spss单因素和多因素方差分析法

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1、第5章SPSS的方差分析5.1方差分述析概念在上节课中我们讨论了如何对一个总体及两个总体的均值进行检验，如我们要确定两种销售方式的效果是否相同，可以对零假设进行检验。但有时销售方式有很多种，这就是多个总体均值是否相等的假设检验问题了，所采用的方法是方差分析。5.1.1方差分析的概念方差分析中的术语因素与处理（FactorandTreament）水平（Level）单元（Cell）因素的主效应和因素间的交互效应均值比较协方差分析1．因素与处理因素(Factor)是影响因变量变化的客观条件；例如影响农作物产量的因素有气温、降雨量、日照时间等；处理(Treatments

2、)是影响因变量变化的人为条件。也可以通称为因素。如研究不同肥料对不同种系农作物产量的影响时农作物的不同种系可称为因素，所施肥料可视为不同的处理。一般情况下Factors与Treatments在方差分析中可作相同理解。在要求进行方差分析的数据文件中均作为分类变量出现。即它们的值只有有限个取值。即使是气温、降雨量等平常看作是连续变量的，在方差分析中如果作为影响产量的因素进行研究，就应该将其数值用分组定义水平的方法事先变为具有有限个取值的离散变量2．水平因素的不同等级称作水平。例如，性别因素在一般情况下只研究两个水平：男、女。应该特别注意的是在SPSS数据文件中，作为

3、因素出现的变量不能是字符型变量，必须是数值型变量。例如性别变量SEX，定义为数值型，取值为0、1。换句话说，因素变量的值实际上是该变量实际值的代码，代码必须是数值型的。可以定义值标签F、M（或Fema1e、ma1e）来表明0、1两个值的实际含义，以便在打印方差分析结果时使用。使结果更加具有可读性。3.单元（Ce11）在方差分析中Cell指各因素的水平之间的每个组合。例如研究问题中的因素有性别Sex，取值为1、2；有年龄，分三个水平1（10岁）、2（11岁）、3（12岁）。两个变量的组合共可形成六个单元：［1，1］、［1，2］、［1，3］、［2，1］、［2，2］、

4、［2，3］，代表两种性别与三种年龄的六种组合。4．因素的主效应和因素间的交互效应如果一个因素的效应大小在另一个因素不同水平下明显不同，则称两因素间存在交互作用序号销售方式12345水平均值方式一778681888383方式二959278968990方式三717668817474方式四808479708279总均值81.5表5-1某公司产品销售方式所对应的销售量5.1.2方差分析的基本思想在表5-1中，要研究不同推销方式的效果，其实就归结为一个检验问题，设为第i（i=1,2,3,4）种推销方式的平均销售量，即检验原假设是否为真。从数值上观察，四个均值都不相等，方式

5、二的销售量明显较大。从表5-1可以看到，20个数据各不相同，这种差异可能是由以下两方面的原因引起的。一是推销方式的影响，不同的方式会使人们产生不同消费冲动和购买欲望，从而产生不同的购买行动。这种由不同水平造成的差异，称之为系统性差异。二是随机因素的影响。同一种推销方式在不同的工作日销量也会不同，因为来商店的人群数量不一，经济收入不一，当班服务员态度不一，这种由随机因素造成的差异，我们称之为随机性差异。两个方面产生的差异用两个方差来计量：1，变量之间的总体差异，即水平之间的方差。2，水平内部的方差。注：前者既包括系统性差异，也包括随机性差异；后者仅包括随机性差异。

6、5.1.3方差分析的基本假设（1）各样本的独立性。即各组观察数据，是从相互独立的总体中抽取的。（2）要求所有观察值都是从正态总体中抽取，且方差相等。在实际应用中能够严格满足这些假定条件的客观现象是很少的，在社会经济现象中更是如此。但一般应近似地符合上述要求。水平之间的方差（也称为组间方差）与水平内部的方差（也称组内方差）之间的比值是一个服从F分布的统计量F=水平间方差/水平内方差=组间方差/组内方差5.2SPSS在单因素方差分析中的应用单因素方差分析也叫一维方差分析，它用来研究一个因素的不同水平是否对观测变量产生了显著影响，即检验由单一因素影响的一个（或几个相互

7、独立的）因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。1.使用条件应用方差分析时，数据应当满足以下几个条件：在各个水平之下观察对象是独立随机抽样，即独立性；各个水平的因变量服从正态分布，即正态性；各个水平下的总体具有相同的方差，即方差齐；2.基本原理方差分析认为：SST（总的离差平方和）=SSA（组间离差平方和）+SSE（组内离差平方和）如果在总的离差平方和中，组间离差平方和所占比例较大，说明观测变量的变动主要是由因素的不同水平引起的，可以主要由因素的变动来解释，系统性差异给观测变量带来了显著影响；反之，如果组间离差平方和所占比例很小，说明观测变量的变

8、动主要由随机变量因素引起