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1、對兩個及以上分類變量或可能出現(xiàn)的協(xié)變量與一個連續(xù)變量之間的相關(guān)分析單因素方差分析和多因素方差分析統(tǒng)稱一元方差分析，即針對一個因變量的分析只考慮主效應(yīng)，不考慮交互效應(yīng)及協(xié)變量考慮主效應(yīng)和交互效應(yīng)，但不考慮協(xié)變量考慮主效應(yīng)、交互效應(yīng)和協(xié)變量實例實例1 之前的分析發(fā)現(xiàn)受訪者的性別會影響其月收入，教育程度也會影響月收入，那么這里的問題是，當(dāng)我們控制了其中一個變量后，另一個變量對月收入的單獨(dú)影響是否仍然顯著，也就是性別和教育對月收入的主效應(yīng)是否顯著？步驟1：點(diǎn)擊“univariate”，彈出對話框步驟2：選擇因變量（只能選一個）和自變量步驟3：點(diǎn)擊“Model”，彈出對話框 從分析結(jié)果的顯著度0.05可

2、以得到結(jié)論： 在控制了其中一個變量之后，性別和教育對月收入的影響是顯著的實例實例2 在例1中，我們分析了性別和教育變量對受訪者月收入的主效應(yīng)，但進(jìn)一步的問題是，對于不同教育水平的受訪者而言，性別對月收入的影響是否存在差異，即在性別和教育之間是否存在交互作用？步驟1：點(diǎn)擊“univariate”，彈出對話框步驟2：選擇因變量（只能選一個）和自變量步驟3：點(diǎn)擊“Model”，彈出對話框從性別與教育的交互作用的顯著度0.0370.05，可以得到結(jié)論，在控制了性別、教育、性別和教育的交互作用后，年齡對月收入的影響不顯著利用spss自帶的1991GSS數(shù)據(jù)進(jìn)行以下練習(xí)： 如果只考慮自變量的主效應(yīng)，那么性別和種族對職業(yè)聲望是否存在顯著影響？ 如果考慮自變量之間的交互效應(yīng)，那么性別和種族對職業(yè)聲望是否存在顯著影響？ 如果

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