熟练使用SPSS进行单因素方差分析
更新时间:2024-05-06 08:19:01 阅读量: 综合文库 文档下载
熟练使用SPSS进行单因素方差分析 试验内容: [试验] [例] 五个地区每天发生交通事故的次数如下: 表1 五个地区每天发生交通事故数据列表 东部 15 17 14 11 — 北部 12 10 13 17 14 — 中部 10 14 13 15 12 — 南部 14 9 7 10 8 7 西部 13 12 9 14 10 9 — 试以α=0.01的显著水平检验各地区平均每天交通事故次数是否相等。 1.数据录入。以变量x 表示交通事故数据;g 表示组别,可设1 为东部,2 为北部,3为中部,4为南部,5为西部,比如东部数据1可以录入为x=15,g=1。具体格式见下图。 图1 数据输入界面 2.统计分析。 依次选取“Analyze”、 “Compare Means”、 “One way ”。
图2 选择分析工具
ANOVA 弹出对话框如下图所示,将x 选入Dependent list(因变量框),g 选入Factor (研究因素框),对话框下方还有三个按钮:Contrast、Post Hoc 和Options 。下面简单介绍其子对话框:
Post Hoc:指定一种多重比较检验方法和水准;
Options:指定要输出的统计量(方差齐性检验和统计描述结果)和处理缺失值的方法
图3 选择变量进入右侧的分析列表
本例要选用一种两两比较的方法,单击Post Hoc 弹出对话框如下图所示,对话框中列出了常用的两两比较方法,其中SNK 即q 检验,LSD least significant difference 即最小显著差法,本例选用SNK法,并设置下面的置信度significance level为0.01,单击Options, 展开其对话框指定输出方差齐性检验结果。
按Continue 返回主对话框,单击OK 提交执行。 图4 设置分析参数 输出结果及结果说明 表2 方差齐性检验结果 Levene Statistic .096 df1 4 df2 21 Mean Square 20.659 5.620 Sig. .983 表3 方差分析结果 Between Groups Within Groups Total Sum of Squares 82.637 118.017 200.654 df 4 21 25 F 3.676 Sig. .020 P=0.983,所以认为方差齐次;第二个表格给出了方差分析的内容,Sum of Squares 为平方和,Mean Square 为均方和 ,df 为自由度,Between Groups为组间,Within Groups 为组内,F=3.676 ,所以接受原假设,即各地区每天发生的交通事故次数相等。
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