SPSS处理多元方差分析例子
spss多因素方差分析报告例子
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 M 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：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=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。
使用SPSS软件进行多因素方差分析
使用SPSS软件进行多因素方差分析使用SPSS软件进行多因素方差分析一、引言多因素方差分析是一种重要的统计方法，用于分析多个自变量对因变量的影响。
它可以帮助研究人员确定不同因素对研究对象的差异产生的影响，以及这些因素之间是否存在交互作用。
SPSS软件是一款功能强大且易于使用的统计分析工具，可以帮助用户在进行多因素方差分析时快速、准确地得出结果。
本文将介绍使用SPSS软件进行多因素方差分析的步骤，并通过一个案例来具体说明。
二、SPSS软件介绍SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款专业的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、医学、商业等领域。
它提供了丰富的统计方法和分析工具，并具备数据清洗、可视化、报告生成等功能。
在多因素方差分析中，SPSS 可以帮助用户进行方差分析表的生成、方差分析的可视化、方差齐性检验和事后比较等操作，大大简化了分析过程。
三、多因素方差分析的步骤1. 数据准备：将需要分析的数据录入SPSS软件，并确定自变量和因变量的测量水平。
一般自变量为定类变量，而因变量可以是定量或定类变量。
2. 方差分析表的生成：选择“分析”菜单中的“一元方差分析”选项，然后将因变量添加到依赖变量框中，将自变量添加到因子框中。
接下来，点击“选项”按钮设置参数，如设定显著性水平和置信区间。
点击“确定”后，SPSS会生成方差分析表。
3. 方差分析的可视化：在方差分析表中，用户可以查看各个因素的主效应和交互作用，以及统计指标如F值、p值等。
此外，SPSS还提供了绘制效应图、交互作用图等功能，帮助用户更直观地理解分析结果。
4. 方差齐性检验：方差齐性检验用于验证因变量的变异是否在各组间具有相同的方差。
SPSS软件可以通过选择“分析”菜单中的“Compare Means”选项，进而进行多个组间方差齐性检验。
5. 事后比较：当发现方差分析存在显著差异时，需要进一步进行事后比较以确定差异所在。
spss超详细操作两因素多元方差分析(two-way manova)
SPSS超详细操作：两因素多元方差分析(Two-way Manova)每种方差分析的应用场景，以及该如何进行SPSS操作和解读结果，各位伙伴请点击相应的文章链接查看~~今天，我们再来介绍一种统计方法：两因素多元方差分析(Two-way Manova)。
一、问题与数据某研究者想研究三种干预方式（regular—常规干预；rote—死记硬背式干预；reasoning—推理式干预）对学生学习成绩的影响。
研究者记录了学生两门考试的成绩：文科成绩（humanities_score）和理科成绩（science_score）。
另外，基于之前的知识，研究者假设干预方式对男女两种性别学生的效果可能不同。
换言之，研究者想知道不同干预方式对学习成绩的影响在男女学生中是否不同。
也就是说，干预方式和性别两个自变量之间是否存在交互作用（interaction effect）。
注：交互作用是指某一自变量对因变量的效应在另一个自变量的不同水平会不同。
在本例中，就是要比较①男性中干预方式对学习成绩的影响和②女性中干预方式对学习成绩的影响。
这两个效应就成为单独效应（simple main effects），也就是说，单独效应是指在一个自变量的某一水平，另一个自变量对因变量的影响。
因此，交互作用也可以看做是对单独效应间是否存在差异的检验。
在本研究中，共有三个效应：性别的主效应；干预方式的主效应；性别和干预方式的交互作用。
研究者选取30名男学生和30名女学生，并将其随机分配到三个干预组中，每个干预组中共有10名男学生和10名女学生。
部分数据如下：二、对问题的分析使用两因素多元方差分析法进行分析时，需要考虑10个假设。
对研究设计的假设：1. 因变量有2个或以上，为连续变量；2. 有两个自变量，为二分类或多分类变量；3. 各观察对象之间相互独立；对数据的假设：4. 自变量的各个组内，各因变量间存在线性关系；5. 自变量的各个组内，各因变量间没有多重共线性；6. ①没有单因素离群值（univariate outliers）与②多因素离群值（multivariate outliers）：单因素离群值是指自变量的各个组中因变量是否是离群值；多因素离群值是指每个研究对象（case）的各因变量组合是否是一个离群值；7. 各因变量服从多元正态分布；8. 样本量足够；9. 自变量的各组观察对象之间因变量的方差协方差矩阵相等；10. 每个因变量在自变量的各个组中方差相等。
spss多因素方差分析报告例子
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 M 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：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=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 方差分析(多因素方差分析)实验报告
大学经济管理学院学生实验报告实验课程名称：统计软件及应用专业工商管理班级学号姓名成绩实验地点实验性质：演示性 验证性综合性设计性实验项目名称方差分析（多因素方差分析）指导教师一、实验目的掌握利用SPSS 进行单因素方差分析、多因素方差分析的基本方法，并能够解释软件运行结果。
二、实验内容及步骤(包括实验案例及基本操作步骤)实验案例：为研究某商品在不同地区和不同日期的销售差异性，调查收集了以下日平均销售量数据。
销售量日期周一至周三周四至周五周末地区一5000 6000 40006000 8000 30004000 7000 5000地区二700080008000 500050006000500060004000地区三300020004000 600060005000800090006000（1）选择恰当的数据组织方式建立关于上述数据的SPSS数据文件。
在SPSS输入数据。
（2）利用多因素方差分析法，分析不同地区和不同日期对该商品的销售是否产生了显著影响。
1. 选择菜单Analyze，General Linear Model，Univariate;2. 指定观测变量销售额到Dependant Variable框中；3. 指定固定效应的控制变量到Fixed Factors框中，4. OK，得到分析结果。
（3）地区和日期是否对该商品的销售产生了交互影响？若没有显著的交互影响，则试建立非饱和模型进行分析，并与饱和模型进行对比。
三、实验结论(包括SPSS输出结果及分析解释)。
多元方差分析spss实例
多元方差分析1992年美国总统选举的三位候选人为布什、佩罗特、克林顿。
从支持三位候选人的选民中分别分析：该题自变量为三位候选人，因变量为年龄段和受教育程度。
从自变量来看要进行方差分析，从因变量来看是二元分析，所以最终确定使用多变量分析具体操作（spss）1、打开spss，录入数据，定义变量和相应的值在此不作详述。
结果如图1图1 被投票人：1、布什2、佩罗特3、克林顿2、在spss窗口中选择分析——一般线性模型——多变量，调出多变量分析主界面，将年龄段和受教育程度移入因变量框中，被投票人移入固定因子框中。
如图2图2 多变量分析主界面3、点击选项按钮在输出框中选择方差齐性分析（既包括协方差矩阵等同性分析也包括误差方差齐性分析），其它使用默认即可，点击继续返回主界面。
如图3图3 选项子对话框4、点击确定，运行多变量分析过程。
结果解释1、协方差矩阵等同性的Box检验结果，如图4图4 协方差矩阵检验结果说明：此Box检验的协方差矩阵为三位候选人每个人的支持者的年龄段和受教育程度的协方差矩阵。
因为sig>0.05，所以差异不显著，即各个因变量的协方差矩阵在所有三个候选人组中是相等的。
可以对其进行多元方差分析。
2、多变量检验结果，如图5图5 多变量检验结果说明：被投票人在四种统计方法中的sig均小于0.05，所以差异显著，即三组的总体均值有显著性差异3、误差方差等同性的Levene检验结果，如图6图6 Levene检验结果说明：只考虑单个变量，年龄段或者受教育程度，每位候选人的20名支持者的随机误差是否有显著性差异。
因为sig>0.05，差异不显著，所以三位候选人的20名支持者的随机误差相等。
可以进行单因素方差分析。
4、主体间效应的检验结果，如图7图7 主体间效应的检验结果说明：被投票人一行中，年龄段的sig<0.05，差异显著，即支持三位候选人的选民中，年龄段之间存在显著差异；而受教育程度的sig>0.05，差异不显著，即支持三位候选人的选民中，受教育程度差异不显著。
spss方差分析报告操作示范-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 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。
SPSS教程-多因素方差分析(优质参考)
多因素方差分析多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。
SPSS调用“Univariate”过程，检验不同水平组合之间因变量均数，由于受不同因素影响是否有差异的问题。
在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作用，以及分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。
该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差相同。
但也可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。
因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此独立。
因素变量是分类变量，可以是数值型也可以是长度不超过8的字符型变量。
固定因素变量(Fixed Factor)是反应处理的因素;随机因素是随机地从总体中抽取的因素。
[例子]研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。
分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异。
表5-7 不同温度与不同湿度粘虫发育历期表相对湿度（%）温度℃重复1 2 3 4100 25 91.2 95.0 93.8 93.0 27 87.6 84.7 81.2 82.4 29 79.2 67.0 75.7 70.6 31 65.2 63.3 63.6 63.380 25 93.2 89.3 95.1 95.5 27 85.8 81.6 81.0 84.4 29 79.0 70.8 67.7 78.8 31 70.7 86.5 66.9 64.940 25 100.2 103.3 98.3 103.8 27 90.6 91.7 94.5 92.2 29 77.2 85.8 81.7 79.7 31 73.6 73.2 76.4 72.5数据保存在“DATA5-2.SAV”文件中，变量格式如图5-1。
1）准备分析数据在数据编辑窗口中输入数据。
建立因变量历期“历期”变量，因素变量温度“A”，湿度为“B”变量，重复变量“重复”。
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实验三多元方差分析一、实验目的用多元方差分析说明民族和城乡对人均收入和文化程度的影响。
二、实验要求调查24个社区，得到民族与城乡有关数据如下表所示，其中人均收入为年均，单位百元。
文化程度指15岁以上小学毕业文化程度者所占百分比。
试依此数据通过方差分析说明民族和城乡对人均收入和文化程度的影响。
三、实验内容1．依次点击“分析”---- “常规线性模型”----“多变量”，将“人均收入”和“文化程度”加到“因变量”中，将“民族”和“居民”加到“固定因子”中，如下图一所示。
【图一】2.点击“选项”，将“输出”中的相关选项选中，如下图二所示：【图二】3.点击“继续”，“确定”得到如下表一的输出：【表一】常规线性模型主体间因子描述性统计量民族居民均值标准差N人均收入1 农村56.0000 9.93311 4城市64.2500 11.02648 4总计60.1250 10.66955 8 2 农村59.7500 8.99537 4城市67.2500 9.10586 4总计63.5000 9.28901 8 3 农村62.0000 7.61577 4城市70.2500 7.84750 4总计66.1250 8.40812 8 总计农村59.2500 8.45442 12 城市67.2500 8.89458 12总计63.2500 9.41899 24文化程度1 农村82.7500 10.68878 4城市90.2500 7.93200 4总计86.5000 9.59166 82 农村80.0000 8.28654 4城市85.7500 8.18026 4总计82.8750 8.21910 83 农村73.2500 7.135594城市80.7500 8.77021 4总计77.0000 8.41767 8 总计农村78.6667 9.00841 12城市85.5833 8.53291 12总计82.1250 9.27977 24 协方差矩阵等同性的 Box 检验(a)检验零假设，即观测到的因变量的协方差矩阵在所有组中均相等。
a 设计: Intercept+A+B+A * B多变量检验(d)a 使用 alpha 的计算结果 = .05b 精确统计量c 该统计量是 F 的上限，它产生了一个关于显著性级别的下限。
d 设计: Intercept+A+B+A * BRoy 的最大根215.5611832.265(b)2.00017.000.000.9953664.5301.000APillai 的跟踪 .9017.378 4.000 36.000 .000 .450 29.511 .991Wilks 的Lambda .10118.305(b)4.00034.000.000.68373.2211.000Hotelling的跟踪 8.93035.720 4.000 32.000 .000 .817 142.882 1.000Roy 的最大根8.92880.356(c)2.00018.000.000.899160.7121.000BPillai 的跟踪 .205 2.198(b)2.000 17.000 .142 .205 4.397 .386Wilks 的Lambda .795 2.198(b)2.000 17.000 .142 .205 4.397 .386Hotelling的跟踪 .259 2.198(b)2.000 17.000 .142 .205 4.397 .386Roy 的最大根.259 2.198(b)2.000 17.000 .142 .205 4.397 .386A * BPillai 的跟踪 .016.0714.000 36.000 .991 .008 .282 .063Wilks 的Lambda .984.067(b)4.000 34.000 .991 .008 .268 .062Hotelling的跟踪 .016.063 4.000 32.000 .992 .008 .253 .061Roy 的最大根.016.142(c)2.000 18.000 .868 .016 .284 .069误差方差等同性的 Levene 检验(a)F df1 df2 Sig.人均收入.643 5 18 .670文化程度.615 5 18 .690检验零假设，即在所有组中因变量的误差方差均相等。
a 设计: Intercept+A+B+A * B4.实验结果分析在“协方差矩阵等同性的 Box 检验(a)”中可以看出，p=0.887,大于0.05，故接受原假设，即认为方差是齐性的，可以进行方差分析。
在“多变量检验”中，仅以wilks的Lambda为例进行分析，在效应A中p值接近0，故拒绝原假设，认为民族（A）对文化水平和收入有显著影响，在效应B中p=0.142，故接受原假设，即认为B（居民）对对文化水平和收入没有显著影响。
在A*B中，p=0.991，大于0.05，故接受原假设，即认为AB的交互作用对文化水平和收入的影响不显著。
故应该不考虑交互作用，重新改进该试验。
步骤如下：1.第一、二步和前面一样，只需要点击“模型”，将“全因子”改为“定制”，“建立项”中改为“主效应”接着将“A,B”添加到“模型”中，如下图三所示：【图三】2．点击“继续”“确定”，得到如下表二结果：【表二】常规线性模型主体间因子协方差矩阵等同性的 Box 检验(a)检验零假设，即观测到的因变量的协方差矩阵在所有组中均相等。
a 设计: Intercept+A+B多变量检验(d)a 使用 alpha 的计算结果 = .05b 精确统计量c 该统计量是 F 的上限，它产生了一个关于显著性级别的下限。
d 设计: Intercept+A+B主体间效应的检验Hotelling 的跟踪212.7052020.700(b)2.00019.000.000.9954041.4001.000Roy 的最大根212.7052020.700(b)2.00019.000.000.9954041.4001.000A Pillai 的跟踪 .900 8.176 4.000 40.000 .000 .450 32.702 .996Wilks 的Lambda.102 20.265(b)4.000 38.000 .000 .681 81.059 1.000Hotelling 的跟踪8.80239.6084.000 36.000 .000 .815 158.434 1.000Roy 的最大根 8.800 88.002(c) 2.000 20.000 .000 .898 176.004 1.000 B Pillai 的跟踪 .2052.457(b) 2.00019.000.112.2054.914.433Wilks 的Lambda.7952.457(b)2.000 19.000 .112 .205 4.914 .433Hotelling 的跟踪.2592.457(b) 2.000 19.000 .112 .205 4.914 .433Roy 的最大根.2592.457(b) 2.000 19.000 .112 .205 4.914 .433a 使用 alpha 的计算结果 = .05b R 方 = .259（调整 R 方 = .148）c R 方 = .331（调整 R 方 = .230）主体间 SSCP 矩阵基于 III 型平方和3.实验结果分析去掉A与B的交互作用后，在“协方差矩阵等同性的 Box 检验(a)”表格中，p=0.887,大于0.05，故接受原假设，即认为方差是齐性的，可以进行方差分析。
在“多变量检验”中，仅以Wilks的Lambda为例进行分析，在效应A中p值接近0，故拒绝原假设，认为民族（A）对文化水平和收入有显著影响，在效应B中p=0.205，故接受原假设，即认为B（居民）的不同对文化水平和收入没有显著影响。
在“多变量检验”中，“A”与“人均收入”的p=0.401，大于0.05，故接受原假设，即认为民族的不同对人均收入没有显著影响，“A”与“文化程度”的p=0.086，大于0.05，故接受原假设，即认为民族的不同对文化程度没有显著影响，但这个显著性强于对人均收入的显著性。
同样，可以分析出，居民的身份（农村或城市）对人均收入有显著影响，但对文化程度没有显著影响。
四、存在问题与解决情况本次试验主要进行多元方差分析，主要对“协方差矩阵等同性的 Box 检验(a)”，“多变量检验”和“多变量检验”中的数据进行分析，和以往一样，都是通过p值来判断是否接受原假设。
现将一些实习后的收获总结如下：在此实验中要注意，第一方差分析后发现其交互作用对文化程度和收入水平影响不显著，因此应将其去掉，再此进行方差分析。
由于总是对原假设难以把握，故将其列在此，以提醒自己：1.在“协方差矩阵等同性的 Box 检验(a)”中，原假设是：方差是齐性的，可以进行方差分析。
2.在“多变量检验”和“多变量检验”中，原假设是：两因素间的影响不显著。
附：记H 为总的组间离差阵E 为组内离差阵1.Pillai ’s trace Pillai ’s trace = trace 1()H H E -⎡⎤+⎣⎦2.Hotelling-Lawley ’s traceHotelling-Lawley ’s trace = trace(1HE -)3.Wilk ’s lambdaWilk ’s lambda =E H E+ 4.Roy ’s largest rootRoy ’s largest root = 111ηη+ 。
其中1η为1HE -的最大特征根 其中：Pillai ’s trace 是最为稳定的，值恒为正数，值越大表示该效应对模型的贡献越大。
Hotelling-Lawley ’s trace 检验矩阵的特征根之和，值越大贡献越大。
Wilk ’s lambda 值在0-1之间，值越小贡献越大。
Roy 最大根统计量，为检验矩阵特征根中最大值，值越大贡献越大。