第八章spss之征服线性模型1(张文彤)

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1、SPSS第八课：征服一般线性模型――GeneralLinearModel菜单详解（上）（医学统计之星：张文彤）上次更新日期：8.1　两因素方差分析8.1.1　univarate对话框界面说明8.1.2　结果解释8.2　协方差分析8.2.1　分析步骤8.2.2　结果解释8.3　其他较简单的方差分析问题8.4　多元方差分析8.4.1　分析步骤8.4.2　结果解释8.5　重复测量的方差分析8.5.1　Repeatedmeasures对话框界面说明8.5.2　结果解释请注意，本章的标题用了一些修辞手法，一般线性模型可不是用

2、一章就可以说清楚的，因为它包括的内容实在太多了。那么，究竟我们用到的哪些分析会包含在其中呢？简而言之：凡是和方差分析粘边的都可以用他来做。比如成组设计的方差分析（即单因素方差分析）、配伍设计的方差分析（即两因素方差分析）、交叉设计的方差分析、析因设计的方差分析、重复测量的方差分析、协方差分析等等。因此，能真正掌握GLM菜单的用法，会使大家的统计分析能力有极大地提高。实际上一般线性模型包括的统计模型还不止这些，我这里举出来的只是从用SPSS作统计分析的角度而言的一些。好了，既然一般线性模型的能力如此强大，那么下属的四

3、个子菜单各自的功能是什么呢？请看：·Univariate子菜单：四个菜单中的大哥大，绝大部分的方法分析都在这里面进行。·Multivariate子菜单：当结果变量（应变量）不止一个时，当然要用他来分析啦！·RepetedMeasures子菜单：顾名思义，重复测量的数据就要用他来分析，这一点我可能要强调一下，用前两个菜单似乎都可以分析出来结果，但在许多情况下该结果是不正确的，应该用重复测量的分析方法才对（不能再讲了，再讲下去就会扯到多水平模型去了）。·VarianceComponents子菜单：用于作方差成份模型的，

4、这个模型实在太深，不是一时半会说的请的，所以我在这里就干脆不讲了。出于模型复杂性、篇幅、应用范围及乱七八糟一系列的理由，当然主要是我懒得一一解释，我决定本章采用举例讲解的方式，及讲解一些常见的分析实例，通过这种方法来熟悉那些最为常用的分析方法。对统计分析的数据格式不太熟悉的朋友，请一定先去看看统计软件第一课：论统计软件中的数据录入格式，会大有帮助的。§8.1　两因素方差分析下面的这个例子来自《卫生统计学》第四版，书还没有出来，大家先尝尝鲜。例8.1对小白鼠喂以A、B、C三种不同的营养素，目的是了解不同营养素增重的效

5、果。采用随机区组设计方法，以窝别作为划分区组的特征，以消除遗传因素对体重增长的影响。现将同品系同体重的24只小白鼠分为8个区组，每个区组3只小白鼠。三周后体重增量结果(克)列于下表，问小白鼠经三种不同营养素喂养后所增体重有无差别？区组号A营养素B营养素C营养素150.1058.2064.50247.8048.5062.40353.1053.8058.60463.5064.2072.50571.2068.4079.30641.4045.7038.40761.9053.0051.20842.2039.8046.20　根

6、据统计分析的要求，我们建立了三个变量来包括上述信息，即group表示区组，food代表使用的营养素，weight表示最终的重量，即：groupfoodweight1150.011258.20依此类推。8.1.1　univarate对话框界面说明这里只有一个结果变量weight，要采用univarate对话框（单变量），如下所示：在上面的这些框框钮钮中，最常用的有：DependentVariable框、FixedFactors框、Model钮、PostHoc钮，下面我们来一一解释。【DependentVariable

7、框】选入需要分析的变量（应变量），只能选入一个。这里我们的应变量为weight，将他选入即可。【FixedFactors框】即固定因素，说的通俗一些，就是－－哎呀，我都不知道怎么解释好了，这样，如果你搞不明白，那么绝大多数要分析的因素都应该往里面选。这里我们要分析的是group和food两个变量，把他们全都给我抓进去！固定因素指的是在样本中它所有可能的取值都出现了，比如例中的food，只可能有1、2、3这三个值，并且都出现了，就被称作固定效应；而相对应的随机效应的因素指的是所有可能的取值在样本中没有都出现，或不可能

8、都出现，如本例中的group，实际上总体中当然不可能只有这8窝，因此要用样本中group的情况来推论总体中group未出现的那些取值的情况时就会存在误差，因此被称为随机因素。我这里让group也选入固定框是基于下面的事实：这样做统计分析的结论是完全相同的。不同的只是推论的那部分。【RandomFactors框】用于选入随机因素，如果你弄不明白，假装没看见他就