SPSS多因素方差分析报告
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。
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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-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
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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）。
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SPSS重复测量的多因素方差分析报告
1、概述重复测量数据的方差分析是对同一因变量进行重复测量的一种试验设计技术。
在给予一种或多种处理后，分别在不同的时间点上通过重复测量同一个受试对象获得的指标的观察值，或者是通过重复测量同一个个体的不同部位（或组织）获得的指标的观察值。
重复测量数据在科学研究中十分常见。
分析前要对重复测量数据之间是否存在相关性进行球形检验。
如果该检验结果为P﹥0.05，则说明重复测量数据之间不存在相关性，测量数据符合Huynh-Feldt条件，可以用单因素方差分析的方法来处理；如果检验结果P﹤0.05，则说明重复测量数据之间是存在相关性的，所以不能用单因素方差分析的方法处理数据。
在科研实际中的重复测量设计资料后者较多，应该使用重复测量设计的方差分析模型。
球形条件不满足时常有两种方法可供选择：（1）采用MANOVA（多变量方差分析方法）；（2）对重复测量ANOVA检验结果中与时间有关的F值的自由度进行调整。
2、问题新生儿胎粪吸入综合征（MAS）是由于胎儿在子宫内或着生产时吸入了混有胎粪的羊水，从而导致呼吸道和肺泡发生机械性阻塞，并伴有肺泡表面活性物质失活，而且肺组织也会发生化学性炎症，胎儿出生后出现的以呼吸窘迫为主，同时伴有其他脏器受损现象的一组综合征。
血管内皮生长因子(vascular endothelial growth factor，VEGF)是一种有丝分裂原，它特异作用于血管内皮细胞时，能够调节血管内皮细胞的增殖和迁移，从而使血管通透性增加。
而本实验旨在通过观察分析给予外源性肺表面活性物质治疗前后胎粪吸入综合征患儿血清中VEGF的含量变化，评价药物治疗的效果。
将收治的诊断胎粪吸入综合症的新生儿共42名。
将患儿随机分为肺表面活性物质治疗组（PS组）和常规治疗组（对照组），每组各21例。
PS组和对照组两组所有患儿均给予除用药外的其他相应的对症治疗。
PS组患儿给予牛肺表面活性剂PS 70mg/kg治疗。
采集PS 组及对照组患儿0小时，治疗后24小时和72小时静脉血2ml，离心并提取上清液后保存备用并记录血清中VEGF的含量变化情况。
SPSS多因素方差分析报告
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。
《2024年使用SPSS软件进行多因素方差分析》范文
《使用SPSS软件进行多因素方差分析》篇一一、引言在社会科学研究中，多因素方差分析是一种常用的统计方法，用于探究多个自变量对一个因变量的影响。
这种分析方法能够帮助研究者理解多个因素如何同时作用于因变量，以及它们之间是否存在交互效应。
本文将详细介绍如何使用SPSS软件进行多因素方差分析，以期为相关领域的研究提供方法和参考。
二、方法2.1 研究设计本部分首先介绍了研究目的、研究问题和研究对象等基本情况。
针对特定问题，研究者应事先进行适当的文献回顾，以便更好地理解和把握所研究问题的现状。
接着确定了使用多因素方差分析作为主要的统计分析方法，因为它能够探究多个因素同时作用于因变量的影响及其之间的交互效应。
2.2 数据收集在数据收集阶段，应遵循科学的研究设计和样本选择原则，确保数据的可靠性和有效性。
收集的数据应包括自变量和因变量的观测值，以及可能影响分析结果的协变量。
此外，还需要收集有关样本特征的信息，如性别、年龄、教育背景等。
2.3 SPSS软件操作（1）数据录入：将收集到的数据录入SPSS软件中，确保数据格式正确、无缺失值和异常值。
（2）定义变量：在SPSS中定义自变量、因变量和协变量，为后续分析做好准备。
（3）多因素方差分析：选择“分析”菜单中的“一般线性模型”选项，进行多因素方差分析。
在分析过程中，需要设置好因素、水平、因变量和协变量等参数。
（4）结果解读：根据SPSS输出的结果，解读各因素对因变量的影响程度、交互效应以及统计显著性等信息。
三、结果与分析3.1 描述性统计首先对数据进行描述性统计分析，包括计算各变量的均值、标准差、最大值、最小值等统计量，以便初步了解数据的分布特征和变化规律。
3.2 多因素方差分析结果通过SPSS软件进行多因素方差分析后，得到以下结果：（1）各因素对因变量的影响：从输出结果中可以看出，哪些因素对因变量的影响显著，哪些因素的影响不显著。
这有助于研究者了解各因素对因变量的独立作用。
spass方差分析实验报告
页脚内容1页脚内容2页脚内容3页脚内容4页脚内容5页脚内容6页脚内容7(6)分析：根据方差分析的多重比较结果，分别进行了两两比较，以A2品种与A1、A3、A4的比较为例。
A2品种与A1、A3、A4种的均值相差分别为-31.70000、-7.02500、-16.82500，而且所有的相伴概率sig=0.000<0.05，这说明了A2种与其他三种饲料均具有显著性差异，而且从产量均值的差异上看Mean Difference (I-J)均低于其他3种品种，说明A2种的效果没有其他品种的效果好。
第二题：某公司希望检测四种类型的轮胎A，B，C，D的寿命（由行驶的里程数决定），见表6.18（单位：千英里）（数据文件为data6-5.sav），其中每种轮胎应用在随机选择的6辆汽车上。
在显著性水平0.05下判断不同类型轮胎的寿命间是否存在显著性差异？（数据来源：《统计学（第三版）》，M.R.斯皮格尔，科学出版社）表6.18 四种轮胎的寿命数据页脚内容8页脚内容9页脚内容10Sum of Squares dfMeanSquare F Sig.Between Groups 77.500325.8332.388.099WithinGroups216.3332010.817 Total293.83323(3)均值折线图页脚内容11页脚内容12页脚内容13页脚内容143A344A44土地1B142B243B344B44(2)多因素方差分析及交互检验结果表Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable:产量SourceType IIISum of Squares dfMeanSquare F Sig.CorrectedModel1571.938a15104.796..页脚内容15页脚内容16(4)分析：有最终的交互影响折线图来看，A2品种在B1土地上种植最终的产量最高。
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。
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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。
根据上面的分析，可以把实验当成3*3的析因实验设计模式。
下面是SPSS的分析步骤。
SPSS步骤：1．输入数据。
2．先对前测数据进行检验。
执行“分析——〉一般线形模型——〉一元多因素方差分析”，弹出对话框。
因变量：为我们要分析的变量：选择“前测平均”；固定因子和随机因子：这是因子的两个分类。
固定因素指的是该因素在样本中所有可能的水平都出现了，换言之，该因素所有可能的水平就这几种。
随机因素是指该样本所有可能的取值没有都出现或不可能都出现。
根据上面的理解，不同教学方法的班级应该放在固定因子，而年级应该放在随机因子(因为我是要分析不同年级，而不是只针对五年级、初二和高二，所以年级在这里具有随机性）。
协方差：用于选择协变量，如果在一个实验中,因变量是Y,存在另一连续变量X, X不能被实验者控制,但可以随着一起被观察到,X对Y有影响,而且其关系是线性的,则称为协变量。
关于协方差分析后面将会讲。
WLS加权：用于选入加权最小二乘法的权重系数。
(我也不理解，反正也用不到，可以不用去理解)这个窗口我们了解后，点“模型”按钮，弹出对话框：模型我们选择“自定义”，选中后就会发现中间的“建立条件”变为可选，”I NTERACTION”为交互效应，只有选择这个选项才可以产生交互效应因子。
“M AIN EFFECTS”主效应。
如果选择这个，那么模型里就只能选择“班级”和“年级”这两个主效应。
A LL 2-WAY,A LL 3-WAY等，二阶效应、三阶效应。
平方和也有几个选项，只要默认的TYPE III就可以了。
这里的操作是：由于我们是检验期初是否有差异，看是否实验前所有样本的条件都相同，还没进行实验，所以我们不用检查交互，只需要检验主效应就行。
在“建立条件”里选择”M AIN EFFECTS”，然后选中左边的“班级”和“年级”变量。
至于“对比”对话框，目前我们不会怎么去用他，可以不必去理解。
这里什么都不选。
下面看“画图”对话框，见下面的图。
对于这个划图有没有用我也不太清楚，不过看学生们在用那就拿出来讲讲。
左上的窗口为“因子”，水平坐标轴选择“年级”变量，分隔线选择“班级”表示按不同水平的班级分层做出均数直线。
选择好后在下面点“增加”按钮。
“两两比较”对话框，这个我们做单因素的时候也做过了。
就是在检验出现显著差异的时候，就需要进行两两比较，这里就是选择用什么样的方法进行两两比较。
一般用LSD法（可以理解为每个实验对象都与对照对象进行检验）或S-N-K法（两两互相比较）。
根据自己的喜欢看的结果来选择。
这里我们先不做两两比较。
“保存”对话框，就是将模型拟合时产生的中间结果或参数保存为新变量供继续分析时用。
我们估计也用不到这么高深的东西，所以这里也不详细介绍。
只把汉化的窗口显示出来给大家看看。
“选项”对话框，主要用于一些附件的选项，这里我们也没什么要选的，对话框见下图：SPSS中多因素方差分析一、概念多因素方差分析是用来研究两个及两个以上的控制变量是否对观察变量产生显著影响的分析方法。
多因素方差分析不仅能分析多个因素对观测变量的影响，而且能分析多个控制因素的交互作用是否会对观测变量的分布产生影响，进而最终找到利于观测变量的最优组合。
多因素方差分析的基本原理就是通过检验两个或多个样本均值间是否存在显著差异来得出结论。
在SPPSS中，多因素方差分析是利用“一般线性模型”模块的“单变量”过程来完成的。
二、实例下面来详细说说单变量多因素方差分析在具体问题的运用：研究目的：超市中某商品的销量与摆放位置和超市规模关系研究方法：按照超市规模选择大、中、小三家超市，在每家超市中随机选A货架1（货架阳面第一位）、B端架、C堆头、D货架2（货架阳面第二位）各两个位置，记录其统一周期商品的销售量，然后对其做单变量多因素方差分析。
调研数据：超市规模摆放位置A B C D大型70 78 75 82 82 89 71 75 中型57 65 69 78 73 80 60 57 小型45 50 56 63 65 71 48 53 在SPPS下的操作步骤如下：1. 建立数据文件2. 选入变量及参数设置依次单击菜单“分析→一般线性模型→单变量”命令，打开“单变量方差分析”如图：将左侧变量列表框中“销售量”选入“因变量”列表框，“超市规模”和“摆放位置”选入“固定因子”列表框如图：单击“模型”按钮，打开“单变量：模型”对话框，“指定模型”选项组选择“设定”，将“因子与协变量”列表框中的变量选入到“模型”列表框中，“平方和”选项组选择“类型Ⅲ”，“构建项”类型选择“主效应”。
如图：单击“对比”按钮，打开“单变量：对比”对话框，对比的方法都改成简单，如图：单击“绘制”按钮，打开“单变量：轮廓图”对话框，将“因子”列表框的两个变量分别移动到“水平轴”窗口，单击“添加”按钮，将其选入到“图”列表框，如图：单击“两两比较”按钮，打开“单变量：观测均值的两两比较”对话框，将“因子”列表框中的变量选入到“两两比较检验”列表框；“假定方差齐性”选项组选择“S-N-K”,如图：单击“选项按钮”打开“单变量：选项”对话框，在输出选项组选择“方差齐性检验”，如图：到这里就设置完毕，单击确定按钮，执行单变量方差分析，结果如下：主体间因子N超市规模大型8 小型8 中型8摆放位置A 6B 6C 6D 6变量“超市规模”有三个水平，即大型、中型和小型，每个水平有8个个案；变量“摆放位置”有4个水平，即A、B、C和D，每个水平有6个个案。
主体间效应的检验因变量:销售量源III 型平方和DF均方 F S IG.校正模型2930.417A 5 586.083 30.409 .000截距108272.667 1 108272.6675617.799 .000超市规模1828.083 2 914.042 47.426 .000摆放位置1102.333 3 367.444 19.065 .000误差346.917 18 19.273总计111550.0024校正的总计3277.333 23A.R 方=.894（调整R 方=.865）从表中可以看出，同种商品不同规模和不同摆放位置的“销售量”的检验统计量F的观测值为30.409，检验的概率值为0，小于0.05，拒绝零假设，可以认为同种商品在不同规模超市和不同摆放位置的情况下，销售量存在显著差异。
销售量S TUDENT-N EWMAN-K EULSA,,B超市规模N子集1 2 3小型8 56.38中型8 67.38大型8 77.75S IG. 1.000 1.000 1.000已显示同类子集中的组均值。
基于观测到的均值。
误差项为均值方(错误)=19.273。
A. 使用调和均值样本大小=8.000。
B.A LPHA =.05。
从表中可以看出，超市规模越大，相应的销量也就越高。
销售量S TUDENT-N EWMAN-K EULSA,,B摆放位置N子集1 2 3D 6 60.67A 6 60.83B 6 70.50C 6 76.67S IG. .948 1.000 1.000已显示同类子集中的组均值。
基于观测到的均值。
误差项为均值方(错误)=19.273。
A. 使用调和均值样本大小=6.000。
B.A LPHA =.05。
从上面表中可以看出C位置销量＞B位置销量＞A位置销量＞B位置销量，也就是说堆头位置销量＞端架位置销量＞货架阳面第一位＞货架阳面第二位，这也就是为什么超市里的堆头、端架向来都是各供应商争抢阵地。
总结：同种商品在不同规模超市和不同摆放位置的情况下，销售量存在显著差异，并且堆头位置销量＞端架位置销量＞货架阳面第一位＞货架阳面第二位。