“最小值” （Smallest value） →
朱君超
一、编辑原值数据：
• 注意：纵向输入
二、生成随机种子
1、转换（Transform）→随机数字生成器 （Random Number Generators）
单因素方差分析-SPSS
实用文档
13
多重比较（SNK法）
2007.01
均数
实用文档
P值
14
表1 不同年级学生的学习策略水平单因素方差分析
2007.01
实用文档
15
2007.01
实用文档
3
2007.01
实用文档
4
One-Way ANOVA 对话框
2007.01
实用文档
5
Post Hoc Multiple Comparisons 对话
框
2007.01
实用文档
6
Option对话框
2007.01
实用文档
7
点击“OK”，运行结果
2007.01
实用文档
8
➢ 结果输出
单因素方差分析
2007.01
实用文档
1
SPSS单因素方差分析过程名
完全随机设计方差分析：
Analyze →Compare Means→One－Way ANOVA
2007.01
实用文档
2
完全随机设计资料的方差分析One-Way ANOVA
对不同年级，学生的学习策略水平（测评之和）进 行单因素方差分析，并进行多种比较。
2007.01
实用文档
9
基本统计描述
标准误
最小值
均数
例数
标准差
均数95%可信区间
最大值
2007.01
实用文档
10
方差齐性检验
Levene
统计1
方差分析表
组间
平方 和
自由 度
均方
F值 P值
组内
2007.01
实用文档
12
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。
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。
（3）选择分析变量：将“身高”、“体重”和“肺活量”分别移入分析变量框中。
SPSS详细操作：单因素方差分析
SPSS详细操作：单因素方差分析一、问题与数据为调查A、B、C三种治疗措施对患者谷丙转氨酶（ALT）的影响，某科室将45名患者随机分为三组，每组15人，分别采取A、B、C三种治疗措施。
治疗后ALT水平（U/L）如下。
试问应用三种治疗措施后，患者的ALT水平是否有差异？表1. 三组患者治疗后的ALT水平（U/L）二、对数据结构的分析整个数据资料涉及3组患者，每组15人，测量指标为血常规报告的ALT水平，因此属于多组设计的定量资料。
要想知道不同治疗措施对ALT水平的影响是否相同，则要比较3组的总体均数之间的差异是否具有统计学意义。
若各组观察值满足独立性，服从正态分布或近似正态分布，并且各组之间的方差齐，可选用单因素方差分析。
三、SPSS分析方法1. 数据录入SPSS（1=A组，2=B组，3=C组）2. 选择Analyze→General Linear Model→Univariate （假设三组数据服从正态分布）3. 选项设置1）主对话框设置：将分析变量（ALT）送入Dependent Variable 框中→将分组变量（Group）送入Fixed Factor(s) 框中。
2）Options设置：点击Options按钮，勾选Descriptive statistics（显示统计描述）和Homogeneity tests（方差齐性检验）→Continue→OK。
四、结果解读Descriptive Statistics表格给出了三组和总体ALT水平的部分统计信息，包括组别（Group）、均数（Mean）、标准差（Std. Deviation）和例数（N）。
Levene’s Test of Equality of Error Variances表格给出了方差齐性检验的结果。
F值=0.791，P（Sig.）=0.460，说明三组数据方差齐，满足方差分析的适用条件。
Tests of Between-Subjects Effects表格给出了方差分析的结果。
!!!)SPSS单因素方差分析
SPSS--单因素方差分析单因素方差分析也称作一维方差分析。
单因素方差分析是两个样本平均数比较的引伸，是指对单因素试验结果进行分析，检验因素对试验结果有无显著性影响的方法。
它是用来检验多个平均数之间的差异，从而确定因素对试验结果有无显著性影响的一种统计方法。
单因素方差分析（one-way ANOVA）,用于完全随机设计的多个样本均数间的比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。
采用One-way ANOVA过程要求：因变量属于正态分布总体，若因变量的分布明显是非正态，应该用非参数分析过程。
若对被观测对象的试验不是随机分组的，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。
[例子]调查不同水稻品种百丛中“稻纵卷叶螟”幼虫的数量，数据如表1-1所示。
分析水稻品种对稻纵卷叶螟幼虫抗虫性是否存在显著性差异。
表1-1不同水稻品种百丛中“稻纵卷叶螟”幼虫数（个/100丛）1建立因变量“虫数”和因素水平变量“品种”，然后在数据编辑窗口中输入对应的数值。
变量格式如表1－2和图1-1所示。
或者打开已存在的数据文件“虫数.sav”。
图1-12）启动分析过程从菜单中选择：分析 > 比较均值 > 单因素 ANOVA。
打开单因素方差分析对话框，如图1-2。
图1-2单因素方差分析窗口3）设置分析变量在这个对话框中，将因变量（观测变量）放到“因变量列表”框中，本例选择“虫数”。
将因素变量（自变量）放到“因子”框中。
本例选择“品种”。
4）设置多项式比较（一般选择缺省值）单击“对比”按钮，将打开如图1-3所示的对话框。
该对话框用于设置均值的多项式比较。
图1-3“对比”对话框定义多项式的步骤为：均值的多项式比较是包括两个或更多个均值的比较。
例如图1-3中显示的是要求计算“1.1×mean1-1×mean2”的值，检验的假设H0：第一组均值的1.1倍与第二组的均值相等。
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。
（3）选择分析变量：将“身高”、“体重”和“肺活量”分别移入分析变量框中。
单因素完全随机随机区组方差分析SPSS
2023.01
4
➢ 数据格式 n行2列 （指标变量、分组变量）
2023.01
5
➢ 检验环节
Analyze →Compare Means →One-Way ANOVA
2023.01
6
One-Way ANOVA 对话框
2023.01
多重比较
选项
7
Post Hoc Multiple Comparisons 对话框
单原因方差分析旳SPSS实现
2023.01
1
SPSS单原因方差分析过程名
完全随机设计方差分析： Analyze Compare Means
One－Way ANOVA
随机单位组设计方差分析： Analyze General Linear Models
Univariate
2023.01
2
1. 完全随机设计资料旳方差分析One-Way ANOVA
2023.01
3
表1 三组战士的第一秒用力肺活量(L)
对照组 锻炼组 药物组 合计 3.25 3.66 3.44 3.32 3.64 3.62 3.29 3.48 3.48 3.34 3.64 3.36 3.16 3.48 3.52 3.64 3.20 3.60 3.60 3.62 3.32 3.28 3.56 3.44 3.52 3.44 3.16 3.26 3.82 3.28
例1 某高原研究组将籍贯相同、年龄相同、身高 体重接近旳30名新战士随机分为三组，甲组为对 照组，按常规训练，乙组为锻炼组，每天除常规 训练外，接受中速长跑与健身操锻炼，丙组为药 物组，除常规训练外，服用抗疲劳药物，一月后 测定第一秒用力肺活量(L)，成果见表。试比较 三组第一秒用力肺活量有无差别。
单因素随机区组spss操作课件
政府决策依据
SPSS为政府机构提供数据分析和决策依据 ，助力政策制定和实施。
学术研究
在学术界，SPSS是进行数据分析和科学研 究的必备工具。
02
单因素随机区组实验设计
实验设计的基本概念
实验设计
指在实验前对实验过程进行周密的计划和安排，以确 保实验结果可靠、有效和可重复的过程。
随着多平台兼容性的需求增加，SPSS将加强与 其他软件的集成，提高数据共享和协作效率。
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感谢各位观看
SPSS操作案例
01
操作步骤
02
1. 打开SPSS软件，导入数据文件。
03
2. 在菜单栏中选择“分析”-“一般线性模型”-“ 单变量”。
SPSS操作案例
3. 在“单变量”对话框中，将“施肥 处理”作为固定因子，“小麦产量” 作为因变量，选择“随机”选项。
4. 点击“运行”按钮，生成分析结果 。
结果解读案例
数据分析错误通常是由于分析步骤错误或分析方 法选择不当导致的。
1. 分析步骤错误：按照正确的分析步骤进行操作 ，确保每个步骤都已正确完成。
•·
2. 分析方法选择不当：根据研究目的和数据特点 选择合适的分析方法。例如，对于分类数据应选 择卡方检验或秩和检验，对于连续型数据应选择t 检验或方差分析。
常见问题三：结果解读错误
软件包开始研发。
1980-1990年代
SPSS不断更新升级，功能逐渐丰富， 市场份额稳步增长。
1970年代
SPSS正式发布，成为全球首款商业化 的统计分析软件。
21世纪
SPSS成为全球领先的数据分析解决方 案，广泛应用于学术、商业和政府机 构。
实验：单因素完全随机SPSS操作
华东师范大学
言语听觉（语言）研究生课程班实验报告
姓名:学号：实验时间：
班级:成绩：指导老师：_________ [实验名称] 单因素完全随机实验设计的SPSS操作
[实验目的]
1.复习巩固单因素完全随机实验设计的应用。
2.掌握单因素完全随机实验设计的SPSS操作。
3.正确分析单因素完全随机实验设计的结果。
[实验内容]
下表为清华、北大、交大、复旦四所高校大一学生的高考数学成绩，分析各校间的平均数学成绩是否存在显著性差异？并从高到低排序。
具体要求：
（1）将数据处理为相应的数据结构，输入到SPSS中，并定义好变量。
数据文件以.sav格式保存，命名为“单因素完全随机实验数据”
（2）对数据进行方差分析：
a)得出其描述性统计（均值、标准差、被试数），
b)说明方差是否齐性；
c)得出方差分析的结果；
d)如果差异显著，得出多重比较结果；
e)生成均值图。
f)结合方差分析结果比较平均值，将三所学校的数学平均成绩从高到低进
行排序。
所有操作步骤填在[实验步骤]里；并将结果图表复制到[实验结果]里，进行说明。
SPSS作业步骤
一、建立变量打开spss→建立variable view窗口→建立变量名。
如在name那一列输入gender；在type选择numeric；label输入性别；点击values出现value labels窗口→在value labels窗口内value 内第一框输入1→第二框输入男→Add，接着重复在第一框输入2→第二框输入女→Add→ok；其它不更改注:如数据小数点后有N位,则在decimals选择N；数值型在type选择numeric，字符型选择string；右对齐左对齐居中在align里设置；missing缺省值二、删数据的方法删女生数据的方法:点击Data→Select Cases→选择性别和if condition is satisfied→点击if→选择性别→点击▶出现gender→= →1(删男生选2)→continue→ok三、输入数据的方法:第一种方法：点击open file打开文件出现open file窗口选择要输入的数据文件→出现text import wizard-step1 of 6窗口→点击下一步→选择fixed widt→下一步→下一步→下一步在data preview选择对应的结尾列点→下一步→点击完成第二种输入数据方法：点击open file打开文件出现open file窗口选择要输入的数据文件→出现text import wizard-step1 of 6窗口→点击下一步(由于有正负号不需选择fixed widt)→下一步→下一步→下一步→下一步→点击完成集中注意、分散注意在label直接修改2.编程语法:点击file→New→syntax→输入（只有一列数据时输入下列语法）data listfile="D:\文本\psych_09\练习二\result1.txt"free (" ")/F_arc1 F_arc2 F_arc3 F_arc4 F_arc5 D_arc1 D_arc2D_arc3 D_arc4 D_arc5.execute.（有两列数据时输入下列语法）data listfile="H:\练习二\教育97.txt"fixedrecords=2/1 alone 1-1 gender 2-2 from 3-3/2 t1 to t40 1-40.Execute.四、合并文件:点击data→merge files→add variables→选择要合并的文件求总平均数:analyze→descriptive statistics→descriptives→年龄▶→options→只选择mean其它不选→continue→ok求女生平均数:先删男生数据(方法同上)，然后同上1.拆分数据:data→select cases→院系→if condition is satisfied→if...→院系▶depar = 1 | depar=3 | depar = 6 | depar= 7 | depar= 10 | depar= 11 | depar= 15→continue求总分:transform→computer variable→第一框输入sum→选择要相加的数据▶+→ok2.反向计分:选择variable view→transform→recode→into different...→选择对应题目▶→在name框内输入新变量名→old and new values→value第一框输入0→value第二框输入2→点击add→重复将2改为0,1改为1→continue→ok五、独立样本T检验：输入数据同练习一；转换数据的行与列data→transpose→选择所有数据▶移到另外一个框→ok；选择var002的全部数据移到var001数据下；在case_lbl中将原来的N个数据改为1，将后来移动的数据改为2；在variable窗口中将name1改为zu，name2改为math，在values 将第一个zu改为1=反馈组2=不反馈组；analyze→compare means→independent...→将math ▶移动到test框内→组▶移动到grouping→点击define→group1输入1 group2输入2→continue→ok报告：本实验为两个水平的独立样本T检验。
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ANOVA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，点击继续，回到方差分析窗口。
（5）单击“选项”按钮，打开“单因素ANOVA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ANOVA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。
（3）选择分析变量：将“身高”、“体重”和“肺活量”分别移入分析变量框中。
SPSS计算例(单因素)
方差分析结果 1）LSD 法结果
Multiple Comparisons Dependent Variable: ESFC Mean Difference (I-J) -7.700* -8.100* -20.100* 7.700* -.400 -12.400* 8.100* .400 -12.000* 20.100* 12.400* 12.000* 7.700* 8.100* 20.100*
Robust Tests of Equality of Means ESFC Welch Brown-Forsythe Statistic 64.461 83.546
a
认为方差不齐时，可用 此结论
Sig . .000 .000
df1 3 3
df2 19.696 26.233
a. Asymptotically F distributed.
Std. Error 1.284 1.284 1.284 1.284 1.284 1.284 1.284 1.284 1.284 1.284 1.284 1.284 1.284 1.284 1.284
Sig . .000 .000 .000 .000 .757 .000 .000 .757 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
Minimum 9 17 17 27 9
Maximum 16 24 24 40 40
方差齐性检验
Test of Homogeneity of Variances ESFC Levene Statistic 2.896 df1 3 df2 36 Sig . .048
Levene方差齐性检 验结果为方差不齐 一般认为，Levene 方差齐性检验较为苛刻， 不太易得齐性结论
单因素分析spss操作
单因素分析spss操作单因素分析1.采集数据1.1 首先选择variable view（变量窗）在name下输入“group”在value下输入1治疗组2对照组3对照组1.2group下输入“x ”lable 下输入“住院时间”1.3打开data view （数据窗）输入你的组别共两组为1和2组和3组1组13个样本2组13个样本3组13个样本X 代表住院时间2.分析正态性2.1 选择analysis（分析）选择descriptive statistics （描述统计量）选择explore在dependent list（自变量在此处也就是x）选择“住院时间”在factor list（分组变量）Display 要展示什么一般选择both 既要统计量又要统计图Statistics （统计量如标准差中位数四分位数等）Plots（统计图）在此图选择statistics 显示下图选择描述均数的95%的可信区间在此图选择Plots 显示下图选择normality plots with tests （检验正态性）选择OK 显示下图（分析正态性）其中sig 为显著性的意思即为P值图中Sig =0.689 sig=0.846 sig=0.730 三组sig均大于0.1 （只有sig>0.1才是正态性的资料。
）3.进行单因素分析analysis（分析）选择compare means 选择one-way ANOV A（但因素分析）显示下图选择post hoc…. （进行两两比较）选中LSD 、S-N-K 、dunnett contro lcategory 三个按钮选择options 中选中homogeneit of variance test （方差齐性检验）Test variable 即为自变量（观察对象）选中住院时间Group variable 即为组别变量选中group在此图中选择Define group 显示下图进行组别输入（输入组别数字1或2）Group1 输入1Group2 输入2 （注意1带表治疗组2代表对照组3代表对照组）Group3 输入3点continue显示下图首先方差必须齐不齐的话则无法进行比较Sig.>0.1 说明方差齐亦显示下图Sig<0.05 说明三组有统计学意义三组有差别亦显示下图其中1是有区别的组；中2是无区别的组此图中1下面的框中有口服静脉组49.6154（说明口服静脉组和其它组有区别）此图中2下面的框中有口服组90.2308 和静脉组94.7692（说明口服组和静脉组无区别）。
心理统计SPSS-第五章 因素型实验设计及方差分析过程
一、单因素完全随机实验设计方差分析（One way 方差分析）
例1 某研究者为考察喝咖啡的浓度是否影响人们反应的快慢，从某大 学一年级随机抽取了15名男生，再随机分成三组。每一学生都要喝一 杯咖啡，20分钟后测试每一被试的简单反应时间。三组所喝咖啡的浓 度分别为：淡、中、浓，实验数据如下表所示，请问：喝咖啡的浓度 对反应速度有明显影响吗？
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）
/Wsfactors=Angle(4) /Print=Cellinfo(means) /Design.
程序运行演示
使用 GLM 中的“ Repeated Measures” 对话框来完成例6和例7的方 差分析过程如下：
Analyze→GLM → Repeated Measures 打开对话框 ↓
在“Within-Subject Factors Name”后输入自变量名 ↓
被试号
淡
1
150
2
160
3
165
4
155
5
160
中
浓
145
145
155
130
170
140
145
150
160
130
这一实验中，得到了三组共15个数据，这些数据存在变异性，而变 异的原因可能包括：所喝咖啡的浓度不同、被试间的差异、测量带入的 随机误差。但是被试差异和测量误差带来的数据变异无法分离，所以本 研究的变异可分解为两部分：自变量水平差异引起的变异、被试差异和 测量误差带入的变异，其中后一部分叫残差。方差分析的过程是：
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华东师范大学
言语听觉（语言）研究生课程班实验报告
姓名:学号：实验时间：
班级:成绩：指导老师：_________ [实验名称] 单因素完全随机实验设计的SPSS操作
[实验目的]
1.复习巩固单因素完全随机实验设计的应用。
2.掌握单因素完全随机实验设计的SPSS操作。
3.正确分析单因素完全随机实验设计的结果。
[实验内容]
下表为清华、北大、交大、复旦四所高校大一学生的高考数学成绩，分析各校间的平均数学成绩是否存在显著性差异？并从高到低排序。
具体要求：
（1）将数据处理为相应的数据结构，输入到SPSS中，并定义好变量。
数据文件以.sav格式保存，命名为“单因素完全随机实验数据”
（2）对数据进行方差分析：
a)得出其描述性统计（均值、标准差、被试数），
b)说明方差是否齐性；
c)得出方差分析的结果；
d)如果差异显著，得出多重比较结果；
e)生成均值图。
f)结合方差分析结果比较平均值，将三所学校的数学平均成绩从高到低进
行排序。
所有操作步骤填在[实验步骤]里；并将结果图表复制到[实验结果]里，进行说明。