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如何使用SPSS協方差區分探究因素對因變量的實際影響

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協方差分析是一種將回歸分析與方差分析相結合的一種分析方法。在進行方差分析時,因變量與協變量間可能會存在著線性相關關系,如果簡單對因變量執行方差分析的話,容易導致出現錯誤的檢驗結果。

比如,在檢驗培訓后的成績時,經常需要使用協方差分析,來去除培訓前成績差異的影響。協方差分析,實際上就是在求得因變量修正均數后,用方差分析比較修正均數之間的差別。接下來,我們將使用一個實例演示協方差分析

 一、使用的數據介紹

如圖1所示,打開一組包含來自地區、培訓前成績與培訓后成績的數據表。一般情況下,培訓后的成績與培訓前成績會存在相關關系,這可能會影響到檢驗的結果。

在這種情況下,就需要使用協方差的檢驗方法。

示例數據

圖1:示例數據

二、應用協方差分析

如圖2所示,依次單擊分析——一般線性模型——單變量選項,打開SPSS的單變量分析設置面板。當然,我們也可以使用多變量選項執行協方差分析,但為了讓演示過程更簡單,本文使用單變量作為例子。

單變量分析

圖2:單變量分析

1.選擇變量

在單變量的設置面板中,重點關注的是因變量、固定因子以及協變量。

1. 因變量,即用于檢驗影響是否顯著的變量。多方差因素分析只選擇一個因變量。

2. 固定因子,即用于檢驗是否有顯著影響的因素變量。

3. 協變量,與因變量存在相關關系的變量。

為了修正因變量“培訓后成績”的均值,我們需要將“培訓前”成績添加為協變量,以探索“來自地區”固定因子對“培訓后成績”因變量的影響。

選擇變量

圖3:選擇變量

2.因子與因子交互關系

由于本例使用的單因子的分析,因此,在估算邊際平均值時,添加overall即可,分析主效應交互關系即可。

估算邊際平均值

圖4:估算邊際平均值

3.選項設置

由于單因子協方差分析中不涉及到事后多重比較,在選項面板中,勾選“描述統計”即可。

選項設置

圖5:選項設置

4.結構解讀

完成以上設置后,運行檢驗。

如圖6所示,從來自地區的均值看到,地區2的培訓后成績均值更高,但是否有顯著性差異,還要看主體間效應檢驗。

描述統計

圖6:描述統計

修正模型的顯著性數值為0.00<0.05,表明調整后的模型檢驗結果顯著有效。

而來自地區的顯著性數值為0.00<0.05,表明培訓后的成績與地區顯著相關。

主體間效應檢驗

圖7:主體間效應檢驗

三、小結

綜上所述,IBM SPSS Statistics的協因素方差分析,可用于修正因變量與協變量存在的相關關系,從而剔除人為的影響因素,讓檢驗結果更準確,屬于一種均值的修正檢驗方法。


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協方差區分 
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