方差分析SPSS操作流程PPT學(xué)習(xí)教案

1、會(huì)計(jì)學(xué)1方差分析方差分析SPSS操作流程操作流程 方差分析方差分析由英國(guó)統(tǒng)計(jì)由英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家在學(xué)家在1923年提出年提出，為紀(jì)念，為紀(jì)念Fisher，以，以F命名，故方差分析命名，故方差分析又稱又稱 F 檢驗(yàn)。檢驗(yàn)。第1頁(yè)/共77頁(yè)第2頁(yè)/共77頁(yè)第3頁(yè)/共77頁(yè)P(yáng)ost Hoc Test第4頁(yè)/共77頁(yè)方差分析的思路：方差分析的思路： 將全部觀測(cè)值的將全部觀測(cè)值的總變異總變異按影響結(jié)果的諸因素按影響結(jié)果的諸因素分解為相應(yīng)的若干部分變異分解為相應(yīng)的若干部分變異，構(gòu)造出反映各部分構(gòu)造出反映各部分變異作用的統(tǒng)計(jì)量，在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建假設(shè)檢驗(yàn)變異作用的統(tǒng)計(jì)量，在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，以實(shí)現(xiàn)對(duì)總體

2、參數(shù)的推斷。統(tǒng)計(jì)量，以實(shí)現(xiàn)對(duì)總體參數(shù)的推斷。檢驗(yàn)假設(shè)：檢驗(yàn)假設(shè)： H H0 0: :三個(gè)組的總體均數(shù)相同；三個(gè)組的總體均數(shù)相同； H H1 1: :三個(gè)組的總體均數(shù)不全相同三個(gè)組的總體均數(shù)不全相同； 方差分析步驟方差分析步驟第5頁(yè)/共77頁(yè)也稱有一維方差分析，對(duì)二組以上的均值加以比較。檢驗(yàn)由單一因素影響的一個(gè)（或幾個(gè)相互獨(dú)立的）分析變量由因素各水平分組的均值之間的差異是否有統(tǒng)計(jì)意義。并可以進(jìn)行兩兩組間均值的比較，稱作組間均值的多重比較，還可以對(duì)該因素的若干水平分組中哪些組均值不具有顯著性差異進(jìn)行分析，即一致性子集檢驗(yàn)。步驟步驟AnalyzeCompare means One-way ANOVA

3、第6頁(yè)/共77頁(yè)可以進(jìn)行趨勢(shì)分析。第7頁(yè)/共77頁(yè) analyzecompare meansone-way ANVOA第8頁(yè)/共77頁(yè)第9頁(yè)/共77頁(yè)第10頁(yè)/共77頁(yè)第11頁(yè)/共77頁(yè)如果進(jìn)行先驗(yàn)對(duì)比檢驗(yàn)，則應(yīng)在Coefficients后依次輸入系數(shù)ci，并確保ci0。應(yīng)注意系數(shù)輸入的順序，它將分別與控制變量的水平值相對(duì)應(yīng)。例如，當(dāng)k4時(shí)， 即有A、B、C、D 4個(gè)處理組，如果只將B組和D組比較，則線性組合系數(shù)依次為0、-1、0、-1；如果C組與其他3組的平均水平比較，則線性組合系數(shù)依次為-1、-1、3、-1，余類推。線性組合系數(shù)要按照分類變量水平的順序依次填入Coefficients框中。

4、第12頁(yè)/共77頁(yè)第13頁(yè)/共77頁(yè)第14頁(yè)/共77頁(yè)方差相等時(shí)可選擇的比較方法方差不等時(shí)可選擇的比較方法與對(duì)照組的配對(duì)比較用t檢驗(yàn)完成各組均值的配對(duì)比較第15頁(yè)/共77頁(yè)第16頁(yè)/共77頁(yè)第17頁(yè)/共77頁(yè)第18頁(yè)/共77頁(yè)常用的多重比較方法的適用性常用的多重比較方法的適用性LSD(Least significant Difference)LSD(Least significant Difference)：存在明確：存在明確對(duì)照組，進(jìn)行驗(yàn)證性研究；兩均數(shù)間的比較是獨(dú)立對(duì)照組，進(jìn)行驗(yàn)證性研究；兩均數(shù)間的比較是獨(dú)立的的T(Tukey)T(Tukey)方法：如果事先未計(jì)劃未計(jì)劃多重比較，方法：如果

5、事先未計(jì)劃未計(jì)劃多重比較，在方差分析得到由統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的在方差分析得到由統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的F F值之后，有需要值之后，有需要進(jìn)行任意兩組之間的比較，且各組樣本數(shù)相同進(jìn)行任意兩組之間的比較，且各組樣本數(shù)相同S(Scheffe)S(Scheffe)方法：多個(gè)均值間的比較，且各組樣本方法：多個(gè)均值間的比較，且各組樣本數(shù)不相同數(shù)不相同SNK(Student-Newman-Keul)SNK(Student-Newman-Keul)方法：兩兩比較次數(shù)不方法：兩兩比較次數(shù)不多多第19頁(yè)/共77頁(yè)常用的方法有LSD，Scheffe法，SNK法，Turky法，Duncan法和Bonferroni法等。其中LSD法最敏感

6、， Scheffe法不敏感， SNK法和Bonferroni法應(yīng)用較多。第20頁(yè)/共77頁(yè)第21頁(yè)/共77頁(yè)第22頁(yè)/共77頁(yè)飼料飼料ABCD133.8151.2193.4225.8125.3149.0185.3224.6143.1162.7182.8220.4128.9143.8188.5212.3135.7153.5198.6實(shí)例-單因素方差分析單因素方差分析各處理重復(fù)數(shù)不等的方差分各處理重復(fù)數(shù)不等的方差分析析用四種飼料喂養(yǎng)用四種飼料喂養(yǎng)19頭豬比較，四種飼料是否不同。頭豬比較，四種飼料是否不同。第23頁(yè)/共77頁(yè)實(shí)例-單因素方差分析第24頁(yè)/共77頁(yè)ANOVAWEIGHT20538.70

7、36846.233157.467.000652.1591543.47721190.8618Between GroupsWithin GroupsTotalSum ofSquaresdfMean SquareFSig.實(shí)例-單因素方差分析(結(jié)果輸出)第25頁(yè)/共77頁(yè)第26頁(yè)/共77頁(yè)飼 料ABCD133.8151.2193.4225.8125.3149.0185.3224.6143.1162.7182.8220.4128.9143.8188.5212.3135.7153.5198.6第27頁(yè)/共77頁(yè)第28頁(yè)/共77頁(yè)DescriptivesWEIGHT5133.36006.807943.04

8、460124.9068141.8132125.30143.105152.04006.957233.11137143.4015160.6785143.80162.705189.72006.350352.83996181.8350197.6050182.80198.604220.77506.105943.05297211.0591230.4909212.30225.8019171.510534.311377.87157154.9730188.0481125.30225.80ABCDTotalNMeanStd. DeviationStd. ErrorLower BoundUpper Bound95%

9、 Confidence Interval forMeanMinimumMaximum第29頁(yè)/共77頁(yè)Test of Homogeneity of VariancesWEIGHT.024315.995LeveneStatisticdf1df2Sig.第30頁(yè)/共77頁(yè)AN OVAWEIGHT20538.7036846.233157.467.00020214.61120214.608464.946.00020186.93120186.932464.310.000351.7662175.8834.045.039652.1591543.47721190.8618(Combined)Unweighte

10、dWeightedDeviationLinear TermBetweenGroupsWithin GroupsTotalSum ofSquaresdfMean SquareFSig.第31頁(yè)/共77頁(yè)Contrast Coefficients1-1-111-11-1Contrast12ABCDfodder第32頁(yè)/共77頁(yè)Contrast Tests12.37506.079122.03615.060-49.73506.07912-8.18115.00012.37506.027952.05314.649.058-49.73506.02795-8.25114.649.000Contrast1212

11、Assume equal variancesDoes not assume equalvariancesWEIGHTValue ofContrastStd. ErrortdfSig. (2-tailed)從概率值可以看出：Contrast1，p0.05；Contrast2，pFa a)Within Groups(誤差誤差)SSEn-pMSE=SSE/(n-p)Total(總和總和)SSTn-1第38頁(yè)/共77頁(yè)調(diào)查調(diào)查5個(gè)不同小麥品系株高是否差異顯著個(gè)不同小麥品系株高是否差異顯著品品 系系IIIIIIIVV164.664.567.871.869.2265.365.366.372.168.236

12、4.864.667.170.069.8466.063.766.869.168.3565.863.968.571.067.5和和326.5322.0336.5354.0343.0平均數(shù)平均數(shù)65.364.467.370.868.6分析：分析：5水平水平5重復(fù)的單因素（品系）固定模型的方差分析重復(fù)的單因素（品系）固定模型的方差分析第39頁(yè)/共77頁(yè)第40頁(yè)/共77頁(yè)第41頁(yè)/共77頁(yè)1個(gè)月3個(gè)月6個(gè)月3.43.43.63.64.44.44.33.45.14.14.25.04.24.75.53.34.24.7第42頁(yè)/共77頁(yè)可待因復(fù)方2號(hào)復(fù)方1號(hào)60504030201010045358555252

13、02020551515458035301015751055105753010256070456560453050第43頁(yè)/共77頁(yè)對(duì)照組去卵巢組雌激素組10.2810.0128.8831.358.2812.7731.236.1227.5630.4410.7815.5030.049.9826.4622.785.8016.4223.467.5127.3330.3614.2622.3730.6110.4112.44練習(xí)三將27只3月齡的雌性SD大鼠隨機(jī)分成3組每組9只。3組分別是空白對(duì)照組、去卵巢組和雌激素組。90天后殺死大鼠，測(cè)量骨骼變化情況，用骨小梁面積百分比評(píng)價(jià)，結(jié)果見表，試比較3種處理對(duì)大鼠

14、骨骼發(fā)育的影響有無差異。第44頁(yè)/共77頁(yè)為考察所喝咖啡的濃度是否為考察所喝咖啡的濃度是否會(huì)影響人們反應(yīng)的快慢，從會(huì)影響人們反應(yīng)的快慢，從某大學(xué)一年級(jí)男生中隨機(jī)抽某大學(xué)一年級(jí)男生中隨機(jī)抽取了取了1515名學(xué)生，再隨機(jī)分成名學(xué)生，再隨機(jī)分成三組。每一學(xué)生都要喝一杯三組。每一學(xué)生都要喝一杯咖啡，咖啡，2020分鐘后測(cè)試每一被分鐘后測(cè)試每一被試者的簡(jiǎn)單反應(yīng)時(shí)間。三組試者的簡(jiǎn)單反應(yīng)時(shí)間。三組所喝咖啡的濃度分別為：淡所喝咖啡的濃度分別為：淡、中、濃，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如下表、中、濃，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如下表所示，請(qǐng)問：咖啡濃度對(duì)反所示，請(qǐng)問：咖啡濃度對(duì)反應(yīng)速度有明顯影響嗎？應(yīng)速度有明顯影響嗎？練習(xí)四被試號(hào)被試號(hào)淡淡中中濃濃

15、11501601452160155130316517014041551451505160160130第45頁(yè)/共77頁(yè)第一第一組組(i=1)(i=1)第二第二組組(i=2)(i=2)第三第三組組(i=3)(i=3)X X( (觀觀察察值值) )5 55 510106 67 79 93 38 810106 65 57 73 38 87 73 35 5第46頁(yè)/共77頁(yè)是對(duì)一個(gè)獨(dú)立變量是否受多個(gè)因素或變量影響而進(jìn)行的方差分是對(duì)一個(gè)獨(dú)立變量是否受多個(gè)因素或變量影響而進(jìn)行的方差分析。檢驗(yàn)不同水平組合之間因（分析）變量均值由于析。檢驗(yàn)不同水平組合之間因（分析）變量均值由于受不同因素影響是否有差異的問題。

16、受不同因素影響是否有差異的問題?？刂埔蛩氐姆N類控制因素的種類固定效應(yīng)因素（固定效應(yīng)因素（Fixed FactorFixed Factor）：試驗(yàn)因素的：試驗(yàn)因素的k k個(gè)水平是認(rèn)為個(gè)水平是認(rèn)為特意選擇的。特意選擇的。隨機(jī)效應(yīng)因素（隨機(jī)效應(yīng)因素（Random FactorRandom Factor）：指試驗(yàn)因素的：指試驗(yàn)因素的k k個(gè)水平是從個(gè)水平是從該因素所有可能水平總體中隨機(jī)抽出的樣本。該因素所有可能水平總體中隨機(jī)抽出的樣本。兩種因素的區(qū)別兩種因素的區(qū)別水平抽樣方式不同水平抽樣方式不同檢驗(yàn)?zāi)Ｐ秃图僭O(shè)不同檢驗(yàn)?zāi)Ｐ秃图僭O(shè)不同F(xiàn) F檢驗(yàn)的計(jì)算方式不同檢驗(yàn)的計(jì)算方式不同檢驗(yàn)結(jié)果的解釋不同檢驗(yàn)結(jié)果的解

17、釋不同第47頁(yè)/共77頁(yè)第48頁(yè)/共77頁(yè)兩因素分別為A和B，A有n種水平，B有m種水平(m=3)，每種因素組合只有一個(gè)樣本值，這樣的實(shí)驗(yàn)稱為不重復(fù)試驗(yàn)。不重復(fù)試驗(yàn)不能識(shí)別因素間的交互作用不重復(fù)試驗(yàn)不能識(shí)別因素間的交互作用與單因素方差分析類似，總變異可分成兩個(gè)因素的離差平方和及誤差平方和：離差平方和離差平方和自由度均方和MSSASBSESTn-1m-1(n-1)(m-1)nm-1MSA=SA/(n-1)MSB=SB/(m-1)MSE=SE/(n-1)(m-1)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量FA=MSA/MSEFB=MSB/MSE第49頁(yè)/共77頁(yè)sum of squaresdfmean squareF-Ratio

18、acrossSSAnm-1MSA=SSA/(nm-1)MSA/MSWfactor ASS(a)n-1MS(a)=SS(a)/(n-1)MS(a)/MSWfactor BSS(b)m-1MS(b)=SS(b)/(m-1)MS(b)/MSWinteractSS(ab)(n-1)(m-1)MS(ab)=SS(ab)/(n-1)(m-1)MS(ab)/MSWwithinSSWN-nmMSW=SSW/(N-nm)totalSSTN-1第50頁(yè)/共77頁(yè)1.923.152.54包裝311.53.29包裝21.582.042.8包裝1流行激情高雅AB第51頁(yè)/共77頁(yè)第52頁(yè)/共77頁(yè)UNIANOVA過程響

19、應(yīng)變量因素協(xié)變量隨機(jī)因素第53頁(yè)/共77頁(yè)自定義模型指定主效應(yīng)指定交互效應(yīng)指定所有兩維交互效應(yīng)指定所有三維交互效應(yīng)指定所有四維交互效應(yīng)本例只有主效應(yīng)選擇分解平方和的方法：指定模型類型建立全模型第54頁(yè)/共77頁(yè)建立非飽和模型的操作 SPSS多因素方差分析中默認(rèn)建立的是飽和模型。如果希望建立非飽和模型，則應(yīng)在主窗口中單擊Model按鈕，出現(xiàn)窗口：默認(rèn)的選項(xiàng)是Full factorial，表示飽和模型。此時(shí)Factors & Covariates框、Model框以及Build Term(s)下拉框均呈不可用狀態(tài)；如果選擇Custom項(xiàng)，則表示建立非飽和模型，且Factors & C

20、ovariates框、Model框以及Build Term(s)下拉框均變?yōu)榭捎脿顟B(tài)。此時(shí)便可自定義非飽和模型中的數(shù)據(jù)項(xiàng)。其中Interaction為交互作用；Main effects為主效應(yīng)；All 2-way、All 3-way等表示二階、三階或更高階交互作用。第55頁(yè)/共77頁(yè)默認(rèn)：無效應(yīng)比較改變效應(yīng)比較設(shè)置比較因素每個(gè)水平的效應(yīng)因素變量每一水平都與參考水平比較：選擇last或first為參考水平因素每一水平都與其前面?zhèn)€水平比較因素每一水平都與后續(xù)水平比較第56頁(yè)/共77頁(yè)第57頁(yè)/共77頁(yè)選擇橫坐標(biāo)選擇縱坐標(biāo)散點(diǎn)圖框第58頁(yè)/共77頁(yè)第59頁(yè)/共77頁(yè)與one-way ANOVA相同第60頁(yè)/共77頁(yè)均值比較的操作在SPSS中，利用多因素方差分析功能還能夠?qū)Ω鱾€(gè)控制變量不同水平下的均值是否存在顯著差異進(jìn)行比較，實(shí)現(xiàn)方式有兩種：多重比較檢驗(yàn)（Post Hoc）和對(duì)比檢驗(yàn)（Contrast）。多重比較檢驗(yàn)的方法與單因素方差分析類似，不再重復(fù)。如果采用多重比較檢驗(yàn)方