方差分析示例

方差分析spss实例操作

(2013-09-18 13:45:02)

转载▼

分类：数据挖掘

标签：

实例

含量

总胆固醇

spss18

方差分析

方差分析

方差分析的应用条件

各样本是相互独立的随机样本；ν

各组样本均来自正态总体；ν

各组的总体方差相等ν

各单元格样本含量比较大(ν>30)且各单元格样本含量相同的情况下，方差

是否相等对结果影响几乎没有

方差分析的基本思想

全部数据的总变异分成多个部分（离均差平方和SS）ν

均方MS=SS/dfν

各部分变异的MS与随机误差的MS做比，形成F统计量ν

注意：H0为各组总体均数不全相等ν

完全随机设计方差分析ν

多组样本均数两两比较ν

随机区组设计方差分析ν

析因设计方差分析ν

例题：ν

某人研究北京机关工作人员血脂水平，随机抽取不同年龄组男性受试者各10名，检测他们的总胆固醇（TC）的含量(mmol/L)，其结果如下：ν

青年组5.00 4.85 4.93 5.18 4.95 4.78 5.18 4.89 5.07 5.21ν

中年组5.12 5.13 4.89 5.20 4.99 5.14 5.16 4.98 5.16 5.25ν

老年组5.24 5.26 5.23 5.10 5.31 5.23 5.21 4.98 5.15 5.19ν

请问：三个年龄组的总胆固醇平均含量之间的差别是否具有统计学意义？ν

完全随机设计方差分析

库结构ν

分组检验正态性

1、将数据粘贴到excel

分组总胆固醇

1 5

1 4.85

1 4.93

1 5.18

1 4.95

1 4.78

1 5.18

1 4.89

1 5.07

1 5.21

2 5.12

2 5.13

2 4.89

2 5.2

2 4.99

2 5.14

2 5.16

2 4.98

2 5.16

2 5.25

3 5.24

3 5.26

3 5.23

3 5.1

3 5.31

3 5.23

3 5.21

3 4.98

3 5.15

3 5.19

2、打开SPSS 18，打开数据，点击【分析】【比较均值】【单因素ANOVA】【因变量列表】选【总胆固醇】【因子】选【分组】

点击【两两比较】勾选【LSD】【S-N-K】【Dunnett】【继续】

点击【选项】勾选【方差同质性检验】

点击【继续】【确定】

经检验，F=5.897，P=0.008，在检验水准为0.05的水平下，差异有统计学意义，拒绝H0，接受H1，可以认为三组的TC水平不全相等

============================

例题：ν

研究者欲比较生物蛋白粉饲料、血浆蛋白粉饲料和普通饲料喂养断奶仔猪的增重效果。ν研究者将断奶仔猪配成若干区组每个区组3只仔猪，并且满足同一区组的仔猪是同窝别、同性别、同日龄、体重最接近，共配成10个区组。然后在每个区组内随机将3只仔猪分配到各实验组。比较喂养10天后各实验组仔猪的平均体重增加量(kg)ν

区组号饲料类型仔猪增重量

1 普通饲料 2.9

2 普通饲料 3.2

3 普通饲料 2.4

4 普通饲料 4.1

5 普通饲料 3.3

6 普通饲料 3.8

7 普通饲料 3.5

8 普通饲料 3.1

9 普通饲料 3.7

10 普通饲料 3.3

1 血浆蛋白 3.6

2 血浆蛋白 4.3

3 血浆蛋白 3.6

4 血浆蛋白 4.4

5 血浆蛋白 4.4

6 血浆蛋白 3.4

7 血浆蛋白 2.5

8 血浆蛋白 4.2

9 血浆蛋白 3.6

10 血浆蛋白 4.3

1 生物蛋白 4.3

2 生物蛋白 4.1

3 生物蛋白 3.5

4 生物蛋白 4.8

5 生物蛋白 5.1

6 生物蛋白 3.3

7 生物蛋白 3.1

8 生物蛋白 4.2

9 生物蛋白 3.8

10 生物蛋白 4.8

点击【分析】【一般线性模型】【单变量】

将【仔猪增重量】选为【因变量】，【区租号】【饲料类型】选为【固定因子】

点击【模型】【指定模型】【设定】，【模型】选【区组号】【饲料类型】【构建项】【类型】选【主效应】，【平方和】选【类型II】

【继续】

点击【两两比较】，【两两比较检验】选【饲料类型】

【假定方差齐性】勾选【LSD】【S-N-K】【Dunnett】【继续】

经检验，不同饲料组间F=6.811，P=0.006，在检验水准为0.05的水平下，差异有统计学意义，拒绝H0，接受H1，可以认为三组的体重增加水平不全相等

饲料【血浆蛋白】和【生物蛋白】可以分为一组，认为其对仔猪的增重量显著高于【普通蛋白】