spss 单因素方差分析例子

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1、第一题：data0706-nutrition为地衣(lichen)、树叶成叶和嫩叶的蛋白质和可溶性碳水化合物(watersolublecarbohydrate)的含量，先分析三者之间蛋白质的含量有无差异？如果有差异，具体是怎么差异的？再可溶性碳水化合物的含量有无差异？如果有差异，具体怎么差异？（1）地衣(lichen)、树叶成叶和嫩叶的蛋白质的含量差异分析；第一步：导出变量items和protein，以便删除protein中缺失数据。第二步：打开导出数据data0706-nutrition1，先排序，然后删除缺失数据。第三

2、步：对data0706-nutrition1数据的正态性、异常值和极值、方差齐性进行检验，对数据做一个检查，Analyze->DescriptiveStatistics->Explore；首先：如上图，把要检验的变量protein送入DependentList，把分组变量（因素变量）items送入FactorList。其次：如下图，点击Plots打开：选择FactorLevelstogether、Stem-and-leaf、Histogram、Normalityplotswithtests，下方SpreadvsLevelw

3、ithLeveneTest可以提供方差齐性的检验，选择Untransformed（不对数据进行转换）。输出结果：第一组是尽管sig=0.935，但由于样本数太小，正态一般；第二组正态性不好。第三组中，p较小，也只是近似正态。基于平均数的计算(BasedonMean)，各组方差有差异(p=0.044)。由直方图可以看出，在第二组和第三组存在一些极值，数据分布不均匀，连续性不好。由茎叶图可知，第二组和第三组分别存在4个，3个极值。由qq图和QQ图不能得到一些较有用的信息，因为正态性之前已经判断。箱图并与茎叶图一致，在第二组标识

4、了4个异常值，第三组标识了3个异常值。第一组中位数在中间，其余两组中位数都发生偏离，其中第二组偏离较大。第四步：One-WayANOVA方差分析。把要比较的变量protein送入因变量框DependentList，把分组变量(因素变量)item送入Factor栏，选择Descriptive，Homogeneityofvariancetest，Meanplot，MissingValues。结果输出：?=?(?>6.365)=0.003<0.05得，第一，二，三组间存在差异。散点图也说明平均数有较大差异，在第1和第2,3组之间

5、。第2和3组差异不大。最后：点击PostHoc选项卡，打开多重比较对话框：本题因方差不相等，样本量较小，可选择Dunnett’sT3，在Significancelevel栏，输入显著性水平0.05。输出结果：由表可知，第一组和第二，三组蛋白质的含量无差异的概率＜0.001.故第一组和第二，三组蛋白质的含量有差异，第二，三组蛋白质含量较高。第二组和第三组蛋白质的含量无差异的概率＞0.99.故第二组和第三组蛋白质的含量无差异。第五步：用非参数检验，Analyze->NonparametricTests->KIndependen

6、tSamples，打开：把要检验的变量送入TestVariableList，把因素变量送入GroupingVariable栏。然后点击DefineRange，打开：可以在Minimum栏输入1，在Maximum栏输入3.结果输出：故用非参数检验的结果是样本之间不存在差异，可能是由于样本数太少造成。（2）地衣(lichen)、树叶成叶和嫩叶可溶性碳水化合物的含量差异分析。第一，二步和之前相同处理，去除缺失值。第三步：对data0706-nutrition2数据的正态性、异常值和极值、方差齐性进行检验，对数据做一个检查，Ana

7、lyze->DescriptiveStatistics->Explore；首先：如上图，把要检验的变量wsc送入DependentList，把分组变量（因素变量）items送入FactorList。其次：如下图，点击Plots打开：选择FactorLevelstogether、Stem-and-leaf、Histogram、Normalityplotswithtests，下方SpreadvsLevelwithLeveneTest可以提供方差齐性的检验，选择Untransformed（不对数据进行转换）。结果输出：这3组正态

8、性都较好，只有第一组较差，但也可以接受。基于平均数的计算(BasedonMean)，各组方差有差异(p=0.001)。由直方图可以看出，在第一组存在一极值，整体数据分布均匀，连续性好。由茎叶图可知，第一组数据存在一个极值，影响了第一组数据的正态性。由qq图可知，3组数据的正态性较好。箱图并与茎叶图一致，