SPSS软件操作-方差分析.ppt

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1、方差分析目的要求掌握：几种常用方差分析的应用条件、计算原理及结果解释熟悉：方差分析的基本思想学会：使用SPSS操作及对输出结果做恰当解释通过对数据变异的分析来推断两个或多个样本均数所代表的总体均数是否有差别的一种统计学方法。方差分析(ANOVA，analysisofvariance)又称F检验方差分析的基本思想将全部观察值间的变异按设计类型的不同，分解成两个或多个组成部分，然后将各部分的变异与随机误差进行比较，以判断各部分的变异是否具有统计学意义。变异原因变异表现处理因素（如不同的预防、治疗方案、不同的自然条件等）组间变异随机因素（含随机测量误差，抽样误差，个体变异等）组内变

2、异E组间均方MS组间组内均方MS组内F=MS组间/MS组内T+E若无效假设成立，组内均方MS组间和组间均方MS组内是随机误差方差σ2的估计值，F值理论上应当等于1，F值有抽样误差；F分布是一种偏态分布。它的分布曲线由分子与分母两个自由度决定。方差分析基本思想示意图1=4,2=10的F值曲线和=0.05时界值统计量F值等于或大于临界Fα(1,2)值时，就在α水准上拒绝无效假设，否则就不拒绝无效假设。用途：适用于对多个均数进行假设检验；以检验所得的多个均数是否来自相同总体。对资料的要求：各样本是相互独立的随机样本，均服从正态分布或近似服从正态分布；各样本的总体方差相等，

3、即方差齐性。方差分析几种常用的方差分析完全随机设计的方差分析(单因素)随机区组的方差分析交叉设计的方差分析析因设计的方差分析一、完全随机设计方差分析又称单因素方差分析，是指将同质受试对象随机地分配到各处理组，再观察其实验效应。各组样本含量可以等或不等。最常见的研究单因素两水平或多水平的实验设计方法。离均差平方和与自由度的分解：Xij表示第i个处理组的第j个观察值，i=1,2,…k,j=1,2,…ni单因素方差分析结果示意分析步骤1.提出检验假设及规定Ⅰ类错误概率水准α的大小。H0:µ1=µ2=…=µk，各组所代表的总体平均值相等；H1:µi≠µj，至少有一个不等式成立。i、j

4、＝1，2，…，i≠j。α＝0.05。2.计算统计量F3.确定概率，统计推断二、随机区组设计的两因素方差分析随机区组设计又称配伍组设计，通常是将受试对象按性质相同或相近者组成b个区组，再将每个区组中的受试对象分别随机分配到k个处理组中去。随机区组设计的方差分析属于无重复数据的两因素方差分析。离均差平方和与自由度的分解：上式中：多个样本均数的两两比较SNK法：比较两样本所代表的均数是否不同。Dunnett-t检验：在设计阶段就根据研究目的或专业知识而计划好的某些均数间的两两比较，它常用于事先有明确假设的证实性研究，如多个处理组与对照组的比较，某一对或某几对在专业上有特殊意义的均数

5、间的比较等。完全随机设计方差分析Analyze—CompareMeans—One-wayANOVAContrasts：用于对均数的变动趋势进行趋势检验，定义根据研究目的需要而进行的某些精确的两两比较。PostHoc：用于选择各组间两两比较的方法。Options：指定要输出的统计量和缺失值处理办法。Contrasts子对话框Polynomial：定义是否进行趋势检验。Degree下拉列表：配合polynomial复选框使用，用于定义需检验的趋势曲线的最高次方项，可选择从线性趋势直到五次方项。Coefficients：精确定义某些组间均数的比较。按照分组变量升序给每组一个系数值，

6、但需注意所有系数值相加应为0。CoefficientTotal：用于提醒键入系数的总和，防止输入时出现系数之和不为0的情况。PostHoc子对话框EqualVariancesAssumed：方差齐的情况下，可以用的两两比较方法，有14种。1)LSD：最小有意义差异法，用于对照组与各处理组的比较。它是最为敏感的方法。2)S-N-K：即q检验法，用于多个样本均数间每两个作比较，是运用最为广泛的一种两两比较方法。3)Duncan：用于对照组与各处理组比较。4)Dunnett：将所有的处理组均数分别与指定的对照组均数比较，但该方法不适用于完全两两比较的情况。选定此方法后会激活下面的C

7、ontrolCategory框，用于设定对照组及单双侧检验。EqualVariancesNotAssumed：方差不齐的情况下，可以用的两两比较方法，共有4种，一般认为Games-Howell法较好些。但既然方差不齐，直接使用非参检验的方法会更好些。Significancelevel：定义两两比较的检验水准，默认值为0.05，通常不用更改。Options子对话框1）Descriptive：常用统计描述指标，如均数、标准差等等。2）Fixedandrandomeffects：按固定效应模型输出标准差、标准