實驗六方差分析

1實驗六方差分析掌握單因素方差分析、多因素方差分析的操作與結(jié)果解釋事件的發(fā)生往往與多個因素有關(guān)，但各個因素對事件發(fā)生的影響可能是不一樣的，而且同一因素的不同水平對事件發(fā)生的影響也是不同的。通過方差分析，就可以研究不同因素以及因素的不同水平對事件發(fā)生的影響程度。根據(jù)自變量個數(shù)的不同，方差分析可以分1.One-WayANOVA過程是單因素簡單方差分析過程?？梢赃M行單因素方差分析、均值2.GeneralLinearModel過程可以完成簡單的多因素方差分析和協(xié)方差分析，不但可以分析各因素的主效應(yīng)，還可以分析各因素間的交互效應(yīng)。該過程允許指定最高階次的交互效應(yīng)，建立包括所有效應(yīng)的模型。如果想在模型中包括某些特定的交互效應(yīng)的模型，就

Univariate命令調(diào)用GLM過程完成一般的單因變量、多因素方差分析?？梢灾付▍f(xié)變量，即進行協(xié)方差分析。在指定模型方面有較大的靈活性并可以提供大量的統(tǒng)計

Multivate命令調(diào)用GLM過程進行多因變量的多因素分析。當研究的問題具有兩個或兩個以上相關(guān)的因變量時，要研究一個或幾個因素變量與才可以選用Multivariate菜單項調(diào)用GLM過程。如果只有幾個不相關(guān)的因變量或只有一個因變量，應(yīng)該使用Univariate菜單項調(diào)用GLM過程一課題中在不只一種條件下進行測度，要檢驗有關(guān)因變量均值的假設(shè)應(yīng)該使用該過程。1.單因素方差分析單因素方差分析檢驗由單一因素影響的一個(或幾個相互獨立的)因變量的各因素水平分組的均值之間的差異是否具有統(tǒng)計意義。它檢驗由單一因素影響的幾個(兩個以上)2AnalyzeAnalyzeGraphsUtilitiesWindowHelpHeans... GeneralLinearModel成績[成績]

Contrasts…:打開“One-WayAnovaContransts”對話框，如圖2所示3One-WayANOVA:ContrastsOne-WayANOVA:ContrastsNext圖2圖2中的Coefficients窗口的意義在于：有時候需要比較自變量不同取值對應(yīng)的分組數(shù)據(jù)的均值，例如某一組均值是否與另一組均值或另幾組的均值相等，或者某組均值的多少倍是否與另一組均值的多少倍相等。在該窗口中輸入數(shù)值，作為自變量不同取值對應(yīng)的分組數(shù)據(jù)的系數(shù)(即倍數(shù)),需要為每組分組數(shù)據(jù)添加·個系數(shù)，一般要求各系數(shù)之和為0。3圖3這個對話框中用于設(shè)置均值的多重比較。各個參數(shù)的意思在這里就不詳細解說了。

Options按鈕：單擊該按鈕，打開“One-WayANOVA:Options”對話框，如圖44 最小值(Minimum)、最大值(Maximum)和95%置信區(qū)間(95%ConfidenceInterval)等。學生統(tǒng)一考試，統(tǒng)考成績(單位：分)如下：組1組2組3要求檢驗這3種教學方法的效果有沒有顯著差異(H:假設(shè)這3種教學方法的效果沒有顯著差異)。α=0.055808成項808方法成績1121312)輸出結(jié)果中部分變量中文解釋如下：MeanSquare:均方和Sig:F值的顯著性概率。若顯著性概率小于顯著性水平(0.05),在否定原假設(shè)原假設(shè)H?:不同水平瞎，各總體均值無顯著差異，即不同水平下控制因素的影響不顯著單響應(yīng)多因素方差分析是對一個獨立變量是否受一個或多個因素或變量影響而進行的方差分析，常用的是單響應(yīng)變量雙因素方差分析。基本上都要用到“Analyze”菜單中“GeneralLinearModel”子菜單中的“Univariate”命令。利用該方差分析過程，可以檢驗雙因素方差分析又分為雙因素不重復(fù)試驗的方差分析和雙因素重復(fù)試驗的方差分析。GraphsUtilitiesWindowHelpRepeatedMeasures...YarianceComponents...6血清種類[D??RandomFactor(s):隨機因素。Covariate(s):協(xié)變量。它是一個定量預(yù)測變量，可與因變量一起定義回歸模型WLSWeight:加權(quán)變量，放入加權(quán)變量作加權(quán)最小二乘法(WLS)分析.②點擊圖5中的Model按鈕：激活設(shè)定模型對話框，如圖6所示7建立全模型，包括所有因素的主效應(yīng)和所有的交互效應(yīng)確定平方和的分解方法確定平方和的分解方法下面針對圖6的·些參數(shù)設(shè)置進行簡單介紹指定模型類型：>FullFactorial選項：系統(tǒng)默認的模型類型。建立全模型。全模型包括所有因素變量的主效應(yīng)和所有的交互效應(yīng)。例如，有三個因素變量，全模型包括三個因素變的主效應(yīng)、兩兩的交互效應(yīng)和三個因素的交互效應(yīng)。選擇此項后無須進行下一步的操作，按Continue按鈕返回主對話框。Custom選項：建立子定義的模型。此項的選擇激活其下各操作框。選擇了Custom后，在Factors&Covariates框中自動列出可以作為因變量的變量名，其變量名后面的括號中標有字母“F”,也列山可以作為協(xié)變量的變量名，其變量名后面的括號后標有字母“C”。這些變量都是由用戶在主對話框中定義的。根據(jù)表中列出的變量名建立模型。在BuildTerm(s)欄中有一個下拉列表，里面有幾項選擇如下：

Maineffects:指定主效應(yīng)

Interaction:指定任意的交互效應(yīng)

All2-Way:指定所有2維交互效應(yīng)令A(yù)ll3-Way:指定所有3維交互效應(yīng)令A(yù)ll4-Way:指定所有4維交互效應(yīng)

All5-Way:指定所有5維交互效應(yīng)注意，要建立模型中的交互項的時候如果涉及多個因素，需要同時選中。選擇分解平方和的方法：Sumofsquares下拉列表中可以用四項選擇來確定平方和的分解方法。這里略去對其的詳細講解。IncludeInterceptinmodel:通常截距包括在模型中。如果能假設(shè)數(shù)據(jù)通過原點，可以不包括截距，即不選擇此項。③點擊圖5中的Contrasts按鈕：激活對照對話框，如圖7所示8④點擊圖5中的Plots按鈕激活圖形對話框，如圖8所示：??Plots:AddChangeCobSeparateLines:縱坐標HorizontalAxis:橫坐標⑤點擊圖5中的PostHoc按鈕：激活多重比較對話框，如圖9所示：9bC4ControlCategory圖9所示對話框中具體選項含義略⑥點擊圖5中的Options按鈕：激活選擇輸出對話框，如圖10所示：ww2)實驗題目下表為三因素實驗的資料，請用方差分析說明不同基礎(chǔ)液與不同血清種類對鉤端螺旋體的基礎(chǔ)液(a)血清種類(b)