這是spss方差分析ppt，包括了方差分析概述，單因素方差分析，多因素方差分析，協(xié)方差分析，多因變量的方差分析等內容，歡迎點擊下載。

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第5講 本章內容 5.1 方差分析概述 5.2 單因素方差分析 5.3 多因素方差分析 5.4 協(xié)方差分析 5.5多因變量的方差分析 例子：某研究者在某單位工作人員中進行了體重指數（BMI）抽樣調查，隨機抽取不同年齡組男性受試者各16名，測量了被調查者的身高和體重值，由此按照BMI=體重/身高2公式計算了體重指數，請問，不同年齡組的體重指數有無差異。 其基本思想是把所有觀察值之間的變異分解為幾個部分。即把描寫觀察值之間的變異的離均差平方和分解為某些因素的離均差平方和及隨機抽樣誤差的離均差平方和，進而計算其相應的均方差，構成F統(tǒng)計量。 分類： 單因素方差分析 多因素方差分析 協(xié)方差分析 多因變量方差分析 二、思想來源： 觀察值總變異可以分解為組間變異和組內變異 5.2 單因素方差分析 5.2.2 單因素方差分析的基本步驟 提出原假設：控制變量不同水平下觀測變量各總體的均值無顯著差異 計算檢驗統(tǒng)計量和概率P值 給定顯著性水平與p值做比較：如果p值小于顯著性水平，則應該拒絕原假設，反之就不能拒絕原假設。 5.2.3 單因素方差分析的應用舉例 mydataA.sav，請利用SPSS判斷不同愛好的學生在“語文1”成績上是否存在顯著性差異。 5.2.4 單因素方差分析的基本操作步驟 在利用SPSS進行單因素方差分析時，應注意數據的組織形式。SPSS要求定義兩個變量分別存放觀測變量值和控制變量的水平值。基本操作步驟如下： 1、SPSS單因素方差分析中，要求因變量為正態(tài)分布的高測度數據，故首先檢驗正態(tài)性。 分析——非參數檢驗——舊對話框——1樣本K-S 2.系統(tǒng)要求自變量必須為數值離散型變量 轉換——重新編碼為不同變量 3.單因素方差分析 分析——比較均值——單因素ANOVA 至此，SPSS便自動分解觀測變量的方差，計算組間方差、組內方差、F統(tǒng)計量以及對應的概率p值，完成單因素方差分析的相關計算，并將結果顯示到輸出窗口中。 方差齊次性檢驗概率為0.587>0.05，表示原假設”方差齊性”是成立的。滿足單因素方差分析的前提條件 本案例最終顯著性檢驗概率為0.676>0.05，說明原假設成立 7.2.5 單因素方差分析的進一步分析 1、方差齊性檢驗 由于方差分析的前提是各水平下的總體服從正態(tài)分布并且方差相等，因此有必要對方差齊性進行檢驗，即對控制變量不同水平下各觀測變量不同總體方差是否相等進行分析。 SPSS單因素方差分析中，方差齊性檢驗采用了方差同質性（Homogeneity of Variance）的檢驗方法，其零假設是各水平下觀測變量總體方差無顯著性差異，實現思路同SPSS兩獨立樣本t檢驗中的方差齊性檢驗。 2、多重比較檢驗 上面的基本分析可以判斷控制變量是否對觀測變量產生了顯著影響。如果控制變量確實對觀測變量產生了顯著影響，進一步還應確定，控制變量的不同水平對觀測變量的影響程度如何，其中哪個水平的作用明顯大于其它水平，哪些水平的作用是不顯著的。例如已經確定不同施肥量會對農作物的產量產生顯著影響，便希望進一步了解究竟是10公斤、20公斤還是30公斤施肥量最有利于提高產量，哪種施肥量對農作物產量沒有顯著影響。掌握了這些信息，我們就能夠制定合理的施肥方案。 多重比較檢驗就是分別對每個水平下的觀測變量均值進行逐對比較，判斷兩均值之間是否存在顯著差異。其零假設是相應組的均值之間無顯著差異。 SPSS提供的多重比較檢驗的方法比較多，有些方法適用在各總體方差相等的條件下，有些適用在方差不相等的條件下。 其中LSD方法適用于各總體方差相等的情況，特點是比較靈敏；Tukey方法和S-N-K方法適用于各水平下觀測變量個數相等的情況；Scheffe方法比Tukey方法不靈敏。 3、其他檢驗 （1）先驗對比檢驗 如果發(fā)現某些水平與另一些水平的均值差距顯著，就可以進一步比較這兩組總的均值是否存在顯著差異。在檢驗中，SPSS根據用戶確定的各均值的系數，再對其線性組合進行檢驗，來判斷各相似性子集間均值的差異程度。 （2）趨勢檢驗 當控制變量為定序變量時，趨勢檢驗能夠分析隨著控制變量水平的變化，觀測變量值變化的總體趨勢是怎樣的。 （3）Contrasts選項 Contrasts選項用來實現先驗對比檢驗和趨勢檢驗。 如果進行趨勢檢驗，則應選擇Polynomial選項，然后在后面的下拉框中選擇趨勢檢驗的方法。其中Linear表示線性趨勢檢驗；Quadratic表示進行二次多項式檢驗；Cubic表示進行三次多項式檢驗，4th和5th表示進行四次和五次多項式檢驗。 如果進行先驗對比檢驗，則應在Coefficients后依次輸入系數ci，并確保∑ci＝0。應注意系數輸入的順序，它將分別與控制變量的水平值相對應。 5.3 多因素方差分析 5.3.2 多因素方差分析的基本步驟 提出原假設：各控制變量不同水平下觀測變量各總體的均值無顯著差異，控制變量交互作用對觀測變量無顯著影響。 計算檢驗統(tǒng)計量和概率P值 給定顯著性水平與p值做比較：如果p值小于顯著性水平，則應該拒絕原假設，反之就不能拒絕原假設。 5.3.3 多因素方差分析應用舉例 SPSS數據文件mydataA.sav，請利用SPSS判斷性別、專業(yè)、愛好、籍貫是否會對歷史成績產生影響，了解哪些因素對歷史成績的影響是顯著的，哪些影響是不顯著的。 （1）因變量正態(tài)性檢驗 分析——非參數檢驗——舊對話框——1樣本K-S （2）自變量數值化編碼 轉換——重新編碼為不同變量 （3）多因素方差分析 分析——一般線性模型——單變量 結果解讀： 7.3.6 多因素方差分析中進一步分析的操作步驟 1、建立非飽和模型的操作 SPSS多因素方差分析中默認建立的是飽和模型。如果希望建立非飽和模型，則應在主窗口中單擊Model按鈕，出現窗口： 默認的選項是Full factorial，表示飽和模型。此時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，則表示建立非飽和模型，且Factors & Covariates框、Model框以及Build Term(s)下拉框均變?yōu)榭捎脿顟B(tài)。此時便可自定義非飽和模型中的數據項。其中Interaction為交互作用；Main effects為主效應；All 2-way、All 3-way等表示二階、三階或更高階交互作用。 5.4 協(xié)方差分析 5.4.2 協(xié)方差分析的基本步驟 提出原假設：協(xié)變量對觀測變量的線性影響是不顯著的；在扣除協(xié)變量的影響條件下，控制變量各水平下觀測變量的各總體均值無顯著差異。 計算檢驗統(tǒng)計量和概率P值 給定顯著性水平與p值做比較：如果p值小于顯著性水平，則應該拒絕原假設，反之就不能拒絕原假設。 5.4.3 協(xié)方差分析的應用舉例 案例：某小學在一年級新生入學時測量了其智力水平（即IQ值），并調查了學生參加學前教育并獲取知識的情況、學生的生源情況、父母的文化程度�，F在需要了解學前教育情況和生源是否對學生的智力水平產生了影響？在此過程中，需要屏蔽父母文化程度對學生智力因素產生的影響。 操作步驟： （1）因變量正態(tài)性檢驗 分析——非參數檢驗——舊對話框——1樣本K-S （2）自變量數值化編碼 轉換——重新編碼為不同變量 （3）多因素方差分析 分析——一般線性模型——單變量 5.5 多因變量的方差分析 5.5.1 多因變量多因素方差分析 在數據分析中，如果需要分析某些因素對多個因變量的影響，就需要對研究問題具體分析、 若待分析的多個因變量之間沒有關聯性——多個單因變量多因素方差分析。 若待分析的多個因變量之間有關聯性——多變量方差分析技術 案例：某小學在一年級新生入學時測量了其智力水平（即IQ值），并調查了學生參加學前教育并獲取知識的情況、學生的生源情況、父母的文化程度�，F在需要了解學前教育情況和生源是否對學生的智力水平、入學測試成績產生了影響？ 操作： 分析——一般線性模型——多變量 選項——SSCP矩陣 5.5.2帶重復測量的方差分析 案例：mydataA“語文1”和“語文2”是針對同一批學生的兩次語文考試成績，請分析兩次考試成績有無差異，并分析性別和專業(yè)是否影響了語文考試成績。 操作 分析——一般線性模型——重復度量——重復度量定義因子 重復度量對話框 練習題（根據銀行數據進行分析） 不同性別的收入是否不同？（獨立樣本T檢驗或單因素方差分析） 是否少數民族的收入是否不同？（獨立樣本T檢驗或單因素方差分析） 不同工種的收入是否不同？ （單因素方差分析） 不同性別和工種的收入是否不同？(多因素方差分析） 是否少數民族和工種的收入是否不同？(多因素方差分析） 不同工種的收入是否不同（消除工作時間的影響）？ （協(xié)方差分析） Thank youUjk紅軟基地

雙因素方差分析ppt：這是雙因素方差分析ppt，包括了什么是雙因素，雙因素的例子，無交互作用 VS 有交互作用，數據結構，對行因素提出假設，總體差異分解，方差分析的思想等內容，歡迎點擊下載。