SPSS数据分析教程-9_方差分析

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1、SPSS数据分析-第9讲—《SPSS数据分析教程》方差分析的主要内容方差分析的基本思想了解方差分析和比较均值的异同单因素方差分析的应用条件、方法和结果的解释多因素方差分析的应用条件、方法和结果的解释协方差分析的应用条件、方法和结果的解释t检验应用于研究单样本均值的比较和两个样本均值的比较。在生产活动和科学研究中经常会遇到比较三个或者三个以上样本均值的差异问题。这时，采用的统计方法称为方差分析，简称ANOVA（ANalasisOfVAriance）。例如某机构对当前民众的生活状况进行调查，根据被调查者的回答把居民对待生活的态度分为三类：认为生活丰富多彩、生活平平常常和生活乏味三类，它

2、们想知道人们对待生活的态度是否和他们受教育的情况有关系，即这三类人是否在受教育程度上有显著的区别。方差分析的术语试验中的实验结果是需要分析的变量，称为响应变量，或者因变量。方差分析的因变量必须为尺度类型的数据（即连续数据）。影响试验结果的因素即为影响响应变量的变量，称为自变量或者因子。根据试验中这些因素的处理方式，因素可以分为控制因素、随机因素和协变量。因子的不同取值称为因子的不同水平。控制因素一般要求为分类变量，而协变量要求为尺度数据。控制因素：它是试验中可以控制的影响试验结果的因素，因素的不同水平会导致不同的试验结果。不可控因素：因素的水平与试验结果的关系是随机的，即不确定因素

3、，但是不同于随机因素，可以理解为非研究关心的因素或非处理因素。随机因素：因素与试验结果的关系是随机的，其水平也是随机出现的。处理：在试验中，控制因素的一个水平或者几个控制因素的某一水平组合称为一个处理。方差分析的前提条件方差分析的自变量是“因子”或者“因素”，它是分类变量；其因变量则为尺度变量，需要满足以下两个基本前提条件：每个处理的因变量为正态分布（正态性）每个处理的因变量具有相同的方差（方差齐性）单因素的方差分析用于研究一个影响因素对试验结果的影响，它用于比较两个或者两个以上的总体之间是否有显著的差异SPSS的单因素方差分析提供下列分析结果：试验结果在不同组别的统计检验各个组别

4、方差是否相等各个组别的概略图（均值图）配对多重比较不同组别组合的对比检验同类子集单因素方差分析举例销售经理想了解新员工培训的最佳方式。目前有三种新员工培训方式：为期一天的培训、为期二天的培训和为期三天培训。现在需要比较用这三种方式培训员工的效果，分析这三种培训方式培训员工的效果是否有显著的差异，如果有差异，哪种培训方式最佳。打开数据文件salesperformance.sav，它包含两个变量，“组”变量记录了培训方式；“得分”是对员工培训效果的评价。SPSS实现选择【分析】→【比较均值】→【单因素ANOVA】选择两两比较方法选择进行方差齐性检验和统计量、图形点击【选项】，在统计量部

5、分勾选“描述性”和“方差同质性检验”两项，同时勾选“均值图(M)”。结果解释两两比较结果及解释由于Levene检验没有证据说明三种培训方式的方差相等，参照两种不同的两两比较的结果是必要的。Bonferroni和Tamhane多重比较的结果是一致的。即培训2天和培训3天没有显著的区别，而培训1天与另外两种培训都有显著区别。同质子集TukeyB两两比较输出的结果，它把在5%的显著性水平下没有区别的总体放在同一列，作为同类子集。这里，培训2天和培训3天没有显著区别，它们作为一类。而培训1天单独作为1类。轮廓图轮廓图为各个总体的均值的折线图，从中可以直观的看出各个总体均值的趋势。多因素方差

6、分析如果影响试验结果的因素有两个或者两个以上，是否不同的处理对试验结果有显著性影响，不同的因素是否有交互作用？可以应用SPSS的一般线性模型（GLM）来完成多因素的方差分析。SPSSGLM过程假设条件误差之间相互独立，并且也独立于模型中的其他变量。一般好的试验设计都可以避免违反该条件。不同处理的误差为常数。误差服从均值为0的正态分布。举例一家连锁零售商店对它们客户的购买习惯进行了一项调查，它记录了客户性别，购买模式、上一个月的购买金额等信息。该商店需要了解在控制客户性别的条件下，是否客户购买的频率和花费的金额有关系，以此来决定是否采取相应的促销活动。打开数据文件grocery_1m

7、onth.sav。选择【分析】→【一般线性模型】→【单变量】绘制选项把style选入水平轴，gender选入单图，然后点击“添加”。再把style和gender互相交换，选入不同的框中，单击“添加”。结果及其解释（1）结果及其解释（2）结果及其解释（3）男性和女性在每周购物和两周一次购物的均值线是平行的，都是男高女低；而在经常购物上，二者差距不大，经常购物均值线和另外两条线有交叉，表明二个因素有交互效应。效应是否显著在“主体间效应的检验”表中标识。结果及其解释（4）男