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如何使用SPSS的多元方差區分法

發布時間:2025-05-04 文章來源:xp下載站 瀏覽:

SPSS由IBM公司出品,它提供了包括描述性統計、推斷性統計、因子分析、聚類分析、回歸分析等多種統計分析功能,并包括文本分析、機器學習算法、數據分析模型等。SPSS的界面友好,易于操作,能夠快速從數據中提取有用的洞察和分析,廣泛應用于教育、心理、醫學、市場、人口、保險等多個研究領域,也用于產品質量控制、人事檔案管理和日常統計報表等。

IBM SPSS Statistics多元方差分析研究的是多個自變量與多個因變量的相互關系,也被稱為多變量分析,與單變量分析有區別。多元方差分析的條件與單方差分析、多因素方差分析顯示,都要求數據符合正態分布、方差齊性以及觀測值具有獨立性。如果您已經學習過多因素方差分析,那么接下來的多元方差分析演示將會變得十分熟悉。

一、事后多重比較

本文,我們會使用一組包含性別、工作年限、工資、日常福利四個變量的數據作為例子,檢驗性別、工作年限對工資、日常福利是否有顯著性影響。

示例數據 、

圖1:示例數據

在性別值中,我們使用了編碼替代字符串,并在其變量值標簽中,標注編碼代表的字符串值。

性別編碼

圖2:性別編碼

二、應用多元方差分析

接下來,就可以依次單擊分析-一般線性模型-多變量,開啟多元方差分析。

多變量線性模型

圖3:多變量線性模型

1、選擇變量

在多變量分析設置面板中,如圖4所示,可以看到,選項與單變量分析設置面板相似,不同的是,其因變量可作多項選擇。

根據本次檢驗的目的,將工資、日常福利添加為因變量,將性別、工作年限添加為固定因子。

選擇變量

圖4:選擇變量

2、輪廓圖

由于數據中存在多個固定因子,需進一步探索因子與因子之間的交互關系。

在輪廓圖中添加性別與工作年限的輪廓圖,以探究性別與工作年限之間是否存在交互關系。

輪廓圖因子設定

圖5:輪廓圖因子設定

關于性別與工作年限的輪廓圖類型設置,可設為“折線圖”,有助于直觀展現兩者之間的交互關系。

添加性別與工作年限

圖6:添加性別與工作年限

3、估算邊際平均值

除了使用輪廓圖展現因子間的相互關系外,我們還可以在估算邊際平均值中,對性別與工作年限的交互作用執行估算編輯平均值的檢驗。

一般情況下,選取“Overall”即可同時檢驗主效應與因子的交互效應。

估算邊際平均值

圖7:估算邊際平均值

4、選項設置

接著,在選項設置中,選取“描述統計”獲取基礎的統計數值,如平均值、方差等。同時,勾選“齊性檢驗”,檢驗數據的方差齊性,以便進一步開展事后多重比較。

選項設置

圖8:選項設置

5、事后多重比較

在數據方差齊性的前提下,設置“工作年限”的事后多重比較。由于未有檢驗結果,我們這里先勾選選項,待求得分析結果后,再決定是否采用多重比較的分析結果。

選項設置

圖9:事后多重比較

三、小結

綜上所述,IBM SPSS Statistics的多元方差分析,是用于分析多個自變量與多個因變量相關關系的檢驗分析方法,其中涉及到因素對因變量的主效應檢驗,因素間的交互效應檢驗等。


世界上許多有影響的報刊雜志就SPSS給予了高度的評價。
本文章關鍵詞: SPSS多元方差區分法 
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