資源描述：
《spss方差分析》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、第四章方差分析方差分析：又稱變異分析，是英國統(tǒng)計(jì)學(xué)家R.A.Fisher于1923年提出的一種統(tǒng)計(jì)方法，故有時也稱為F檢驗(yàn)。可簡寫為ANOVA。用于多組均數(shù)之間的顯著性檢驗(yàn)。要求：各組觀察值服從正態(tài)分布或近似正態(tài)分布，并且各組之間的方差具有齊性。方差分析簡介其基本思想是把所有觀察值之間的變異分解為幾個部分。即把描寫觀察值之間的變異的離均差平方和分解為某些因素的離均差平方和及隨機(jī)抽樣誤差的離均差平方和，進(jìn)而計(jì)算其相應(yīng)的均方差，構(gòu)成F統(tǒng)計(jì)量。分類：單因素方差分析兩因素及多因素方差分析單因素方差分析常應(yīng)用于完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的多組資料
2、的均數(shù)比較中。例5個不同品種豬的育肥試驗(yàn)，后期30d增重（kg）如下表所示。試比較品種間增重有無顯著性差異。單因素方差分析5個品種豬30d增重品種增重（kg）B121.519.520.022.018.020.0B216.018.517.015.520.016.0B319.017.520.018.017.0B421.018.519.020.0B515.518.017.016.0數(shù)據(jù)輸入本例共有5組（5個品種），每組樣本含量不同，共有25個觀察值。1）啟動SPSS，進(jìn)入定義變量工作表，用name命名變量品種和增重，小數(shù)位分別為
3、0和1，用1、2、3、4、5代表5個品種。2）進(jìn)入數(shù)據(jù)視圖工作表輸入數(shù)據(jù)，格式見圖。統(tǒng)計(jì)分析簡明步驟：Analyze---comparemeans---onewayANOVADependentlist:增重要分析的結(jié)果變量為增重Factor:品種分組變量為品種Option選擇Descriptive計(jì)算基本統(tǒng)計(jì)量ContinuePosthot:√LSD，√S-N-K兩兩比較方法采用LSD、S-N-K法ContinueOK分析過程說明1）單擊主菜單（Analyze）分析----CompareMeans（比較均數(shù)）----One
4、-WayANOVA（單因素方差分析）；彈出對話框，將變量“增重”置入Dependentlist框，將變量“品種”置入Factor（處理因素）框內(nèi)。2）按Options--，在彈出對話框中，選中Statistics欄下的Descriptive命令，可輸出統(tǒng)計(jì)描述指標(biāo)，如均數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)差等。Continue返回單因素方差分析對話框單因素方差分析選項(xiàng)中的其他統(tǒng)計(jì)分析：Fixedandrandomeffects：按固定效應(yīng)模型輸出標(biāo)準(zhǔn)差、標(biāo)準(zhǔn)誤差和95%可信區(qū)間，同時按隨機(jī)效應(yīng)模型輸出標(biāo)準(zhǔn)誤差、95%可信區(qū)間和成分間方差。Homoge
5、neityofvariancetest:進(jìn)行方差齊性檢驗(yàn)Brown-Forsythe:采用Brown-Forsythe統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)各組均數(shù)是否相等，當(dāng)方差不齊時，該方法比方差分析更為穩(wěn)健Welch:采用Welch統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)各組均數(shù)是否相等，當(dāng)方差不齊時，該方法比方差分析更為穩(wěn)健Meansplot（由均數(shù)繪圖）:若選中則會在輸出視窗中輸出一條用不同品種增重繪制的線圖Excludecasesanalysisbyanalysis：剔除在被檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)中含有缺失值的觀測量（系統(tǒng)默認(rèn)）Excludecaseslistwise：對有缺失值
6、的觀測量，從所有分析中剔除3）多重比較，即比較不同品種之間增重均數(shù)有無顯著性差別。用方差分析對多組均數(shù)做顯著性檢驗(yàn)，如果差異有顯著意義，只說明總起來各組均數(shù)之間有顯著性差異，并不意味著任意兩兩均數(shù)之間均有差異，所以需要進(jìn)一步的作樣本均數(shù)之間的兩兩比較。點(diǎn)擊PostHoc---，彈出下圖對話框表中的顯著性水平（Significancelevel）一般選擇0.05或0.01，組間均數(shù)兩兩比較常用方法有LSD、S-N-K、Duncan三種。本例選擇前兩種。LSD:用t檢驗(yàn)完成各組之間的比較，比較適用于一對平均數(shù)之間的比較，或多個
7、平均數(shù)都與對照組平均數(shù)進(jìn)行比較。檢驗(yàn)的敏感度最高，與其他方法相比，最易檢驗(yàn)出顯著性差別。S-N-K：即StudentNewmanKeulsTest法，是運(yùn)用較為廣泛的一種兩兩比較方法，采用StudentRange分布進(jìn)行所有各組均值間的配對比較。Duncan：指定一系列的Range值，逐步進(jìn)行計(jì)算比較得出結(jié)論EqualvarianceNotAssumed:為方差不齊時F檢驗(yàn)結(jié)果說明描述表是該資料的一般性描述指標(biāo)，分別為個品種豬的均數(shù)（mean）、標(biāo)準(zhǔn)差（Std.Deviation）、標(biāo)準(zhǔn)誤差（Std.Error）、最大值、
8、最小值。95%ConfidenceIntervalforMean為總體均數(shù)95%的置信區(qū)間。ANOVA表是本例的方差分析的統(tǒng)計(jì)結(jié)果?？芍狥=5.986，P=0.002<0.01，可認(rèn)為5個品種豬增重存在顯著性差異，需要進(jìn)行多重比較。多重比較表是選用LSD法作均數(shù)間多重兩兩比較的結(jié)果。品種1與品種2的P（
