辦公表格的spss單因素方差分析教程

spss單因素方差分析教程

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WPS Office 2019 11.1.0.8882 官方版
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日期：2019/8/23 14:30:40
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方差剖析條件：不同水平下，各整體均值服從方差相同的正態(tài)分布。所以方差剖析便是研究不同水平下各個(gè)整體的均值是否有明顯的差異。核算推斷辦法是核算F核算量，進(jìn)行F查驗(yàn)，總的變異平方和 SST，控制變量引起的離差SSA（Between Group離差平方和），另一部分隨機(jī)變量引起的SSE（組內(nèi)Within Group離差平方和），SST=SSA+SSE。

核算查驗(yàn)核算量的調(diào)查值和概率P_值：Spss主動(dòng)核算F核算值，如果相伴概率P小于明顯性水平a，拒絕零假設(shè)，認(rèn)為控制變量不同水平下各整體均值有明顯差異，反之，則相反，即沒(méi)有差異。

spss單因素方差分析教程圖1

spss單因素方差分析教程圖2

2方差齊性查驗(yàn)：控制變量不同水平下各調(diào)查變量整體方差是否持平進(jìn)行剖析。選用方差同質(zhì)性查驗(yàn)辦法（Homogeneity of variance），原假設(shè)“各水平下調(diào)查變量整體的方差無(wú)明顯差異，思路同spss兩獨(dú)立樣本t查驗(yàn)中的方差剖析”。 圖中相伴概率0.515大于明顯性水平0.05，故認(rèn)為整體方差持平。

趨勢(shì)查驗(yàn)：趨勢(shì)查驗(yàn)?zāi)軌蚱饰鲭S著控制變量水平的變化，觀測(cè)變量值變化的整體趨勢(shì)是怎樣的，線性變化，二次、三次等多項(xiàng)式。趨勢(shì)查驗(yàn)?zāi)軌驇椭�人們從另一個(gè)角度掌握控制變量不同水平對(duì)調(diào)查變量整體作用的程度。圖中線性相伴概率為0小于明顯性水平0.05，故不符合線性關(guān)系。

spss單因素方差分析教程圖3

spss單因素方差分析教程圖4

spss單因素方差分析教程圖5

多重比較查驗(yàn)：?jiǎn)我蛩胤讲钇饰鲋荒軌蚺袆e控制變量是否對(duì)調(diào)查變量產(chǎn)生了明顯影響，多重比較查驗(yàn)?zāi)軌蜻M(jìn)一步確定控制變量的不同水平對(duì)調(diào)查變量的影響程度如何，那個(gè)水平明顯，哪個(gè)不明顯。常用LSD、S-N-K辦法。LSD辦法檢測(cè)靈敏度是最高的，但也容易導(dǎo)致第一類(lèi)錯(cuò)誤（棄真）增大，調(diào)查圖中成果，在LSD項(xiàng)中，報(bào)紙與播送沒(méi)有明顯差異，但在別的辦法中，廣告只與宣揚(yáng)有明顯差異。

spss單因素方差分析教程圖6

spss單因素方差分析教程圖7

相似性子集：由圖可知，區(qū)分的子集成果是相同的。通常在相似性子集區(qū)分時(shí)多選用S-N-K辦法的結(jié)論。其結(jié)論能夠與上述多重比較查驗(yàn)結(jié)合起來(lái)看，驗(yàn)證在LSD項(xiàng)中，報(bào)紙與播送沒(méi)有明顯差異的結(jié)論。

spss單因素方差分析教程圖8

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