spss方差分析操作示范-步骤-例子

spss方差分析操作示范-步骤-例子内容摘要：

spss方差分析操作示范-步骤-例子 1第五节 方差分析的 作一、完全随机设计的单因素方差分析1数据采用本章第二节所用的例 1 中的数据，在数据中定义一个 量来表示五个不同的组，变量示学生的数学成绩。 数据输入格式如图 63（为了节省空间，只显示部分数据的输入）：图 6因素方差分析数据输入将上述数据文件保存为“。 2理论分析要比较不同组学生成绩平均值之间是否存在显著性差异，从上面数据来看，总共分了 5 个组，也就是说要解决比较多个组（两组以上）的平均数是否有显著的问题。 从要分析的数据来看，不同组学生成绩之间可看作相互独立，学生的成绩可以假设从总体上服从正态分布，在各组方差满足齐性的条件下，可以用单因素的方差分析来解决这一问题。 单因素方差分析不仅可以检验多组均值之间是否存在差异，同时还可进一步采取多种方法进行多重比较，发现存在差异的究竟是哪些均值。 3单因素方差分析过程（1）主效应的检验假如我们现在想检验五组被试的数学成绩（均值差异是否显著性，可依下列操作进行。 单击主菜单 进入主对话框，请把 入到因变量表列（去，把 入到因素（去，如图 6示：2图 6对话框对于方差分析，要求数据服从正态分布和不同组数据方差齐性，对于正态性的假设在后面非参数检验一章再具体介绍；以对数据进行方差齐性的检验，单击铵钮 入它的主对话框，在 上选中即可。 设置如下图 6示：图 6 话框点击 回主对话框。 在主对话框中点击 到单因素方差分析结果4结果及解释（1）输出方差齐性检验结果 35 差齐性检验统计量的值为 以五个组的方差满足方差齐性的前提条件，如果不满足方差齐性的前提条件，后面方差分析计算 F 统计量的方法要稍微复杂，本章我们只考虑方差齐性条件满足的情况。 （2）输出方差分析主效应检验结果（方差分析表）3um 0235 9 上面方差分析结果显示：组间平方和为 内平方和为 组间自由度为 4，组内自由度为 35； 组间均方为 内均方为 检验统计量的值为 应的概率 P 明所检验的变量及变量交互效应都没有明显的趋势存在。 (7)常数项与被试间因素的显著性检验 um 000 229 5 这里常数项显著性水平为0，表明常项为0的假设不成立。 明区组效应均不显著。 (8)被试内因素各水平的均值、标准差与置信区间。 5% 433 456 515 613 5% 的置信区间为(同理可以得出其他处理组的均值、标准误和95% 的置信区间。 (9)被试内因素间的多重比较 由于上面所进行的各种差异检验并未发现水平间存在显著性差异，所以忽略对下表的解释。 95% 8) J) 389 4403 383 682 7312 1 389 273 557 8533 1 383 183 611 041 278 652 682 333 558 603 on is at 05 to no (10)根据估计边缘平均数计算的结果显示也没有显著性差异。 s 376 096624 096s 602 096s 602 096 on 全随机设计的多因素方差分析上述的单因素方差分析，用于分析只有一个因素的实验设计，但是在实际应用中，经常会遇到几个因素同时影响实验结果的情况，这时就需要用到多因素的方差分析，下面结合实例简单介绍一下用何对完全随机设计的多因素进行方差分析。 采用本章例 6 所用的关于教学方法和教学态度对儿童识字量影响的完全随机试验设计的例子。 输入(：a b 1 81 1 201 1 121 1 14191 1 101 2 391 2 261 2 311 2 451 2 402 1 172 1 212 1 202 1 172 1 202 2 322 2 232 2 282 2 252 2 29点击句法窗口主菜单数据编辑窗口生成所要分析的数据文件（个被试分别接受一种试验处理，且被试被随机分组，可以看作是被试间随机设计，有两个因素，每个因素各有两个水平，总共有4中试验处理的组合。 ) 单击主菜单 ，进入主对话框，请把中去，把s)变量表列中去（这里我们考虑的两个因素的固定效应，如果考虑的是因素的随机效应，则将因素选入s)变量表列中，有关固定效应与随机效应的区别这里不加介绍，感兴趣的读者可以参考有关实验设计方面的书籍进一步了解） ，如图6 6因素方差分析主对话框(2)主效应和交互作用的检验在图 6主对话框，点击 在 话框中，选择 行各处理组合方差齐性的检验，点击 回主对话框。 （3）本例中其他选项暂时采用系统默认的设置，点击 到上面定义方差分析的模型输出结果。 204结果及解释（1）显示被试间各因素不同水平的观测值个数0B 0上表结果显示，A 因素和 B 因素各有 2 个水平，每个水平下有 10 个观测值。 （2）显示方差齐性的检验结果s 16 of is +B+A * 差齐性检验的结果表明，在 限制性水平下，各组的方差之间存在显著差异，也就是说，不满足方差齐性的假设条件；在 显著性水平下，各组方差之间的差异没有达到显著水平。 这里我们为了计算的简单，现认为方差齐性条件满足，实际上在方差齐性假设严格遭到拒绝时，应采用校正的 F 检验，感兴趣的读者可以查阅有关实验设计方面的资料进一步了解这一问题。 （3）显示方差分析表um 000 11376.45。