SPSS方差分析案例实例
管理统计SPSS方差齐性分析实例
请分析一个班三组不同性别的同学（分别接受了三种不同的教学方法）在数学成绩上是否有显著差异？根据题意，数学成绩分数的高低可能受到不同的教学方法跟性别的的影响，因此考虑两个因素水平下成绩的差异问。
在对其进行方差齐性分析前，首先对数据进行独立性，正态性，方差齐性检验。
1独立性检验用游程检验，检验其独立性，检验结果如下：图1-1游程检验数学成绩检验值a76.83案例 < 检验值8案例 >= 检验值10案例总数18Runs 数7Z -1.176渐近显著性(双侧) .240a. 均值根据图1-1数学成绩关于游程检验的结果可以看到，游程检验的P值为0.089 大于显著性水平 =0.05，故接受原假设，即认为各位同学的数学成绩不具有相关性，所以各变量之间是独立的。
2 正态性检验图1-2单样本 Kolmogorov-Smirnov 检验数学成绩N 18正态参数a,b均值76.83标准差17.041最极端差别绝对值.244正.167负-.244Kolmogorov-Smirnov Z 1.035渐近显著性(双侧) .235a. 检验分布为正态分布。
b. 根据数据计算得到。
根据图1-2可以看到数学成绩的K-S正太分布检验显著性水平位0.235，大于0.05，故接受原假设，既数学成绩服从正太分布。
3方差齐性检验图1-3根据图1-3可以看到，sig值为0.477，明显大于显著性水平0.05，故接受原假设，即认为各样本的数学成绩具方差齐性。
主体间因子N组别0 61 62 6性别 f 7m 11从上表可以看出，组别的SIG值为0，既拒绝原假设，可以认为，在95%的置信水平下，组别既不同的教学方法对成绩的影响存在显著的差异。
性别跟组别跟性别之间的叫互影响均对数学成绩没有显著地影响。
并且也可以看到2R=0.849，调整后的2R=0.849可见方程的拟合度非常好。
问题：已知一个班三组同学的入学成绩和分别接受了三种不同的教学方法后的数学成绩如下表所示，试研究这三组同学在接受了不同的教学方法后在数学成绩上是否有显著性差异？本案例中，主要研究不同的教学方法对数学成绩的影响，但是入学成绩可能可能对数学成绩有一定的影响，但又不是我们主要关心的因素，应尽量排除入学成绩对成绩的影响，因此将入学成绩做为协变量。
方差分析spss操作2(共72张PPT)
1 5.9290
0.017
42 14.7865
(132) (25.1241) 3 21.9763 3 1.2701
126 1.8777
11.70 0.68
P
<0.001
<0.001 0.568
软件操作步骤：1、变量设置
3、方差分析： analyze—general linear
model—repeated measures
• m——正交表纵列数(最多能安排的因数个数)
Spss操作
正交设计方差分析 • 见50页例1：观察3各因素对细胞色素b5的
影响 • 因素A:诱导剂，2水平（生理盐水、戊己比
妥） • 因素B：正氟醚，2水平（用、不用） • 因素C：性别，2水平（雄性、雌性）
• P均大于0.05，各因素均无统计学意义。
互效应的各组均数不呈任何趋势。
三、交叉设计
（cross-over design）
按纳入标准
阶段 I
确定病人
A 处理(测量)
间
歇
B 处理(测量)
期
阶段 II
B 处理(测量)
A 处理(测量)
交叉设计的方差分析
• 两阶段效应无差别；AB两种处理间有差别 ；受试者（白鼠）间有差别。
可以把受试者编号放入随机因素栏
Within-subject factor-受试者内因素，用 于定义重复测量变量及重复次数
Options对话框
先输出了重复测量的变量名
因变量的描述性统计
球对称检验：p=0.003，拒绝H0，不满足球 对称性，应对自由度进行校正
Mauchly’s test of sphericity
• 如果满足球对称，则看下面的一元分析结果（tests of within-subjects effects）中 sphericity assumed所在 行的统计量及p值。
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-W ay 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 VariancesMATHLevene 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。
(完整word版)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：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：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2-计算平方和和自由度：总离差平方和：SST=211)-(∑∑==ki n j iij x x =16.947，自由度为n-1=11组内离差平方和：SSE=211)x -(i ∑∑==ki n j iij x =16.275，自由度为n-k=9组间平方和：SSA=211)-(∑∑==ki n j ii x x =0.672,自由度为k-1=23-计算均方：MSA=1SSA -k =0.336MSE=kn -SSE =1.8084-计算检验的统计量F ： F=MSEMSA ~F(k-1,n-k) 计算F=0.186将结果汇集到表中：第三步，统计决断:查F 值表得F 0.01(2,11)=7.21>0.186。
spss多因素方差分析例子
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 ???? ??rror ，即无法分开 ???? intercept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 ： 把 date 送入 Horizontal Axis ，把 depth 送入 Separate Lines ，点击 Add ，点击 Continue 回到 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 =, df species =7, MS species= ；SS plot =, df plot =7, MS plot= ；SS error =, df error =14, MS error= ；Fspecies= , p=<;Fplot=,p=<;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。
48单因素方差分析的SPSS实现
5
43014..267.6
40.7 31.5
394.80.7
42.9
373.91.5
45.4
384.82.9
44.3
53164..385.4
54.2 46.0
414.24.3
45.9
42.合2 计(Ti )
514.311.2
4355.04.2
494.9 4
)
合计 1 1 1 1
1 1 1 1
2023/12/28
2
表1 三组战士的第一秒用力肺活量(L)
对照组 锻炼组 药物组 合计
3.25
3.66
3.44
3.32
3.64
3.62
3.29
3.48
3.48
3.343.48
3.52
3.64
3.20
3.60
3.60
3.62
3.32
3.28
3.56
3.44
3.52
3.44
3.16
3.26
3.82
3.28
3
2.随机区组（或单位组、配伍组）设计的方差分析
例4-2 下表是11名战士在不同海拔高度的血氨
值( mol L )。试作方差分析
表 4-6 不同海拔高表度4-的6 血不氨同值海(拔m高o度l 的L血氨)值( mol L
平原 战士编号
1
32.7 2
3500平m原
32.7
33.735.4
3450500m0m
33.7
353.49.2
4500m
39.2 57.2
35.4 3
33.3
4 5
44.8 6
32.3 7
SPSS双因素方差分析
SPSS双因素方差分析例1 对小白鼠喂以三种不同的营养素，目的是了解不同营养素增重的效果。
采用随机区组设计方法，以窝别作为划分区组的特征，以消除遗传因素对体重增长的影响。
现将同品系同体重的24只小白鼠分为8个区组，每个区组3只小白鼠。
三周后体重增量结果(克)列于下表，问小白鼠经三种不同营养素喂养后所增体重有无差别？区组号营养素1 营养素2 营养素31 50.10 58.20 64.502 47.80 48.50 62.403 53.10 53.80 58.604 63.50 64.20 72.505 71.20 68.40 79.306 41.40 45.70 38.407 61.90 53.00 51.208 42.20 39.80 46.20这可以认为是无重复实验的双因素方差分析，SPSS软件版本：18.0中文版。
1、建立数据文件变量视图：建立3个变量，如下图1数据视图：如下图：区组号用1-8表示，营养素号用1-3表示。
数据文件见“小白鼠喂3种不同的营养素增重数量.sav”，可以直接使用。
2、统计分析菜单选择：分析-> 一般线性模型-> 单变量1点击进入“单变量”对话框1旗开得胜将“体重”选入“因变量”框，“区组”、“营养素”选入固定因子框点击右边“模型”按钮，进入“单变量：模型对话框”1点击“设定”单选按钮（无重复双因素方差分析不能选全因子！），在“构建项”下拉菜单中选择“主效应”（只能选主效应）1把左边的因子与协变量框中区组和营养素均选入右边的模型框中其余选项取默认值就行，点击“继续”按钮，回到“单变量”界面1点击“两两比较”按钮，进入下面对话框1将左边框中“区组”、“营养素”均选入右边框中再选择两两比较的方法，LSD、S-N-K，Duncan为常用的三种方法，点击“继续”按钮回到“单变量”主界面。
1点击“选项”按钮1勾选“统计描述”及“方差齐性检验”，设置显著性水平，点击“继续”按钮，回到“单变量”主界面1点击下方“确定”按钮，开始分析。
SPSS单因素方差分析案例
百度文库
1 单因素方差分析
步骤：
1.如图，进入单因素方差分析。
2.将“销售额”选入，“广告形式”选入。
3.将中的“广告形式”换成“地区”。
结果呈现：
表一广告形式对销售额的单因素方差分析结果
表二地区对销售额的单因素方差分析结果
分析：
1.如果仅仅考虑广告形式单个因素对销售额的影响，从“广告形式对销售额的单因素方差
分析结果”可以看出，统计量F对应的概率P-值为0.000，小于显著性水平a=0.05（a=0.01），所以，拒绝原假设，即，认为不同广告形式对销售额产生了显著的影响。
2.如果仅仅考虑地区单个因素对销售额的影响，从“地区对销售额的单因素方差分析结果”
可以看出，统计量F对应的概率P-值为0.000，小于显著性水平a=0.05(a=0.01),所以，拒绝原假设，即，认为不同地区对销售额产生了显著的影响。
3. 从上述两表可以看出，“广告形式对销售额的单因素方差分析结果”中的F值为13.483，“地区对销售额的单因素方差分析结果”中的F值为
4.062，而13.483>4.062，所以，如果从单因素考虑，广告形式对销售额的影响较地区有更明显的作用。
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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：
Test of Homogeneity of Variances
分数
Levene Statistic
df1
df2
Sig.
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
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： H 0：μ1=μ2=μ3；（教师的评定基本合理，即均值相同） H 1：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H 0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
2-计算平方和和自由度：
总离差平方和：SST=2
11
)-(∑∑==k
i n j i
ij x x =16.947，自由度为n-1=11
组内离差平方和：SSE=211
)x -(i ∑∑==k
i n j i
ij x =16.275，自由度为n-k=9
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 合计 112.5
111.6
113.9
338 平均值 1x =28.125
2x =27.9
3x =28.475
总均值
x =28.167
观察值个数
n 1=4 n 2=4 n 3=4
组间平方和：SSA=2
11
)-(∑∑==k i n j i
i x x =0.672,自由度为k-1=2
3-计算均方：
MSA=1SSA -k =0.336
MSE=k
n -SSE =1.808
4-计算检验的统计量F ： F=MSE
MSA ~F(k-1,n-k) 计算F=0.186
将结果汇集到表中：
ANOV A
分数
离差平方和
自由度
均方
F Sig. 组间 .672 2 .336 .186
.834
组内 16.275 9 1.808
总体
16.947
11
第三步，统计决断:
查F 值表得F 0.01(2,11)=7.21>0.186。
样本值落在了接受域内，因此应该接受原假设，表明三位教师给出的评分均值相同。
方差分析中的多重比较
1) 提出假设：H 0：μ1=μ2； H 1：μ1≠μ2； 2) 检验的统计量为：j i x x - 3) 计算LSD=)1
1(
2/j
i n n MSE t +∂。
若|j i x x -|≥LSD ，拒绝H 0；反之不能拒绝H 0。
计算得
LSD=3.250*）（4
141*1.808+≈3.09 经简单计算易得各位老师之间的评价无显着差异，即总有|j i x x -|≤LSD 。
6、对结果的分析：
a) 结合输出结果给出的说明：样本值落在了接受域内，因此应该接受原假设，表明三位教师给出的评分均值相同。
b) 结合案例背景给出的政策建议：总体上不同教师对同一题目的评分算是公正的，可以继续实行这个方案。
7、总结：
结果可以大致得出教师的评分结果满意，能够很好地达到学生成绩的客观评定。
可以继续推广多个教师评选的方法。