第七章-SPSS方差分析2.pptVIP

本章内容 7.1 单因素方差分析 7.2 多因素方差分析 7.3 协方差分析 7.1 单因素方差分析 3、分解观测变量方差 观测变量的变动来源于控制变量或随机因素影响； 将观测变量总的离差平方和分解为组间离差平方和和组内离差平方和两部分，分别表示为： 其中，SST为观测变量的总离差平方和； SSA为组间离差平方和，是由控制变量不同水 平造成的观测变量的变差； SSE为组内平方和，是由抽样误差引起的观测 变量的变差。 各离差平方和的计算-例题 7.1.2 单因素方差分析的基本步骤 明确控制变量和观测变量 提出原假设：控制变量不同水平下各观测变量总体的均值无显著差异。 计算检验统计量和概率P值 进行统计推断：将给定显著性水平与p值做比较，如果p值小于显著性水平，则应该拒绝原假设，反之就不能拒绝原假设。 7.1.3 在SPSS中的操作步骤 在利用SPSS进行单因素方差分析时，应注意数据的组织形式。SPSS要求定义两个变量分别存放观测变量值和控制变量的水平值。基本操作步骤如下： 1、选择菜单Analyze－Compare means－One-Way ANOVA，出现窗口 2、将观测变量选择到Dependent List框。 3、将控制变量选择到Factor框。控制变量有几个不同的取值表示控制变量有几个水平。 至此，SPSS便自动分解观测变量的方差，计算组间方差、组内方差、F统计量以及对应的概率p值，完成单因素方差分析的相关计算，并将结果显示到输出窗口中。 7.1.4 单因素方差分析的基本结果解读 例一、以下表格是某企业职工性别对其基本工资是否有影响的单因素方差分析表。请解读结果。 例二、某企业在制订某商品的广告策略时，需要对报纸、广播、宣传、体验四种不同广告形式的效果（销售额）进行了评估。其单因素方差分析方法分析结果如下。 问 题 方差分析条件是否满足？ 各水平总体均值差距有多大？ 小 结 单因素方差分析原理及作用； 单因素方差分析步骤； 单因素方差分析在SPSS中的操作步骤及结果解读。 7.1.5 单因素方差分析的进一步分析及操作 一、方差齐性检验 1、方差齐次性检验：对控制变量不同水平下各观测变量不同总体方差是否相等进行分析。 2、检验的原因：方差分析的前提是各水平下的总体服从正态分布并且方差相等，因此有必要对方差齐性进行检验， SPSS单因素方差分析中，方差齐性检验采用了方差同质性（Homogeneity of Variance）的检验方法，其零假设是各水平下观测变量总体方差无显著性差异，实现思路同SPSS两独立样本t检验中的方差齐性检验（即判断不同水平下，各组的平均绝对离差是否相等）。 问题： 如果方差不具备齐次性，能否进行方差分析？ 3、方差齐次性检验的操作－－设置Option选项 Option选项用来对方差分析的前提条件进行检验，并可输出其他相关统计量和对缺失数据进行处理。其中： Homogeneity of variance test选项实现方差齐性检验； Descriptive选项输出观测变量的基本描述统计量； Brown-Forsythe、Welch选项可计算其统计量以检验各组均值的相等性，当方差齐性不成立时应选择使用这两个统计量而不是F统计量。 Means Plot选项输出各水平下观测变量均值的折线图； Missing Values框中提供了两种缺失数据的处理方式。 二、多重比较检验 1、作用：判别控制变量的不同水平对观测变量的影响程度如何，其中哪个水平的作用明显大于其它水平，哪些水平的作用是不显著的。 2、原理：多重比较检验就是分别对每个水平下的观测变量均值进行逐对比较，判断两均值之间是否存在显著差异。其零假设是相应组的均值之间无显著差异。 注意：依据方差齐次性检验结果，选择多重比较方法。 3、Post Hoc选项用来实现多重比较检验 提供了18种多重比较检验的方法。其中Equal Variances Assumed框中的方法适用于各水平方差齐性的情况； Equal Variances Not Assumed框中的方法适用于各水平方差不齐的情况。在方差分析中，由于其前提所限，应用中多采用Equal Variances Assumed框中的方法。多重比较检验中，SPSS默认的显著性水平为0.05，可以根据实际情况修改Significance level后面的数值以进行调整。 SPSS提供的