SPSS方差分析案例实例
spss应用案例一方差分析

(二)模型选择与数据来源
单因变量多因素方差分析
本文选择山东省17地市养猪(场)户作为调查对象,本 次调查共发放720份问卷,最终获得有效问卷660份,有效率 为91.67%,达到了预期的要求。
(三)结果分析与研究结论
1、样本的描述统计分析 是用来分析样本的分布特征。
2、主效应分析 是用来检验养猪规模、兼业程度、养猪年限和仔猪 来源渠道四个因素是否对养猪场(户)的市场风险预控 能力有显著性影响。 3、多重比较分析 是为了进一步研究探讨不同养殖规模、养殖年限和 仔猪来源渠道之间的养猪场(户)市场风险预控能力的 差异程度。
1、样本的描述统计分析
——受访养猪场(户)经营特征
表 3 受访养猪场(户)的经营特征情况 指标值 样本数 散养:50头以下 275 小规模:50~499头 297 中规模:500~2999头 74 大规模:3000及以上 14 高兼业程度:50%以下 206 中兼业程度:50~80% 276 低兼业程度:80%以上 178 1~3年 121 4~6年 320 7年及以上 219 自繁自养 360 外部采购 300
表6 基于生猪养殖年限的多重比较分析 95% 置信区间 (I) 养殖年限 1~3年 4~6年 7年及以上 (J) 养殖年限 4~6年 7年及以上 1~3年 7年及以上 1~3年 4~6年 平均差异 (I-J) -0.09 -0.35 0.09 -0.27 0.35 0.27 标准误差 0.092 0.102 0.092 0.080 0.102 0.080 显著度 0.732 0.732 下限 -0.31 -0.14 上限 0.14 -0.11 0.31 -0.08 0.60 0.46
表 4 主效应分析检验结果 因素 校正模型 截距 养殖规模 养殖年限 猪来源渠道 兼业程度 误差 总和 校正总和 偏差平方和 34.509 1146.329 11.581 8.366 7.084 1.719 497.467 4788.000 531.976 自由度df 8 1 3 2 1 2 651 660 659 均方 4.314 1146.329 3.860 4.183 7.084 0.860 0.764 F值 5.645 1500.120 5.052 5.474 9.271 1.125 显著度P 0.000** 0.000** 0.002** 0.004** 0.002** 0.325
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。
用SPSS作方差分析

方差分析表 自由度 df r-1 nT-r nT-1
自由度 df 2 15 17
均方 MS MSTR MSE
F值 MSTTR/MSE
均方
F值
MS
258.00
9.00
28.67
总平方和 = 处理平方和 + 误差平方和
SST = SSA + SSE
r nj
j1 i1
组内估计不受原假设影响,H0为真或为假, 组内估计总是σ2的无偏估计。
___
x 1 1
___
2 x 2
___
x 3 3
___
x 4 4
2的组间估计量 F 2的组内估计量 服从分子自由度为 r 1 ,分母自由度为 nT r 的 F 分布。
(25.25)自由度
(5.5)自由度 (2.1)自由度
20个地块的小麦产量(公斤)
化肥 地块
1 2 3 4 5
鸿福
27.9 25.1 28.5 24.2 26.5
祥丰
26.5 28.7 25.1 29.1 27.2
云天
31.2 28.3 30.8 27.9 29.6
可富
30.8 29.6 32.4 31.7 32.8
样本均值 样本方差 总样本均值
x1 =26.44 s12 =3.298
nT r
nT r
18 3 15
F MSA MSE
F 统计量服从 F 分布,其分子自由度为r 1,分母自由度为 nT r。
F MSA 258 9.00 MSE 28.67
MSA
0
F
MSE
方差 来源 组间 组内 总差异
方差 来源 组间 组内 总差异
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。
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。
(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相关分析案例多因素方差分析

本次实验采用2005年东部、中部和西部各地区省份城镇居民月平均消费类型划分的数据(课本139页),将东部、中部和西部看作三个不同总体,31个数据分别来自于这三个总体。
本人对这三个不同地区的城镇居民月平均消费水平进行比较,并选取人均粮食支出、副食支出、烟酒及饮料支出、其他副食支出、衣着支出、日用杂品支出、水电燃料支出和其他非商品支出八个指标来衡量城镇居民月平均消费情况。
在进行比较分析之前,首先对个数据是否服从多元正态分布进行检验,输出结果为:表一如表一,因为该例中样本数n=31<2000,所以此处选用Shapiro-Wilk统计量。
由正态性检验结果的sig.值可以看到,人均粮食支出、烟酒及饮料支出、其他副食支出、水电燃料支出和其他非商品支出均明显不遵从正态分布(Sig.值小于,拒绝服从正态分布的原假设),因此,在下面分析中,只对人均副食支出、衣着支出和日用杂品支出三项指标进行比较,并认为这三个变量组成的向量都遵从正态分布,并对城镇居民月平均消费状况做出近似的度量。
另外,正态性的检验还可以通过Q-Q图来实现,此时应判别数据点是否与已知直线拟合得好。
如果数据点均落在直线附近,说明拟合得好,服从正态分布,反之,不服从。
具体情况这里不再赘述。
下面进行多因素方差分析:一、多变量检验表二由地区一栏的(即第二栏)所列几个统计量的Sig.值可以看到,无论从那个统计量来看,三个地区的城镇居民月平均消费水平都是有显著差别的(Sig.值小于,拒绝地区取值不同,对Y,即城镇居民月平均消费水平的取值没有显著影响的原假设)。
二、主体间效应检验表三如表三,可以看到三个指标地区一栏的(即第三栏)Sig.值分别为、、,说明三个地区在人均衣着支出指标上没有明显的差别(Sig.值大于,不拒绝地区取值不同,对指标的取值没有显著影响的原假设),反之,而在人均副食支出和日用杂品支出指标上有显著差别。
三、多重比较表四Contrast Results (K Matrix)地区 Simple Contrast aDependent Variable 人均副食支出(元/人)人均日用杂品支出(元/人)人均衣着支出(元/人)Level 1 vs. Level 3 Contrast EstimateHypothesized Value0 0 0 Difference (Estimate - Hypothesized) Std. Error Sig..001.036.51795% Confidence Interval for DifferenceLower Bound.173Upper BoundLevel 2 vs. Level 3 Contrast EstimateHypothesized Value0 0 0 Difference (Estimate - Hypothesized) Std. Error Sig..668.343.63895% Confidence Interval for DifferenceLower BoundUpper Bound表四Contrast Results (K Matrix)地区 Simple Contrast aDependent Variable 人均副食支出(元/人)人均日用杂品支出(元/人)人均衣着支出(元/人)Level 1 vs. Level 3 Contrast EstimateHypothesized Value0 0 0 Difference (Estimate - Hypothesized) Std. Error Sig..001.036.51795% Confidence Interval for DifferenceLower Bound.173Upper BoundLevel 2 vs. Level 3 Contrast EstimateHypothesized Value0 0 0 Difference (Estimate - Hypothesized) Std. Error Sig..668.343.63895% Confidence Interval for DifferenceLower BoundUpper Bounda. Reference category = 3如表四,在显著水平下,东部和西部的人均副食支出(Sig.值为)和日用杂品支出(Sig.值为)指标有明显差别(小于,拒绝原假设),而在人均衣着支出(Sig.值为)指标上没有明显的差别。
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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.
.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=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
组间平方和:SSA=211)-(∑∑==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:
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著差异,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。