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SPSS-单因素方差分析

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SPSS-单因素方差分析

单因素方差分析

单因素方差分析也称作一维方差分析。它检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。还可以对该因素的若干水平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进行分析,即进行均值的多重比较。One-Way ANOVA过程要求因变量属于正态分布总体。如果因变量的分布明显的是非正态,不能使用该过程,而应该使用非参数分析过程。如果几个因变量之间彼此不独立,应该用Repeated Measure 过程。

[例子]

调查不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫的数量,数据如表1-1所示。

表1-1 不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫数

重复

水稻品种

12345

14133383731 23937353934

34035353834

数据保存在“data1.sav”文件中,变量格式如图1-1。

图1-1

分析水稻品种对稻纵卷叶螟幼虫抗虫性是否存在显著

性差异。

1)准备分析数据

在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量“幼虫”和因素水平变量“品种”,然后输入对应的数值,如图1-1所示。或者打开已存在的数据文件“data1.sav”。

2)启动分析过程

点击主菜单“Analyze”项,在下拉菜单中点击“Compare Means”项,在右拉式菜单中点击“0ne-Way ANOVA”项,系统

打开单因素方差分析设置窗口如图1-2。

图1-2 单因素方差分析窗口

3)设置分析变量

因变量:选择一个或多个因子变量进入“Dependent List”框中。本例选择“幼虫”。

因素变量:选择一个因素变量进入“Factor”框中。本例选择“品种”。

4)设置多项式比较

单击“Contrasts”按钮,将打开如图1-3所示的对话框。该对话框用于设置均值的多项式比较。

图1-3 “Contrasts”对话框

定义多项式的步骤为:

均值的多项式比较是包括两个或更多个均值的比较。例如图1-3中显示的是要求计算“1.1×mean1-1×mean2”的值,检验的假设H0:第一组均值的1.1倍与第二组的均值相等。单因素方差分析的“0ne-Way ANOVA”过程允许进行高达5次的均值多项式比较。多项式的系数需要由读者自己根据研究的需要输入。具体的操作步骤如下:

①选中“Polynomial”复选项,该操作激活其右面的“Degree”参数框。

②单击Degree参数框右面的向下箭头展开阶次菜单,可以选择“Linear”线性、“Quadratic”二次、“Cubic”三次、“4th”四次、“5th”五次多项式。

③为多项式指定各组均值的系数。方法是在“Coefficients”框中输入一个系数,单击Add按钮,“Coefficients”框中的系数进入下面的方框中。依次输入各组均值的系数,在方形显示框中形成—列数值。因素变量分为几组,输入几个系数,多出的无意义。如果多项式中只包括第一组与第四组的均值的系数,必须把第二个、第三个系数输入为0值。如果只包括第一组与第二组的均值,则只需要输入前两个系数,第三、四个系数可以不输入。

可以同时建立多个多项式。一个多项式的一组系数输入结束,激话“Next”按钮,单击该按钮后“Coefficients”框中清空,准备接受下一组系数数据。

如果认为输入的几组系数中有错误,可以分别单击“Previous”或“Next”按钮前后翻找出错的一组数据。单击出错的系数,该系数显示在编辑框中,可以在此进行修改,修改后单击“Change”按钮在系数显示框中出现正确的系数值。当在系数显示框中选中一个系数时,同时激话“Remove”按钮,单击该按钮将选中的系数清除。

④单击“Previous”或“Next”按钮显示输入的各组系数检查无误后,按“Continue”按钮确认输入的系数并返回到主对话框。要取消刚刚的输入,单击“Cancel”按钮;需要查

看系统的帮助信息,单击“Help”按钮。

本例子不做多项式比较的选择,选择缺省值。

5)设置多重比较

在主对话框里单击“Post Hoc”按钮,将打开如图5-4所示的多重比较对话框。该对话框用于设置多重比较和配对比较。方差分析一旦确定各组均值间存在差异显著,多重比较检测可以求出均值相等的组;配对比较可找出和其它组均值有差异的组,并输出显著性水平为0.95的均值比较矩阵,在矩阵中用星号表示有差异的组。

图1-4 “Post Hoc Multiple Comparisons”对话框

(1)多重比较的选择项:

①方差具有齐次性时(Equal Variances Assumed),该矩形框中有如下方法供选择:

LSD (Least-significant difference) 最小显著差数法,用t检验完成各组均值间的配对比较。对多重比较误差率不进行调整。

Bonferroni (LSDMOD) 用t检验完成各组间均值的配对比较,但通过设置每个检验的误差率来控制整个误差率。 Sidak 计算t统计量进行多重配对比较。可以调整显著性水平,比Bofferroni方法的界限要小。

Scheffe对所有可能的组合进行同步进入的配对比较。这些选择项可以同时选择若干个。以便比较各种均值比较方法的结果。

R-E-G-WF (Ryan-Einot-Gabriel-Welsch F) 用F检验进行多重比较检验。

R-E-G-WQ (Ryan-Einot-Gabriel-Welsch range test) 正态分布范围进行多重配对比较。

S-N-K (Student-Newmnan-Keuls) 用Student Range

分布进行所有各组均值间的配对比较。如果各组样本含量相等或者选择了“Harmonic average of all groups”即用所有各组样本含量的调和平均数进行样本量估计时还用逐步

过程进行齐次子集(差异较小的子集)的均值配对比较。在该

比较过程中,各组均值从大到小按顺序排列,最先比较最末端的差异。

Tukey(Tukey's,honestly signicant difference) 用Student-Range统计量进行所有组间均值的配对比较,用所有配对比较误差率作为实验误差率。

Tukey's-b用“stndent Range”分布进行组间均值的配对比较。其精确值为前两种检验相应值的平均值。

Duncan (Duncan's multiple range test) 新复极差法(SSR),指定一系列的“Range”值,逐步进行计算比较得出结论。

Hochberg's GT2用正态最大系数进行多重比较。

Gabriel用正态标准系数进行配对比较,在单元数较大时,这种方法较自由。

Waller-Dunca用t统计量进行多重比较检验,使用贝叶斯逼近。

Dunnett指定此选择项,进行各组与对照组的均值比较。默认的对照组是最后一组。选择了该项就激活下面的“Control Category”参数框。展开下拉列表,可以重新选择对照组。

“Test”框中列出了三种区间分别为:

?“2-sides”双边检验;

?“

?“>Conbo1”“右边检验。

②方差不具有齐次性时(Equal Varance not assumed),检验各均数间是否有差异的方祛有四种可供选择:

Tamhane's T2, t检验进行配对比较。

Dunnett's T3,采用基于学生氏最大模的成对比

较法。

Games-Howell,Games-Howell比较,该方法较灵

活。

Dunnett's C,采用基于学生氏极值的成对比较法。

③ Significance 选择项,各种检验的显著性概率临界值,默认值为0.05,可由用户重新设定。

本例选择“LSD”和“Duncan”比较,检验的显著性概率临界值0.05。

6) 设置输出统计量

单击“Options”按钮,打开“Options”对话框,如图1-5所示。选择要求输出的统计量。并按要求的方式显示这些统计量。在该对话框中还可以选择对缺失值的处理要求。各组选择项的含义如下:

图1-5输出统计量的设置

“Statistics”栏中选择输出统计量:

Descriptive,要求输出描述统计量。选择此项输出观测量数目、均值、标准差、标准误、最小值、最大值、各组中每个因变量的95%置信区间。

Fixed and random effects, 固定和随机描述统计量Homogeneity-of-variance,要求进行方差齐次性检验,并输出检验结果。用“Levene lest ”检验,即计算每

个观测量与其组均值之差,然后对这些差值进行一维方差分析。

Brown-Forsythe 布朗检验

Welch,韦尔奇检验

Means plot,即均数分布图,根据各组均数描绘出因变量的分布情况。

“Missing Values”栏中,选择缺失值处理方法。

Exclude cases analysis by analysis选项,被选择参与分析的变量含缺失值的观测量,从分析中剔除。

Exclude cases listwise选项,对含有缺失值的观测量,从所有分析中剔除。

以上选择项选择完成后,按“Continue”按钮确认选择并返回上一级对话框;单击“Cancel”按钮作废本次选择;单击“Help”按钮,显示有关的帮助信息。

本例子选择要求输出描述统计量和进行方差齐次性检验,缺失值处理方法选系统缺省设置。

6)提交执行

设置完成后,在单因素方差分析窗口框中点击“OK”按钮,SPSS就会根据设置进行运算,并将结算结果输出到SPSS 结果输出窗口中。

7) 结果与分析

输出结果:

表5-2描述统计量,给出了水稻品种分组的样本含量N、平均数Mean、标准差Std.Deviation、标准误Std.Error、95%的置信区间、最小值和最大值。

表5-3为方差齐次性检验结果,从显著性慨率看,

p>0.05,说明各组的方差在a=0.05水平上没有显著性差异,即方差具有齐次性。这个结论在选择多重比较方法时作为一

个条件。

表5-4方差分析表:第1栏是方差来源,包括组间变差“Between Groups”;组内变差“Within Groups”和总变差“Total”。第2栏是离差平方和“Sum of Squares”,组间离差平方和87.600,组内离差平方和为24.000,总离差平方和为111.600,是组间离差平方和与组内离差平方和相加之和。第3栏是自由度df,组间自由度为4,组内自由度为10;总自由度为14。第4栏是均方“Mean Square”,是第2栏与第3栏之比;组间均方为21.900,组内均方为2.400。第5栏是F值9.125(组间均方与组内均方之比)。第6栏:F 值对应的概率值,针对假设H0:组间均值无显著性差异(即5种品种虫数的平均值无显著性差异)。计算的F

值9.125,对应的概率值为0.002。

表5-5 LSD法进行多重比较表,从表5-4结论已知该例子的方差具有其次性,因此LSD方法适用。第1栏的第1列“[i]品种”为比较基准品种,第2列“[j] 品种”是比较品种。第2栏是比较基准品种平均数减去比较品种平均数的差值(Mean Difference),均值之间具有0.05水平(可图5-4对话框里设置)上有显著性差异,在平均数差值上用“*”号表明。第3栏是差值的标准误。第 4栏是差值检验的显著

性水平。第5栏是差值的95%置信范围的下限和上限。

表5-6 是多重比较的Duncan法进行比较的结果。第1栏为品种,按均数由小到大排列。第2栏列出计算均数用的样本数。第3栏列出了在显著水平0.05上的比较结果,表的最后一行是均数方差齐次性检验慨率水平,p>0.05说明各组方差具有齐次性。

多重比较比较表显著性差异差异的判读:在同一列的平均数表示没有显著性差异,反之则具有显著性的差异。例如,品种3横向看,平均数显示在第3列“2”小列,与它同列显示的有品种2的平均数,说明与品种2差异不显著(0.05水平),再往右看,平均数显示在第3列“3”小列,与它同列显示的有品种4的平均数,说明与品种4差异不显著(0.05水平)。则品种3与品种5和品种1具有显著性的差异(0.05水平)。

品种3和品种4都显示有平均数值。

结果分析:

根据方差分析表输出的p值为0.002可以看出,无论临界值取0.05,还是取0.01,p值均小于临界值。因此否定Ho假设,水稻品种对稻纵卷叶螟幼虫抗虫性有显著性意义,结论是稻纵卷叶螟幼虫数量的在不同品种间有明显的不同。根据该结论选择抗稻纵卷叶螟幼虫水稻品种,犯错误的概率几乎为0.008。

只有在方差分析中F检验存在差异显著性时,才有比较的统计意义。

LSD法多重比较表明:

品种1与品种2、品种3和品种5之间存在显著

性差异;

品种2与品种1和品种4之间存在显著性差异;

品种3与品种1和品种5之间存在显著性差异;

品种4与品种2和品种5之间存在显著性差异;

品种5与品种1、品种3和品种4之间存在显著

性差异。

Duncan法多重比较表明:

品种5与品种3、品种4和品种1之间存在显著性差异。

品种2与品种4和品种1之间存在显著性差异;品种3与品种5和品种1之间存在显著性差异;品种4与品种5和品种2之间存在显著性差异;品种1与品种5、品种2和品种3之间存在显著性差异;

两种方法比较结果一致。

用SPSS进行单因素方差分析报告和多重比较

SPSS——单因素方差分析 单因素方差分析 单因素方差分析也称作一维方差分析。它检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。还可以对该因素的若干水平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进行分析,即进行均值的多重比较。One-Way ANOVA过程要求因变量属于正态分布总体。如果因变量的分布明显的是非正态,不能使用该过程,而应该使用非参数分析过程。如果几个因变量之间彼此不独立,应该用Repeated Measure 过程。 [例子] 调查不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫的数量,数据如表1-1所示。 表1-1 不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫数

3 40 35 35 38 34 数据保存在“data1.sav”文件中,变量格式如图1-1。 图1-1 分析水稻品种对稻纵卷叶螟幼虫抗虫性是否存在显著性差异。 。 2)启动分析过程 点击主菜单“Analyze”项,在下拉菜单中点击“Compare Means”项,在右拉式菜单中点击“0ne-Way ANOVA”项,系统 打开单因素方差分析设置窗口如图1-2。 图1-2 单因素方差分析窗口

3)设置分析变量 因变量:选择一个或多个因子变量进入“Dependent List”框中。本例选择“幼虫”。 因素变量:选择一个因素变量进入“Factor”框中。本例选择“品种”。 4)设置多项式比较 单击“Contrasts”按钮,将打开如图1-3所示的对话框。该对话框用于设置均值的多项式比较。 图1-3 “Contrasts”对话框 定义多项式的步骤为: 均值的多项式比较是包括两个或更多个均值的比较。例如图1-3中显示的是要求计算“1.1×mean1-1×mean2”的值,检验的假设H0:第一组均值的1.

SPSS单因素方差分析步骤

SPSS单因素方差分析步骤

spss教程:单因素方差分析 用来测试某一个控制变量的不同水平是否给观察变量造成显著差异和变动。 方差分析前提:不同水平下,各总体均值服从方差相同的正态分布。所以方差分析就是研究不同水平下各个总体的均值是否有显著的差异。统计推断方法是计算F统计量,进行F检验,总的变异平方和 SST,控制变量引起的离差SSA(Between Group离差平方和),另一部分随机变量引起的SSE(组内Within Group离差平方和),SST=SSA+SSE。方法/步骤 1.计算检验统计量的观察值和概率P_值:Spss自动计算F统计 值,如果相伴概率P小于显著性水平a,拒绝零假设,认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异,反之,则相反,即没有差异。

2.方差齐性检验:控制变量不同水平下各观察变量总体方差是否 相等进行分析。采用方差同质性检验方法(Homogeneity of variance),原假设“各水平下观察变量总体的方差无显著差异,思路同spss两独立样本t检验中的方差分析”。图中相伴概率 0.515大于显著性水平0.05,故认为总体方差相等。 趋势检验:趋势检验可以分析随着控制变量水平的变化,观测变量值变化的总体趋势是怎样的,线性变化,二次、三次等多项式。趋势检验可以帮助人们从另一个角度把握控制变量不同水平对观察

变量总体作用的程度。图中线性相伴概率为0小于显著性水平0.05,故不符合线性关系。

3.多重比较检验:单因素方差分析只能够判断控制变量是否对观 察变量产生了显著影响,多重比较检验可以进一步确定控制变量的不同水平对观察变量的影响程度如何,那个水平显著,哪个不显著。 常用LSD、S-N-K方法。LSD方法检测灵敏度是最高的,但也容易导致第一类错误(弃真)增大,观察图中结果,在LSD项中,报纸与广播没有显著差异,但在别的方法中,广告只与宣传有显著差异。

SPSS-单因素方差研究分析(ANOVA)-案例解析

SPSS单因素方差分析(ANOVA)- 案例解析

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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”一一比较均值------ 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”一“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”

組别 g g生存时间tim 生存结局stat us ro a51r3.w \ a70/ 8.00 a131;' a.oo 131I 3 OG i a23 1 I BOO a301 1 9.00 1 a J 300\ 8.00._1 a羽1\ 000 a421\ B.OO a421\ s.oo a450 \ S 00./d h 119 00 b319.0C ]b3 19.00 Tb119 00 101900 b1519.00 ]b 1519.00 b2319.00 〕b3019 00 此时的8代表a(雄性老鼠)9代表b雌性老鼠,移入“因变量列表”框内,将“性别”移入“因子” 按钮,如下所示: 我们将“生存结局”变量框内,点击“两两比较”

用SPSS进行单因素方差分析和多重比较

方差分析 方差分析可以用来检验来多个均值之间差异的显著性,可以看成是两样本t检验的扩展。统计学原理中涉及的方差分析主要包括单因素方差分析、两因素无交互作用的方差分析和两因素有交互作用的方差分析三种情况。虽然Excel可以进行这三种类型的方差分析,但对数据有一些限制条件,例如不能有缺失值,在两因素方差分析中各个处理要有相等的重复次数等;功能上也有一些不足,例如不能进行多重比较。而在方差分析方面SPSS的功能特别强大,很多输出结果已经超出了统计学原理的范围。 用SPSS检验数据分布的正态性 方差分析需要以下三个假设条件:(1)、在各个总体中因变量都服从正态分布;(2)、在各个总体中因变量的方差都相等;(3)、各个观测值之间是相互独立的。 在SPSS中我们很方便地对前两个条件进行假设检验。同方差性检验一般与方差分析一起进行,这一小节我们只讨论正态性的检验问题。

[例7.4] 检验生兴趣对考试成绩的影响的例子中各组数据的正态性。 在SPSS中输入数据(或打开数据文件),选择Analyze→Descriptive Statistics→Explore,在Explore对话框中将统计成绩作为因变量,兴趣作为分类变量(Fator),单击Plots按钮,选中“Histogram”复选框和“Normality plots with Test”,单击“Continue”按钮,在单击主对话框中的“OK”,可以得到分类别的描述统计信息。从数据的茎叶图、直方图和箱线图都可以对数据分布的正态性做出判断,由于这些内容前面已经做过讲解,这里就不再进一步说明了。 图7-2 用Expore过程进行正态性检验 top↑ 输出结果中的Q-Q图是观察数据分布正态性的一种常用图形。这类图形大致是这样绘制的:计算数据在样本中对应的经验分布函数值(类似于累积分布的函数值,取值在0-1之间);然后计算标准正态分布(或者均值、方差相同的正态分布)对应于经验分布函数值的分

SPSS-单因素方差分析(ANOVA) 案例解析

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,如下所示: 勾选“描述性”和“方差同质检验” 以及均值图等选项,得到如下结果:

结果分析:方差齐性检验结果,“显著性”为0,由于显著性0<0.05 所以,方差齐性不相等,在一般情况下,不能够进行方差分析 但是对于SPSS来说,即使方差齐性不相等,还是可以进行方差分析的, 由于此样本组少于三组,不能够进行多重样本对比 从结果来看“单因素ANOVA” 分析结果,显著性0.098,由于 0.098>0.05 所以可以得出结论: 生存结局受性别的影响不显著 很多人,对这个结果可能存在疑虑,下面我们来进一步进行论证,由于“方差齐性不相等”下面我们来进行“非参数检验”检验结果如下所示:(此处采用的是“Kruskal-Wallis "检验方法)

SPSS——单因素方差分析报告详解

SPSS——单因素方差分析 来源:李大伟的日志 单因素方差分析 单因素方差分析也称作一维方差分析。它检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。还可以对该因素的若干水平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进行分析,即进行均值的多重比较。One-Way ANOVA过程要求因变量属于正态分布总体。如果因变量的分布明显的是非正态,不能使用该过程,而应该使用非参数分析过程。如果几个因变量之间彼此不独立,应该用Repeated Measure 过程。 [例子] 调查不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫的数量,数据如表1-1所示。 表1-1 不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫数 数据保存在“data1.sav”文件中,变量格式如图1-1。 图1-1 分析水稻品种对稻纵卷叶螟幼虫抗虫性是否存在显著性差异。

1)准备分析数据 在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量“幼虫”和因素水平变量“品种”,然后输入对应的数值,如图1-1所示。或者打开已存在的数据文件“data1.sav”。 2)启动分析过程 点击主菜单“Analyze”项,在下拉菜单中点击“Compare Means”项,在右拉式菜单中点击“0ne-Way ANOVA”项,系统 打开单因素方差分析设置窗口如图1-2。 图1-2 单因素方差分析窗口 3)设置分析变量 因变量:选择一个或多个因子变量进入“Dependent List”框中。本例选择“幼虫”。 因素变量:选择一个因素变量进入“Factor”框中。本例选择“品种”。 4)设置多项式比较 单击“Contrasts”按钮,将打开如图1-3所示的对话框。该对话框用于设置均值的多项式比较。

SPSS单因素方差分析

SPSS单因素方差分析

单因素方差分析 单因素方差分析也称作一维方差分析。它检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。还可以对该因素的若干水平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进行分析,即进行均值的多重比较。One-Way ANOVA过程要求因变量属于正态分布总体。如果因变量的分布明显的是非正态,不能使用该过程,而应该使用非参数分析过程。如果几个因变量之间彼此不独立,应该用Repeated Measu re过程。 [例子] 调查不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫的数量,数据如表1-1所示。 表1-1 不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫数 水稻品种 重复 12345 14133383731 23937353934 34035353834 数据保存在“data1.sav”文件中,变量格式如图1-1。 图1-1 分析水稻品种对稻纵卷叶螟幼虫抗虫性是否存在显著性差异。

1)准备分析数据 在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量“幼虫”和因素水平变量“品种”,然后输入对应的数值,如图1-1所示。或者打开已存在的数据文件“dat a1.sav”。 2)启动分析过程 点击主菜单“Analyze”项,在下拉菜单中点击“Compare Means”项,在右拉式菜单中点击“0ne-Way ANOVA”项,系统 打开单因素方差分析设置窗口如图1-2。 图1-2 单因素方差分析窗口 3)设置分析变量 因变量: 选择一个或多个因子变量进入“Dependent List”框中。本例选择“幼虫”。 因素变量: 选择一个因素变量进入“Factor”框中。本例选择“品种”。 4)设置多项式比较 单击“Contrasts”按钮,将打开如图1-3所示的对话框。该对话框用于设置均值的多项式比较。

spss中的单因素方差分析

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“灯丝”。 Hours 变量,数值型,其值为灯泡的使用寿命,单位是小时,格式为F4.0,标签为“灯泡使用寿命”。 (2)按Analyze,然后Compared Means,然后One-Way Anova 的顺序单击,打开“单因素方差分析”主对话框。 (3)从左边源变量框中选取变量hours,然后按向右箭头,所选去的变量hours 即进入Dependent List 框中。 (4)从左边源变量框中选取变量filament,然后按向右箭头,所选取的变量folament 即进入Factor 框中。 (5)在主对话框中,单击“OK”提交进行。 五、输出结果及分析灯泡使用寿命的单因素方差分析结果 ANQVA Sun of Squares df Mean Square F Sig Between Groups 39776.46 3 13258.819 1.638 .209 Within Groups 178088.9 22 8094.951 Total 217865.4 25 该表各部分说明如下: 第一列:方差来源,Between Groups 是组间变差,Within Groups 是组内变差,Total 是总变差。 第二列:离差平方和,组间离差平方和为39776.46,组内离差平方和为178088.9,总离差平方和为217865.4,是组间离差平方和与组内离差平方和相加而得。 第三列:自由度,组间自由度为3,组内自由度为22,总自由度为25,是组间自由度和组内自由度之和。 第四列:均方,即平方和除以自由度,组间均方是 13258.819,组内均方是8094.951. 第五列:F 值,这是F 统计量的值,其计算公式为模型均方除以误差均方,用来检验模型的显著性,如果不显著说明模型对指标的变化没有解释能力,F 值为1.683. 第六列:显著值,是F 统计量的p 值,这里为0.209. 由于显著值0.209 大于0.05,所以在置信水平0.95 下不能否定零假设,也就是说四种灯丝生产的灯泡,其平均使用寿命美誉显著差异。 六、使用选择项操作步骤七、输出结果及分析描述性统计量表方差一致性检验 Sig 大于0.05,说明各组的方差在0.05 的显著水平上没有显著性差异,即方差具有一致性。

熟练使用SPSS进行单因素方差分析

熟练使用SPSS进行单因素方差分析 试验内容: ?故诬:皤力示J [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 试以a =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 。具体格式见下图。 2.统计分析。依次选取“ Analyze ”“Compare Means” “One way

图选择分析工具 ANOV A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; Opti ons: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 第一个表格显示了方差齐性检验结果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。

SPSS单因素方差分析步骤

spss教程:单因素方差分析 用来测试某一个控制变量的不同水平是否给观察变量造成显著差异和变动。 方差分析前提:不同水平下,各总体均值服从方差相同的正态分布。所以方差分析就是研究不同水平下各个总体的均值是否有显著的差异。统计推断方法是计算F统计量,进行F检验,总的变异平方和 SST,控制变量引起的离差SSA(Between Group离差平方和),另一部分随机变量引起的SSE(组内Within Group离差平方和),SST=SSA+SSE。方法/步骤 1.计算检验统计量的观察值和概率P_值:Spss自动计算F统计值, 如果相伴概率P小于显著性水平a,拒绝零假设,认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异,反之,则相反,即没有差异。 2.方差齐性检验:控制变量不同水平下各观察变量总体方差是否 相等进行分析。采用方差同质性检验方法(Homogeneity of variance),原假设“各水平下观察变量总体的方差无显著差异,思路同spss两独立样本t检验中的方差分析”。图中相伴概率大于显著性水平,故认为总体方差相等。

趋势检验:趋势检验可以分析随着控制变量水平的变化,观测变量值变化的总体趋势是怎样的,线性变化,二次、三次等多项式。趋势检验可以帮助人们从另一个角度把握控制变量不同水平对观察变量总体作用的程度。图中线性相伴概率为0小于显著性水平,故不符合线性关系。 3.多重比较检验:单因素方差分析只能够判断控制变量是否对观 察变量产生了显著影响,多重比较检验可以进一步确定控制变量的不同水平对观察变量的影响程度如何,那个水平显著,哪个不显著。 常用LSD、S-N-K方法。LSD方法检测灵敏度是最高的,但也容易导致第一类错误(弃真)增大,观察图中结果,在LSD项中,报纸与广播没有显著差异,但在别的方法中,广告只与宣传有显著差异。 4.相似性子集:由图可知,划分的子集结果是一样的。通常在相 似性子集划分时多采用S-N-K方法的结论。其结论可以与上述多重比较检验结合起来看,验证在LSD项中,报纸与广播没有显著差异的结论。

SPSS中的单因素方差分析(One-Way Anova)

SPSS中的单因素方差分析(One-Way Anova)SPSS中的单因素方差分析(One-Way Anova) 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 1 2 3 4 5 6 7 8 灯丝 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“灯丝”。 Hours变量,数值型,其值为灯泡的使用寿命,单位是小时,格式为F4.0,标签为“灯泡使用寿命”。 (2)按Analyze,然后Compared Means,然后One-Way Anova的顺序单击,打开“单因素方差分析”主对话框。 (3)从左边源变量框中选取变量hours,然后按向右箭头,所选去的变量hours 即进入Dependent List框中。 (4)从左边源变量框中选取变量filament,然后按向右箭头,所选取的变量folament即进入Factor框中。 (5)在主对话框中,单击“OK”提交进行。 五、输出结果及分析 灯泡使用寿命的单因素方差分析结果 ANQVA Sun of Squares df Mean Square F Sig Between Groups 39776.46 3 13258.819 1.638 .209 Within Groups 178088.9 22 8094.951 Total 217865.4 25

spss单因素方差分析

单因素方差分析 单因素方差分析也称作一维方差分析。它检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。还可以对该因素的若干水平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进行分析,即进行均值的多重比较。One-Way ANOVA过程要求因变量属于正态分布总体。如果因变量的分布明显的是非正态,不能使用该过程,而应该使用非参数分析过程。如果几个因变量之间彼此不独立,应该用Repeated Measure过程。 [例子] 调查不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫的数量,数据如表1-1所示。 表1-1 不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫数 数据保存在“data1.sav”文件中,变量格式如图1-1。 图1-1 分析水稻品种对稻纵卷叶螟幼虫抗虫性是否存在显著性差异。 1)准备分析数据

在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量“幼虫”和因素水平变量“品种”,然后输入对应的数值,如图1-1所示。或者打开已存在的数据文件“data1.sav”。 2)启动分析过程 点击主菜单“Analyze”项,在下拉菜单中点击“Compare Means”项,在右拉式菜单中点击“0ne-Way ANOVA”项,系统 打开单因素方差分析设置窗口如图1-2。 图1-2 单因素方差分析窗口 3)设置分析变量 因变量:选择一个或多个因子变量进入“Dependent List”框中。本例选择“幼虫”。 因素变量:选择一个因素变量进入“Factor”框中。本例选择“品种”。 4)设置多项式比较 单击“Contrasts”按钮,将打开如图1-3所示的对话框。该对话框用于设置均值的多项式比较。

SPSS-单因素方差分析(ANOVA)案例解析

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,如下所示: 勾选“描述性”和“方差同质检验”以及均值图等选项,得到如下结果:

结果分析:方差齐性检验结果,“显著性”为0,由于显著性0<0.05 所以,方差齐性不相等,在一般情况下,不能够进行方差分析 但是对于SPSS来说,即使方差齐性不相等,还是可以进行方差分析的, 由于此样本组少于三组,不能够进行多重样本对比 从结果来看“单因素ANOV”A 分析结果,显著性0.098,由于 0.098>0.05 所以可以得出结论: 生存结局受性别的影响不显著 很多人,对这个结果可能存在疑虑,下面我们来进一步进行论证,由于“方差齐性不相等”下面我们来进行“非参数检验”检验结果如下所示:(此处采用的是“Kruskal -Wallis " 检验方法)

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