spss方差分析df

1、第六章方差分析第一節(jié)SimpleFactial過程6.1.1主要功能6.1.2實(shí)例操作第二節(jié)GeneralFactial過程6.2.1主要功能6.2.2實(shí)例操作第三節(jié)Multivarite過程6.3.1主要功能6.3.2實(shí)例操作方差分析是R.A.Fister發(fā)明的，用于兩個及兩個以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn)。由于各種因素的影響，研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動狀，造成波動的原因可分成兩類，一是不可控的隨機(jī)因素，另一是研究中施加的對結(jié)果形成影響的可

2、控因素。方差分析的基本思想是：通過分析研究中不同來源的變異對總變異的貢獻(xiàn)大小，從而確定可控因素對研究結(jié)果影響力的大小。方差分析主要用于：1、均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn)，2、分離各有關(guān)因素并估計(jì)其對總變異的作用，3、分析因素間的交互作用，4、方差齊性檢驗(yàn)。第一節(jié)SimpleFactial過程6.1.1主要功能調(diào)用此過程可對資料進(jìn)行方差分析或協(xié)方差分析。在方差分析中可按用戶需要作單因素方差分析（其結(jié)果將與第五章第四節(jié)相同）或多因素方差分析（包括醫(yī)

3、學(xué)中常用的配伍組方差分析）；當(dāng)觀察因素中存在有很難或無法人為控制的因素時(shí)，則可對之加以指定以便進(jìn)行協(xié)方差分析。6.1.2實(shí)例操作[例61]下表為運(yùn)動員與大學(xué)生的身高（cm）與肺活量（cm3）的數(shù)據(jù)，考慮到身高與肺活量有關(guān)，而一般運(yùn)動員的身高高于大學(xué)生，為進(jìn)一步分析肺活量的差異是否由于體育鍛煉所致，試作控制身高變量的協(xié)方差分析。運(yùn)動員大學(xué)生身高肺活量身高肺活量184.9167.9171.0171.0188.0179.0177.0179.5

4、187.0187.0169.0188.0176.7179.043003850410043004800400054004000480048004500478037005250168.7170.8165.0169.7171.5166.5165.0165.0173.0169.0173.8174.0170.5176.0345041003800330034503250360032003950400041503450325041001、Unique

5、：同時(shí)評價(jià)所有的效應(yīng)；2、Hierarchical：除主效應(yīng)外，逐一評價(jià)各因素的效應(yīng)；3、Experimental：評價(jià)因素干預(yù)之前的主效應(yīng)。本例選Unique方法，之后點(diǎn)擊Continue鈕返回SimpleFactialANOVA對話框，再點(diǎn)擊OK鈕即可。6.1.2.3結(jié)果解釋在結(jié)果輸出窗口中可見如下統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)：先輸出肺活量總均數(shù)和兩組的肺活量均數(shù)，總均數(shù)為4033.25，運(yùn)用員組均數(shù)為4399.00，大學(xué)生組為3667.50。接著協(xié)方

6、差分析表明，混雜因素X（身高）兩組間是有差異的（F=10.679，P=0.002），控制其影響后，兩組間肺活量的差別依然存在（F=9.220，P=0.004），故可以認(rèn)為兩組間肺活量的均數(shù)在消除了身高因素的影響之后仍有差別，運(yùn)動員的肺活量大于大學(xué)生，即體育鍛煉會提高肺活量。最后系統(tǒng)輸出公共回歸系數(shù)，bc=36.002，該值可用于求修正均數(shù)：Yi=Yibc(XiX)本例為Y運(yùn)動員=4399.0036.002（178.175174.3325

7、）=4260.6623Y大學(xué)生=3667.5036.002（170.49174.3325）=3805.8377YbyGROUPTotalPopulation4033.25(40)GROUP124399.003667.50(20)(20)YbyGROUPwithXUNIQUEsumsofsquaresAlleffectsenteredsimultaneouslySumofMeanSigSourceofVariationSquaresDFS