spss中方差分析的三种方式比较

实证研究的文章如何写

Eg：武汉大学地区大学生社会能力的结构及其问卷编制教师教学自主性问卷

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SPSS软件分析方差分析作业

实验五 SPSS 的方差分析 1*统计**班邵*** 201****** （二）实践性实验（1）一家管理咨询公司为不同的客户进行人力资源管理讲座，每次讲座的内容基本上是一样的，但讲座的听课者有高级管理者、中级管理者、低级管理者。该咨询公司认为，不同层次的管理者对两座的满意度是不同的。对听完讲座后的满意度随机调查中，不同层次管理者的满意度评分如下（1~10分，10代表非常满意），取显著性水平05.0=α，试用单因素方差分析判断管理者的水平是否会导致评分的显著性差异？如有差异，具体什么差异？此表为对不同水平管理者满意度的基本描述统计量及95%的置信区间，此表表明对中级管理者的满意度最高，对高级管理者的满意度次之，对低级管理者满意度最低。假设：对不同水平下管理者的满意度的方差相同。对不同水平下的管理者的满意度的方差齐性检验为1.324，概率p 值为0.296，如果显著水平设为0.05，由于概率p 值大于显著水平，不能拒绝原假设，认为对不同水平下管理者的满意度的方差相同。故满足方差分析的前提要求。采用单因素方差分析。假设：对不同水平的管理者的满意度没有显著差异。

此表为管理者的不同等级对对管理者的满意度的单因素方差分析结果。可以看出观测变量满意度的总离差平方和是48.5，如果考虑“管理者的不同等级”单因素的影响，则销售额总变差中，不同水平可解释的变差为29.61，抽样误差引起的变差为18.89，他们的方差（平均变差），分别为14.805,1.259.相除所得的F统计量的观测值为11.756，对应的P值近似为0，给定显著水平为0.05，由于概率p值小于显著水平，则拒绝原假设，认为对不同水平的管理者的满意有显著差异。 \采用多重比较检验原假设：对不同水平管理者的满意度没有显著差别。此表显示了两两管理者水平下对管理者满意度均值的检验结果。可以看出，尽管在理论上各种检验方法对抽样分布标准误的定义不同，此种软件全部采用了ＬＳＤ方法的中标准误。因此各种方法计算的前两列计算结果完全相同。表中没有给出检验统计量的观测值，他们都是相等的。表中第三列式检验统计量在不同分布下的概率ｐ值，可以发现各种方法在检验敏感度上的差异。此题用LSD方法。

SPSS方差分析案例实例

SPSS 第二次作业——方差分析 1、案例背景：在一些大型考试中，为了保证结果的准确和一致性，通常针对一些主观题，都采取由多个老师共同评审的办法。在评分过程中，老师对学生的信息不可见，同时也无法看到其他评分，保证了结果的公正性。然而也有特殊情况的发生，导致了成绩的不稳定，这就使得对不同教师的评分标准考察变得十分必要。 2、案例所需资料及数据的获取方式和表述，变量的含义以及类型：所需资料：抽样某地某次考试中不同教师对不同的题目的学生成绩的评分；获取方式：让一组学生前后参加四次考试，由三位教师进行批改后收集数据；变量含义、类型：一份试卷的每道主观题由三名教师进行评定，3个教师的评定结果可看成事从同一总体中抽出的3个区组，它们在四次评定的成绩是相关样本。表1如下： 3、分析方法：用方差分析的方法对四个总体的平均数差异进行综合性的F 检验。 4、数据的检验和预处理： a) 奇异点的剔除：经检验得无奇异点的剔除； b) 缺失值的补齐：无； c) 变量的转换（虚拟变量、变量变换）：无； d) 对于所用方法的假设条件的检验：进行正态性和方差齐性的检验。正态性，用QQ 图进行分析得下图：教师题目 1 2 3 a 27.3 28.5 29.1 b 29.0 29.2 28.3 c 26.5 28.2 29.3 d 29.7 25.7 27.2

得到近似满足正态性。 ?对方差齐性的检验：用SPSS对方差齐性的分析得下表： Test of Homogeneity of Variances 分数 Levene Statistic df1 df2 Sig. .732 2 9 .508 易知P〉0.05，接受方差齐性的假设。 5、分析过程： a) 所用方法：单因素方差分析；方差分析中的多重比较。 b) 方法细节： ●单因素方差分析第一步，提出假设： H0：μ1=μ2=μ3；（教师的评定基本合理，即均值相同） H1：μi(i=1,2,3)不全相等；（教师的评定不够合理，均值有差异）第二步，为检验H0是否成立，首先计算以下统计量：

spss实验报告---方差分析

实验报告 ——（方差分析）一、实验目的熟练使用SPSS软件进行方差分析。学会通过方差分析分析不同水平的控制变量是否对结果产生显著影响。二、实验内容 1、某职业病防治院对31名石棉矿工中的石棉肺患者、可疑患者及非患者进行了用力肺活量（L）测定，问三组石棉矿工的用力肺活量有无差别?（自建数据集）石棉肺患者可疑患者非患者 1.8 2.3 2.9 1.4 2.1 3.2 1.5 2.1 2.7 2.1 2.1 2.8 1.9 2.6 2.7 1.7 2.5 3.0 1.8 2.3 3.4 1.9 2.4 3.0 1.8 2.4 3.4 1.8 3.3 2.0 3.5 SPSS计算结果：在建立数据集时定义group1为石棉肺患者，group2为可疑患者，group3为非患者。零假设：各水平下总体方差没有显著差异。相伴概率为0.075，大于0.05，可以认为各个组的方差是相等的，可以进行方差检验。

从上表可以看出3个组之间的相伴概率都小于显著性水平0.05，拒绝零假设，说明3个组之间都存在显著差别。 2、某汽车经销商在不同城市进行调查汽车的销售量数据分析工作，每个城市分别处于不同的区域：东部、西部和中部，而且汽车经销商在不同城市投放不同类型的广告，调查数据放置于附件中数据文件“汽车销量调查.sav”。（1）试分析不同区域与不同广告类型是否对汽车的销量产生显著性的影响？（2）如果考虑到不同城市人均收入具有差异度时，再思考不同区域和不同广告类型对汽车销量产生的影响差异是否改变，这说明什么问题？ SPSS计算结果：（1）此为多因素方差分析相伴概率为0.054大于0.05，可以认为各个组总体方差相等可以进行方差检验。

spss方差分析操作示范-步骤-例子

第五节方差分析的SPSS操作一、完全随机设计的单因素方差分析 1．数据采用本章第二节所用的例1中的数据，在数据中定义一个group变量来表示五个不同的组，变量math表示学生的数学成绩。数据输入格式如图6－3（为了节省空间，只显示部分数据的输入）：图 6-3 单因素方差分析数据输入将上述数据文件保存为“6-6-1.sav”。 2．理论分析要比较不同组学生成绩平均值之间是否存在显著性差异，从上面数据来看，总共分了5个组，也就是说要解决比较多个组（两组以上）的平均数是否有显著的问题。从要分析的数据来看，不同组学生成绩之间可看作相互独立，学生的成绩可以假设从总体上服从正态分布，在各组方差满足齐性的条件下，可以用单因素的方差分析来解决这一问题。单因素方差分析不仅可以检验多组均值之间是否存在差异，同时还可进一步采取多种方法进行多重比较，发现存在差异的究竟是哪些均值。 3．单因素方差分析过程（1）主效应的检验假如我们现在想检验五组被试的数学成绩（math）的均值差异是否显著性，可依下列操作进行。 ①单击主菜单Analyze/Compare Means/One-Way Anova…，进入主对话框，请把math选入到因变量表列（Dependent list）中去，把group选入到因素（factor）中去，如图6-4所示：

图6-4：One-Way Anova主对话框 ②对于方差分析，要求数据服从正态分布和不同组数据方差齐性，对于正态性的假设在后面非参数检验一章再具体介绍；One-Way Anova可以对数据进行方差齐性的检验，单击铵钮Options，进入它的主对话框，在Homogeneity-of-variance项上选中即可。设置如下图6-5所示：图6-5：One-Way Anova的Options对话框点击Continue，返回主对话框。 ③在主对话框中点击OK，得到单因素方差分析结果 4．结果及解释（1）输出方差齐性检验结果 Test of Homogeneity of Variances MATH Levene Statistic df1 df2 Sig. 1.238 4 35 .313 上表结果显示，Levene方差齐性检验统计量的值为1.238，Sig=0.313>0.05，所以五个组的方差满足方差齐性的前提条件，如果不满足方差齐性的前提条件，后面方差分析计算F统计量的方法要稍微复杂，本章我们只考虑方差齐性条件满足的情况。（2）输出方差分析主效应检验结果（方差分析表）

spss 多因素方差分析例子

作业8：多因素方差分析 1，data0806-height是从三个样方中测量的八种草的高度，问高度在三个取样地点，以及八种草之间有无差异？具体怎么差异的？打开spss软件，打开data0806-height数据，点击Analyze->General Linear Model->Univariate 打开：把plot和species送入Fixed Factor(s)，把height送入Dependent Variable，点击Model 打开：

选择Full factorial，Type III Sum of squares，Include intercept in model（即全部默认选项），点击Continue回到Univariate主对话框，对其他选项卡不做任何选择，结果输出：

因无法计算MM e rror，即无法分开MM intercept和MM error，无法检测interaction的影响，无法进行方差分析，重新Analyze->General Linear Model->Univariate打开：选择好Dependent Variable和Fixed Factor(s)，点击Model打开：点击Custom，把主效应变量species和plot送入Model框，点击Continue回到Univariate主对话框，点击Plots：

Univariate对话框，点击Options：

把OVERALL,species, plot送入Display Means for框，选择Compare main effects，Bonferroni，点击Continue回到Univariate对话框，输出结果：可以看到：SS species=33.165，df species=7，MS species=4.738；SS plot=33.165，df plot=7，MS plot=4.738；SS error=21.472，df error=14，MS error=1.534； Fspecies=3.089，p=0.034<0.05;Fplot=12.130,p=0.005<0.01; 所以故认为在5%的置信水平上，不同样地，不同物种之间的草高度是存在差异的。

SPSS软件分析5-方差分析作业

实验五SPSS的方差分析 1*统计**班召” *** 201****** （二）实践性实验（1）一家管理咨询公司为不同的客户进行人力资源管理讲座，每次讲座的内容基本上是一样的，但讲座的听课者有高级管理者、中级管理者、低级管理者。该咨询公司认为，不同层次的管理者对两座的满意度是不同的。对听完讲座后的满意度随机调查中，不同层次管理者的满意度评分如下（1~10分，10代表非常满意），取显著性水平0.05，试用单因素方差分析判断管理者的水平是否会导致评分的显著性差异？如有差异，具体什么差异？描述此表为对不同水平管理者满意度的基本描述统计量及95%的置信区间，此表表明对中级管理者的满意度最高，对高级管理者的满意度次之，对低级管理者满意度最低。方差齐性检验管理者满意度此处采用方差齐性检验假设：对不同水平下管理者的满意度的方差相同

对不同水平下的管理者的满意度的方差齐性检验为 1.324，概率p值为0.296，如果显著水平设为0.05，由于概率p值大于显著水平，不能拒绝原假设，认为对不同水平下管理者的满意度的方差相同。故满足方差分析的前提要求。 ANOVA 采用单因素方差分析。假设：对不同水平的管理者的满意度没有显著差异。此表为管理者的不同等级对对管理者的满意度的单因素方差分析结果。可以看出观测变量满意度的总离差平方和是48.5，如果考虑“管理者的不同等级”单因素的影响，则销售额总变差中，不同水平可解释的变差为29.61，抽样误差引起的变差为18.89，他们的方差(平均变差)，分别为14.805,1.259.相除所得的F统计量的观测值为11.756，对应的P值近似为0，给定显著水平为0.05，由于概率p 值小于显著水平，则拒绝原假设，认为对不同水平的管理者的满意有显著差异。多重比较

SPSS学习系列22.方差分析

22. 方差分析一、方差分析原理 1. 方差分析概述方差分析可用来研究多个分组的均值有无差异，其中分组是按影响因素的不同水平值组合进行划分的。方差分析是对总变异进行分析。看总变异是由哪些部分组成的，这些部分间的关系如何。方差分析，是用来检验两个或两个以上均值间差别显著性（影响观察结果的因素：原因变量（列变量）的个数大于2，或分组变量（行变量）的个数大于1）。一元时常用F检验（也称一元方差分析），多元时用多元方差分析（最常用Wilks’∧检验）。方差分析可用于：（1）完全随机设计（单因素）、随机区组设计（双因素）、析因设计、拉丁方设计和正交设计等资料；（2）可对两因素间交互作用差异进行显著性检验；（3）进行方差齐性检验。要比较几组均值时，理论上抽得的几个样本，都假定来自正态总体，且有一个相同的方差，仅仅均值可以不相同。还需假定每一个观察值都由若干部分累加而成，也即总的效果可分成若干部分，而每一部分都有一个特定的含义，称之谓效应的可加性。所谓的方差是离均差平方和除以自由度，在方差分析中常简称为均方（Mean Square）。

2. 基本思想基本思想是，将所有测量值上的总变异按照其变异的来源分解为多个部份，然后进行比较，评价由某种因素所引起的变异是否具有统计学意义。根据效应的可加性，将总的离均差平方和分解成若干部分，每一部分都与某一种效应相对应，总自由度也被分成相应的各个部分，各部分的离均差平方除以各自的自由度得出各部分的均方，然后列出方差分析表算出F检验值，作出统计推断。方差分析的关键是总离均差平方和的分解，分解越细致，各部分的含义就越明确，对各种效应的作用就越了解，统计推断就越准确。效应项与试验设计或统计分析的目的有关，一般有：主效应（包括各种因素），交互影响项（因素间的多级交互影响），协变量（来自回归的变异项），等等。当分析和确定了各个效应项S后，根据原始观察资料可计算出各个离均差平方和SS，再根据相应的自由度df，由公式MS=SS/df，求出均方MS，最后由相应的均方，求出各个变异项的F值，F值实际上是两个均方之比值，通常情况下，分母的均方是误差项的均方。

[整理]SPSS 方差分析过程.

One-Way ANOVA过程 One-Way ANOVA过程用于进行两组及多组样本均数的比较，即成组设计的方差分析，如果做了相应选择，还可进行随后的两两比较，甚至于在各组间精确设定哪几组和哪几组进行比较。界面说明【Dependent List框】选入需要分析的变量，可选入多个结果变量（应变量）。【Factor框】选入需要比较的分组因素，只能选入一个。【Contrast钮】弹出Contrast对话框，用于对精细趋势检验和精确两两比较的选项进行定义。 o Polynomial复选框定义是否在方差分析中进行趋势检验。 o Degree下拉列表和Polynomial复选框配合使用，可选则从线

性趋势一直到最高五次方曲线来进行检验。 o Coefficients框定义精确两两比较的选项。这里按照分组变量升序给每组一个系数值，注意最终所有系数值相加应为0。如果不为0仍可检验，只不过结果是错的。比如有三组数据，要对第一、三组进行单独比较，则在这里给三组分配系数为1、0、-1，就会在结果中给出相应的检验内容。【Post Hoc钮】弹出Post Hoc Multiple Comparisons对话框，用于选择进行各组间两两比较的方法，有： o Equar Variances Assumed复选框组当各组方差齐时可用的两两比较方法，共有14中种这里不一一列出了，其中最常用的为LSD和S-N-K法。 o Equar Variances Not Assumed复选框组一组当各组方差不齐时可用的两两比较方法，共有4种，其中以Dunnetts's C法较常用。

SPSS重复测量方差分析例题答案

一、不同性别各阶段体重变化如图可知，不同性别各阶段的体重平均值均呈逐阶段下降趋势。通过重复测量方差分析，可知被试内自变量[不同阶段]的球形度检验不显著，p>0.05。根据一元分析，各阶段体重变化显著，F（4,56）=57.534，P<0.05，df=4；被试间自变量[性别]存在显著的主效应，df=1，F=49.948,Sig=.000，P<0.01 各[阶段]与[性别]的交互效应不显著df=4，F=0.193，p>0.05。根据事后检验，仅4,5阶段体重的差异不显著，P>0.05，阶段2体重显著低于阶段1，P<0.05，其他阶段之间体重差异显著，p<0.01。二、销售地点与销售时间对销售量的影响

根据重复测量方差分析，被试内自变量[销售时间]的球形度检验显著df=2，p<0.01，根据多元分析，可知[销售时间]和[地区]的交互效应显著，F=5.590，p<0.05。被试间自变量[地区]对销售时间的影响显著，df=2，F=58.149，Sig=。000，P<0.01。由于交互作用显著，现作简单效应分析： ①同一销售时间，不同地区表1：同一销售时间不同地区的销售量单因素方差分析齐性检验方差分析 df1 Sig df MS F Sig 销售时间1 2 .790 2 300677.167 47.756 .000** 销售时间2 2 .205 2 571034.389 49,741 .000** 销售时间3 2 .722 2 433628.667 63.121 .000** **p<0.01 由表可得，在同一销售时间（1或2或3）中，不同地区的销售量均差异显著，p<0.01，即自变量[地区]对[销售量]存在显著的主效应。在事后检验中，不同地区的销售量均差异显著，p<0。01，呈现地区1销售量>地区2销售量>地区3销售量。 ②同一地区，不同销售时间表2：同一地区内不同销售时间的销售量重复测量方差分析球形度检验一元分析/多元分析 df Sig df MS F Sig 地区1 2 .731 2 173537.167 400.995 .000** error1 10 432.767 地区2 2 .332 2 87855.722 224.319 .000** error2 10 391.656 地区3 2 .064 2 54192.056 17.625 .010* error3 10 3074.789 *p<0.05；**p<0.01 由此可知，同一地区不同销售时间下，销售量存在显著差异，即自变量[销售时间]对[销售量]存在显著主效应。同时，根据事后检验，在三个地区中，销售时间2的销售量均显著高于销售时间1和销售时间3，p<0.01；在地区1中，销售时间1的销售量显著高于销售时间3，p<0.05，在地区2和3中，销售时间1与3的销售量则无显著差异，p>0.05。

SPSS方差分析案例实例

SPSS第二次作业——方差分析 1、案例背景：在一些大型考试中，为了保证结果的准确和一致性，通常针对一些主观题，都采取由多个老师共同评审的办法。在评分过程中，老师对学生的信息不可见，同时也无法看到其他评分，保证了结果的公正性。然而也有特殊情况的发生，导致了成绩的不稳定，这就使得对不同教师的评分标准考察变得十分必要。 2、案例所需资料及数据的获取方式和表述，变量的含义以及类型：所需资料：抽样某地某次考试中不同教师对不同的题目的学生成绩的评分；获取方式：让一组学生前后参加四次考试，由三位教师进行批改后收集数据；变量含义、类型：一份试卷的每道主观题由三名教师进行评定，3个教师的评定结果可看成事从同一总体中抽出的3个区组，它们在四次评定的成绩是相关样本。表1如下： 3、分析方法：用方差分析的方法对四个总体的平均数差异进行综合性的F检验。 4、数据的检验和预处理： a) 奇异点的剔除：经检验得无奇异点的剔除； b) 缺失值的补齐：无； c) 变量的转换（虚拟变量、变量变换）：无； d) 对于所用方法的假设条件的检验：进行正态性和方差齐性的检验。 ?正态性，用QQ图进行分析得下图：

spss方差分析作业(1)

统计作业（3） 1、抽查某地区三所小学五年级男学生的身高，数据见文件：“男生身高”。设各小学五年级男学生的身高服从同方差的正态分布。问该地区三所小学五年级男学生的平均身高是否有显著差异（α=）解： Test of Homogeneity of Variances 身高 Levene Statistic df1df2Sig. 215.019 因为sig=<，所以所用样本的方差不相等。所以选择Tamhane 又因为P=<，所以三所小学五年级男学生的平均身高有显著差异。由上表可得，因为1与3：sig=<，所以在α=，第一小学跟第三小学中男生的平均身高有显著差异

同理可得：无法证明在α=，第一小学跟第二小学中，第二小学跟第三小学中男生的平均身高显著有差异 2、某钢厂检查一月上旬内的五天中生产钢锭重量，数据见文件：“钢锭重量”，设各日所生产的钢锭重量服从同方差的正态分布，试检验不同日期生产的钢锭的平均重量有无显著差异因为sig=<，所以所用样本的方差不相等。所以选择Tamhane

2.998 9*.001 10.540 91 2.808 4*.001 10.930 101.964 2.998 4.540 9.930 *. The mean difference is significant at the level. 由上表可得，因为4与9：sig=<，所以在α=下，日期4和日期9生产的钢锭的平均重量有显著差异同理可得：在α=下，无法说明日期1和日期2，日期1和日期4，日期1和日期9，日期1和日期10，日期2和日期4，日期2和日期9，日期2和日期10，日期4和日期10，日期9和日期 10生产的钢锭的平均重量有显著差异 3、在某种橡胶的配方中，考虑了3种不同的促进剂，4种不同分量的氧化剂。各种配方各实验一次，测得300%定强数据见文件：“橡胶配方定强”。假定各种配方的定强服从同方差的正态分布。试问不同促进剂、不同分量氧化锌分别对定强有无显著影响（α=）Between-Subjects Factors Value Label N 促进剂1促进剂A14 2促进剂A24 3促进剂A34 氧化锌1氧化锌B13 2氧化锌B23 3氧化锌B33 4氧化锌B43

《方差分析》spss实例操作

方差分析

方差分析的应用条件 ?各样本是相互独立的随机样本； ?各组样本均来自正态总体； ?各组的总体方差相等 ?各单元格样本含量比较大(>30)且各单元格样本含量相同的情况下，方差是否相等对结果影响几乎没有

方差分析的基本思想 ?全部数据的总变异分成多个部分（离均差平方和SS） ?均方MS=SS/df ?各部分变异的MS与随机误差的MS做比，形成F统计量 ?注意：H0为各组总体均数不全相等

?完全随机设计方差分析?多组样本均数两两比较?随机区组设计方差分析?析因设计方差分析

?例题： ?某人研究北京机关工作人员血脂水平，随机抽取不同年龄组男性受试者各10名，检测他们的总胆固醇（TC）的含量(mmol/L)，其结果如下： ?青年组5.00 4.85 4.93 5.18 4.95 4.78 5.18 4.89 5.07 5.21 ?中年组5.12 5.13 4.89 5.20 4.99 5.14 5.16 4.98 5.16 5.25 ?老年组5.24 5.26 5.23 5.10 5.31 5.23 5.21 4.98 5.15 5.19 ?请问：三个年龄组的总胆固醇平均含量之间的差别是否具有统计学意义？

完全随机设计方差分析 ?库结构 ?分组检验正态性 ?Analyze-Compare Means-One-Way ANOVA-Dependent List选入指标-Factor选入组别-(Post Hoc两两比较-勾选两两比较方法-continue-Option-勾选Homogeneity of variance test-continue)-OK

SPSS软件分析5-方差分析作业

假设：对不同水平下管理者的满意度的方差相同。对不同水平下的管理者的满意度的方差齐性检验为1.324，概率p值为0.296，如果显著水平设为0.05，由于概率p值大于显著水平，不能拒绝原假设，认为对不同水平下管理者的满意度的方差相同。故满足方差分析的前提要求。采用单因素方差分析。假设：对不同水平的管理者的满意度没有显著差异。此表为管理者的不同等级对对管理者的满意度的单因素方差分析结果。可以看出观测变量满意度的总离差平方和是48.5，如果考虑“管理者的不同等级”单因素的影响，则销售额总变差中，不同水平可解释的变差为29.61，抽样误差引起的变差为18.89，他们的方差（平均变差），分别为14.805,1.259.相除所得的F统计量的观测值为11.756，对应的P值近似为0，给定显著水平为0.05，由于概率p 值小于显著水平，则拒绝原假设，认为对不同水平的管理者的满意有显著差异。多重比较因变量:管理者满意度 (I) 水平(J) 水平均值差(I-J) 标准误显著性 95% 置信区间下限上限

SPSS方差分析案例实例

S P S S方差分析案例实例 Prepared on 22 November 2020

SPSS第二次作业——方差分析 1、案例背景：在一些大型考试中，为了保证结果的准确和一致性，通常针对一些主观题，都采取由多个老师共同评审的办法。在评分过程中，老师对学生的信息不可见，同时也无法看到其他评分，保证了结果的公正性。然而也有特殊情况的发生，导致了成绩的不稳定，这就使得对不同教师的评分标准考察变得十分必要。 2、案例所需资料及数据的获取方式和表述，变量的含义以及类型：所需资料：抽样某地某次考试中不同教师对不同的题目的学生成绩的评分；获取方式：让一组学生前后参加四次考试，由三位教师进行批改后收集数据；变量含义、类型：一份试卷的每道主观题由三名教师进行评定，3个教师的评定结果可看成事从同一总体中抽出的3个区组，它们在四次评定的成绩是相关样本。表1如下： 3、分析方Array法：用方差分析的方法对四个总体的平均数差异进行综合性的F检验。 4、数据的检验和预处理： a) 奇异点的剔除：经检验得无奇异点的剔除； b) 缺失值的补齐：无；

c) 变量的转换（虚拟变量、变量变换）：无； d) 对于所用方法的假设条件的检验：进行正态性和方差齐性的检验。 ?正态性，用QQ图进行分析得下图：得到近似满足正态性。 ?对方差齐性的检验：用SPSS对方差齐性的分析得下表：易知P〉，接受方差齐性的假设。 5、分析过程： a) 所用方法：单因素方差分析；方差分析中的多重比较。 b) 方法细节： ●单因素方差分析第一步，提出假设： H0：μ1=μ2=μ3；（教师的评定基本合理，即均值相同） H1：μi(i=1,2,3)不全相等；（教师的评定不够合理，均值有差异）第二步，为检验H0是否成立，首先计算以下统计量： 1,计算水平均值及总体均值：表2 三位教师评选结果的均值

spss方差分析报告报告材料

方差分析是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状，造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析的基本思想是：通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。方差分析主要用途：①均数差别的显著性检验，②分离各有关因素并估计其对总变异的作用，③分析因素间的交互作用，④方差齐性检验。在科学实验中常常要探讨不同实验条件或处理方法对实验结果的影响。通常是比较不同实验条件下样本均值间的差异。例如医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响；不同化学药剂对作物害虫的杀虫效果等，都可以使用方差分析方法去解决。方差分析原理方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个： (1) 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示，记作SS w，组内自由度df w。 (2) 实验条件，实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和表示，记作SS b，组间自由度df b。总偏差平方和 SS t = SS b + SS w。组内SS t、组间SS w除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MS w和MS b，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MS b/MS w≈1。另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MS b>>MS w(远远大于)。 MS b/MS w比值构成F分布。用F值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体。方差分析的假设检验

SPSS方差分析案例实例

SPSS第二次作业——方差分析 1案例背景：在一些大型考试中，为了保证结果的准确和一致性，通常针对一些主观题，都采取由多个老师共同评审的办法。在评分过程中，老师对学生的信息不可见，同时也无法看到其他评分，保证了结果的公正性。然而也有特殊情况的发生，导致了成绩的不稳定，这就使得对不同教师的评分标准考察变得十分必要。 2、案例所需资料及数据的获取方式和表述，变量的含义以及类型：所需资料：抽样某地某次考试中不同教师对不同的题目的学生成绩的评分；获取方式：让一组学生前后参加四次考试，由三位教师进行批改后收集数据；变量含义、类型：一份试卷的每道主观题由三名教师进行评定，3个教师的评定结果可看成事从同一总体中抽出的3个区组，它们在四次评定的成绩是相关样本。表1如下: 3、分析方法: 用方差分析的方法对四个总体的平均数差异进行综合性的F检验 4、数据的检验和预处理: a）奇异点的剔除：经检验得无奇异点的剔除； b）缺失值的补齐：无； c）变量的转换（虚拟变量、变量变换）：无； d）对于所用方法的假设条件的检验：进行正态性和方差齐性的检验。正态性，用QQ图进行分析得下图：

得到近似满足正态性。对方差齐性的检验：用SPSS对方差齐性的分析得下表: 易知P〉0.05，接受方差齐性的假设。 5、分析过程: a）所用方法：单因素方差分析；方差分析中的多重比较。 b）方法细节：单因素方差分析第一步，提出假设： H o：（J1=（J2= p3；（教师的评定基本合理，即均值相同） H i：Mi=1,2,3）不全相等；（教师的评定不够合理，均值有差异）第二步，为检验H o是否成立，首先计算以下统计量：