SPSS-单因素方差分析(ANOVA)_案例解析

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1、SPSS-单因素方差分析（ANOVA)案例解析2011-08-3011:10 这几天一直在忙电信网上营业厅用户体验优化改版事情，今天将我最近学习SPSS单因素方差分析（ANOVA)分析，今天希望跟大家交流和分享一下： 继续以上一期的样本为例，雌性老鼠和雄性老鼠，在注射毒素后，经过一段时间，观察老鼠死亡和存活情况。研究的问题是：老鼠在注射毒液后，死亡和存活情况，会不会跟性别有关？样本数据如下所示：（a代表雄性老鼠  b代表雌性老鼠      0代表死亡 1代表活着   tim代表注射毒液后，经过多长时间，观察结果） 点击“分析”—

2、—比较均值———单因素AVOVA, 如下所示：  从上图可以看出，只有“两个变量”可选, 对于“组别（性别）”变量不可选， 这里可能需要进行“转换”对数据重新进行编码，点击“转换”—“重新编码为不同变量”将a,b"分别用8,9进行替换，得到如下结果” 此时的8代表a(雄性老鼠） 9代表b雌性老鼠，我们将“生存结局”变量移入“因变量列表”框内，将“性别”移入“因子”框内，点击“两两比较”按钮，如下所示： “勾选“将定方差齐性”下面的LSD选项，和“未假定方差齐性”下面的Tamhane'sT2选项   点击继续 点击“选项”按钮，如

3、下所示：勾选“描述性”和“方差同质检验”以及均值图等选项，得到如下结果： 结果分析：方差齐性检验结果，“显著性”为0，由于显著性0<0.05所以，方差齐性不相等，在一般情况下，不能够进行方差分析  但是对于SPSS来说，即使方差齐性不相等，还是可以进行方差分析的，  由于此样本组少于三组，不能够进行多重样本对比     从结果来看“单因素ANOVA”分析结果，显著性0.098，由于0.098>0.05  所以可以得出结论：生存结局受性别的影响不显著  很多人，对这个结果可能存在疑虑，下面我们来进一步进行论证，由于“方差齐性不相等

4、”下面我们来进行“非参数检验”检验结果如下所示： （此处采用的是“Kruskal-Wallis"检验方法）通过“Kruskal-Wallis”检验方法，我们得出“sig=0.098" 跟我们先前分析的结果一样，都是0.098，事实得到论证