《SPSS的方差分析》PPT课件.ppt

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1、假设检验在统计方法中的地位统计方法推断统计假设检验参数估计描述统计两总体均值比较的概念目的研究样本与总体之间的差异。因为在所有数值特征中，均值是反映总体一般水平的最重要特征，因此可以通过比较样本均值与总体均值之间的差异来判断统计分析的质量。方法应用统计学方法解决上述问题称为“差异的显著性检验”。参数检验：若已知总体为正态分布，所进行差异的显著性检验。非参数检验：若未知总体分布，所进行差异的显著性检验。SPSS软件中CompareMeans相关的五种功能两个总体均值的比较（Mean）：单样本T检验（One-SamplesTTest）：独立样本T检验（Independent-Samp

2、lesTTest）：配对样本T检验（Paired-SamplesTTest）：单因素方差分析（One-WayANOVA）：五种功能各有不同，可根据数据的特征选用其中的一个过程。第六章SPSS的方差分析与多选题分析本章内容单因素方差分析多选题分析方差分析概述概念：方差分析是从因变量的方差入手，研究诸多自变量中哪些变量是对因变量有显著影响的变量，对因变量有显著影响的各个自变量其不同水平以及各水平的交互搭配是如何影响因变量的。方差分析就其内容来说，是分析或检验总体间的均值是否有所不同。但就其检验的方法或手段来说则是通过方差进行的。方差分析的基本思想方差分析认为因变量的变化受两类因素的

3、影响：第一，自变量不同水平所产生的影响；第二，随机变量所产生的影响。这里的随机变量指那些人为很难控制的因素，主要指试验过程中的抽样误差。（如果自变量的不同水平对因变量产生了显著影响，那么它和随机变量共同作用必然使得因变量值有显著变动；反之，则认为因变量的变化是由抽样误差造成的。方差分析的条件各个总体中因变量都服从正态分布；在各个总体中因变量的方差都相等；各个因变量值之间是相互独立的。第一节单因素方差分析当一个变量为定类变量，另一变量为定距变量时，两变量间是否有关，通常以分组平均数比较的方法来考察。即按照定类变量的不同取值来分组，看每个分组的定距变量的平均数是否有差异。不同组间的平

4、均数差异越小，两个变量间的关系越弱；相反，平均数差异越大，变量间关系越强。（一）单因素方差分析的基本步骤提出原假设：自变量不同水平下因变量各总体的均值无显著差异。选择检验统计量：F统计量。计算检验统计量的观测值和概率P值。给出显著性水平，并作出决策。（二）单因素方差分析的应用举例案例：某企业在制定某商品的广告策略时，收集了该商品在不同地区采用不同广告形式促销后的销售额数据，希望对广告形式和地区是否对商品销售额产生影响进行分析。步骤：按AnalyzeComparedMeansOne-WayAnova顺序单击。打开One-WayAnova主对话框.结果分析广告形式对销售额的单因素

5、方差分析结果：因变量销售额的总离差平方和为26169.306；如果仅考虑广告形式单个因素的影响，则销售额总变差中，不同广告形式可解释的变差为5866.083，抽样误差引起的变差为20303.222，F统计量的值为13.483，对应的概率P值近似为0。如果显著性水平为0.05，则概率P值小于显著性水平，因此因拒绝原假设，认为不同广告形式对销售额产生了显著影响。（三）单因素方差分析的进一步分析方差齐性检验：是对自变量不同水平下各因变量总体方差是否相等进行分析。案例：不同广告形式、不同地区下销售额总体的方差是否相同，是否满足单因素方差分析的前提要求，是首先应检验的问题。多重比较检验：单

6、因素方差分析的基本分析只能判断自变量是否对因变量产生了显著影响。如果产生了显著影响，进一步还应确定自变量的不同水平对因变量的影响程度如何，其中哪个水平的作用明显区别于其他水平等。例如：如果确定了不同施肥量对农作物的产量有显著影响，那么还需要了解10公斤、20公斤、30公斤肥料对农作物产量的影响幅度是否有差异，哪种施肥量水平最有利于提高产量等等。案例：总体上讲，不同广告形式对产品的销售额有显著影响，那么究竟哪种广告形式的作用显著？第二节多选题分析（一）简介多选题在录入时通常是需要分解的。因此它录入时是多个变量。其分解有两种方法，即二分法（01编码），分类法（直接编码录入）。多选题分

7、析的思路：分多个变量录入后，分析时先合并为一个集合，再进行频次和交互分析。（二）操作步骤1.定义变量集依次按AnalyzeMultipleResponseDefineSets，打开变量集对话框。案例Q1你经常使用的搜索引擎是哪几个？1百度2Google3雅虎4其他假设有5个被访者，分别选择了A1B1,2C1,2,3D2,3二分法1、数据结构如下二分法的特点是，题目有几个选项，SPSS数据文件中就有相应的几个变量以之对应。选项选中为1，不选中为0（也可以自己定义）。分类法2