spss三因素方差分析举例

作业8：多因素方差分析

1， data0806-height是从三个样方中测量的八种草的高度，问高度在三个取样地点，以及八

种草之间有无差异？具体怎么差异的？ 打开spss软件，打开data0806-height数据，点击Analyze->General Linear Model->Univariate打开：

把plot和species送入Fixed Factor(s)，把height送入Dependent Variable，点击Model打开：

选择Full factorial，Type III Sum of squares，Include intercept in model（即全部默认选项），点击Continue回到Univariate主对话框，对其他选项卡不做任何选择，

结果输出：

因无法计算???? ??rror，即无法分开???? intercept 和???? error，无法检测interaction的影响，无法进行方差分析，

重新Analyze->General Linear Model->Univariate打开：

选择好Dependent Variable和Fixed Factor(s)，点击Model打开：

点击Cust

SPSS中的单因素方差分析

一、基本原理 单因素方差分析也即一维方差分析，是检验由单一因素影响的多 组样本某因变量的均值是否有显著差异的问题，如各组之间有显著差 异，说明这个因素（分类变量）对因变量是有显著影响的，因素的不 同水平会影响到因变量的取值。

二、实验工具 SPSS for Windows 三、试验方法 例：某灯泡厂用四种不同配料方案制成的灯丝（filament），生产 了四批灯泡。在每批灯泡中随机地抽取若干个灯泡测其使用寿命（单 位：小时hours），数据列于下表，现在想知道，对于这四种灯丝生产 的灯泡，其使用寿命有无显著差异。

灯泡 灯丝 1 2 3 4 5 6 7 8 甲 1600 1610 1650 1680 1700 1700 1780 乙 1500 1640 1400 1700 1750 丙 1640 1550 1600 1620 1640 1600 1740 1800 丁 1510 1520 1530 1570 1640 1680 四、不使用选择项操作步骤 （1）在数据窗建立数据文件，定义两个变量并输入数据，这两 个变量是：

filament 变量，数值型，取值1、2、3、4 分别代表甲、乙、丙、 丁，格式为F1.0，标签为“

方差分析举例 一、什么是方差分析

例1：某饮料生产企业研制出一种新型饮料。饮料的颜色共有四种，分别为橘黄色、粉色、绿色和无色透明。这四种饮料的营养含量、味道、价格、包装等可能影响销售量的因素全部相同，先从地理位置相似、经营规模相仿的五家超级市场上收集了前一期该种饮料的销售量情况，见表10-1。

表10-1 该饮料在五家超市的销售情况 单位：箱

超市 1 2 3 4 5 合计 无色 26.5 28.7 25.1 29.1 27.2 136.6 粉色 31.2 28.3 30.8 27.9 29.6 147.8 橘黄色 27.9 25.1 28.5 24.2 26.5 132.2 绿色 30.8 29.6 32.4 31.7 32.8 157.3 问饮料的颜色是否对销售量产生影响。

解：从表10－1中看到，20个数据各不相同，其原因可能有两个方面： 一是销售地点不同的影响。

即使是相同颜色的饮料，在不同超市的销售量也是不同的。但是，由于这五个超市地理位置相似、经营规模相仿，因此，可以把不同地点产品销售量的差异看成是随机因素的影响。

二是饮料颜色不同的影响。

即使在同一个超市里，不同颜色的饮料的销售量也是不同

第6章 方差分析

6.1实验目的

在现实生活中，影响具体某个事物的因素往往很多，我们常常需要正确确定哪些因素的影响是显著的，方差分析（简称为ANOVA）就是解决这一问题的有效方法。由于方差分析在统计分析工作中，是不可或缺的关键性的一个环节，因此掌握方差分析的原理及方法使非常必要的。本实验的目的在于利用方差分析（简称为ANOVA）来进行相关的假设检验和统计决策。具体有以下三个方面：

1.帮助学生深入了解理解方差及方差分析的基本概念，掌握方差分析的基本思想和原理。理解总离差（SST）、组间平方和（SSR）、组内平方和或残差平方和（SSE）、组间均方差(MSR)、组内均方差(MSE)、自由度、F统计量等基本概念及其相互关系。

2.掌握方差分析的过程：One-Way过程：单因素简单方差分析过程。在Compare Means菜单项中，可以进行单因素方差分析、均值多重比较和相对比较；General Linear Model(简称GLM)过程：GLM过程由Analyze菜单直接调用。这些过程可以完成简单的多因素方差分析和协方差分析，不但可以分析各因素的主效应，还可以分析各因素间的交互效应。

3.增强学生的实践能力，使学生能够利用SPSS统计软件，熟练

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；

第6单元

多因素方差分析

SPSS应用 应用

多因素方差分析（Univariate） 多因素方差分析（Univariate）是检验两 个或两个以上因素变量（自变量） 个或两个以上因素变量（自变量）的不同水平 是否给一个（或几个相互独立的） 是否给一个（或几个相互独立的）因变量造成 了显著的差异或变化的分析方法。 了显著的差异或变化的分析方法。

SPSS应用 应用

多因素方差分析包含一个因变量， 多因素方差分析包含一个因变量，至少两个 自变量（因素）， ），每个因素把被试区分为至少 自变量（因素），每个因素把被试区分为至少 两个实验水平，因变量必须是连续型变量。 两个实验水平，因变量必须是连续型变量。 多因素设计的方差分析过程通常分两步， 多因素设计的方差分析过程通常分两步，首 先对因素主效应和交互效应进行综合检验， 先对因素主效应和交互效应进行综合检验，如 果效应显著，然后再作进一步检验。 果效应显著，然后再作进一步检验。

SPSS应用 应用

第一因素的主效应： 第一因素的主效应：在平衡第二因素各水平之间效应的前提 因变量在第一因素各水平上的均值是否存在显著差异。 下，因变量在第一因素各水平上的均值是否存在显著差异。 第二因素的主效应： 第二因素的主效应：

统计作业（3）

1、

抽查某地区三所小学五年级男学生的身高，数据见文件：“男生身高”。设各小学五年级男学生的身高服从同方差的正态分布。问该地区三所小学五年级男学生的平均身高是否有显著差异（α=0.05）？

解： Test of Homogeneity of Variances 身高 Levene Statistic 5.243 df1 2 df2 15 Sig. .019 ANOVA 身高 Between Groups Within Groups Total Sum of Squares 465.881 799.255 1265.136 df 2 15 17 Mean Square 232.941 53.284 F 4.372 Sig. .032 因为sig=0.019<0.05，所以所用样本的方差不相等。所以选择Tamhane 又因为P=0.032<0.05，所以三所小学五年级男学生的平均身高有显著差异。

Multiple Comparisons 身高 Tamhane (I) 001 1 (J) 001 2 3 2 1 3 3 1 2 (I-J) -10.8500 -10.7333 10.8500 .1167 10.7333 -.1167 ** 95% Confidence Interval VAR00VAR00Mean Difference

spss操作+详细解释

多元方差分析

1992年美国总统选举的三位候选人为布什、佩罗特、克林顿。从支持三位候选人的选民中分别

分析：该题自变量为三位候选人，因变量为年龄段和受教育程度。从自变量来看要进行方差分析，从因变量来看是二元分析，所以最终确定使用多变量分析

具体操作（spss）

1、 打开spss，录入数据，定义变量和相应的值在此不作详述。结果如图1

spss操作+详细解释

图1 被投票人：1、布什 2、佩罗特 3、克林顿

2、 在spss窗口中选择分析——一般线性模型——多变量，调出多变量分析主界面，将年龄段和受

教育程度移入因变量框中，被投票人移入固定因子框中。如图2

图2 多变量分析主界面

3、 点击选项按钮在输出框中选择方差齐性分析（既包括协方差矩阵等同性分析也包括误差方差齐

性分析），其它使用默认即可，点击继续返回主界面。如图

3

spss操作+详细解释

图3 选项子对话框

4、 点击确定，运行多变量分析过程。

结果解释

1、 协方差矩阵等同性的Box检验结果，如图4

图4 协方差矩阵检验

结果说明：此Box检验的协方差矩阵为三位候选人每个人的支持者的年龄段和受教育程度的协方差矩阵。因为sig>0.05，所以差异不显著，即各个因变量的协方差矩阵在所有三个候选人组

SPSS超详细操作：两因素多元方差分析(Two

医咖会在之前的推文中，推送过多篇方差分析相关的文章，包括：

单因素方差分析(One-Way ANOVA) 双因素方差分析(Two-way ANOVA) 三因素方差分析(Three-way ANOVA) 单因素重复测量方差分析 两因素重复测量方差分析 三因素重复测量方差分析

单因素多元方差分析(One-way MANOVA)

每种方差分析的应用场景，以及该如何进行SPSS操作和解读结果，各位伙伴请点击相应的文章链接查看~~今天，我们再来介绍一种统计方法：两因素多元方差分析(Two-way Manova)。 一、问题与数据

某研究者想研究三种干预方式（regular—常规干预；rote—死记硬背式干预；reasoning—推理式干预）对学生学习成绩的影响。

研究者记录了学生两门考试的成绩：文科成绩

（humanities_score）和理科成绩（science_score）。另外，基于之前的知识，研究者假设干预方式对男女两种性别学生

的效果可能不同。换言之，研究者想知道不同干预方式对学习成绩的影响在男女学生中是否不同。也就是说，干预方式和性别两个自变量之间是否存在交互作用（interacti

SPSS-单因素方差分析（ANOVA) 案例解析

2011-08-30 11:10

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”——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's T2选项点击继续

点击“选项”按钮，如下所