spss中一般线性模型

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主要结果---描述性统计量
Between-Subjects Factors Group 1 2 3 4 Value Label 对 照 组 低 剂 量 组 中 剂 量 组 高 剂 量 组 N 15 15 15 15
Descriptive Statistics Dependent Variable: 耐 缺 氧 时 间 （ min） Group 对 照 组 低 剂 量 组 中 剂 量 组 高 剂 量 组 Total Mean 21.5467 22.8767 28.0553 31.8333 26.0780 Std. Deviation 3.42821 3.55555 4.38119 4.53727 5.69819 N 15 15 15 15 60

GLM可完成多自变量、多水平、多因变量、重复测 量方差分析以及协方差分析等。
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Univariate（单因变量方差分析）基本过程
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1 主对话框

Dependent Variable:因变量
Fixed Facter: 固定因子，所有可能的水 平都出现在样本中，如分组等 Random Facter: 随机因子，所有可能 的取值并不都在样本中出现，如观察个 体 Covariates:协变量，协方差分析时用

模型中包括所有3维效应，

定义效应类型为All3－way，
单击变量Llight、 Device、 Target。 单击箭头按钮， Model框中出现3维交互效应项：Ligh*Device*Target。
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Ⅲ、选择平方和分解的方法

Sum of squares:

TYPEⅠ（嵌套设计）、 TYPEⅡ（平衡设计、仅主 效应）、 TYPE Ⅲ（系统默认、最常 用） TYPEIV（不完整数据）。

Simple：对预测变量或因素变量的每一水平都与参照水平进行比 较。选择Last或First作为参照水平；
Difference：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；

注： 只有Deviation和Simple 需要选择参考水平，Last（系统 默认）和First。


Sigificance level ：指定Confidence intervals的显著性水平
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Descriptive statistics：描述统计量，均值、标准差，样本量 Estimates Of effect size：效应量估计。 Observed power：检验假设的功效。 Parameter estimates：各因素变量的模型参数估计、标准误、t 检 验的t值、P值和95％的置信区间。Contrast coefficient matrix： 变换系数矩阵或L矩阵。 Homogeneity tests：方差齐性检验。 Spread Vs level plot：绘制观测量均值-标准差图、观测量均值-方 差图。 Residuals plot：绘制残差图。 Lack of fit：检查因素和因变量间的关系是否被充分描述。

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C. 建立模型中的交互项

模型中包括三个变量的所有2维交互效应项，

定义效应类型为All2-way， 单击light、Device、Target三个变量名， 单击箭头按钮。 Model中出现三个 2维交互效应项： Light*Device、 Light*Target、 Device*Target。
一般线性模型（一）
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一般线性模型

一般线性模型单变量分析的基本过程 完全随机设计资料的方差分析 随机区组（单位组）设计资料的方差分析
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一、一般线性模型单变量分析的基本过程


General Linear Model（GLM，一般线性模型）
包括：

Univariate（单因变量多因素方差分析）， Multivariate（多因变量方差分析）， Repeated Measures（重复测量方差分析）， Variance（方差分量分析）
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2.3 Plots按钮

Factor：主对话框中所选因素 变量名； Horizontal：横坐标框 Separate Lines：确定分线变量 Separate Plots：确定分图变量

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2.4 Post Hoc按钮

均数多重比较（事后检验）
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2.5 Save按钮(选择保存运算值)
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Unstandarized:非标准化残差 Weighted: 加权非标准化残差 Standardized:标准化残差 Studentized:学生化残差 Deleted:剔除残差



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2.5 Save按钮(选择保存运算值)
Diagnostics（诊断值栏）

Cook’s distance：Cook距离； Leverage values：非中心化 Leverage值；
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建立数据文件：耐缺氧时间.sav.

定义变量
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建立数据文件：耐缺氧时间.sav.

定义变量
输入数据
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建立数据文件：耐缺氧时 间.sav.

定义变量
输入数据
开始分析：analyze →General Linear Model →Univariate
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A、选择效应类型

Interactin：交互效应 Main effects：主效应 All2-way： 所有2维交互效应 All3-way：所有3维交互效应
All4-Way：所有4维交互效应
All5-Way：所有5维交互效应
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B、选择模型中的主效应 （Model）

Full Factorial，全模型，系统 默认。包括所有因素的主效应 和所有的交互效应。例如有三 个因素变量，全模型包括三个 因素的主效应、两两的交互效 应和三个因素的高级交互效应。 Custom，自定义模型。选择此 项激活下面各操作框

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Ⅱ、建立自定义模型

Factors＆Covariates 框中 自动列出可以作为因素的 变量名，其后面的括号中 标有字母“F”（固定因 子）、“R”（随机因子） 或者“C”（协变量）。
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表1 各组小白鼠耐缺氧时间/min
对照组 21.31 23.48 23.14 20.34 27.48 26.98 19.54 19.56 18.03 17.39 24.03 24.37 22.82 16.01 18.72 低剂量组 20.16 26.13 24.49 25.24 21.32 20.23 19.46 22.47 25.63 29.38 28.81 20.16 18.74 22.51 18.42 中剂量组 35.07 24.33 28.11 33.97 24.74 21.86 29.79 28.65 22.68 25.13 23.01 34.44 28.32 31.69 29.04 高剂量组 30.23 38.47 36.84 35.10 38.61 28.01 27.13 23.37 28.79 28.44 33.24 34.22 31.68 35.08 28.29
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建立数据文件：耐缺氧时间.sav.

定义变量 输入数据

开始分析：analyze →General Linear Model →Univariate

Y→Dependent Variable Group→Fixed Factors


Post Hoc ：
Options：Group → Display Means for Descriptive Statistics， Homogeneity tests

Y→Dependent Variable

Group→Fixed Factors
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建立数据文件：耐缺氧时间.sav.

定义变量 输入数据 开始分析：analyze →General Linear Model →Univariate

Y→Dependent Variable Group→Fixed Factors Post Hoc ： Group → Post Hoc Tests for LSD，SNK, Bonferroni
Save to new file

将参数协方差矩阵保存到一个 新文件中
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2.6 Option按钮(选择输出项)

Display Means for：显示分组因素
Display：指定输出的统计量

Descriptive statistics：描述统计量，均值、 标准差，样本量 Estimates Of effect size：效应量估计。 Observed power：检验假设的功效。 Parameter estimates：各因素变量的模型 参数估计、标准误、t 检验的t值、P值和 95％的置信区间。


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2.2 Contrasts按钮

Factors框中显示出所有在 主对话框中选中的因素， 其后的括号中是当前的对 比方法了； Change Contrast栏中改变 对照方法。