spss方差分析ppt下载

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第5讲 本章内容 5.1 方差分析概述 5.2 单因素方差分析 5.3 多因素方差分析 5.4 协方差分析 5.5多因变量的方差分析 例子：某研究者在某单位工作人员中进行了体重指数（BMI）抽样调查，随机抽取不同年龄组男性受试者各16名，测量了被调查者的身高和体重值，由此按照BMI=体重/身高2公式计算了体重指数，请问，不同年龄组的体重指数有无差异。 其基本思想是把所有观察值之间的变异分解为几个部分。即把描写观察值之间的变异的离均差平方和分解为某些因素的离均差平方和及随机抽样误差的离均差平方和，进而计算其相应的均方差，构成F统计量。 分类： 单因素方差分析 多因素方差分析 协方差分析 多因变量方差分析 二、思想来源： 观察值总变异可以分解为组间变异和组内变异 5.2 单因素方差分析 5.2.2 单因素方差分析的基本步骤 提出原假设：控制变量不同水平下观测变量各总体的均值无显著差异 计算检验统计量和概率P值 给定显著性水平与p值做比较：如果p值小于显著性水平，则应该拒绝原假设，反之就不能拒绝原假设。 5.2.3 单因素方差分析的应用举例 mydataA.sav，请利用SPSS判断不同爱好的学生在“语文1”成绩上是否存在显著性差异。 5.2.4 单因素方差分析的基本操作步骤 在利用SPSS进行单因素方差分析时，应注意数据的组织形式。SPSS要求定义两个变量分别存放观测变量值和控制变量的水平值。基本操作步骤如下： 1、SPSS单因素方差分析中，要求因变量为正态分布的高测度数据，故首先检验正态性。 分析——非参数检验——旧对话框——1样本K-S 2.系统要求自变量必须为数值离散型变量 转换——重新编码为不同变量 3.单因素方差分析 分析——比较均值——单因素ANOVA 至此，SPSS便自动分解观测变量的方差，计算组间方差、组内方差、F统计量以及对应的概率p值，完成单因素方差分析的相关计算，并将结果显示到输出窗口中。 方差齐次性检验概率为0.587>0.05，表示原假设”方差齐性”是成立的。满足单因素方差分析的前提条件 本案例最终显著性检验概率为0.676>0.05，说明原假设成立 7.2.5 单因素方差分析的进一步分析 1、方差齐性检验 由于方差分析的前提是各水平下的总体服从正态分布并且方差相等，因此有必要对方差齐性进行检验，即对控制变量不同水平下各观测变量不同总体方差是否相等进行分析。 SPSS单因素方差分析中，方差齐性检验采用了方差同质性（Homogeneity of Variance）的检验方法，其零假设是各水平下观测变量总体方差无显著性差异，实现思路同SPSS两独立样本t检验中的方差齐性检验。 2、多重比较检验 上面的基本分析可以判断控制变量是否对观测变量产生了显著影响。如果控制变量确实对观测变量产生了显著影响，进一步还应确定，控制变量的不同水平对观测变量的影响程度如何，其中哪个水平的作用明显大于其它水平，哪些水平的作用是不显著的。例如已经确定不同施肥量会对农作物的产量产生显著影响，便希望进一步了解究竟是10公斤、20公斤还是30公斤施肥量最有利于提高产量，哪种施肥量对农作物产量没有显著影响。掌握了这些信息，我们就能够制定合理的施肥方案。 多重比较检验就是分别对每个水平下的观测变量均值进行逐对比较，判断两均值之间是否存在显著差异。其零假设是相应组的均值之间无显著差异。 SPSS提供的多重比较检验的方法比较多，有些方法适用在各总体方差相等的条件下，有些适用在方差不相等的条件下。 其中LSD方法适用于各总体方差相等的情况，特点是比较灵敏；Tukey方法和S-N-K方法适用于各水平下观测变量个数相等的情况；Scheffe方法比Tukey方法不灵敏。 3、其他检验 （1）先验对比检验 如果发现某些水平与另一些水平的均值差距显著，就可以进一步比较这两组总的均值是否存在显著差异。在检验中，SPSS根据用户确定的各均值的系数，再对其线性组合进行检验，来判断各相似性子集间均值的差异程度。 （2）趋势检验 当控制变量为定序变量时，趋势检验能够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。 （3）Contrasts选项 Contrasts选项用来实现先验对比检验和趋势检验。 如果进行趋势检验，则应选择Polynomial选项，然后在后面的下拉框中选择趋势检验的方法。其中Linear表示线性趋势检验；Quadratic表示进行二次多项式检验；Cubic表示进行三次多项式检验，4th和5th表示进行四次和五次多项式检验。 如果进行先验对比检验，则应在Coefficients后依次输入系数ci，并确保∑ci＝0。应注意系数输入的顺序，它将分别与控制变量的水平值相对应。 5.3 多因素方差分析 5.3.2 多因素方差分析的基本步骤 提出原假设：各控制变量不同水平下观测变量各总体的均值无显著差异，控制变量交互作用对观测变量无显著影响。 计算检验统计量和概率P值 给定显著性水平与p值做比较：如果p值小于显著性水平，则应该拒绝原假设，反之就不能拒绝原假设。 5.3.3 多因素方差分析应用举例 SPSS数据文件mydataA.sav，请利用SPSS判断性别、专业、爱好、籍贯是否会对历史成绩产生影响，了解哪些因素对历史成绩的影响是显著的，哪些影响是不显著的。 （1）因变量正态性检验 分析——非参数检验——旧对话框——1样本K-S （2）自变量数值化编码 转换——重新编码为不同变量 （3）多因素方差分析 分析——一般线性模型——单变量 结果解读： 7.3.6 多因素方差分析中进一步分析的操作步骤 1、建立非饱和模型的操作 SPSS多因素方差分析中默认建立的是饱和模型。如果希望建立非饱和模型，则应在主窗口中单击Model按钮，出现窗口： 默认的选项是Full factorial，表示饱和模型。此时Factors & Covariates框、Model框以及Build Term(s)下拉框均呈不可用状态；如果选择Custom项，则表示建立非饱和模型，且Factors & Covariates框、Model框以及Build Term(s)下拉框均变为可用状态。此时便可自定义非饱和模型中的数据项。其中Interaction为交互作用；Main effects为主效应；All 2-way、All 3-way等表示二阶、三阶或更高阶交互作用。 5.4 协方差分析 5.4.2 协方差分析的基本步骤 提出原假设：协变量对观测变量的线性影响是不显著的；在扣除协变量的影响条件下，控制变量各水平下观测变量的各总体均值无显著差异。 计算检验统计量和概率P值 给定显著性水平与p值做比较：如果p值小于显著性水平，则应该拒绝原假设，反之就不能拒绝原假设。 5.4.3 协方差分析的应用举例 案例：某小学在一年级新生入学时测量了其智力水平（即IQ值），并调查了学生参加学前教育并获取知识的情况、学生的生源情况、父母的文化程度。现在需要了解学前教育情况和生源是否对学生的智力水平产生了影响？在此过程中，需要屏蔽父母文化程度对学生智力因素产生的影响。 操作步骤： （1）因变量正态性检验 分析——非参数检验——旧对话框——1样本K-S （2）自变量数值化编码 转换——重新编码为不同变量 （3）多因素方差分析 分析——一般线性模型——单变量 5.5 多因变量的方差分析 5.5.1 多因变量多因素方差分析 在数据分析中，如果需要分析某些因素对多个因变量的影响，就需要对研究问题具体分析、 若待分析的多个因变量之间没有关联性——多个单因变量多因素方差分析。 若待分析的多个因变量之间有关联性——多变量方差分析技术 案例：某小学在一年级新生入学时测量了其智力水平（即IQ值），并调查了学生参加学前教育并获取知识的情况、学生的生源情况、父母的文化程度。现在需要了解学前教育情况和生源是否对学生的智力水平、入学测试成绩产生了影响？ 操作： 分析——一般线性模型——多变量 选项——SSCP矩阵 5.5.2带重复测量的方差分析 案例：mydataA“语文1”和“语文2”是针对同一批学生的两次语文考试成绩，请分析两次考试成绩有无差异，并分析性别和专业是否影响了语文考试成绩。 操作 分析——一般线性模型——重复度量——重复度量定义因子 重复度量对话框 练习题（根据银行数据进行分析） 不同性别的收入是否不同？（独立样本T检验或单因素方差分析） 是否少数民族的收入是否不同？（独立样本T检验或单因素方差分析） 不同工种的收入是否不同？ （单因素方差分析） 不同性别和工种的收入是否不同？(多因素方差分析） 是否少数民族和工种的收入是否不同？(多因素方差分析） 不同工种的收入是否不同（消除工作时间的影响）？ （协方差分析） Thank youUjk红软基地

双因素方差分析ppt：这是双因素方差分析ppt，包括了什么是双因素，双因素的例子，无交互作用 VS 有交互作用，数据结构，对行因素提出假设，总体差异分解，方差分析的思想等内容，欢迎点击下载。