SPSS统计课程单因素完全随机设计
SPSS数据分析的统计方法选择
数据分析的统计方法选择小结目录数据分析的统计方法选择小结 (1)目录 (1)●资料1 (2)完全随机分组设计的资料 (2)配对设计或随机区组设计 (3)变量之间的关联性分析 (4)●资料2 (5)1.连续性资料 (5)1.1两组独立样本比较 (5)1.2两组配对样本的比较 (5)1.3多组完全随机样本比较 (6)1.4多组随机区组样本比较 (6)2．分类资料 (6)2.1四格表资料 (6)2.2 2×C表或R×2表资料的统计分析 (7)2.3 R×C表资料的统计分析 (7)2.4 配对分类资料的统计分析 (7)●资料3 (8)一、两个变量之间的关联性分析 (8)二、回归分析 (9)●资料4 (9)一．统计方法抉择的条件 (9)1．分析目的 (10)2．资料类型 (10)3．设计方法 (11)4．分布特征及数理统计条件 (12)二．数据资料的描述 (12)1．数值变量资料的描述 (13)2．分类变量资料的描述 (13)三．数据资料的比较 (14)1．假设检验的基本步骤 (14)2．假设检验结论的两类错误 (15)3．假设检验的注意事项 (15)4．常用假设检验方法 (16)四．变量间的相关分析 (17)1．数值变量（计量资料）的关系分析 (18)2．无序分类变量（计数资料）的相关分析 (18)3．有序分类变量（等级资料）等级相关 (18)●资料1完全随机分组设计的资料一、两组或多组计量资料的比较1.两组资料：1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料(1)若方差齐性，则作成组t检验(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验2.多组资料：1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。
如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。
单因素完全随机实验设计
2.组内 3.合计
78.750 P(n-1)=28 2.813 268.875 np-1=31
注: F.01(3,28)=4.57
.
5、平方和与自由度分解
SS总变异 df=np-1
=31
6、解释
SS组间 df=p-1=3
SS组内 df=p（n-1)=28
A、各种平方和的含义
SS总变异：带有实验数据中所有的变异，包括实验处 理效应、无关变异和误差变异
F=SS最大/SS最小=36.000/10.875=3.31
.
(3)误差平方和的计算：相减法或直接计算法
完全随机实验设计的简单评价： 优点：实验设计和实施简单
不需要匹配被试 统计分析及对结果的解释简单 缺点：组内变异中混杂有被试的个体差异带来的无关变 异，导致F比率的分母项加大，从而使实验较为不敏感； 当有多个处理水平时，需要的被试量较大
μ1 μ2 … μJ … μP
.
6、适合检验的假说是： 两个或多个处理水平上的总体平均数相等，即：
H0：μ1 =μ2 = …… =μp 或处理效应为0，即： H0： αj = 0 7、单因素完全随机实验设计模型：
YiJ = μ + αj + εi(J) (i=1,2,……,n; j=1,2, ……,p) 其中：YiJ：被试 i 在处理水平 J 上的分数
i 1j 1 Y ij36420 .020
i n 1j n p 1yip j2y2 84 0 2 212.1 72 55
n py2ijA S326215 .0
i 1j 1
Pi n 1 y ij2 A 32 5 3 2 1 14 .26 5
n J 1
88
.
3、平方和的分解与计算 A、平方和分解模式
单因素分析的spss操作
单因素分析的spss操作
在SPSS中进行单因素分析的操作步骤如下：
1. 打开SPSS软件并加载数据集。
2. 选择菜单栏中的“分析”（Analyze）选项，并从下拉菜单中选择“比较均值”（Compare Means）。
3. 在弹出的子菜单中选择“独立样本T检验”（Independent-Samples T Test）或“单因素方差分析”（One-Way ANOVA），具体选择哪一种方法根据数据类型来决定。
4. 将需要进行分析的变量从“因素”的文本框中移动到“因素”框中，或将其从“因素”框中移除，具体操作根据需要来决定。
5. 点击“选项”（Options）按钮，根据需要选择不同的选项，如描述统计数据、置信区间、效应大小等。
6. 点击“确定”（OK）按钮，开始进行单因素分析。
7. SPSS将生成分析结果的输出窗口，其中包括各种统计指标，如均值、标准差、频数等，并进行相关的统计检验。
8. 可以利用SPSS提供的图表功能，如直方图、箱线图等，对数据进行可视化分析。
以上是在SPSS中进行单因素分析的一般步骤。
具体操作方法可能因SPSS版本的不同而略有差异，也可以根据数据类型和分析需求来调整具体的参数设置。
关于使用spss软件制作完全随机分组数据处理的图文演示
spss软件制作完全随机分组 数据处理过程
单击“确定”。
五、转换→重新编码到其他变量：
1、数字变量→输出变量框：选Rrandom，名 称：g：分成3组，每组5个值，则输入范围1 到5，编值为1，6到10 编值为2......之后， 单击“继续”。
五、单击“更改”，单击“确定”
6.右键点击“group”“升序排列”
三、生成随机数字
1、转换（Transform）→计算变量（Compute Variable）
2、目标变量（Target Variable）：random 函数组（Function Group）：随机数字 （Random Number）.
函数和随机变量（Functions and Special Variables）：Rv.Normal，双击选中.
数字表达式（Numberic Expression）： RV.NORMAL（100,10）.→
单击“确定”
四、生成随机数字的排列顺序
转换（Transform）→个案等级排序（Rank Cases）
变量（Variable(s)）：random(键盘输入)
将秩1指定给（Assign Rank 1 to ）“最小值” （Smallest value） →
朱君超
一、编辑原值数据：
• 注意：纵向输入
二、生成随机种子
1、转换（Transform）→随机数字生成器 （Random Number Generators）
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。
单因素随机区组spss操作课件
01
02
03
结果解读
根据SPSS分析结果，可以 得出不同施肥处理对小麦 产量的影响程度和显著性 水平。
结果展示
将结果整理成表格或图表 形式，方便读者理解和比 较。
结果应用
根据分析结果，为农业生 产提供科学依据，优化施 肥方案，提高小麦产量和 品质。
05
常见问题与解决方案
常见问题一：数据输入错误
数据输入错误通常是由于数据格式不正确或数据类型
输0入2
•·
不匹配导致的。
标题
01
03
2. 数据类型不匹配：确保每个变量的数据类型与其定 义的数据类型匹配。例如，年龄应该为数值型，而性
别应该为字符型。
04
1. 数据格式不正确：检查输入的数据格式是否与SPSS 要求一致。例如，日期格式是否正确，数值型数据是 否正确地输入为数值型而非文本型。
常见问题二：数据分析错误
实验设计的分类
单因素实验设计、多因素实验设计、准实验设计等。
单因素随机区组的实验设计原理
单因素
指实验中只有一个自变量。
随机区组
指将受试对象按照一定标准分成 若干区组，每个区组内的受试对 象具有相似性，不同区组间的受 试对象差异较大。
原理
通过将受试对象按照一定标准分 成不同的区组，每个区组内的受 试对象接受不同的处理，以观察 不同处理对实验结果的影响。
单因素随机区组SPSS操作课件
• SPSS软件简介
• 常见问题与解决方案 • 总结与展望
01
SPSS软件简介
SPSS软件的发展历程
1960年代 SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一款统计分析
单因素完全随机随机区组方差分析SPSS
2023.01
4
➢ 数据格式 n行2列 （指标变量、分组变量）
2023.01
5
➢ 检验环节
Analyze →Compare Means →One-Way ANOVA
2023.01
6
One-Way ANOVA 对话框
2023.01
多重比较
选项
7
Post Hoc Multiple Comparisons 对话框
单原因方差分析旳SPSS实现
2023.01
1
SPSS单原因方差分析过程名
完全随机设计方差分析： Analyze Compare Means
One－Way ANOVA
随机单位组设计方差分析： Analyze General Linear Models
Univariate
2023.01
2
1. 完全随机设计资料旳方差分析One-Way ANOVA
2023.01
3
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 3.34 3.64 3.36 3.16 3.48 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
例1 某高原研究组将籍贯相同、年龄相同、身高 体重接近旳30名新战士随机分为三组，甲组为对 照组，按常规训练，乙组为锻炼组，每天除常规 训练外，接受中速长跑与健身操锻炼，丙组为药 物组，除常规训练外，服用抗疲劳药物，一月后 测定第一秒用力肺活量(L)，成果见表。试比较 三组第一秒用力肺活量有无差别。
新教材+SPSS19计算例(单因素)'(1)
尚不能认为各区组 1%蔗糖水摄取率总体 均数不同
LSD 与 Dunnett 法两两比较
对照组与各组均数 间差异均有统计学意义
除四逆散与逍遥散
外，各组均数间差异均 有统计学意义
SNK 法两两比较
对照组在1列；四君 子汤在2列； 四逆散、 逍遥散在3列。
1．
2． 3．
4．
2. 相关性检验
1． 2．
3． 4．
秩相关检验
【例9-2】 调查正常成年人脉象，记录各年龄 组弦脉阳性率，资料见表9-2，试讨论年龄 与弦脉阳性率之间是否存在秩相关关系？
编号 年龄 弦脉阳性率 1 18～20 16.7 2 21～30 12.2 3 31～40 35.2 4 41～50 74.4 5 51～60 91.7 6 61～93 100 1．
2.正态性检验与方差齐性检验 1．
1． 2．
3． 8．
4．
5． 6．
7．
2.方差分析计算
1． 2． 3．
4．
3．
双击使之进入右框
1．
2．
双击使之进入右框
8．
双击使之进入右框
4． 5．
6．
双击使之进入右框
7．
3.主要结果 Mauchly 球性检验
P=0.405>0.05, 所以资料满足球对称性条件
相关与回归
多组Ridit分析 152
线性相关性检验 46
抽样设计
秩相关检验 52
完全随机设计 160 区组随机设计 171
直线回归 54 曲线回归 64
随机抽样 181
半数致死量LD50 68
样本均数与总体均数比较的 t 检验
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Std. Dev iation 8.82813 8.80778
Std. Error Mean 2.44848
2.44284
Independent Samples Test
Levene's Test for Equality of Variances
t-test for Equality of Means
Data format
sn indep dep
1 1 10
2 1 15
3 2 20
4 2 31
5 3 35
6 3 36
7.
.
C HA NG
Between Groups Within Groups Total
Sum of S qu ar es
389.897 3137.846 3527.744
A NOVA
有无实验前测
后测 前测后测
是否进行配对分组
随机等组 随机配对等组
3实验组控制组后测设计
3.1 实验组、控制组后测设计 自变量有两个水平，基本模式：
R1
X
O1
R2
O2
3.1实验组控制组后测设计-例
观看暴力电视是否导致攻击行为的增多（Eron, Huesmann, Lefkowitz & Walder,1972）
R1
X1
O1
R2
X2
O2
R3
X3
O3
Rn
Xn
On
Rn+1
On+1
3.2 例题
喝酒会不会使一个人更容易受到影响？Gustafson(1987) 研究这个假设。
作业是长度判断作业，三十九人随机分成三组:
第一组人喝果汁， 第二组人也喝果汁，但告诉他喝酒， 第三组人依其体重喝一定量酒， 之后15分钟，进行直线判断作业，75次中有60次在第一次估
进一步分析哪些处理间具有可靠的差异，进行方差分 析的事后多重比较（Multiple comparison tests）
多重比较又称事后比较post hoc comparisons，因为 比较在两组之间，所以又称配对比较（pair wise comparison）
注意:不能直接进行处理间的两两t检验比较。会使统 计检验的Ⅰ型错误的概率增大
计时，告诉他不正确，测量第二估计的改变量，为受影响状 态。
结果如下所示，问假设是否被证实。
Number of changed estimates as a function of treatment group
Control (a1) 18 2 11 3 26 18 9 24 17 21 14 19 33
(I-J) -5.3077 -7.5385 5.3077 -2.2308 7.5385 2.2308
Std. Error 3.66191 3.66191 3.66191 3.66191 3.66191 3.66191
Sig. .360 .135 .360 .831 .135 .831
95% Confidence Interval
实验组儿童观看暴力动画片 在同样长的时间里，控制组组儿童则观看非暴力的动
画片。 结果，观看暴力动画片的儿童与同伴们交往时变得更
多的攻击性，而观看非暴力动画片的儿童的攻击表现 则没有变化。 结论：经常观看暴力电视的儿童具有更多的攻击行为 的倾向
3.2 多组后测设计
实验因素具有三个或三个以上的处理水平：
Treatment group (a) Placebo (a2) 17 19 26 4 18 23 31 35 11 8 29 25 38
Alcohol(a3) 31 27 16 24 41 17 12 32 16 19 35 26 17
3.2实验组控制多组后测设计数据分析
单因素方差分析
如检验达到了显著性水平，表明在所有处理条件中至 少有两个处理条件的差异达到了显著
随机选取和分配被试，可以控制选择，被试消亡以及选择 和成熟交互作用等因素对实验结果的影响。
es not
-2.180 24.000
.039 -7.5385 3.45869 -14.67685 -.40008
关于事后比较Post Hoc Test
两个维度
保守性（conservative）：显著的标准较严格，因此较不易 达到显著，Tukey法最保守，其次为LSD法及NewmanKeuls法，最后为Duncan法；
df 2
36 38
Mean Square 194.949 87.162
F 2.237
Sig. .121
Dependent Variable: CHANG Scheffe
Multiple Compar isons
(I) TRE 控制
安慰
酒精
(J) TRE 安慰 酒精 控制 酒精 控制 安慰
Mean Difference
F
Sig.
t
95% Confidence
Interval of the
Mean Std. Error
Difference
df Sig. (2-tailed) Difference Difference Lower Upper
es assumed .094 .762 -2.180
24
.039 -7.5385 3.45869 -14.67684 -.40008
效力（powerful）：即容易达到显著，则以Duncan法最高， 其次为LSD法和Newman-Weuls法，最低为Tukey法。
当选择事后比较法时，应考虑研究的性质。
初步的探索性研究，则应该考虑强调统计效力，尽量找出可 能的差异来；
若是验证性研究，则应该考虑强调保守性。
评价
优点：
Lower Bound Upper Bound
-14.6573
4.0419
-16.8881
1.8112
-4.0419
14.6573
-11.5804
7.1189
-1.8112
16.8881
-7.1189
11.5804
C HA NG
TRE 控制 酒精
Group Statistics
N 13 13
Mean 16.5385 24.0769
单因素完全随机设计
1.什么是单因素完全随机设计
因素指自变量 随机化设计则是指采用随机化的方法分配被试
到各个实验处理中 是指研究者在实验之中操纵一个自变量，并采
用随机化的原则把被试分配到自变量的不同水 平上的一种实验设计。
2单因素完全随机设计的类别
自变量水平的多少
两等组 多等组