SPSS课件GLM例题
SPSSGLM例题 PPT课件

Variance(方差分量分析)
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SPSS统计软件应用
温有锋
(一)Univariate(单因变量多因素
方差分析)
完全随机设计资料的方差分析(one-way ANOVA)
随机区组设计资料的方差分析(two-way ANOVA)
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SPSS统计软件应用
温个的因素 变量名该变量名背景将改变颜 色(一般变为蓝色),单击 Build Term(s)栏中下面的箭 头,该变量出现在Mode1中。 一个变量名占一行称为主效应 项。欲在模型中包括几个主效 应项,就进行几次如上的操作。 注意,选择主效应必须选择一 个,用箭头按钮送入模型一个。 也可以同时送两个或多个到 Model框中。
温有锋
1.2.2 Contrasts按钮
在Factors框中显示出所 有在主对话框中选中的 因素变量。因素变量名 后的括号中是当前的对 比方法了;
Change Contrast栏中 改变对照方法。
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可供选择的残照方法
温有锋
None选项,不进行均数比较;
Deviation选项,比较预测变量或因 素的每个水平的效应。选择Last或 First作为忽略的水平;
Custom选项,建立自定义的模型。 此项的选择激活下面各操作框
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SPSS统计软件应用
Ⅱ、建立自定义模型类型
温有锋
选择了Custom 后,在 Factors&Covariates框中自 动列出可以作为因素变量的 变量名,其变量名后面的括 号中标有字母“F”;和可以 作为协变量的变量名,其变 量名后面的括号中标有字每 “C”。
SPSS课件例题

SPSS课件例题1(某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同((成组设计Independent-Samples T Test) 患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 健康人: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.872(在血磷值案例数据,我们想看看有哪些记录的血磷值在2,3之间。
(Count) ,(在血磷值案例数据内,生成新变量,要求小于1时取值为0,1,2时取值为1,大于2时取值为2。
即将数值变量变为分类变量。
(Record)4.在血磷值案例数据内,血磷值>1时为2,否则为1。
(Compute)5.几何均数的计算方法根据调查,已知某地成年男子脉搏均数为72次/分,现在该地临近的山区随机调查了10名健康男子,测得其脉搏值如下:请据此推断山区成年男子的脉搏均数是否与该地成年男子有所不同。
测量值:54 67 68 78 70 66 67 70 65 69 (One-Samples T Test)某医生测得18例慢性支气管炎患者及16例健康人的尿17酮类固醇排出量(mg/dl)分别为X1和X2,问两组的均数有无不同。
(成组设计Independent-Samples T Test) 慢支组:3.14 5.83 7.35 4.62 4.05 5.08 4.98 4.22 4.35 2.35 2.89 2.16 5.55 5.94 4.40 5.35 3.80 4.12健康组:4.12 7.89 3.24 6.36 3.48 6.74 4.67 7.38 4.95 4.08 5.34 4.27 6.54 4.62 5.92 5.18为研究女性服用某避孕药后是否影响其血清总胆固醇,将20名女性按年龄配成10对。
SPSS高级第部分PPT课件

i1 j1i 1源自i1 j1SST = SSA + SSE
▪ 前例的计算结果
4164.608696=1456.608696+2708
构造检验的统计量
(计算均方MS)
1. 各误差平方和的大小与观察值的多少有关,为消除观 察值多少对误差平方和大小的影响,需要将其平均,
这就是均方,也称为方差
2. 由误差平方和除以相应的自由度求得
7
三、方差分析的原理 (一)方差的分解 样本数据的波动,可通过离差平方和来反映,这个离差平方和可分解为组间方差与组
内方差两部分。组间方差反映出因子水平不同的影响;组内方差则是纯随机影响。 (二)检验统计量 检验因子影响是否显著的统计量是一个 F 统计量: 组间均方差 F 组内均方差
F 统计量越大,越说明组间方差是主要方差来源,因子影响是显著的;F 越小,越说明 随机方差是主要的方差来源,因子的影响不显著。
▪ 前例的计算结果
SST = (57-47.869565)2+…+(58-
47.869565)2
=115.9295
构造检验的统计量
(计算组间平方和 SSA)
1. 各组平均值 xi (i 1,2,, k ) 与总平均值 x 的离差平方
和
2. 反映各总体的样本均值之间的差异程度
3. 该平方和既包括随机误差,也包括系统误差
6
方差分析模型常用术语
▪ 协变量(Covariates)
▪ 指对因变量可能有影响,需要在分析时对其作用加以 控制的连续性变量
▪ 实际上,可以简单的把因素和协变量分别理解为分类 自变量和连续性自变量
▪ 交互作用(Interaction)
▪ 如果一个因素的效应大小在另一个因素不同水平下明 显不同,则称为两因素间存在交互作用。当存在交互 作用时,单纯研究某个因素的作用是没有意义的,必 须分另一个因素的不同水平研究该因素的作用大小。
《SPSS实例分析》PPT课件

SPSS软件例题分析
1
Base system(基本统计系统) ACF(时间序列研究中的自动相关分析) Aggregate(数据文件的汇总) Anova(方差分析) Autorecode(变量自动赋值处理) Correlations(相关分析) Crosstabs(列联表处理) Curvefit(11种曲线模型的拟合) Date(变量定义与数据录入) Descriptives(均数、标准差等的描述性统计 Examine(数值分布形式的探究) Fit(定义程序运行条件) Flip(数据行列转换) Frequencies(频数表分析)
定义描述分布特征 的两个指标:偏度 系数(Skewness) 和峰度系数
(Kurtosis) 32
第三章 均数间的比较
§3.1 Means过程 和上一章所讲述的几个专门的描述过程相比,
Means过程的优势在于各组的描述指标被放在一起 便于相互比较,并且如果需要,可以直接输出比较 结果,无须再次调用其他过程。显然要方便的多。
36
选入的描述 统计量
对分组变量进行单因素方差分析 检验线性相关性
37
Statistics框 可选的描述统计量。它们是:
sum,number of cases 总和,记录数
mean, geometric mean, harmonic mean 均数,几何均
第一讲SPSS软件应用PPT课件

商学院
李丽明
2020/10/31
12
应用SPSS进行统计分析的四种方法
➢菜单操作——简单易用,操作方便
➢编程运行——灵活丰富,最大程度的发挥 SPSS效能
➢Include命令——保证程序的可重复使用和 嵌入
▪ 要注意统计学方法的适用条件,滥用统计学会造成“严重”的负效果
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二、 SPSS概述
▪
SPSS 是Statistical Package for Social
Science的简称,即社会科学统计程序,由美国
SPSS公司1970年代推出,迄今已有近30年的历史。
是国际著名三大社会科学统计软件包之一(SAS、
SPSS、 S-plus )它集数据整理、分析过程、结果
输出等功能于一身,是世界上著名的统计分析软件
之一。SPSS解决方案广泛应用于市场研究、电讯、
卫生保健、银行、财务金融、保险、制造业、零售
等领域。
▪ 美国斯坦福大学
▪ 18.0版本
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统计软件介绍
▪ SPSS — 统计软件中的贵族
开输出窗口可以关闭。 ▪ 窗口内容以.spo为扩展名存于磁盘上。
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工具栏
窗口主菜单
分析结果显 示区
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利用SPSS做数据分析的一般步骤
▪ 建立SPSS数据文件 定义数据文件结构 录入修改和编辑待分析的数据
《SPSS系统分析例题》PPT幻灯片PPT

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实现步骤
图3-5 “Frequencies:Statistics”对话框(三)
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3.3.3 结果和讨论
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3.4.2 SPSS中实现过程
研究问题 求某班级学生数学成绩的全距,数据如表3-4 所示。
表3-4
某班级的数学成绩
数学成绩 99 88 79 59 54 89 79 56 89 99 23 89 70 50 67 78 89 56
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图3-8 “Descriptives”对话框(一)
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图3-9 “Descriptives:Options”对话框(一)
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3.5.3 结果和讨论
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3.6.2 SPSS中实现过程
研究问题1 求某班级学生数学成绩的四分位数,数据如 表3-1所示。
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实现步骤
图3-10 “Frequencies:Statistics”对话框(五)
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3.6.3 结果和讨论
研究问题1的程序运行结果如下表所示。
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研究问题2的程序运行结果如下表所示。
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研究问题3的程序运行结果如下表所示。
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3.7.2 SPSS中实现过程
研究问题 10个学生在某次数学、语文、化学考试中成 绩如表3-6所示,试求学生在3门课程上的频数 分布。
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化学 100.00 45.00 56.00 67.00 78.00 87.00 89.00 97.00 76.00 100.00
实现步骤
图3-13 “Frequencies”对话框(二)
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3.7.3 结果和讨论
程序运行结果如下表所示。
SPSS课件GLM例题课件

Ⅲ、选择分解平方和的方法
• 在对话框的下部有 Sum of squares后跟一个矩形框, 可以进行四项选择来确定 平方和的分解方法,包括 TYPEⅠ、 TYPEⅡ、 TYPE Ⅲ和TYPEIV四种。 其中TYPEⅢ是系统默认的, 也是常用的一种。
SPSS课件GLM例题
1.2.2 Contrasts按钮
Hale Waihona Puke SPSS课件GLM例题B、选择交互效应类型
• Interactin选项,选中此项可以 指定任意的交互效应;
• Main effects选项,选中此项可 以指定主效应;
• All2-way选项,指定所有2维交 互效应;
• All3-way选项, 指定所有3维交互 效应;
• All4-Way选项,指定所有4维交 互效应;
SPSS课件GLM例题
建立模型中的交互项
• 要求模型中包括三个变量的所有2维交互效应项时应该分别用鼠 标单击light、Device、Target三个变量名。在Build Term(s) 栏内残数框中选择All2-way项,单击箭头按钮。在Model中出 现三个 2维交互效应项: light*device、 light*target、 device*target。
Corrected Model 12531.667a
df
Mean Square
析时选用; • WLS Weight:变量加权。用于
最小二乘分析。
SPSS课件GLM例题
1.2 功能按钮
Model:选择分析模型; Contrast:选择对照方法; Plots:选择分布图形; Post Hoc:选择多重比较分
析; Save:选择保存运算值; Option:选择输出项 。
SPSS统计学习题(课堂PPT)

丙组 5.6 3.6 4.5 5.1 4.9 4.7
单因素方差分析:因变量—合作意愿得分;自变量—不同合作游戏(3 种不同的水平)
Analyze - Compare Means - One-Way ANOVA
6
• 2.现有10名男生进行观察能力的训练,训练前后 各进行一次测验,结果如下表所示。
序号 训练后 训练前
第一组
第二组
第三组
78.00 72.00 66.00 69.00 70.00
61.00 72.00 65.00 66.00 62.00
80.00 70.00 76.00 72.00 72.00
单因素方差分析:因变量:英语成绩;自变量:教法(3种不同的水平)
Analyze - Compare Means - One-Way ANOVA
独立样本T检验:Analyze - Compare Means - Independent-sample T Test
12
• 8、将条件相近的学生配成对,再随机分成两组,采用两 种不同的训练方法进行训练,训练一周后,测得两组学生 跳高成绩如下表,试问两种训练方法的效果是否相同?
X1
151
155
148
Repeated Measures
15
• 11、选择两种类型的文章:不熟悉(A1)/熟悉(A2), 使用3种生字密度:5:1(B1)、10:1(B2)、20:1 (B3),将24名五年级学生随机分为六组,测得数据见 表,试问文章类型之间、生字密度之间有无差异。
A1
B1
3,6,4,3
B2
4,6,4,2
B3
5,7,5,2
A2 4,5,3,3, 8,9,8,7 12,13,12,11
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1.2.2 Contrasts按钮 按钮
在Factors框中显示出所 有在主对话框中选中的 因素变量。因素变量名 后的括号中是当前的对 比方法了; Change Contrast栏中 改变对照方法。
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可供选择的残照方法
None选项,不进行均数比较; Deviation选项,比较预测变量或因 素的每个水平的效应。选择Last或 First作为忽略的水平; Simple Simple选项,除了作为残考的水平外 对预测变量或因素变量的每一水平都 与残考水平进行比较。选择Last或 Firt作为残考水平; Difference选项,对预测变量或因素 每一水平的效应,除第一水平以外, 都与其前面各水平的平均效应进行比 较。与Helmert对照方法相反;
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对照的残考水平
对照的残考水平有两个, 只有选择了Deviation或 Simple 方法时需要选择残 考水平。共有两种可能的 选择,最后一个水平Last 选项和第一水平First选项。 系统默认的残考水平是 Last。
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1.2.3 Plots按钮 按钮
Facror:主对话框中所选因 素变量名; Horizontal:横坐标框 Separiate Lines:确定分线 变量 Separiate Plots:确定分图 变量 具体见析因分析
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1.2.4 Post Hoc按钮 按钮
选择均数多重比较,具体内容残见One-way过程
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B、选择交互效应类型 、
Interactin选项,选中此项可以 指定任意的交互效应; Main effects选项,选中此项可 以指定主效应; All2-way选项,指定所有2维交 互效应; All3-way选项, 指定所有3维交互 效应; All4-Way选项,指定所有4维交 互效应; All5-Way选项,指定所有5维交 互效应。
Predicted Values(预测值) Unstandardized:非标准化 预测值 Weighted:如果在主对话框 选择了WLS变量,选中该复 选项将保存权重非标准化预 测值 Standard Error:预测值误差
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Save按钮 选择保存运算值 按钮(选择保存运算值 按钮 选择保存运算值)
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建立模型中的交互项
要求模型中包括三个变量的所有2维交互效应项时应该分别用鼠 标单击light、Device、Target三个变量名。在Build Term(s) 栏内残数框中选择All2-way项,单击箭头按钮。在Model中出 现三个 2维交互效应项: light*device、 light*target、 device*target。 若要求模型中包括所有3维效应,由于可以作为因素变量的只 有三个变量,因此可以有两种操作方法。鼠标分三次单击变量 light、 device、 target。选择 Build Term(s)栏内残数框 中的Interaction或All3-way项,再申击箭头按钮,均可以在 Model框中出现3维交互效应项:ligh*device*target。
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Descriptive statistics复选项,输出的描述统计量有观 测量的均值、标准差和每个单 元格中的观测量数。 Estimates Of effect size复选项,输出效应量估计。 选择此项,给出η2(eta-Square) 值,它反映了每个 效应与每个参数估计值可以归于因素的总变异的大小。 Observed power复选项,给出各种检验假设的功效。 计算功效的显著性水平,系统默认的临界值是0.05。 Parameterestimates复选项,给出各因素变量的模型 参数估计、标准误、t检验的t值、显著性概率和95% 的置信区间。
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A、选择模型中的主效应 (Model) 、
鼠标键单击某一个单个的因素 变量名该变量名背景将改变颜 色(一般变为蓝色),单击 Build Term(s)栏中下面的箭 头,该变量出现在Mode1中。 一个变量名占一行称为主效应 项。欲在模型中包括几个主效 应项,就进行几次如上的操作。 注意,选择主效应必须选择一 个,用箭头按钮送入模型一个。 也可以同时送两个或多个到 Model框中。
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1、单变量多因素方差分析调用步骤 、
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SPSS统计软件应用温来自锋1.1 主对话框Dependent Variable:定义因变 量; Fixed Facter:定义固定变量; Random Facter:定义随机变量; Covariates:协变量,协方差分 析时选用; WLS Weight:变量加权。用于 最小二乘分析。
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Contrast coefficient matrix复选项,显示变换系数矩阵或L矩阵。 Homogeneity tests复选项,进行方差齐性检验。 Spread Vs level plot复选项,绘制观测量均值-标准差图、观测量均值方差图。 Residualsplot复选项,绘制残差图。给出观测值、预测值散点图和观 测量数目对标 准化残差的散点图,加上正态和标准化残差的正态概率 图。 Lack of fit复选项,检查独立变量和非独立变量间的关系是否被充分描 述。 General estimable function复选项,可以根据一般估计函数自定义假 设检验。对比系数矩阵的行与一般估计函数是线性组合的。 在Significancelevel框中改变Confidence intervals框内多重比较的显著 性水平
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Ⅱ、建立自定义模型类型
选择了Custom 后,在 Factors&Covariates框中自 动列出可以作为因素变量的 变量名,其变量名后面的括 号中标有字母“F”;和可以 作为协变量的变量名,其变 量名后面的括号中标有字每 “C”。
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Full Factorial选项,此项为系统 默认的模型类型。该项选择建立 全模型。全模型包括所有因素变 量的主效应和所有的交互效应。 例如有三个因素变量,全模型包 括三个同素变量的主效应、两两 的交互效应和三个因素的交互效 应。 Custom选项,建立自定义的模型。 此项的选择激活下面各操作框
1.2.1 Model按钮 按钮
Diagnostics(诊断值栏) Cook’s distance:Cook距离; Leverage values:非中心化 Leverage值; Save to new file 将残数协方差矩阵保存到一 个新文件中
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Save按钮 选择保存运算值 按钮(选择保存运算值 按钮 选择保存运算值)
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1.2 功能按钮
① Model:选择分析模型; ② Contrast:选择对照方法; ③ Plots:选择分布图形; ④ Post Hoc:选择多重比较分
析;
⑤ Save:选择保存运算值; ⑥ Option:选择输出项 。
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Ⅰ、在Specify Model栏中指定模型类型 栏中指定模型类型
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(一)Univariate(单因变量多因素 ( 方差分析) 方差分析)
完全随机设计资料的方差分析(one-way ANOVA) 随机区组设计资料的方差分析(two-way ANOVA) 拉丁方设计资料的方差分析(three-way ANOVA) 析因分析(factorial analysis) 协方差分析(analysis of covariance)
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四、General Linear Model (简称 GLM,一般线性模型)过程 ,一般线性模型)
GLM过程可以完成实验设计的多 自变量、多水平、多因变量、重 复测量方差分析以及协方差分析 等。它包括: Univariate(单因变量多因 ( 素方差分析) 素方差分析), Multivariate(多因变量方差 ( 分析), 分析), Repeated Measures(重复 ( 测量方差分析), 测量方差分析), Variance(方差分量分析) (方差分量分析)
2. 单变量方差分析应用实例
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2.1 随机区组设计资料的方差分析
随机区组设计:是采用随机化的分组方法,将所有实 验对象分配到g个处理组(水平组),各组分别接受 不同的处理,实验结束之后比较各组均数之间差别有 无统计学意义,推论处理因素效应的设计。 将受试对象按一定相同或相近条件(动物的性别、年 龄、体重、种系等,病人的性别、年龄、病情等)组 成配伍组,每个配伍组中受试对象的个数等于处理的 组数,再将每个配伍组内的受试对象随机分配到各处 理组中,分别接收不同的处理。
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操作方法与步骤
定义三个变量:两个分类变量,一个连续变 量。 大白鼠种系变量:mouse,取值1~4,是种 系A~D种系的代码; 雌激素剂量变量:etrogen,取值l~3,是剂 量0.2、0.4、0.8三种剂量的代码; 子宫重量变量: wuteri,连续变量。是本课 题的研究对象。 Data12-03