spss处理多元方差分析

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1、实验三多元方差分析民族农村城市人均收入文化程度人均收入文化程度146，50，60，6870，78，90，9352，58，72，7582，85，96，98252，53，63，7171，75，86，8859，60，73，7776，82，92，93354，57，68，6965，70，77，8163，64，76，7871，76，86，90一、实验目的用多元方差分析说明民族和城乡对人均收入和文化程度的影响。二、实验要求调查24个社区，得到民族与城乡有关数据如下表所示，其中人均收入为年均，单位百元。文化程度指15

2、岁以上小学毕业文化程度者所占百分比。试依此数据通过方差分析说明民族和城乡对人均收入和文化程度的影响。三、实验内容1．依次点击“分析”----“常规线性模型”----“多变量”，将“人均收入”和“文化程度”加到“因变量”中，将“民族”和“居民”加到“固定因子”中，如下图一所示。【图一】2.点击“选项”，将“输出”中的相关选项选中，如下图二所示：【图二】3.点击“继续”，“确定”得到如下表一的输出：【表一】常规线性模型主体间因子值标签N民族1.00182.00283.0038居民1.00农村122.00城

3、市12描述性统计量民族居民均值标准差N人均收入1农村56.00009.933114城市64.250011.026484总计60.125010.6695582农村59.75008.995374城市67.25009.105864总计63.50009.2890183农村62.00007.615774城市70.25007.847504总计66.12508.408128总计农村59.25008.4544212城市67.25008.8945812总计63.25009.4189924文化程度1农村82.750010

4、.688784城市90.25007.932004总计86.50009.5916682农村80.00008.286544城市85.75008.180264总计82.87508.2191083农村73.25007.135594城市80.75008.770214总计77.00008.417678总计农村78.66679.0084112城市85.58338.5329112总计82.12509.2797724协方差矩阵等同性的Box检验(a)Box的M12.397F.587df115df21772.187Sig

5、..887检验零假设，即观测到的因变量的协方差矩阵在所有组中均相等。a设计:Intercept+A+B+A*B多变量检验(d)效应值F假设df误差dfSig.偏Eta方非中心。参数观察到的幂(a)截距Pillai的跟踪.9951832.265(b)2.00017.000.000.9953664.5301.000Wilks的Lambda.0051832.265(b)2.00017.000.000.9953664.5301.000Hotelling的跟踪215.5611832.265(b)2.00017.

6、000.000.9953664.5301.000Roy的最大根215.5611832.265(b)2.00017.000.000.9953664.5301.000APillai的跟踪.9017.3784.00036.000.000.45029.511.991Wilks的Lambda.10118.305(b)4.00034.000.000.68373.2211.000Hotelling的跟踪8.93035.7204.00032.000.000.817142.8821.000Roy的最大根8.92880.

7、356(c)2.00018.000.000.899160.7121.000BPillai的跟踪.2052.198(b)2.00017.000.142.2054.397.386Wilks的Lambda.7952.198(b)2.00017.000.142.2054.397.386Hotelling的跟踪.2592.198(b)2.00017.000.142.2054.397.386Roy的最大根.2592.198(b)2.00017.000.142.2054.397.386A*BPillai的跟踪.01

8、6.0714.00036.000.991.008.282.063Wilks的Lambda.984.067(b)4.00034.000.991.008.268.062Hotelling的跟踪.016.0634.00032.000.992.008.253.061Roy的最大根.016.142(c)2.00018.000.868.016.284.069a使用alpha的计算结果=.05b精确统计量c该统计量是F的上限，它产生了一个关于显著性级别的下限。d设计: