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    SPSS單因素方差區(qū)分之變量與檢驗方法設置實戰(zhàn)圖文使用教程

    發(fā)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(tǒng)計、推斷性統(tǒng)計、因子分析、聚類分析、回歸分析等多種統(tǒng)計分析功能,并包括文本分析、機器學習算法、數(shù)據(jù)分析模型等。SPSS的界面友好,易于操作,能夠快速從數(shù)據(jù)中提取有用的洞察和分析,廣泛應用于教育、心理、醫(yī)學、市場、人口、保險等多個研究領域,也用于產(chǎn)品質(zhì)量控制、人事檔案管理和日常統(tǒng)計報表等。

    單因素方差分析屬于比較平均值類的參數(shù)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(shù)據(jù)的總體服從正態(tài)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(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)類型

    單因素方差分析使用的是個案組數(shù)據(jù),如圖1所示,從組別變量中,可以觀察到1、2等數(shù)值。

    個案組數(shù)據(jù)

    圖1:個案組數(shù)據(jù)

    組別變量中的數(shù)值代表什么含義?如圖2所示,打開數(shù)據(jù)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(shù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)(第1/1項對比),指的是為各個組別指定系數(shù),各系數(shù)總和為0,比如設為-2,-1,0,0,1,2,系數(shù)為0的組別不參與對比。

    對比設置之系數(shù)

    圖6:對比設置之系數(shù)

    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(shù)據(jù)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(jù)方差齊性檢驗結果進行選擇。這部分內(nèi)容,將在下一節(jié)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(qū)分 
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