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SPSS單因素方差區分之變量與檢驗方法設置實戰圖文使用教程

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。

單因素方差分析屬于比較平均值類的參數檢驗法,檢驗的是各組均值是否有顯著性差異。其檢驗需滿足的前提是:(1)數據的總體服從正態分布,(2)各個總體的方差相等,符合方差齊性,(3)各組觀測值之間是相互獨立的,不會相互影響。

除了可檢驗多個個案組的均值差異外,還可檢驗個案組與個案組之間的差異性。在發現數據存在顯著性差異后,但不清楚差異是由哪些組別的觀測值引起的,就可以進行單因素方差分析中的事后多項檢驗,檢驗個案組之間的差異性。

一、使用的數據類型

單因素方差分析使用的是個案組數據,如圖1所示,從組別變量中,可以觀察到1、2等數值。

個案組數據

圖1:個案組數據

組別變量中的數值代表什么含義?如圖2所示,打開數據集的變量視圖。

在變量視圖中,打開組別的值標簽,可以看到,組別變量中的數值代表的是初中生的組別。

本文需要檢驗的是不同組的初中生身高樣本數據均值是否存在差異。

個案組的值標簽

圖2:個案組的值標簽

二、應用單因素分析

了解了數據檢驗的目的后,就可以依次單擊分析-比較平均值-單因素ANOVA檢驗,打開單因素方差分析設置面板。

單因素ANOVA檢驗

圖3:單因素ANOVA檢驗

1.選擇變量

ANOVA,是單因素方差分析的英文簡稱。

鑒于本文的檢驗目的,如圖4所示,需將身高變量添加到因變量列表,將組別變量添加到因子。

然后,打開對比設置。

選擇變量

圖4:選擇變量

2.對比設置

在對比設置面板中,設置對比的方式。

多項式,指的是將組間平方和劃分成趨勢成分,包括線性(一次)、二次等。

對比設置之多項式圖5:對比設置之多項式

系數(第1/1項對比),指的是為各個組別指定系數,各系數總和為0,比如設為-2,-1,0,0,1,2,系數為0的組別不參與對比。

對比設置之系數

圖6:對比設置之系數

一般情況下,選擇多項式下的線性選項。

線性多項式圖7:線性多項式

3.選項設置

接著,打開選項設置。如圖8所示,勾選描述、方差齊性檢驗(重要)、布朗-福賽斯檢驗、平均值圖等選項。

選項設置

圖8:選項設置

4.事后多重比較

在選項設置中,我們勾選了方差齊性檢驗選項,是為了檢驗數據的方差齊性,從而選擇合適的事后多重比較結果。

在事后多重比較的設置面板中,包含了假定等方差、不假定等方差的選項。一般情況下,需根據方差齊性檢驗結果進行選擇。這部分內容,將在下一節中詳細展開說明。

事后多重比較設置

圖9:事后多重比較設置

三、小結

本文中,我們了解到單因素方差分析可用于多個個案組的差異分析,并可通過事后多重比較來了解個案組與個案組之間的差異。


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單因素方差區分 
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