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

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。

单因素方差分析结果

未加权Unweighted线性项、加权weighted线性项、加权项与组

间偏差平方和。自由度、均方、F值、显著值。

LSD法和TAmhane’sT2发进行均值多重比较的结果

Duncan法进行均值多重比较结果

均值分布图

SPSS中的单因变量多因素方差分析一、基本原理

在多因素的试验中，使用方差分析而不用t检验的一个重要原因在于前者效率更高，本实验所讲的单因变量多因素方差分析是对于一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的回归分析和方差分析。这个过程可以检验不同组之间均数由于受不同因素影响是否有差异的问题，即可以分析每一个因素的作用，也可以

分析各因素之间的交互作用，还可以分析协方差和协方差交互作用。二、实验工具

SPSS for Windows

三、试验方法

例:某生产队在12块面积相同的大豆试验田上，用不同方式施肥，大豆亩产(斤)的数据如下表

编号氮肥(斤) 磷肥(斤) 亩产(斤)

1 0 0 400

2 0 0 390

3 0 0 420

4 0 4 450

5 0 4 460

6 0 4 455

7 6 0 430

8 6 0 420

9 6 0 440

10 6 4 560

11 6 4 570

12 6 4 575

氮肥用N表示，磷肥用P表示，两个因子各取两水平。为了探

明氮肥作用大，还是磷肥作用大，我们进行方差分析。四、操作步骤

(1)输入数据集，因素变量有两个，即N和P，均有两水平，0表示不用该肥料，1表示用该肥料;因变量:output(大豆亩产)，单位为斤。

(2)在“Analyze”菜单中打开“General Linear Models”子菜单，从中选择“Univariae”命令，打开“多因素方差分析”主窗口。

(3)指令分析变量。选择因变量output进入Dependent框。选择因素变量N和P进入Fixed Factors框。

(4)在主对话框中单击“Cintrasts”按钮，打开对比方法对话框，在该对话框下如下操作:

在Factor框中选择N。

在Change Contrast栏内，单击Contrast参数框内向下箭头，打开比较方法表，选择Simple项，再选择First项作为比较参考类，然后单击“change”，在factors框中显示N。

用相同方法指定P。

单击“continue”按钮回到主对话框。

(5)在主对话框中单击“option”按钮，打开选项对话框，作如下操作:

在Factors框中选择因素变量N、P、N×P ,单击向右箭头将因素变量送入Display Means For框中。在display栏内选中Spread vs.level plot和residual plot复选框

单击OK按钮回到主对话框。

五、输出结果及分析

因素变量表

因素效应检验表

从表中可以看出N、P及其交互作用对大豆产量影响很明显，达到极显著水平。

SPSS中正交设计的方差分析

一、实验工具

SPSS for Windows

二、试验方法

例:为了提高某种试剂产品的收率(指标)，考虑如下几个因素对其影响

A:反应温度 1(50?) 2(70?)

B:反应时间 1(1h) 2(2h)

C:硫酸浓度 1(17%) 2(27%)

D:硫酸产地 1(天津) 2(上海)

E:操作方式 1(搅拌) 2(不搅拌)

把这5个因素放在表的5列上，得到如下实验设计与结果。试验编号 A B C

D E 实验结果

1 1 1 1 1 1 65

2 1 1 1 2 2 74

3 1 2 2 1 2 71

4 1 2 2 2 1 73

5 2 1 2 1 2 70

6 2 1 2 2 1 73

7 2 2 1 1 1 62

8 2 2 1 2 2 69 三、操作步骤

(1)输入数据集，五个因素分别用A、B、C、D、E表示，每因素均有两水平，

试验结果用result表示。

(2)在“Analyze”菜单中打开“general linear models”子菜单，从中选择“univariate”命令，打开“多因素方差分析”主窗口。

(3)指定分析变量:

选择因变量results进入dependen框。

选择因变量A、B、C、D、E进入fixed factors框。

(4)在主对话框中单击“model”按钮，打开模型对话框，在对话框中如下操作:

选中custom单选项。

指定要求分析的五个主效应。

单击“continue”按钮，返回主对话框。

(5)在主对话框中单击“options”按钮，打开选项对话框，在该对话框中如下操作:

在factors and factor框中选择因素变量A、B、C、D、E，单击向右箭头将因素变量送入display Means for 框。

单击“continue”按钮，返回主对话框。

(6)单击“OK”按钮完成。

四、输出结果及分析

最好生产方案:C 硫酸浓度2(27%)+D 硫酸产地2(上海)+E 搅拌方式2(不搅拌)+A 反应温度1(50?)+B 反应时间1(1小时)。 1-1-2-2-2

五、作业

叶片诱导愈伤组织培养基筛选

取鬼怒甘试管苗展开14 d的叶片，分别接种在以MS为基本培养基的九种

4增殖培养基上，采用正交表L(3)设计的3因素3水平正交组合，详见表3–2。 9

表3–2 九种不同处理的草莓叶片诱导愈伤组织培养基

Tab.3–2 The hormone component of nine different medium of inducing callus from strawberry Leaf

处理 (Treatments) Y–1 Y–2 Y–3 Y–4 Y–5 Y–6 Y–7 Y–8 Y–9

6–BA 3.0 3.0 3.0 2.0 2.0 2.0 1.0 1.0 1.0 激素水平 (mg/L)

2,4–D 0.2 0.1 0 0.2 0.1 0 0.2 0.1 0 Levels of hormone (mg/L) IBA

0.5 0.3 0 0 0.5 0.3 0.3 0 0.5

表4–7 九种不同培养基对鬼怒甘叶片愈伤组织诱导效果

Tab.4–7 the effect of different culture media on the callus

induction from leaf of Kunouwase

愈伤试验接种死亡愈伤率BA(mg/L) 2,4–D(mg/L) IBA(mg/L) 组织编号数(个) 数(个) (%) (个) Y–1 3.0 (1) 0.2 (1) 0.5 (1) 18 2 16 100.00 Y–2 3.0 (1) 0.1 (2) 0.3 (2) 18 2 13 81.25 Y–3 3.0 (1) 0.0 (3) 0.0 (3) 18 0 11 61.11 Y–4 2.0 (2) 0.2 (1) 0.0 (3) 18 2 15 93.75 Y–5 2.0 (2) 0.1 (2) 0.5 (1) 20 3 10 58.82 Y–6 2.0 (2) 0.0 (3) 0.3 (2) 19 2 9 52.94 Y–7 1.0 (3) 0.2 (1) 0.3 (2) 20 1 19 100.00 Y–8 1.0 (3) 0.1 (2) 0.0 (3) 18 3 10 66.67

Y–9 1.0 (3) 0.0 (3) 0.5 (1) 18 2 8 50.00

SPSS中的多因变量线性模型方差分析一、基本原理

多因变量线性模型的方差分析属于多元方差分析，与一元统计学中方差分析类似，多元样本资料也可以进行方差分析。二者的差别在于一元方差分析中要分析的指标是一元随机变量，多元方差分析中要分析的指标是多元随机变量。

二、实验工具

SPSS for Windows

三、试验方法

要比较五个品种大麦产量，用连续两年观测的单产量作为指标，用三个不同地区的产量作为三次重复，得到下表的数据。

重复品种 1 2 3

81 147 120 A 181 100 99

105 142 121 A 282 116 62

120 151 124 A 380 112 96

110 192 141 A 487 148 126

98 146 125 A 584 108 76

其中每个品种上面一排数字是第一年产量，下面一排是第二年产量，希望检查各品种之间是否有显著差异。这里指标是两年的单产量，把它作为二元随机变量，影响指标的因素只有一个(品种)，此因素

分成五个等级(水平)，进行了三次重复观测，因此这是一个多元方差分析的问题。

四、操作步骤

(1)输入数据集，用first表示第一年产量，second表示第二年产量，kind表示品种，它有五个水平。

(2)在“Analyze”菜单中打开“General Linear Models”子菜单中，从中选择“Multivariate”命令，打开“多因变量方差分析”主窗口。

(3)指定分析变量

将变量first、second移入Dependent框，作为因变量。

将变量kind移入Fixed Factors框，作为因素变量。

(4)在主对话框中，单击【Contrast】按钮，打开相应的对话框，在该框中进行如下操作:

在Factors框中选择kind变量

在Change Contrast栏内，单击Contrast参数框内向下箭头，展开比较方法表，选择Simple项，再选择First项作为比较参数考类，然后单击【Change】按钮。

单击【Continue】按钮，返回主对话框。

(5)单击【OK】按钮结束。

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）