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多因素方差分析法(多因素方差分析法原理)

更新时间:2023-02-28 23:35:43 阅读：评论：0

spss多因素方差分析是什么？

多因素方差分析用来研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响。

多因素方差分析不仅能够分析多个控制变量对观测变量的独立影响，更能够分析多个控制变量的交互作用能否对观测变量产生显著影响，最终找到利于观测变量的最优组合。

多因素方差分析的第一步是明确观测变量和若干个控制变量，并在此基础上提出原假设。

多因素方差分析的原假设是：各控制变量不同水平下观测变量各总体的均值无显著性差异，控制变量各效应和交互作用效应同时为0，即控制变量和它们的交互作用没有对观测变量产生显著影响。

spss功能强大

具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。

SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。

spss多因素方差分析步骤

多因素方差分析，用于研究一个因变量是否受到多个自变量也称为因素的影响，它检验多个因素取值水平的不同组合之间，因变量的均值之间是否存在显著的差异。多因素方差分析既可以分析单个因素的作用主效应，也可以分析因素之间的交互作用交互效应，还可以进行协方差分析，以及各个因素变量与协变量的交互作用。
1、进入SPSS环境，打开数据文件。
2、选择变量，在多变量窗口中，将数学成绩、英语成绩选入因变量列表框，将考生所在地，性别选入固定因子列表框。
3、对比设置，单击对话框右侧对比按钮，在弹出的窗口中选择差值，并单击继续。
4、绘图设置，单击右侧绘图按钮，将考生所在地选入水平轴，性别选入单图，再单击添加按钮。
5、多重比较设置。将考生所在地区和性别选入时候检验列表框中，并选择LSD复选框，单击继续按钮回到多变量对话框，确定后等待结果输出即可。

如何用SPSS进行多因素方差分析？

多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。SPSS调用“Univariate”过程，检验不同水平组合之间因变量均数，由于受不同因素影响是否有差异的问题。在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作用，以及分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差相同。但也可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此独立。因素变量是分类变量，可以是数值型也可以是长度不超过8的字符型变量。固定因素变量(Fixed Factor)是反应处理的因素;随机因素是随机地从总体中抽取的因素。

[例子]

研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异。

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1）准备分析数据

在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量历期“历期”变量，因素变量温度“A”，湿度为“B”变量，重复变量“重复”。然后输入对应的数值，如图5-6所示。或者打开已存在的数据文件“DATA5-2.SAV”。

2）启动分析过程

点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“General Linear Model”项，在右拉式菜单中点击“Univariate”项，系统打开单因变量多因素方差分析设置窗口如图5-7。

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3）设置分析变量

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4）选择分析模型

在主对话框中单击“Model”按钮，打开“Univariate Model”对话框。见图5-8。

在Specify Model栏中，指定分析模型类型。

① Full Factorial选项

此项为系统默认的模型类型。该项选择建立全模型。全模型包括所有因素变量的主效应和所有的交互效应。例如有三个因素变量，全模型包括三个因素变量的主效应、两两的交互效应和三个因素的交互效应。选择该项后无需进行进一步的操作，即可单击“Continue”按钮返回主对话框。此项是系统缺省项。

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如何用spss做多因素方差分析

2.假设方差不齐时又有一系列的分析方法可选。
再者，为保证统计准确，如果方差不齐，可以进行对数，倒数或函数的转换，选择适当的转换形式，直到齐性检验变为不显著。
如果还不行就只能用非参数的单因素分析。如果非要进行方差分析则需要把means±sd范围外的数据剔除。
实际操作中对方差齐性等适用条件的把握:
1.单因素方差分析:根据box的研究结果,在单因素方差分析中,如果各组的例数相同(即均衡),或总体呈正态分布,则方差分析模型对方差略微不齐有一定的耐受力,只要最大与最小方差之比小于3,分析结果都是稳定的
2.
单元格内无重复数据的方差分析分析:以配伍设计的方差分析最为典型,此时不需要考虑正态性和方差齐性问题,原因在于正态性和方差齐性的考察是以单元格为基本单位的,此时每个格子中只有一个元素,当然没法分析了.除配伍设计的方差分析外,交叉设计,正交设计等也可以出现无重复数据的情况.但必须指出,这里只是因条件不足,无法考察适用条件,而不是说可以完全忽视这两个问题.如果根据专业知识认为可能在不同单元格内正态性,方差齐性有问题,则应当避免使用这种无重复数据的设计方案.
3.有重复数据的多因素方差分析：由于正态性,方差齐性的考察以单元格为基本单位，此时单元格数目往往很多，平均每个单元格内的样本粒数实际上比较少。此时实际上很难检验出差别；另一方面，也可能只是因为极个别单元格方差不齐而单质检验不能通过。