多元方差分析spss實例

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1、多元方差分析1992年美國總統(tǒng)選舉的三位候選人為布什、佩羅特、克林頓。從支持三位候選人的選民中分別抽取20人，登記他們的年齡段（X1）和受教育程度（X2）資料如下表所示：投票人X1X2投票人X1X2布什佩羅特1211212132123333104134135315316316217117118238139219411031103311111121124112131340132114341411153315211622163117221711183318311911194320112021投票人X1X2投票人X1X2克林頓141113124112233211340441142152115416

2、43162273017338421832920193110312040假定三組都服從多元正態(tài)分布，檢驗者三組的總體均值是否有顯著性差異。分析：該題自變量為三位候選人，因變量為年齡段和受教育程度。從自變量來看要進行方差分析，從因變量來看是二元分析，所以最終確定使用多變量分析具體操作（spss）1、打開spss，錄入數(shù)據(jù)，定義變量和相應的值在此不作詳述。結(jié)果如圖1圖1被投票人：1、布什2、佩羅特3、克林頓1、在spss窗口中選擇分析——一般線性模型——多變量，調(diào)出多變量分析主界面，將年齡段和受教育程度移入因變量框中，被投票人移入固定因子框中。如圖2圖2多變量分析主界面2、點擊選項按鈕在輸出框中選

3、擇方差齊性分析（既包括協(xié)方差矩陣等同性分析也包括誤差方差齊性分析），其它使用默認即可，點擊繼續(xù)返回主界面。如圖3圖3選項子對話框1、點擊確定，運行多變量分析過程。結(jié)果解釋1、協(xié)方差矩陣等同性的Box檢驗結(jié)果，如圖4圖4協(xié)方差矩陣檢驗結(jié)果說明：此Box檢驗的協(xié)方差矩陣為三位候選人每個人的支持者的年齡段和受教育程度的協(xié)方差矩陣。因為sig>0.05，所以差異不顯著，即各個因變量的協(xié)方差矩陣在所有三個候選人組中是相等的。可以對其進行多元方差分析。2、多變量檢驗結(jié)果，如圖5圖5多變量檢驗結(jié)果說明：被投票人在四種統(tǒng)計方法中的sig均小于0.05，所以差異顯著，即三組的總體均值有顯著性差異1、誤差方差等

4、同性的Levene檢驗結(jié)果，如圖6圖6Levene檢驗結(jié)果說明：只考慮單個變量，年齡段或者受教育程度，每位候選人的20名支持者的隨機誤差是否有顯著性差異。因為sig>0.05，差異不顯著，所以三位候選人的20名支持者的隨機誤差相等?？梢赃M行單因素方差分析。2、主體間效應的檢驗結(jié)果，如圖7圖7主體間效應的檢驗結(jié)果說明：被投票人一行中，年齡段的sig<0.05，差異顯著，即支持三位候選人的選民中，年齡段之間存在顯著差異；而受教育程度的sig>0.05，差異不顯著，即支持三位候選人的選民中，受教育程度差異不顯著。