SPSS-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重复测量的多因素方差分析
SPSS重复测量的多因素方差分析多因素方差分析（ANOVA）是一种统计方法，用于比较两个或更多个因素对于一个或多个变量的影响。
在实验设计中，重复测量多因素方差分析常用于研究不同因素（比如治疗、时间、性别等）对同一测量结果的影响。
多因素方差分析假设各个因素之间相互独立，并将数据分为各个因素的组合。
例如，一个的实验可能包括两个因素：治疗和时间。
治疗可以有两个水平：A和B，时间可以有三个水平：T1、T2和T3、通过重复测量同一个变量，并结合不同的因素水平，可以得到一个完整的数据集。
进行多因素方差分析需要检验三个假设：主效应假设、交互效应假设和均等性假设。
主效应是指每个因素对于因变量的直接影响，交互效应是指多个因素之间相互作用的影响，均等性假设是指各组之间的方差是否相等。
首先，我们需要计算各组的平均值、总平均值、因素间平方和、误差平方和以及均方。
平均值是各组数据的均值，总平均值是所有数据的均值。
因素间平方和是各组均值与总平均值之差的平方和乘以每组的样本量。
误差平方和是各个样本与其对应组均值之差的平方和。
均方是因素间平方和和误差平方和除以对应的自由度。
接下来，我们需要计算F统计量，并进行假设检验来确定各个因素是否显著影响因变量。
F统计量是因素间均方和误差平方的比值。
根据假设检验的结果，如果得到的p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则我们拒绝原假设，即说明该因素对因变量有显著影响。
当我们观察到交互作用时，可以进行进一步的分析来确定具体哪些因素交互作用显著。
可以通过绘制交互作用图来进行可视化分析。
此外，还有很多其他的方法可以对多因素方差分析的结果进行进一步分析。
比如，事后检验（post-hoc analysis）常用于确定哪些因素水平之间存在显著差异。
Tukey's HSD、Bonferroni修正和Sidak校正是常用的事后检验方法之一总结起来，多因素方差分析是一种强大的统计方法，可以研究多个因素对一个或多个变量的影响。
SPSS-多因素方差分析
④在Univariate对话框中，单击Options…按钮。在Options对话框中， 把Factor(s) and Factor Interations栏中的变量“保存时间”、 “保存温度”、 和“保存时间*保存温度”放入Display Means for栏；并在Display多选项中，选择Descriptive statistics， Estimates of effect size，Homogeneity tests。单击Model…，选择 默认项，即Full factorial项（全析因模型），单击Continue按钮返 回。
⑤在Univariate对话框，单击OK按钮得到Univariate过程的运行结果。
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结果
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均数分布图
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例２， 用5×2×2析因设计研究5种 类型的军装在两种环境、两种活动状 态下的散热效果，将100名受试者随 机等分20组，观察指标是受试者的主 观热感觉(从“冷”到“热”按等级评 分)，结果见下表。试进行方差分析。
多因素方差分析
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一、析因设计资料的方差分析 两因素两水平 三因素多水平
2
析因设计的特点
必须是： 两个以上（处理）因素（factor）（分 类变量）。 两个以上水平（level）。 两个以上重复（repeat）。 每次试验涉及全部因素，即因素同时 施加观察指标（观测值）为计量资料 （独立、正态、等方差）。
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SPSS操作多因素方差分析
SPSS操作多因素方差分析
一、多因素方差分析简介
多因素方差分析（ANOVA）是一种统计学方法，利用它可以检验两个
或多个样本的总体均值是否相同。
它的基本假设是，多个样本取自同一总
体的正态分布，样本之间的差异是根据其中一种因素的变化而产生的，而
不是随机变化。
多因素方差分析一般用于检验不同变量的数据间的差异性。
二、多因素方差分析SPSS使用步骤
1、打开并登录SPSS：在Windows桌面找到SPSS图标，双击打开，
输入用户名和密码即可进入SPSS主界面。
2、导入数据：在SPSS主界面点击【文件】，再点击【导入数据】，
从计算机中找到需要导入的数据文件，打开，确定即可将数据文件导入到SPSS中。
3、运行多因素方差分析：在SPSS主界面点击【分析】，再点击【多
因素方差分析】，它会弹出一个多因素方差分析窗口，在窗口中配置多因
素方差分析的模型，一般情况下，前三步不需要修改，点击【下一步】；
第四步，需要在【变量】框中选择要分析的变量，点击【下一步】；第五步，需要在【因子】框中添加本次分析的因子，双击所选变量，添加到
【因子】框中，确定添加无误后，点击【下一步】；第六步，设定多因素
方差分析的显著性水平，点击【完成】，结束设置。
SPSS多因素方差分析(二类参照)
体育统计与SPSS读书笔记(八)—多因素方差分析(1)具有两个或两个以上因素的方差分析称为多因素方差分析。
多因素是我们在试验中会经常遇到的，比如我们前面说的单因素方差分析的时候，如果做试验的不是一个年级，而是多个年纪，那就成了双因素了：不同教学方法的班级，不同年级。
如果再加上性别上的因素，那就成了三因素了。
如果我们把实验前和试验后的数据用一个时间的变量来表示，那又多了一个时间的因素。
如果每个年级都是不同的老师来上，那又多了一个老师的因素，等等等等，所以我们在设计试验的时候都要进行充分考虑，并确定自己只研究哪些因素。
下面用例子的形式来说说多因素方差分析的运用。
还是用前面说单因素的例子，前面的例子说了只在五年级抽三个班进行不同教学方法的试验，现在我们还要在初二和高二各抽三个班进行不同教学方法的试验。
形成年级和不同教学法班级双因素。
分析：1.根据实验方案我们划出双因素分析的表格，可以看出每个单元格都是有重复数据(也就是不只一个数据)，年级不同教学方法的班级定性班定量班定性定量班五年级(班级每个人)(班级每个人)(班级每个人)初中二年级(班级每个人)(班级每个人)(班级每个人)高中二年级(班级每个人)(班级每个人)(班级每个人)2.因为有重复数据，所以存在在数据交互效应的可能。
我们来看看交效应的含义：如果在A因素的不同水平上,B因素对因变量的影响不同,则说明A、B两因素间存在交互作用。
交互作用是多因素实验分析的一个非常重要的内容。
如因素间存在交互作用而又被忽视,则常会掩盖因素的主效应的显著性,另一方面,如果对因变量Y,因素A与B之间存在交互作用,则已说明这两个因素都Y对有影响,而不管其主效应是否具有显著性。
在统计模型中考虑交互作用,是系统论思想在统计方法中的反映。
在大多数场合,交互作用的信息比主效应的信息更为有用。
根据上面的判断。
根据上面的说法，我也无法判断是否有交互作用，不像身高和体重那么直接。
这里假设他们之间有交互作用。
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（ANOVA）是一种统计方法，用于比较两个或更多个因素对于某个连续型变量的影响是否显著不同。
通常，研究者需要了解不同因素对于结果值的影响，并确定是否存在交互作用。
SPSS（统计软件包for社会科学）是一款常用的统计软件，它提供了丰富的功能和工具，可用于数据分析和建模。
本文将介绍如何使用SPSS软件进行多因素方差分析。
二、数据准备在进行多因素方差分析之前，需要先进行数据准备。
假设我们有一个研究目的是了解不同教育水平和不同工作经验对个人收入的影响。
我们收集了400位参与者的数据，包括个人收入（连续型变量），教育水平（分类变量：小学、初中、高中、本科、硕士、博士）和工作经验（分类变量：1-5年、6-10年、11-15年、16年及以上）。
三、数据导入首先，将数据导入SPSS软件。
打开SPSS软件后，选择“文件”-“读取数据”-“输入数据”。
在弹出的对话框中选择数据文件，并将其导入到SPSS软件中。
四、数据探索在进行多因素方差分析之前，我们首先需要对数据进行探索，查看教育水平、工作经验和收入之间的关系。
选择“描述统计”-“交叉表”菜单，将教育水平和工作经验作为行变量，将收入作为列变量。
点击“确定”按钮后，SPSS将生成一个交叉表，显示不同教育水平和工作经验对于收入的平均值和标准差等统计信息。
五、多因素方差分析在导入数据并进行数据探索后，我们可以开始进行多因素方差分析。
选择“分析”-“一般线性模型”-“多因素”菜单。
在弹出的对话框中，将个人收入作为因变量，将教育水平和工作经验作为因子变量。
点击“因子”按钮，将教育水平和工作经验拖动到因子变量框中。
然后，点击“选项”按钮，对方差分析的设置进行调整，如是否显示交互作用。
点击“确定”按钮，SPSS将自动生成多因素方差分析的结果报告。
在报告中，我们可以看到各个因素的显著性检验结果，以及不同因素对于个人收入的影响情况。
SPSS多因素方差分析
SPSS多因素方差分析多因素方差分析（ANOVA）是广泛应用于统计学中的一种技术，用于研究多个因素对一个或多个连续变量的影响。
这个方法可以帮助研究者确定哪些因素对所研究的问题有显著影响，以及不同因素之间的交互效应。
在SPSS中进行多因素方差分析的步骤如下：第一步是收集数据并导入SPSS中。
确保数据集中包含所有要研究的变量，包括一个或多个连续变量和一个或多个因素变量。
连续变量是要研究的主要变量，而因素变量是要考察其对结果变量的影响的自变量。
第二步是选择“分析”菜单中的“通用线性模型（GLM）”选项。
在该对话框中，将结果变量拖放到因变量窗口，并将因素变量拖放到因子1-因子n窗口中。
确保正确选择了想要研究的因素变量。
第三步是进行前提条件检验。
在多因素方差分析中，要检验因变量是否满足正态性假设和方差齐性假设。
在“通用线性模型（GLM）”对话框中，选择“图形”选项卡并勾选“残差统计”。
第四步是进行主要分析。
在“通用线性模型（GLM）”对话框中，选择“因子”选项卡。
在这里，可以选择添加交互项以考察不同因素之间的交互效应。
第五步是进行后续分析。
如果主要分析显示有显著的组间差异，则可以进行进一步的事后比较以确定哪些组之间有显著差异。
在“通用线性模型（GLM）”对话框中，选择“事后比较”选项卡，并选择适当的事后比较方法。
第六步是解释结果并报告分析结果。
通过主效应（主要因素的影响）和交互效应（不同因素之间的影响）来解读分析结果。
同时，也要包括各组之间的均值和差异的置信区间。
多因素方差分析在实际应用中有很多场景，比如在医学研究中，可以使用多因素方差分析来确定一些治疗对疾病的治疗效果；在教育研究中，可以使用多因素方差分析来确定不同教育方法对学生学习成绩的影响。
总之，SPSS提供了一个强大的工具来进行多因素方差分析。
通过遵循上述步骤，研究者可以在自己的数据集上进行多因素方差分析，并从中获取有关因素对结果变量的影响以及因素之间相互作用的重要信息。
多因素方差分析SPSS的具体操作步骤
多因素方差分析SPSS的具体操作步骤步骤1：导入数据首先，打开SPSS软件，并导入包含需要进行方差分析的数据集。
可以通过"File"菜单中的"Open"选项或者使用快捷键"Ctrl+O"来打开数据文件。
步骤2：选择菜单接下来，选择"Analyze"菜单，然后选择"General Linear Model"子菜单中的"Univariate"选项。
这将打开"Univariate"对话框。
步骤3：设置变量在"Univariate"对话框中，将需要分析的因变量（Dependent Variable）拖放到"Dependent Variable"框中。
然后，将需要分析的自变量（Independent Variables）拖放到"Fixed Factors"框中。
步骤4：设置因素在"Univariate"对话框的"Options"选项卡中，单击"Model"按钮，打开"Model"对话框。
在该对话框中，将自变量按照其因素分类拖放到"Between-Subjects Factors"框中。
步骤5：进行分析在"Univariate"对话框的"Options"选项卡中，可以对方差分析的多个选项进行设置。
比如，可以选择是否计算非标准化残差（Univariate Tests of Between-Subject Effects）、是否计算偏差（Tests of Within-Subject Effects）、是否计算构造对比（Contrasts）等。
设置完相关选项后，单击"OK"按钮进行方差分析。
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实例分析：为研究A、B、C三种饲料对猪的催肥效果。用每种 饲料喂养8头猪一段时间，测得每头猪的初始重量（X）和增重 （Y）数据如下表。试分析三种饲料对猪的催肥效果是否相同？
表 三种饲料喂养猪的初始重量与增重（单位：kg）
X：初始重量； Y:增重
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如果不考虑初始重量对增重的影响，那么本例 就是一个典型的完全随机设计类型的方差分析。 三组的初始重量（X）均数不同，经采用两两 比较，P值均小于0.05。在没有扣除X对Y的影响 的情况下，提示猪的初始重量与饲料的效应混杂。 采用协方差分析，将三组的初始体重化为相 等，以扣除其影响，再比较三种饲料的增重是否 相同，即检验三组修正均数间的差别有无统计学 意义。
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数据输入格式 及步骤
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结果
X(初始重量)的组间差异有统计学意义。 F=88.813,P<0.01; Group(饲料间)的差异（在扣除了初始 体重后）有统计学意义，F=31.071, P<0.01.
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在扣除了初始体重后得到的修正均数
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三、两阶段交叉设计方差分析
设计特点 • 同一批受试对象，随机等分为两组，一组先 接受A处理，后再接受B处理；另外一批受试 对象先接受B处理而后再接受A处理。如此可 使A处理和B处理有同等的机会处于两个实验 阶段。 • 这种设计可分析三种变异，即两种处理间的 差异，两个阶段之间的差异受试对象之间的 差异。
析因设计的有关术语
单独效应（simple effects）：其它因素的水平固定 为某一值时，某一因素不同水平间的效应差异。 主效应（main effects）：某因素各单独效应的平 均效应。 交互作用（Interaction）：某一因素效应随着另 一因素变化而变化的情况。（如一级交互作用 AB、 二级交互作用ABC…)。
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结果
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均数分布图
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例２， 用5×2×2析因设计研究5种 类型的军装在两种环境、两种活动状 态下的散热效果，将100名受试者随机 等分20组，观察指标是受试者的主观 热感觉(从“冷”到“热”按等级评 分)，结果见下表。试进行方差分析。
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战士 主观 感觉 冷热 等级 评分
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完全随机的三因素析因设计方差分析表
结果
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二、协方差分析
完全随机设计的协方差分析 完全随机区组设计的协方差分析
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一般地，均数间的比较可用t检验 或方差分析。要求比较组除了处理因 素不同外，其它对结果有影响的因素 要齐同或均衡。 当影响结果的某个因素没有得到 控制时，即对两组来说不齐同，这两 个均数就不能直接比较，需进行校正， 得到的修正均数，再比较。
多因素方差分析
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一、析因设计资料的方差分析
两因素两水平 三因素多水平
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析因设计的特点
必须是： 两个以上（处理）因素（factor） （分类变量）。 两个以上水平（level）。 两个以上重复（repeat）。 每次试验涉及全部因素，即因素同时 施加观察指标（观测值）为计量资料 （独立、正态、等方差）。
保存时间 1天 (a1)
保存温度
20℃(b1) 1320 1320 1330 1310 1300 37℃(b2) 1320
平均
保存温度
b2-b1
20℃
1330 1310 1330 1300源自131713182
1316
1340 1420 1420 1430 1410 1400 1336
3天 (a2)
1340 1350 1330 1320
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基本概念
协变量（covariate）：对反应变量有影 响的非处理因素。必须是数值变量。 例如，在研究降压药物的疗效时，病人的 初始血压水平对服药后血压下降值是有影响 的。如果不考虑病人初始血压水平的差异， 直接比较不同处理组病人的平均血压下降值， 是不恰当的。 这里，处理因素? 协变量因素是?
析因设计的优缺点
优点
用相对较小样本量，获取更 多的信息。可用来分析全部主 效应，单独效应以及因素间各 级的交互作用。 所需试验的次数很多，如2因 素，各3水平5次重复需要试验为 45次。
缺点
例1：某研究人员采用某法测定人血清C3(mg/L)值，问①不同保存温度 下该法对C3的测定值有无差异？不同保存时间下该法对C3的测定值有 无差异？②保存时间与温度对测定值无交互作用?
1376
1416
80 41
平均 a2-a1
1326 20
1367 98
1346 59
步骤
①选择Analyze→General Linear Model→Univariate，激活Univariate 对话框。 ②在Univariate对话框中，把变量“c3值”放入Dependent Variable， 变量“保存时间”和“保存温度”放入Fixed Factor(s)栏。单击 Plots…按钮，激活Profile Plots对话框。 ③在Profile Plots对话框中，把Factors栏中的变量“保存时间”放入 Horizontal Axis栏，变量“保存温度”放入Separate Lines栏，再 单击Add按钮，会使变量“a*b”自动进入Plots栏，单击Continue 按钮返回。 ④在Univariate对话框中，单击Options…按钮。在Options对话框中， 把Factor(s) and Factor Interations栏中的变量“保存时间”、 “保 存温度”、 和“保存时间*保存温度”放入Display Means for栏； 并在Display多选项中，选择Descriptive statistics，Estimates of effect size，Homogeneity tests。单击Model…，选择默认项，即 Full factorial项（全析因模型），单击Continue按钮返回。 ⑤在Univariate对话框，单击OK按钮得到Univariate过程的运行结果。
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基本思想：是将线性回归分析与方差分 析结合起来的一种统计分析方法。 观察协变量X对反应变量Y的影响是否存在线 性关系。可建立应变量 Y 随协变量 X 变化的线性 回归关系，利用这种回归关系，固定X值，得到 Y的修正均数，然后再比较修正均数间差异。
其实质就是从 Y 的总平方和中扣除协变量 X 对Y的回归平方和，对残差平方和作进一步分解 后再进行方差分析，以更好地评价各种处理的效 应。