spss方差分析

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1、方差分析是用于兩個及兩個以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗。由于各種因素的影響，研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動狀，造成波動的原因可分成兩類，一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。方差分析的基本思想是：通過分析研究不同來源的變異對總變異的貢獻大小，從而確定可控因素對研究結果影響力的大小。方差分析主要用途：①均數(shù)差別的顯著性檢驗，②分離各有關因素并估計其對總變異的作用，③分析因素間的交互作用，④方差齊性檢驗。在科學實驗中常常要探討不同實驗條件或處理方法對實驗結果的影響。通常是比較不同實驗條件下樣本均值間的差異。例如醫(yī)學

2、界研究幾種藥物對某種疾病的療效；農(nóng)業(yè)研究土壤、肥料、日照時間等因素對某種農(nóng)作物產(chǎn)量的影響；不同化學藥劑對作物害蟲的殺蟲效果等，都可以使用方差分析方法去解決。方差分析原理方差分析的基本原理是認為不同處理組的均數(shù)間的差別基本來源有兩個：(1)隨機誤差，如測量誤差造成的差異或個體間的差異，稱為組內(nèi)差異，用變量在各組的均值與該組內(nèi)變量值之偏差平方和的總和表示，記作SSw，組內(nèi)自由度dfw。(2)實驗條件，實驗條件，即不同的處理造成的差異，稱為組間差異。用變量在各組的均值與總均值之偏差平方和表示，記作SSb，組間自由度dfb?？偲钇椒胶?/p>

3、SSt=SSb+SSw。組內(nèi)SSt、組間SSw除以各自的自由度(組內(nèi)dfw=n-m，組間dfb=m-1，其中n為樣本總數(shù)，m為組數(shù))，得到其均方MSw和MSb，一種情況是處理沒有作用，即各組樣本均來自同一總體，MSb/MSw≈1。另一種情況是處理確實有作用，組間均方是由于誤差與不同處理共同導致的結果，即各樣本來自不同總體。那么，MSb>>MSw(遠遠大于)。MSb/MSw比值構成F分布。用F值與其臨界值比較，推斷各樣本是否來自相同的總體。方差分析的假設檢驗假設有m個樣本，如果原假設H0：樣本均數(shù)都相同即μ1=μ2=μ3=…=μm

4、=μ，m個樣本有共同的方差。則m個樣本來自具有共同的方差和相同的均數(shù)u的總體。零假設H0：m組樣本均值都相同，即μ1=μ2=....=μm如果,計算結果的組間均方遠遠大于組內(nèi)均方（MSb>>MSw），F(xiàn)>F0.05(dfb,dfw),p<0.05，拒絕零假設，說明樣本來自不同的正態(tài)總體，說明處理造成均值的差異有統(tǒng)計意義；否則,F0.05不能拒絕零假設，說明樣本來自相同的正態(tài)總體，處理間無差異。SPSS中方差分析過程1）One-WayANOVA過程One-Way過程是單因素簡單方差分析過程。它

5、在Analyze菜單中的CompareMeans過程組中。用0ne-WayANOVA菜單項調(diào)用，可以進行單因素方差分析、均值多重比較和相對比較。2）GeneralLinearModel過程組在SPSS主菜單“Analyze”項調(diào)用。這些過程可以完成簡單的多因素方差分析和協(xié)方差分析，不但可以分析各因素的主效應，還可以分析各因素間的交互效應。該過程允許指定最高階次的交互效應，建立包括所有效應的模型。如果想建立包括某些特定的交互效應的模型也可以通過過程中的“Method”對話框中的選擇項實現(xiàn)。在GeneralLinearModel菜單

6、項的下一級菜單中有四項過程，每個菜單項分別完成不同類型的方差分析任務。這些過程的主要功能分別是：①Univariate過程Univariate過程完成一般的單因變量、多因素方差分析?？梢灾付▍f(xié)變量，即進行協(xié)方差分析。在指定模型方面有較大的靈活性并可以提供大量的統(tǒng)計輸出。②Multivariate過程Multivariate過程進行多因變量的多因素分析。當研究的問題具有兩個或兩個以上相關的因變量時，要研究一個或幾個因素變量與因變量集之間的關系時，才可以選用Multivariate過程。例如，當你研究數(shù)學、物理的考試成績是否與教學方

7、法、學生性別、以及方法與性別的交互作用有關時，使用此菜單項。如果只有幾個不相關的因變量或只有一個因變量，應該使用Univariate過程。③RepeatedMeasure過程RepeatedMeasure過程進行重復測量方差分析。當一個因變量在不只一種條件下進行測度，要檢驗有關因變量均值的假設應該使用該過程。④VarianceComponent過程VarianceComponent過程進行方差估計分析。通過計算方差估計值，可以幫助我們分析如何減小方差。單因素方差分析單因素方差分析也稱作一維方差分析。它檢驗由單一因素影響的一個(或

8、幾個相互獨立的)因變量由因素各水平分組的均值之間的差異是否具有統(tǒng)計意義。還可以對該因素的若干水平分組中哪一組與其他各組均值間具有顯著性差異進行分析，即進行均值的多重比較。One-WayANOVA過程要求因變量屬于正態(tài)分布總體。如果因變量的分布明顯的是非正態(tài)，不能