第九章 一元方差分析

• 9.1.2简单方差分析实例 • 实例：在“休闲调查1”中以“文化程度”为 影响因素变量，对“家月收入”进行方差 分析。
9.2平均数多重比较的方差分析 平均数多重比较的方差分析
• 9.2.1平均数多重比较方差分析的过程 平均数多重比较方差分析的过程 • 上述方差分析的结果只能说明至少有一个 类别的均值与其他的均值之间差异较大。 类别的均值与其他的均值之间差异较大。 但具体各类别之间的差异比较还需要做加 油吧的分析。 油吧的分析。这就是平均数多重比较的方 差分析。 差分析。
• ⑵Means plot是输出均值分布图 是输出均值分布图 • ⑶Missing Values是设置缺失值处理方法的选项栏 是设置缺失值处理方法的选项栏 ①Exclude cases analysis by analysis是只剔除分析变 是只剔除分析变 量为缺失值的个案，这是系统默认状态。 量为缺失值的个案，这是系统默认状态。 ②Exclude cases listwiae 是剔除任何含有缺失值的 个案。 个案。 • 单击 单击Continue返回。 返回。 返回 • 单击OK提交运行。 单击 提交运行。 提交运行
9.1简单方差分析 简单方差分析
• 9.1.1简单方差分析的过程 简单方差分析的过程 • 1.打开简单方差分析对话框 打开简单方差分析对话框 • Analyze→Compare Means→One-Way ANOVE打开 对话框如图所示。 • 该对话框中的Dependent list是分析变量的列表窗 口。Factor是影响因素变量的窗口。
第九章 一元方差分析 （One-Way ANOVA） ）
9.1简单方差分析 简单方差分析 9.2平均数多重比较的方差分析 平均数多重比较的方差分析
• 方差分析是使用最多的统计分析方法之一。它 方差分析是使用最多的统计分析方法之一。 主要用于研究名义变量或顺序变量与尺度变量 之间的关系。尺度变量是被分析的变量， 之间的关系。尺度变量是被分析的变量，也就 是因变量。 是因变量。名义变量或顺序变量是影响因素变 也就是自变量。 量，也就是自变量。影响因素变量的取值被成 为影响因素的水平。 为影响因素的水平。研究的目的是想知道当因 素去不同水平时，因变量是否有显著差异。 素去不同水平时，因变量是否有显著差异。方 法是通过比较各个类别的组内差异和类别之间 差异大小来确定变量之间是否有关。 差异大小来确定变量之间是否有关。如果组内 差异大而组间差异小， 差异大而组间差异小，则说明两个变量之间不 相关。反之，如果组间差异大二组间差异小， 相关。反之，如果组间差异大二组间差异小， 则说明两个变量之间相关。 则说明两个变量之间相关。使用方差分析的方 法时， 法时，要求因变量在影响因素的各个水平上的 分布必须服从正态分布而且具有等方差性。 分布必须服从正态分布而且具有等方差性。
• 3.打开多重比较对话框 • 单击Post Hoc按钮，打开多重比较对话框， 如图所示。
• 该对话框中包含了较多的选项。初学者为达到进 行多重比较的目的，只需选择Equal Variance Assumed（等方差假定）框中的LSD选项即可。 LSD是Least significant different（能达到显著性 水平的最小差异）的缩写。选则此项后，系统将 用T教育的方法完成各组均值之间的配对比较。显 著性水平是系统默认的0.05，用户也可以根据自 己的需要重新设定。 • 单击Co量 选择因素变量和影响因素变量 • 从左侧的源变量窗口中选择一个或多个尺 度变量进入Dependent list窗口中。选择一 个名义变量或顺序作为影响因素变量进入 Factor窗口中。
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3.确定统计输出结果 确定统计输出结果 单击Options，打开选项对话窗，如图。 单击 ，打开选项对话窗，如图。 在该对话框中包括下面三部分内容。 在该对话框中包括下面三部分内容。 ⑴Statistics是输出统计结果的选项栏 是输出统计结果的选项栏 ①Descriptive是输出描述统计结果。选择该项将 是输出描述统计结果。 是输出描述统计结果 在输出文件中输出：个案数、均值、标准差、 在输出文件中输出：个案数、均值、标准差、标 准误差、最小值、最大值、各组中因变量的95% 准误差、最小值、最大值、各组中因变量的 的置信区间。 的置信区间。
• ②Fixed and random effects是输出确定性影响因 是输出确定性影响因 素和随机影响因素的选项。 素和随机影响因素的选项。 • ③Homogeneity of variance是进行方差齐性即方 是进行方差齐性即方 差性检验的选项。 差性检验的选项。选择此项将输出方差齐性检验 结果。 结果。由于方差分析的前提条件是因变量在影响 因素的各个水平上的分布具有等方差性， 因素的各个水平上的分布具有等方差性，因此只 有方差齐次检验的结果接受了等方差的假设， 有方差齐次检验的结果接受了等方差的假设，方 差分析的结果才是有意义的。 差分析的结果才是有意义的。
• 1.打开简单方差分析对话框 • Analyze→Compare Means→One-Way ANOVE打开对话框如图所示。 • 2.选择分析变量和影响因素变量 从左侧源变量窗口中选择一个或多个尺度 变量进入Dependent list窗口中。选择一个 定类变量作为影响因素变量进入Factor窗口。
• ④Brown-Forsythe是Brown-Forsythe检验。采用 检验。 是 检验 Brown-Forsythe分布的统计量进行的各组均值是 分布的统计量进行的各组均值是 否相等的检验。 分布近似于F分 否相等的检验。Brown-Forsythe分布近似于 分 分布近似于 但采用Brown-Forsythe检验对方差齐性没有 布。但采用 检验对方差齐性没有 要求， 要求，所以当因变量的分布不满足方差齐性的要 求时，采用Brown-Forsythe检验比方差分析更稳 求时，采用 检验比方差分析更稳 妥。 • ⑤Welch是Welch检验。是采用 检验。 是 检验 是采用Welch分布的统计 分布的统计 量进行的各组均值是否相等的检验。 量进行的各组均值是否相等的检验。Welch分布 分布 也近似于F分布 采用Welch检验对方差齐性也没 分布。 也近似于 分布。采用 检验对方差齐性也没 有要求， 有要求，所以当因变量的分布不满足方差齐性的 要求时，采用Welch检验比方差检验更稳妥。 检验比方差检验更稳妥。 要求时，采用 检验比方差检验更稳妥
• 9.2.2平均数多重比较方差分析的实例 平均数多重比较方差分析的实例 • 实例：在“休闲调查1”中以“文化程度”为影响 实例： 休闲调查 中以“文化程度” 中以 因素， 家月收入”进行多重比较的方差分析。 因素，对“家月收入”进行多重比较的方差分析。
• 4.确定统计输出结果 确定统计输出结果 • 单击Options按钮，打开对话框，如图 所示。 按钮，打开对话框，如图9-2所示 所示。 单击 按钮 选择方法与简单方差分析相同。 选择方法与简单方差分析相同。 • 上述选项作完后，单击 上述选项作完后，单击Continue按钮返回主对话 按钮返回主对话 框。 • 单击 单击OK提交运行。 提交运行。 提交运行