spss中的单因素方差分析

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1、SPSS中的单因素方差分析一、基本原理单因素方差分析也即一维方差分析，是检验由单一因素影响的多组样本某因变量的均值是否有显著差异的问题，如各组之间有显著差异，说明这个因素（分类变量）对因变量是有显著影响的，因素的不同水平会影响到因变量的取值。二、实验工具SPSSforWindows三、试验方法例：某灯泡厂用四种不同配料方案制成的灯丝（filament），生产了四批灯泡。在每批灯泡中随机地抽取若干个灯泡测其使用寿命（单位：小时hours），数据列于下表，现在想知道，对于这四种灯丝生产的灯泡，其使用寿命有无显著差

2、异。灯泡灯丝12345678甲1600161016501680170017001780乙15001640140017001750丙16401550160016201640160017401800丁151015201530157016401680四、不使用选择项操作步骤（1）在数据窗建立数据文件，定义两个变量并输入数据，这两个变量是：filament变量，数值型，取值1、2、3、4分别代表甲、乙、丙、丁，格式为F1.0，标签为“灯丝”。Hours变量，数值型，其值为灯泡的使用寿命，单位是小时，格式为F4.0，标

3、签为“灯泡使用寿命”。（2）按Analyze，然后ComparedMeans，然后One-WayAnova的顺序单击，打开“单因素方差分析”主对话框。（3）从左边源变量框中选取变量hours，然后按向右箭头，所选去的变量hours即进入DependentList框中。（4）从左边源变量框中选取变量filament，然后按向右箭头，所选取的变量folament即进入Factor框中。（5）在主对话框中，单击“OK”提交进行。五、输出结果及分析灯泡使用寿命的单因素方差分析结果ANQVASunofSquaresdf

4、MeanSquareFSigBetweenGroups39776.46313258.8191.638.209WithinGroups178088.9228094.951Total217865.425该表各部分说明如下：第一列：方差来源，BetweenGroups是组间变差，WithinGroups是组内变差，Total是总变差。第二列：离差平方和，组间离差平方和为39776.46，组内离差平方和为178088.9，总离差平方和为217865.4，是组间离差平方和与组内离差平方和相加而得。第三列：自由度，组间自

5、由度为3，组内自由度为22，总自由度为25，是组间自由度和组内自由度之和。第四列：均方，即平方和除以自由度，组间均方是13258.819，组内均方是8094.951.第五列：F值，这是F统计量的值，其计算公式为模型均方除以误差均方，用来检验模型的显著性，如果不显著说明模型对指标的变化没有解释能力，F值为1.683.第六列：显著值，是F统计量的p值，这里为0.209.由于显著值0.209大于0.05，所以在置信水平0.95下不能否定零假设，也就是说四种灯丝生产的灯泡，其平均使用寿命美誉显著差异。六、使用选择项操

6、作步骤七、输出结果及分析描述性统计量表方差一致性检验Sig大于0.05，说明各组的方差在0.05的显著水平上没有显著性差异，即方差具有一致性。单因素方差分析结果未加权Unweighted线性项、加权weighted线性项、加权项与组间偏差平方和。自由度、均方、F值、显著值。LSD法和TAmhane’sT2发进行均值多重比较的结果Duncan法进行均值多重比较结果均值分布图SPSS中的单因变量多因素方差分析一、基本原理在多因素的试验中，使用方差分析而不用t检验的一个重要原因在于前者效率更高，本实验所讲的单因变量

7、多因素方差分析是对于一个变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的回归分析和方差分析。这个过程可以检验不同组之间均数由于受不同因素影响是否有差异的问题，即可以分析每一个因素的作用，也可以分析各因素之间的交互作用，还可以分析协方差和协方差交互作用。二、实验工具SPSSforWindows三、试验方法例：某生产队在12块面积相同的大豆试验田上，用不同方式施肥，大豆亩产（斤）的数据如下表编号氮肥（斤)磷肥（斤)亩产（斤)100400200390300420404450504460604455760430860420

8、960440106456011645701264575氮肥用N表示，磷肥用P表示，两个因子各取两水平。为了探明氮肥作用大，还是磷肥作用大，我们进行方差分析。四、操作步骤（1）输入数据集，因素变量有两个，即N和P，均有两水平，0表示不用该肥料，1表示用该肥料；因变量：output（大豆亩产），单位为斤。（2）在“Analyze”菜单中打开“GeneralLinearModels”子菜单，从中选择“Un