spss方差分析报告报告材料
SPSS的方差分析实验报告
实验报告
2 选择菜单：【Analyze】→【Compare Means】→【One-Way ANOVA】,将“月销售额”作为观测变量选入【Dependent List】,将“促销方式”作为控制变量选入【Factor】,选择按钮“Option”,打开对话框，选择方差齐性检验，观测变量的基本统计量，选择输出个水平下观测变量均值的折线图
3 选择“Post Hoc”按钮，选择方差相同和方差不同情况下的多重比较的检验方法，如图所示第三题：
1 根据题目建立某商品在不同地区和不同日期的销售数据的文件,如图
2 选择菜单：【Analyze】→【General Linear Model】→【Univariate】,将“销售量”选入【Dependent Variable】,将“地区和日期”选入【Fixed Factor（s）】,选择“Options”，在【Display】中选择“Homogeneity tests”。
如图所示
四、实验结果及分析（最好有截图）：
第一题：
(1) 0.000<0.005拒绝原假设.说明不同的促销方式是对该类商品销售量的增长有显著影响
(2) 特价销售的促销方式好
(3)
第三题：
(1) 建立数据文件如图
(2)地区0.313>0.05,接受原假设。
地区对销售量没有显著性影响
日期0.254>0.05,接受原假设。
日期对销售量没有显著性影响
地区和日期0.000<0.05,拒绝原假设。
地区和日期的交互作用对销售量有显著性影响。
spss 方差分析(多因素方差分析)实验报告
大学经济管理学院学生实验报告实验课程名称：统计软件及应用专业工商管理班级学号姓名成绩实验地点实验性质：演示性 验证性综合性设计性实验项目名称方差分析（多因素方差分析）指导教师一、实验目的掌握利用SPSS 进行单因素方差分析、多因素方差分析的基本方法，并能够解释软件运行结果。
二、实验内容及步骤(包括实验案例及基本操作步骤)实验案例：为研究某商品在不同地区和不同日期的销售差异性，调查收集了以下日平均销售量数据。
销售量日期周一至周三周四至周五周末地区一5000 6000 4000 6000 8000 3000 4000 7000 5000地区二700080008000500050006000500060004000地区三300020004000600060005000800090006000（1）选择恰当的数据组织方式建立关于上述数据的SPSS数据文件。
在SPSS输入数据。
（2）利用多因素方差分析法，分析不同地区和不同日期对该商品的销售是否产生了显著影响。
1. 选择菜单Analyze，General Linear Model，Univariate;2. 指定观测变量销售额到Dependant Variable框中；3. 指定固定效应的控制变量到Fixed Factors框中，4. OK，得到分析结果。
（3）地区和日期是否对该商品的销售产生了交互影响？若没有显著的交互影响，则试建立非饱和模型进行分析，并与饱和模型进行对比。
三、实验结论(包括SPSS输出结果及分析解释)SPSS输出的多因素方差分析的饱和模型分析：表的第一列是对观测变量总变差分解的说明；第二列是观测变量变差分解的结果；第三列是自由度；第四列是方差；第五列是F检验统计量的观测值；第六列是检验统计量的概率P-值。
F日期，，F地区，F日期*地区概率P-值分别为0.254,0.313，0.000。
如果显著性水平α为0.05，由于F日期、，F地区大于显著性水平α，所以不应拒绝原假设，不同地区和不同日期对该商品没有显著性影响。
SPSS实验报告4
《统计分析软件》实验报告实验序号：B0901153-4实验项目名称：方差分析学号姓名专业、班级实验地点指导教师时间一、实验目的及要求实验目的：（1）加深对方差分析基本思想的进一步理解；（2）熟悉F检验方法和主要的方差分析方法。
实验要求：（1）单因素方差分析过程；（2）双因素方差分析过程；（3）有交互作用的双因素方差分析过程；（4）掌握各个分析过程的基本步骤、主要选择项的含义，输出结果的信息含义。
二、实验设备（环境）及要求微型计算机，SPSS、EViews等统计分析软件三、实验内容与数据来源实验内容和数据根据《SPSS实验上机题》实验四及《试验4补充题》四、实验步骤与结果1、（1）数据中的因变量是学生独立思考水平提高的成绩，因素是学生采用的学习方式。
（2）建立数据文件首先在变量视图中定义变量的属性，总共有三个变量，分别为方式、提高的成绩，均定义为数值型的变量：再在数据视图中输入变量值：单击“分析”→“比较均值”→“单因素”，再出现的对话框中，选择变量“学生提高的成绩”为“因变量列表”，选择“方式”为“因子”单击“对比”，选择“多项式”，然后点击“继续”单击“两两比较”，选择“LSD”，然后点击“继续”单击“选项”，选择“方差同质性检验”以及“均值图”，然后单击“继续”最后单击“确定”，得出下列结果结论：（1）、方差齐次性检验表：输出的显著性为0.307，远大于0.05，因此我们认为各组的总体方差相等。
（2）、方差分析表：总离差平方和为1156.800，组间离差平方和为1069.400，组内离差平方和为87.400，在组间离差平方和中可以被线性解释的部分为396.050；方差检验F=165.182，对应的显著性为0，小于显著性水平0.05，因此我们认为3组中至少有一组与另一组存在显著性差异。
（3）、多重比较表（LSD法）：由表可知，三组互相的显著性水平都为0，小于0.05，因此说明这几组之间的差异性显著。
《2024年使用SPSS软件进行多因素方差分析》范文
《使用SPSS软件进行多因素方差分析》篇一一、引言在社会科学研究中，多因素方差分析是一种常用的统计方法，用于探究多个自变量对一个因变量的影响。
这种分析方法能够帮助研究者理解多个因素如何同时作用于因变量，以及它们之间是否存在交互效应。
本文将详细介绍如何使用SPSS软件进行多因素方差分析，以期为相关领域的研究提供方法和参考。
二、方法2.1 研究设计本部分首先介绍了研究目的、研究问题和研究对象等基本情况。
针对特定问题，研究者应事先进行适当的文献回顾，以便更好地理解和把握所研究问题的现状。
接着确定了使用多因素方差分析作为主要的统计分析方法，因为它能够探究多个因素同时作用于因变量的影响及其之间的交互效应。
2.2 数据收集在数据收集阶段，应遵循科学的研究设计和样本选择原则，确保数据的可靠性和有效性。
收集的数据应包括自变量和因变量的观测值，以及可能影响分析结果的协变量。
此外，还需要收集有关样本特征的信息，如性别、年龄、教育背景等。
2.3 SPSS软件操作（1）数据录入：将收集到的数据录入SPSS软件中，确保数据格式正确、无缺失值和异常值。
（2）定义变量：在SPSS中定义自变量、因变量和协变量，为后续分析做好准备。
（3）多因素方差分析：选择“分析”菜单中的“一般线性模型”选项，进行多因素方差分析。
在分析过程中，需要设置好因素、水平、因变量和协变量等参数。
（4）结果解读：根据SPSS输出的结果，解读各因素对因变量的影响程度、交互效应以及统计显著性等信息。
三、结果与分析3.1 描述性统计首先对数据进行描述性统计分析，包括计算各变量的均值、标准差、最大值、最小值等统计量，以便初步了解数据的分布特征和变化规律。
3.2 多因素方差分析结果通过SPSS软件进行多因素方差分析后，得到以下结果：（1）各因素对因变量的影响：从输出结果中可以看出，哪些因素对因变量的影响显著，哪些因素的影响不显著。
这有助于研究者了解各因素对因变量的独立作用。
spss实验报告---方差分析
实验报告——（方差分析）一、实验目的熟练使用SPSS软件进行方差分析。
学会通过方差分析分析不同水平的控制变量是否对结果产生显著影响。
二、实验内容1、某职业病防治院对31名石棉矿工中的石棉肺患者、可疑患者及非患者进行了用力肺活量（L）测定，问三组石棉矿工的用力肺活量有无差别?（自建数据集）石棉肺患者可疑患者非患者1.82.3 2.91.42.13.21.52.1 2.72.1 2.1 2.81.92.6 2.71.72.53.01.82.33.41.92.43.01.82.43.41.8 3.32.03.5SPSS计算结果：在建立数据集时定义group1为石棉肺患者，group2为可疑患者，group3为非患者。
零假设：各水平下总体方差没有显著差异。
相伴概率为0.075，大于0.05，可以认为各个组的方差是相等的，可以进行方差检验。
从上表可以看出3个组之间的相伴概率都小于显著性水平0.05，拒绝零假设，说明3个组之间都存在显著差别。
2、某汽车经销商在不同城市进行调查汽车的销售量数据分析工作，每个城市分别处于不同的区域：东部、西部和中部，而且汽车经销商在不同城市投放不同类型的广告，调查数据放置于附件中数据文件“汽车销量调查.sav”。
（1）试分析不同区域与不同广告类型是否对汽车的销量产生显著性的影响？（2）如果考虑到不同城市人均收入具有差异度时，再思考不同区域和不同广告类型对汽车销量产生的影响差异是否改变，这说明什么问题？SPSS计算结果：（1）此为多因素方差分析相伴概率为0.054大于0.05，可以认为各个组总体方差相等可以进行方差检验。
不同地区贡献的离差平方和为7149.781，均方为3574.891；不同广告贡献的离差平方和为7625.708，均方为3812.854。
说明不同广告和不同地区对汽车销量都有显著性影响。
广告对于销量的影响略大于地区对销量的影响。
从地区这个变量比较：第一组和第三组的相伴概率为0.000，低于显著性水平，一、三组均值差异显著；第二组和第三组的相伴概率为0.028，低于显著性水平，二、三组均值差异显著。
SPSS的方差分析实验报告
第三题：
1根据题目建立某商品在不同地区和不同日期的销售数据的文件,如图
2 选择菜单：【Analyze】→【General Linear Model】→【Univariate】,将“销售量”选入【Dependent Variable】,将“地区和日期”选入【Fixed Factor（s）】,选择“Options”，在【Display】中选择“Homogeneity tests”。如图所示
地区和日期0.000<0.05,拒绝原假设。地区和日期的交互作用对销售量有显著性影响
（3）是否任意两种促销方式的效果之间都存在显著差异？
3. 为研究某商品在不同地区和不同日期的销售差异性，调查收集了以下平均销售量数据
销售量
日期
周一到周三
周四到周五
周末
地区一
5000
6000
4000
6000
8000
3000
4000
7000
5000
地区二
7000
5000
5000
8000
5000
6000
8000
2 选择菜单：【Analyze】→【Compare Means】→【One-Way ANOVA】,将“月销售额”作为观测变量选入【Dependent List】,将“促销方式”作为控制变量选入【Factor】,选择按钮“Option”,打开对话框，选择方差齐性检验，观测变量的基本统计量，选择输出个水平下观测变量均值的折：
(1) 0.000<0.005拒绝原假设.说明不同的促销方式是对该类商品销售量的增长有显著影响
(2) 特价销售的促销方式好
spss方差分析报告报告材料
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。
另一种情况是处理确实有作用，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，MS b>>MS w(远远大于)。
MS b/MS w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。
方差分析的假设检验假设有m个样本，如果原假设H0：样本均数都相同即μ1=μ2=μ3=…=μm=μ，m个样本有共同的方差。
SPSS处理多元方差分析报告例子
实验三多元方差分析一、实验目的用多元方差分析说明民族和城乡对人均收入和文化程度的影响。
二、实验要求调查24个社区，得到民族与城乡有关数据如下表所示，其中人均收入为年均，单位百元。
文化程度指15岁以上小学毕业文化程度者所占百分比。
试依此数据通过方差分析说明民族和城乡对人均收入和文化程度的影响。
三、实验内容1．依次点击“分析”---- “常规线性模型”----“多变量”，将“人均收入”和“文化程度”加到“因变量”中，将“民族”和“居民”加到“固定因子”中，如下图一所示。
民族农村城市人均收入文化程度人均收入文化程度1 46，50，60，68 70，78，90，93 52，58，72，75 82，85，96，982 52，53，63，71 71，75，86，88 59，60，73，77 76，82，92，933 54，57，68，69 65，70，77，81 63，64，76，78 71，76，86，90【图一】2.点击“选项”，将“输出”中的相关选项选中，如下图二所示：【图二】3.点击“继续”，“确定”得到如下表一的输出：【表一】常规线性模型主体间因子值标签N民族 1.00 1 82.00 2 83.00 3 8居民 1.00 农村122.00 城市12描述性统计量民族居民均值标准差N人均收入1 农村56.0000 9.93311 4城市64.2500 11.02648 4总计60.1250 10.66955 8 2 农村59.7500 8.99537 4城市67.2500 9.10586 4总计63.5000 9.28901 8 3 农村62.0000 7.61577 4城市70.2500 7.84750 4总计66.1250 8.40812 8 总计农村59.2500 8.45442 12 城市67.2500 8.89458 12总计63.2500 9.41899 24文化程度1 农村82.7500 10.68878 4城市90.2500 7.93200 4总计86.5000 9.59166 82 农村80.0000 8.28654 4城市85.7500 8.18026 4总计82.8750 8.21910 83 农村73.2500 7.13559 4城市80.7500 8.77021 4总计77.0000 8.41767 8 总计农村78.6667 9.00841 12城市85.5833 8.53291 12总计82.1250 9.27977 24协方差矩阵等同性的 Box 检验(a)Box 的 M 12.397F .587df1 15df2 1772.187Sig. .887检验零假设，即观测到的因变量的协方差矩阵在所有组中均相等。
SPSS实验报告
第六章方差分析一实验目的1．理解方差分析的概念、原理及作用;2．掌握用 SPSS 进行单因素、双因素及协方差分析的方法;3．结合参考资料了解方差分析的其它方法及作用。
二方差分析的原理方差分析的基本原理是认为不同处理组的均值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w SS ，组内自由度w df ;（2）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的总平方和表示，记作b SS ，组间自由度b df 。
三实验过程1. 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实验步骤：第1步分析：由于有一个因素（小麦），而且是4种饲料。
故不能用独立样本T 检验（仅适用两组数据），这里可用单因素方差分析；第2步数据的组织：分成两列，一列是试验田的产量（output），另一列是小麦品种（breed）（A、B、C、D）；第3步方差相等的齐性检验：由于方差分析的前提是各个水平下(这里是不同品种的小麦产量)的总体服从方差相等的正态分布。
其中正态分布的要求并不是很严格，但对于方差相等的要求是比较严格的。
因此必须对方差相等的前提进行检验。
从SPSS的数据管理窗口中选择analyze—compare means—One-Way ANOVA，将小麦产量（output）选入dependent list框中，将品种（breed）选入factor框中，点开Options，选中Homogeneity of variance test（方差齐性检验），点开post hoc multiple comparisons，将significance level的值在两次实验时分别设置为0.01和0.05。
SPSS上机实验报告6 多因素方差分析
SPSS上机实验报告（6）学生姓名学号成绩上机实验题目考勤上机表现实验时间一、实验目的：1．熟悉并掌握单因素、双因素方差分析，univarate协方差分析的SPSS操作，其他较简单的方差分析问题，多元方差分析，重复测量的方差分析的具体操作。
2、对分析的结果能给出统计学的解释二、实验内容：1、熟悉方差分析菜单界面，掌握方差分析的操作。
2、对得到的结果进行解释。
3、掌握不同实验设计所使用的统计方法。
4、实际应用1）p151的三个实例，根据提示作相应的方差分析2）P153（5、6、7、8）题建立数据文件，进行方差分析三、实验要求：1、根据上机报告模板详细书写上机报告2、作业发到邮箱*****************四第七题第1步分析：需要研究不同包装和不同摆放位置对销量的影响。
这是一个多因素(双因素)方差分析问题。
第2步数据组织：如上表的变量名组织成4列数据。
第3步变量设置：按“分析|一般线性模型| 单变量”的步骤打开单变量对话框。
并将“销量”变量移入因变量框中，将“casing”和“摆放位置”移入固定因子中，如下图：第4步选择建立多因素方差分析的模型种类：打开“模型”对话框，本例用默认的全因子模型。
第5步以图形方式展示交互效果：设置方式如下图第6步设置方差齐性检验：由于方差分析要求不同casing数据方差相等，故应进行方差齐性检验，单击“选项”按钮，选中“方差齐性检验”，显著性水平设为默认值0.05。
75步设置控制变量的多重比较分析：单击“两两比较”按钮，如下图，在其中选出需要进行比较分析的控制变量，这里选“casing”，再选择一种方差相等时的检验模型，如LSD。
第8步对控制变量各个水平上的观察变量的差异进行对比检验：选择“对比”对话框，对两种因素均进行对比分析，用“简单”方法，并以最后一个水平的观察变量均值为标准。
五、程序运行结果:第七题运行结果UNIANOVA主体间因子值标签N包装1 A1 92 A2 93 A3 9摆放位置1 B1 92 B2 93 B3 9误差方差等同性的 Levene 检验a因变量: 销量F df1 df2 Sig..754 8 18 .646检验零假设，即在所有组中因变量的误差方差均相等。
《2024年使用SPSS软件进行多因素方差分析》范文
《使用SPSS软件进行多因素方差分析》篇一一、引言在社会科学研究中，多因素方差分析是一种常用的统计方法，用于探究多个自变量对一个因变量的影响。
这种分析方法能够帮助研究者理解多个因素之间的交互作用，从而更准确地解释变量之间的关系。
本文将详细介绍如何使用SPSS软件进行多因素方差分析，并以一个实际研究为例进行演示。
二、研究背景与目的本研究以某公司员工的工作满意度为因变量，探讨工作压力、工作环境、薪资待遇等多个自变量对工作满意度的影响。
通过多因素方差分析，我们希望能够了解各个自变量对工作满意度的影响程度，以及它们之间的交互作用。
三、数据收集与整理在数据收集阶段，我们通过问卷调查的方式收集了某公司员工的个人信息、工作压力、工作环境、薪资待遇等相关数据。
在数据整理阶段，我们将所有数据录入SPSS软件，并进行必要的清洗和整理，以确保数据的准确性和可靠性。
四、SPSS软件操作步骤1. 打开SPSS软件，导入整理好的数据。
2. 在“分析”菜单中选择“一般线性模型”，然后选择“多元回归”。
3. 在弹出的对话框中，将因变量和自变量分别放入相应的框中。
4. 点击“模型”选项，选择“多因素”模型。
5. 点击“运行”按钮，等待SPSS软件进行计算。
五、结果分析1. 描述性统计结果：首先，我们可以查看描述性统计结果，了解各个变量的均值、标准差、最小值和最大值等基本信息。
2. 多因素方差分析结果：多因素方差分析结果主要包括主效应、交互效应以及各因素的P值和F值等。
我们可以根据这些结果判断各个自变量对因变量的影响程度，以及它们之间的交互作用是否显著。
3. 结果解读：根据多因素方差分析结果，我们可以得出以下结论：工作压力、工作环境和薪资待遇等因素对工作满意度均有显著影响；各因素之间的交互作用也可能对工作满意度产生影响；具体的影响程度和方向需要根据P值和F值等统计指标进行判断。
六、讨论与结论根据多因素方差分析结果，我们可以进一步讨论各个自变量对因变量的影响机制和原因。
SPSS重复测量地多因素方差分析报告
SPSS重复测量地多因素方差分析报告
一、实验结果的总体分析
1、总体数据及描述性统计
首先我们来分析实验的总体数据，主要包括对被试者的一般信息及参
与实验的各个变量的描述统计及分布情况。
基本信息：本次实验共有30名参与者，其平均年龄为31岁。
其中男
性占比为53.3，女性占比为46.7%。
变量的描述性统计：检测变量的标准差为0.614，最小值为1.4，最
大值为3.0，平均值为2.2，中位数为2.2，偏度为0.00，峰度为0.61变量的分布情况：根据变量分布图可以看出，变量的分布情况接近正
态分布。
2、数据检验
完成数据收集后需要对数据进行检验，以确保数据的准确性和可靠性。
检验的方法包括残差检验、异方差分析以及 Shapiro-Wilk 检验等。
经过
检验后，发现所有数据满足检验条件，可以用于进一步的分析。
二、多因素重复测量方差分析
本次实验使用多因素重复测量方差分析，用来检验被试者对不同环境
条件下的反应差异。
由于本次实验中因素为环境条件A、B、C，为三因素
实验，所以本次实验的实验设计为3X3实验设计。
1、方差分析表
计算完毕后，计算结果如下所示：。
SPSS统计实验报告多因素方差分析
SPSS统计实验报告多因素⽅差分析班级期末成绩教师等级1 87 1 1 96 1 1 80 1 1 90 1 1 882 1 70 21 67 22 72 2 2 70 2 2 75 2 2 86 2 2 773 2 68 32 65 33 61 3 3 93 1 3 88 1 3 80 3 3 85 3 3 85 3 3 80 3多因素⽅差分析期末成绩是否受班级不同、教师等级⽔平的不同⽽出现显著性差异？并对影响因素做出⽐较。
表中可看出⽅差模型对应的⾃由度为5，均⽅=188.488，F检验统计量的观测值=2.748，P值=0.059⼤于显著性⽔平0.05，即说明模型不存在显著性差异。
观测变量（期末成绩）总变差平⽅和=1971.238，总共被分解为四部分。
1）班级不同引起的变差=95.8802）教师等级不同引起的变差=527.4483）教师等级和班级不同交互作⽤引起的变差=24.0484）随机因素引起的变差=1028.800.教师等级的P值=0.045班级的P值=0.513交互作⽤的P值=0.563，交互作⽤的P值⼤于显著性⽔平取0.05的值，即交互作⽤不显著，即为不饱和模型。
⽐较不同班级，不同教师等级⽔平对期末成绩的影响，并从图中可知教师等级⽔平不同和班级不同都会对期末成绩产⽣⼀定的影响，通过对教师等级不同和班级不同对期末成绩影响的⽐较可知班级对期末成绩的影响⼤于教师等级⽔平对期末成绩的影响。
饱和模型K矩阵教师等级⽔平1下期末成绩均值与检验值的差=6.283，教师等级⽔平2下期末成绩均值与检验值的差=-0.267，即从中可看出在教师⽔平等级1下的期末成绩的均值⼤于在教师⽔平2下的期末成绩的均值，说明教师⽔平等级1下的期末成绩的总体⽔平⽐教师⽔平2的总体⽔平好。
控制交互作⽤图形分析从图中也可看出期末成绩在教师等级为2的⽔平是最低的，其次是教师等级⽔平1略低于教师等级⽔平3的。
结论：期末成绩受班级不同和教师等级⽔平不同的影响，且班级不同对期末成绩的影响⼤于教师等级⽔平不同对期末成绩的影响。
spss多因素方差分析报告报告材料例子
作业8：多因素方差分析1，data0806-height是从三个样方中测量的八种草的高度，问高度在三个取样地点，以及八种草之间有无差异？具体怎么差异的？打开spss软件，打开data0806-height数据，点击Analyze->General Linear Model->Univariate打开：把plot和species送入Fixed Factor(s)，把height送入Dependent Variable，点击Model打开：选择Full factorial，Type III Sum of squares，Include intercept in model（即全部默认选项），点击Continue回到Univariate主对话框，对其他选项卡不做任何选择，结果输出：因无法计算MM M rror，即无法分开MM intercept 和MM error，无法检测interaction的影响，无法进行方差分析，重新Analyze->General Linear Model->Univariate打开：选择好Dependent Variable和Fixed Factor(s)，点击Model打开：点击Custom，把主效应变量species和plot送入Model框，点击Continue回到Univariate主对话框，点击Plots：把date送入Horizontal Axis，把depth送入Separate Lines，点击Add，点击Continue 回到Univariate对话框，点击Options：把OVERALL,species, plot送入Display Means for框，选择Compare main effects，Bonferroni，点击Continue回到Univariate对话框，输出结果：可以看到：SS species=33.165，df species=7，MS species=4.738；SS plot=33.165，df plot=7，MS plot=4.738；SS error=21.472，df error=14，MS error=1.534；Fspecies=3.，p=0.034<0.05;Fplot=12.130,p=0.005<0.01;所以故认为在5%的置信水平上，不同样地，不同物种之间的草高度是存在差异的。
SPSS实验单因素方差分析7
23.7
2
23.8
2
37.2
2
33
2
21.9
2
36.1
2
31.7
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27.6
2
26
2
20.3
2
32.6
2
25.8
2
21.2
2
36.3
2
34.2
2
17.7
3
34.3
3
25.1
3
27
3
29.1
3
33.3
3
38.4
3
14.9
3
38.7
3
32.7
3
34
3
23.8
3
13.3
3
32.4
3
36.2
3
33.7
3
29.2
-1.899
3
-7.6100*
2.2824
.002
-12.181
-3.039
2
1
6.4700*
2.2824
.006
1.899
11.041
3
-1.1400
2.2824
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3.431
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7.6100*
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.002
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2.2824
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-3.431
有第二张表可得即单因素方差分析表中F值为6.467，对应的P值为0.003<0.05，可以认为不同的方案对语言能力的提升有显著性影响。该结果虽然说明了三种方案对语言能力的影响是显著性的，但是不能给出各种方案两两之间的差异情况，这就需要多重比较。
Spss方差分析报告
课本P164页第一题：（1）1、打开spss输入数据;2、Analyze→Compare Means→One-way ANOV A;3、将‘推销方法’选入Factor，将‘推销额’选入Dependent List（操作如下：）（输出结果如下：）ANOVA销售额Sum ofSquares df Mean Square F Sig. Between Groups 405.534 4 101.384 11.276 .000 Within Groups 269.737 30 8.991Total 675.271 34上表是不同的销售方法对销售额影响的单因素方差分析结果。
可以看出，如果仅考虑这五种推销方法单个因素的影响，则销售额总变差（675.271）中不同推销方法可解释的变差为405.534，抽样误差引起的变差为269.737，它们的方差分别为101.384和8.991，相除所得的F统计量的观测值为11.276，对应的P-值近似为0。
如果显著性水平a为0.05，有概率P-值小雨显著性水平a，所以应拒绝原假设，认为不同推销方法对销售额的平均值产生了显著影响，不同推销方法对销售额的影响效力应不全为0。
（2）1、Analyze→Compare Means→One-way ANOV A;2、点击Options，选择Descriptive、Means plot和Exclude cases analysis by analysis→Continue.(输出结果如下：)Descriptives销售额Means Plots以上表格表示五种推销方法各有7个样本。
其中第五种推销方法下的销售额最高，而第二种推销方法下的效果与之相近，第四种推销方法的销售效果最不理想。
这些都可以在上面图表中得到验证。
3、Analyze→Compare Means→One-way ANOV A;4、点击Post Hoc Multiple Comparisons,并且选择LSD，即利用LSD方法进行多重比较检验。
方差分析实验报告
《SPSS课程实验》报告学生：XXX专业：xxx班级：xxxxx学号：12345678900方差分析实验报告方差分析：根据多个组间样本均值的差别推断总体均数是否存在差别。
一、分析目的：通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素，各因素之间的交互作用，以及显著影响因素的最佳水平。
检验。
案例：超市规模、货架位置与销量之间的关系按照超市的规模大小（1，2，3）、摆放位置（A,B,C,D）记录其该货物同一周的销量，具体数据如下表所示。
表1 规模大小、摆放位置数据图货物摆放位置超市规模A B C D小型45.50 56.63 65.71 48.53 中型57.65 69.78 73.80 60.57 大型70.78 75.82 82,89 71.75二、步骤：（1）初步拟合模型（2）进一步简化模型（3）残差图对模型拟合的观察（4）拟合劣度检验三、过程与分析（1）表2Levene's Test of Equality of Error Variances aDependent Variable:周销售量F df1 df2 Sig.. 11 12 .Tests the null hypothesis that the error variance of thedependent variable is equal across groups.a. Design: Intercept + size + position + size * position上表2为方差齐性检验的输出结果。
可见P=0，无法判断，无法进行计算。
因此这里无法得到分析结果。
表3Tests of Between-Subjects EffectsDependent Variable:周销售量Source Type III Sum ofSquares df Mean Square F Sig.Corrected Model 3019.333a11 274.485 12.767 .000 Intercept 108272.667 1 108272.667 5.036E3 .000 size 1828.083 2 914.042 42.514 .000 position 1102.333 3 367.444 17.090 .000 size * position 88.917 6 14.819 .689 .663 Error 258.000 12 21.500Total 111550.000 24Corrected Total 3277.333 23a. R Squared = .921 (Adjusted R Squared = .849)上表3为总的方差分析表，第一行即校正模型，是对所用方差分析模型的检验。
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实用标准文案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SS df。
记作，组内自由度组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示，w 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SS df。
，组间自由度的均值与总均值之偏差平方和表示，记作b b SSSSSS。
+ 总偏差平方和 = wtb SSSS除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1组内、组间，其中n为样本wt MSMS，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自)，得到其均方和总数，m为组数bw MS≈1同一总体，。
另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共wb/MS MSMS(远远大于)。
同导致的结果，即各样本来自不同总体。
那么，>>wb MSMS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。
/ wb方差分析的假设检验精彩文档．实用标准文案假设有m个样本，如果原假设H0：样本均数都相同即μ1=μ2=μ3=…=μm=μ，m个样u的总体。
m个样本来自具有共同的方差和相同的均数本有共同的方差。
则mμ1= μ2=....= H0零假设：m组样本均值都相同，即μMS，p<0.05，F>F0.05(dfb,dfw), 如果,计算结果的组间均方远远大于组内均方（）w MS b>>, 否则说明样本来自不同的正态总体，说明处理造成均值的差异有统计意义；拒绝零假设，不能拒绝零假设，说明样本来自相同的正态总体，处理间无差p>0.05F<F0.05((dfb,dfw),异。
SPSS中方差分析过程过程）One-Way ANOVA1过程Compare Means过程是单因素简单方差分析过程。
它在Analyze菜单中的One-Way 均值多重比较和相对比较。
ANOVA菜单项调用，可以进行单因素方差分析、组中。
用0ne-Way过程组General Linear Model 2）”项调用。
这些过程可以完成简单的多因素方差分析和协方AnalyzeSPSS主菜单“在该过程允许指定不但可以分析各因素的主效应，还可以分析各因素间的交互效应。
差分析，如果想建立包括某些特定的交互效应的模最高阶次的交互效应，建立包括所有效应的模型。
”对话框中的选择项实现。
型也可以通过过程中的“Method菜单项的下一级菜单中有四项过程，每个菜单项分别完成不General Linear Model在同类型的方差分析任务。
这些过程的主要功能分别是：过程① Univariate过程完成一般的单因变量、多因素方差分析。
可以指定协变量，即进行协Univariate 方差分析。
在指定模型方面有较大的灵活性并可以提供大量的统计输出。
过程 Multivariate②精彩文档．实用标准文案Multivariate过程进行多因变量的多因素分析。
当研究的问题具有两个或两个以上相关的因变量时，要研究一个或几个因素变量与因变量集之间的关系时，才可以选用Multivariate过程。
例如，当你研究数学、物理的考试成绩是否与教学方法、学生性别、以及方法与性别的交互作用有关时，使用此菜单项。
如果只有几个不相关的因变量或只有一个因变量，应该使用Univariate 过程。
③ Repeated Measure过程Repeated Measure过程进行重复测量方差分析。
当一个因变量在不只一种条件下进行测度，要检验有关因变量均值的假设应该使用该过程。
④ Variance Component 过程Variance Component过程进行方差估计分析。
通过计算方差估计值，可以帮助我们分析如何减小方差。
单因素方差分析单因素方差分析也称作一维方差分析。
它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。
还可以对该因素的若干水平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进行分析，即进行均值的多重比较。
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Repeated Measure过程。
[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5-1所示。
表5-1 不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫数水稻品种从复2 3 145精彩文档．实用标准文案31 38 37 1 41 3334 35 2 39 39 373440 38 35 3 35数据保存在“DATA5-1.SAV”文件中，变量格式如图5-1。
图5-1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。
1）准备分析数据在数据编辑窗口中输入数据。
建立因变量“幼虫”和因素水平变量“品种”，然后输入对应的数值，如图5-1所示。
或者打开已存在的数据文件“DATA5-1.SAV”。
2）启动分析过程点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“Compare Means”项，在右拉式菜单中点击“0ne-Way ANOVA”项，系统打开单因素方差分析设置窗口如图5-2。
精彩文档．实用标准文案图5-2 单因素方差分析窗口3）设置分析变量因变量:选择一个或多个因子变量进入“Dependent List”框中。
本例选择“幼虫”。
因素变量:选择一个因素变量进入“Factor”框中。
本例选择“品种”。
4）设置多项式比较单击“Contrasts”按钮，将打开如图5-3所示的对话框。
该对话框用于设置均值的多项式比较。
图5-3 “Contrasts”对话框精彩文档．实用标准文案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5-3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。
单因素方差分析的“0ne-Way ANOVA”过程允许进行高达5次的均值多项式比较。
多项式的系数需要由读者自己根据研究的需要输入。
具体的操作步骤如下：①选中“Polynomial”复选项，该操作激活其右面的“Degree”参数框。
②单击Degree参数框右面的向下箭头展开阶次菜单，可以选择“Linear”线性、“Quadratic”二次、“Cubic”三次、“4th”四次、“5th”五次多项式。
③为多项式指定各组均值的系数。
方法是在“Coefficients”框中输入一个系数，单击Add按钮，“Coefficients”框中的系数进入下面的方框中。
依次输入各组均值的系数，在方形显示框中形成—列数值。
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。
可以同时建立多个多项式。
一个多项式的一组系数输入结束，激话“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，修改后单击“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，同时激话“Remove”按钮，单击该按钮将选中的系数清除。
④单击“Previous”或“Next”按钮显示输入的各组系数检查无误后，按“Continue”按钮确认输入的系数并返回到主对话框。
要取消刚刚的输入，单击“Cancel”按钮；需要查看系统的帮助信息，单击“Help”按钮。
本例子不做多项式比较的选择,选择缺省值。
5）设置多重比较精彩文档．实用标准文案在主对话框里单击“Post Hoc”按钮，将打开如图5-4所示的多重比较对话框。
该对话框用于设置多重比较和配对比较。
方差分析一旦确定各组均值间存在差异显著，多重比较检测可以求出均值相等的组；配对比较可找出和其它组均值有差异的组，并输出显著性水平为0.95的均值比较矩阵，在矩阵中用星号表示有差异的组。
图5-4 “Post Hoc Multiple Comparisons”对话框(1)多重比较的选择项：①方差具有齐次性时(Equal Variances Assumed)，该矩形框中有如下方法供选择：LSD (Least-significant difference) 最小显著差数法，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整。
Bonferroni (LSDMOD) 用t检验完成各组间均值的配对比较，但通过设置每个检验的误差率来控制整个误差率。
Sidak 计算t统计量进行多重配对比较。
可以调整显著性水平，比Bofferroni方法的界限要小。
Scheffe 对所有可能的组合进行同步进入的配对比较。
这些选择项可以同时选择若干个。
以便比较各种均值比较方法的结果。
R-E-G-WF (Ryan-Einot-Gabriel-Welsch F) 用F检验进行多重比较检验。
R-E-G-WQ (Ryan-Einot-Gabriel-Welsch range test) 正态分布范围进行多重配对比较。
S-N-K(Student-Newmnan-Keuls) 用Student Range分布进行所有各组均值间的配对比较。
如果各组样本含量相等或者选择了“Harmonic average of all groups”即用所有各组样本含量的调和平均数进行样本量估计时还用逐步过程进行齐次子集(差异较精彩文档．实用标准文案小的子集)的均值配对比较。