spss新手简明教程(6)

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1、第六章方差分析第一节SimpleFactorial过程6.1.1主要功能6.1.2实例操作第二节GeneralFactorial过程6.2.1主要功能6.2.2实例操作第三节Multivarite过程6.3.1主要功能6.3.2实例操作 方差分析是R.A.Fister发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状，造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析的基本思想是：通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，

2、从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。方差分析主要用于：1、均数差别的显著性检验，2、分离各有关因素并估计其对总变异的作用，3、分析因素间的交互作用，4、方差齐性检验。 第一节SimpleFactorial过程 6.1.1主要功能调用此过程可对资料进行方差分析或协方差分析。在方差分析中可按用户需要作单因素方差分析（其结果将与第五章第四节相同）或多因素方差分析（包括医学中常用的配伍组方差分析）；当观察因素中存在有很难或无法人为控制的因素时，则可对之加以指定以便进行协方差分析。 返回目录返回全书目录6.1.2实例操作[例6-

3、1]下表为运动员与大学生的身高（cm）与肺活量（cm3）的数据，考虑到身高与肺活量有关，而一般运动员的身高高于大学生，为进一步分析肺活量的差异是否由于体育锻炼所致，试作控制身高变量的协方差分析。 运动员大学生身高肺活量身高肺活量184.9167.9171.0171.0188.0179.0177.0179.5187.0187.0169.0188.0176.7179.0183.0180.5179.0178.0164.0174.043003850410043004800400054004000480048004500478037

4、005250425048005000370036004050168.7170.8165.0169.7171.5166.5165.0165.0173.0169.0173.8174.0170.5176.0169.5176.3163.0172.5177.0173.034504100380033003450325036003200395040004150345032504100365039503500390034503850 6.1.2.1数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：组变量为group（运动员=1，大学生=2），身高为x

5、，肺活量为y，按顺序输入相应数值，建立数据库，结果见图6.1。  图6.1原始数据的输入 6.1.2.2统计分析　激活Statistics菜单选ANOVAModels中的SimpleFactorial...项，弹出SimpleFactorialANOVA对话框（图6.2）。在变量列表中选变量y，点击Ø钮使之进入Dependent框；选分组变量group，点击Ø钮使之进入Factor(s)框中,并点击DefineRange...钮在弹出的SimpleFactorialANOVA:DefineRange框中确定分组变量grou

6、p的起止值（1,2）；选协变量x，点击Ø钮使之进入Covariate(s)框中。  图6.2协方差分析对话框 点击Options...框，弹出SimpleFactorialANOVA:Options对话框。系统在协方差分析的方法（Method）上有三种选项：1、Unique：同时评价所有的效应；2、Hierarchical：除主效应外，逐一评价各因素的效应；3、Experimental：评价因素干预之前的主效应。本例选Unique方法，之后点击Continue钮返回SimpleFactorialANOVA对话框，再点击OK

7、钮即可。 6.1.2.3结果解释 在结果输出窗口中可见如下统计数据：先输出肺活量总均数和两组的肺活量均数，总均数为4033.25，运用员组均数为4399.00，大学生组为3667.50。接着协方差分析表明，混杂因素X（身高）两组间是有差异的（F=10.679，P=0.002），控制其影响后，两组间肺活量的差别依然存在（F=9.220，P=0.004），故可以认为两组间肺活量的均数在消除了身高因素的影响之后仍有差别，运动员的肺活量大于大学生，即体育锻炼会提高肺活量。最后系统输出公共回归系数，=36.002，该值可用于求修正均

8、数：=-(-)本例为=4399.00-36.002×（178.175-174.3325）=4260.6623=3667.50-36.002×（170.49-174.3325）=3805.8377 YbyGROUPTotalPopulation4033.25(40) GROUP124399.003667.