SPSS单因素方差分析案例
SPSS-单因素方差分析(ANOVA) 案例解析培训资料
S P S S-单因素方差分析(A N O V A)案例解析SPSS-单因素方差分析（ANOVA) 案例解析2011-08-30 11:10这几天一直在忙电信网上营业厅用户体验优化改版事情，今天将我最近学习SPSS单因素方差分析（ANOVA)分析，今天希望跟大家交流和分享一下：继续以上一期的样本为例，雌性老鼠和雄性老鼠，在注射毒素后，经过一段时间，观察鼠死亡和存活情况。
研究的问题是：老鼠在注射毒液后，死亡和存活情况，会不会跟性别有关？样本数据如下所示：（a代表雄性老鼠 b代表雌性老鼠 0代表死亡 1 代表着 tim 代表注射毒液后，经过多长时间，观察结果）点击“分析”——比较均值———单因素AVOVA, 如下所示：从上图可以看出，只有“两个变量”可选, 对于“组别（性别）”变量不可选，这里可能需要进行“转换”对数据重新进行编码，点击“转换”—“重新编码为不同变量” 将a,b"分别用8,9进行替换，得到如下结果”此时的8 代表a(雄性老鼠） 9代表b雌性老鼠，我们将“生存结局”变量移入“因变量列表框内，将“性别”移入“因子”框内，点击“两两比较”按钮，如下所示：“ 勾选“将定方差齐性”下面的 LSD 选项，和“未假定方差齐性”下面的Tamhane's T2选项点击继续点击“选项”按钮，如下所示：勾选“描述性”和“方差同质检验” 以及均值图等选项，得到如下结果：结果分析：方差齐性检验结果，“显著性”为0，由于显著性0<0.05 所以，方差齐性不相等，在一般情况下，不能够进行方差分析但是对于SPSS来说，即使方差齐性不相等，还是可以进行方差分析的，由于此样本组少于三组，不能够进行多重样本对比从结果来看“单因素ANOVA” 分析结果，显著性0.098，由于0.098>0.05 所以以得出结论：生存结局受性别的影响不显著很多人，对这个结果可能存在疑虑，下面我们来进一步进行论证，由于“方差齐性不相等”下我们来进行“非参数检验”检验结果如下所示：（此处采用的是“Kruskal-Wallis "检验方法通过“Kruskal-Wallis ”检验方法，我们得出“sig=0.098"跟我们先前分析的结果一样，都0.098，事实得到论证。
SPSS中的单因素方差分析(One-Way Anova)
SPSS统计分析软件应用一、SPSS中的单因素方差分析(One-Way Anova) （一）基本原理单因素方差分析也即一维方差分析，是检验由单一因素影响的多组样本某因变量的均值是否有显著差异的问题，如各组之间有显著差异，说明这个因素（分类变量）对因变量是有显著影响的，因素的不同水平会影响到因变量的取值。
（二）实验工具SPSS for Windows（三）试验方法例：某灯泡厂用四种不同配料方案制成的灯丝（filament），生产了四批灯泡。
在每批灯泡中随机地抽取若干个灯泡测其使用寿命（单位：小时hours），数据列于下表，现在想知道，对于这四种灯丝生产的灯泡，其使用寿命有无显著差异。
（四）不使用选择项操作步骤（1）在数据窗建立数据文件，定义两个变量并输入数据，这两个变量是：filament变量，数值型，取值1、2、3、4分别代表甲、乙、丙、丁，格式为F1.0，标签为“灯丝”。
Hours变量，数值型，其值为灯泡的使用寿命，单位是小时，格式为F4.0，标签为“灯泡使用寿命”。
（2）按Analyze，然后Compared Means，然后One-Way Anova 的顺序单击，打开“单因素方差分析”主对话框。
（3）从左边源变量框中选取变量hours，然后按向右箭头，所选去的变量hours即进入Dependent List框中。
（4）从左边源变量框中选取变量filament，然后按向右箭头，所选取的变量folament即进入Factor框中。
（5）在主对话框中，单击“OK”提交进行。
（五）输出结果及分析灯泡使用寿命的单因素方差分析结果该表各部分说明如下：第一列：方差来源，Between Groups是组间变差，Within Groups 是组内变差，Total是总变差。
第二列：离差平方和，组间离差平方和为39776.46，组内离差平方和为178088.9，总离差平方和为217865.4，是组间离差平方和与组内离差平方和相加而得。
(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——单因素方差分析报告详解
SPSS——单因素方差分析来源：李大伟的日志单因素方差分析单因素方差分析也称作一维方差分析。
它检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。
还可以对该因素的若干水平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进行分析，即进行均值的多重比较。
One-Way ANOVA过程要求因变量属于正态分布总体。
如果因变量的分布明显的是非正态，不能使用该过程，而应该使用非参数分析过程。
如果几个因变量之间彼此不独立，应该用Repeated Measure 过程。
[例子]调查不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫的数量，数据如表1-1所示。
表1-1 不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫数数据保存在“data1.sav”文件中，变量格式如图1-1。
图1-1分析水稻品种对稻纵卷叶螟幼虫抗虫性是否存在显著性差异。
1）准备分析数据在数据编辑窗口中输入数据。
建立因变量“幼虫”和因素水平变量“品种”，然后输入对应的数值，如图1-1所示。
或者打开已存在的数据文件“data1.sav”。
2）启动分析过程点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“Compare Means”项，在右拉式菜单中点击“0ne-Way ANOVA”项，系统打开单因素方差分析设置窗口如图1-2。
图1-2 单因素方差分析窗口3）设置分析变量因变量:选择一个或多个因子变量进入“Dependent List”框中。
本例选择“幼虫”。
因素变量:选择一个因素变量进入“Factor”框中。
本例选择“品种”。
4）设置多项式比较单击“Contrasts”按钮，将打开如图1-3所示的对话框。
该对话框用于设置均值的多项式比较。
图1-3 “Contrasts”对话框定义多项式的步骤为：均值的多项式比较是包括两个或更多个均值的比较。
例如图1-3中显示的是要求计算“1.1×mean1-1×mean2”的值，检验的假设H0：第一组均值的1.1倍与第二组的均值相等。
spss 单因素方差分析例子
第一题：data0706-nutrition为地衣(lichen)、树叶成叶和嫩叶的蛋白质和可溶性碳水化合物(water soluble carbohydrate)的含量，先分析三者之间蛋白质的含量有无差异？如果有差异，具体是怎么差异的？再可溶性碳水化合物的含量有无差异？如果有差异，具体怎么差异？（1）地衣(lichen)、树叶成叶和嫩叶的蛋白质的含量差异分析；第一步：导出变量items和protein，以便删除protein中缺失数据。
第二步：打开导出数据data0706-nutrition1，先排序，然后删除缺失数据。
第三步：对data0706-nutrition1数据的正态性、异常值和极值、方差齐性进行检验，对数据做一个检查，Analyze->Descriptive Statistics->Explore；首先：如上图，把要检验的变量protein送入Dependent List，把分组变量（因素变量）items送入Factor List。
其次：如下图，点击Plots打开：选择Factor Levels together、Stem-and-leaf、Histogram、Normality plots with tests，下方Spread vs Level with Levene Test可以提供方差齐性的检验，选择Untransformed（不对数据进行转换）。
输出结果：第一组是尽管sig=0.935，但由于样本数太小，正态一般；第二组正态性不好。
第三组中，p较小，也只是近似正态。
基于平均数的计算(Based on Mean)，各组方差有差异(p=0.044)。
由直方图可以看出，在第二组和第三组存在一些极值，数据分布不均匀，连续性不好。
由茎叶图可知，第二组和第三组分别存在4个，3个极值。
由qq图和QQ图不能得到一些较有用的信息，因为正态性之前已经判断。
箱图并与茎叶图一致，在第二组标识了4个异常值，第三组标识了3个异常值。
SPSS-单因素方差分析(ANOVA)案例解析word版本
S P S S-单因素方差分析(A N O V A)案例解析SPSS-单因素方差分析（ANOVA) 案例解析2011-08-30 11:10这几天一直在忙电信网上营业厅用户体验优化改版事情，今天将我最近学习SPSS单因素方差分析（ANOVA)分析，今天希望跟大家交流和分享一下：继续以上一期的样本为例，雌性老鼠和雄性老鼠，在注射毒素后，经过一段时间，观察鼠死亡和存活情况。
研究的问题是：老鼠在注射毒液后，死亡和存活情况，会不会跟性别有关？样本数据如下所示：（a代表雄性老鼠 b代表雌性老鼠 0代表死亡 1 代表活着 tim 代表注射毒液后，经过多长时间，观察结果）点击“分析”——比较均值———单因素AVOVA,如下所示：从上图可以看出，只有“两个变量”可选,对于“组别（性别）”变量不可选，这里可能需进行“转换”对数据重新进行编码，点击“转换”—“重新编码为不同变量”将a,b"分别用8,9进行替换，得到如下结果”此时的8 代表a(雄性老鼠） 9代表b雌性老鼠，我们将“生存结局”变量移入“因变量列表”内，将“性别”移入“因子”框内，点击“两两比较”按钮，如下所示：“勾选“将定方差齐性”下面的 LSD 选项，和“未假定方差齐性”下面的Tamhane's T2选项点击继续点击“选项”按钮，如下所示：勾选“描述性”和“方差同质检验”以及均值图等选项，得到如下结果：结果分析：方差齐性检验结果，“显著性”为0，由于显著性0<0.05 所以，方差齐性不相等，一般情况下，不能够进行方差分析但是对于SPSS来说，即使方差齐性不相等，还是可以进行方差分析的，由于此样本组少于三组，不能够进行多重样本对比从结果来看“单因素 ANOVA”分析结果，显著性0.098，由于0.098>0.05所可以得出结论：生存结局受性别的影响不显著很多人，对这个结果可能存在疑虑，下面我们来进一步进行论证，由于“方差齐性不相等”下我们来进行“非参数检验”检验结果如下所示：（此处采用的是“Kruskal-Wallis "检验方法）通过“Kruskal-Wallis ”检验方法，我们得出“sig=0.098"跟我们先前分析的结果一样，都是0.098，事实得到论证。
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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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，小于显著性水平a=（a=），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，小于显著性水平a=(a=,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，“地区对销售额的单因素方差分析结果”中的F值为，而>，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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