SPSS教程02帶圖-協(xié)方差分析-chenxy

1、簡單教程021 .相關(guān)配套數(shù)據(jù)已經(jīng)上傳百度文庫：2 .配套軟件 SPSS 17.0已經(jīng)上傳百度文庫；百度文庫搜索“ SPSS簡單教程配套數(shù)據(jù)及軟件 _chenxy百度云盤鏈接；3協(xié)方差分析 2.3.1 單因素協(xié)方差分析 3.3.2 雙因素協(xié)方差分析 103.2.1 無交互作用 的協(xié)方差分析 103.2.2 有交互作用的協(xié)方差分析 133協(xié)方差分析課程內(nèi)容：協(xié)方差分析這種不是在試驗中限制某個因素,而是在試驗后對該因素的影響進行估計,并對試驗指標(biāo)的值作出調(diào)整的方法稱為 統(tǒng)計限制以統(tǒng)計限制為目的,利用線性回歸消除混雜因素的影響后再進行的方差分析,稱為協(xié)方差分析；所需要統(tǒng)計限制的一個或多個因素,稱為協(xié)

2、變量；1 .自變量是分類變量,協(xié)變量是定距變量,因變量是連續(xù)變量；2 .對連續(xù)變量或定距變量的協(xié)變量的測量不能有誤差；3 .協(xié)變量與因變量之間的關(guān)系是線性關(guān)系,可以用協(xié)變量和因變量的散點圖來檢驗是否違背這一假設(shè)；4 .協(xié)變量的回歸系數(shù)是相同的.在分類變量形成的各組中,協(xié)變量的回歸系數(shù) 即各回歸線的斜率必須是相等的,即各組的回歸線是平行線.如果違背了這一假設(shè),就有可能犯第一類錯誤,即錯誤地接受虛無假設(shè).5 .自變量與協(xié)變量是直角關(guān)系,即互不相關(guān),它們之間沒有交互作用. 如果協(xié)方差受自變量的影響,那么協(xié)方差分析在檢驗自變量的效應(yīng)之前對因變量所作的限制調(diào)整將是偏倚 的,自變量對因變量的間接效應(yīng)就會被

3、排除.分類變量：以班級將學(xué)生分類班級即為分類變量定距變量：刻度級變量 定距定比連續(xù)變量：可以用小數(shù)表示的變量協(xié)方差分析：將回歸分析與方差分析相結(jié)合的一種分析方法3.1單因素協(xié)方差分析判斷是否需要做協(xié)方差分析1對自變量做單因素方差分析2對自變量和因變量做相關(guān)分析方差齊性檢驗和回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗斜率同質(zhì)性檢驗,只有滿足上述條件后才能應(yīng)用,否那么不宜適用操作步驟1 數(shù)據(jù)見文件20211022_單因素協(xié)方差分析1.在 Variable View 窗口定義變量肥料nominal并設(shè)定標(biāo)簽值 13 肥料AC 第一年產(chǎn)量Scale 第二年產(chǎn)量Scale 判斷需不需要做協(xié)方差分析操作步驟1 :先對第一年產(chǎn)量為

4、協(xié)變量進行單因素協(xié)方差分析：Analyze -> Compare Means -> one-way ANOVAContinue -> OK結(jié)果如下:ANOVA第一庫花量Suit of Sana res比Mean S an areFSia.Between Groups3500632178 042S 340.007Within Groups599,7502128,083Total945 83323由表可知：F=6.340 sig.P值=0.007 < 0.05說明拒絕原假設(shè) H0 ,有95%的把握認為第一年的產(chǎn)量是有顯著性差異的操作步驟2進入 Bivariate Corre

5、lations 窗口 勾選 PearsonAnalyze ->Correlate -> Bivariate進彳P Pearson計算要求變量必須是刻度級數(shù)據(jù),點擊OK結(jié)果如下:Correlations后一年L里第一年產(chǎn)量第一年盧里Fears on Correlati o n1F834""Sia,<2-tailed)i,000N2424外一年盧量Pearson Correlation.831"181g r (2-tallBd).000N2424*-. Correlaticn is signiflcant atthe 0.01 lev/el p-ta

6、iled).相關(guān)系數(shù)大于0,5以上存在顯著相關(guān)0.8以上高度相關(guān)0.9以上極度相關(guān)1 .相關(guān)系數(shù)為0.834;第一年產(chǎn)量與第二年產(chǎn)量是高度相關(guān)的；2 .檢驗統(tǒng)計量對應(yīng)的 P值為0.000<0.01 ;拒絕原假設(shè) Ho ,有99.9%的把握認為兩年產(chǎn)量是有顯著性差異的；由操作步驟1,2的結(jié)論可知,所以需要做協(xié)方差分析.操作步驟3 :判斷能不能做協(xié)方差分析Analyze -> General Linear Model -> Univariate協(xié)方差因素按彳i shift點擊 model 進入 model 窗口全選兩個Continue -> OK得到結(jié)果如下BoCwwn S

7、ubfocts FtciiorTRlueL咄 elN叫“8itn吧收匕0J .00肥W：QTeM% M IXe血毒i嘶jeftif修門鼻Deoe - dwit t與n ab M 第_ 第 A S；-| "|J .AType III Sum orca ,.ar:odrMW.CUTt!£ia二 r山；hdM；的$4U4e>5儂QQQ65 311QQOIntwix 喇SIB1201湘膽HEsjaeii21.7906B4.512期一F戶里775.0 D91775.0C93D2 IOO.000膽口西之一第一軍聲世315321 317517Error幅i nIB2.566Ttri

8、al1101.ODD24Girrerted Total13自 R Sq uarBd = 34 B (ArijustFci R SquarFd = 934)由此可知： 實質(zhì)上是檢驗自變量與協(xié)變量之間是否有交互作用.由交互作用雙因素方差分H0,說析結(jié)果可知,肥料和協(xié)變量的交互作用的Sig. P值=0.605 > 0.05,接受原假設(shè)明沒有交互作用,即可以做方差分析；操作步驟4 :Analyze -> General Linear Model -> Univariate直接OK得到結(jié)果如下：Bl其岬h妣bWubMM;出F&4U比Villus L3 7FI田料沖空 1葉帕護8

9、2.00肥料E83 DD昭陽:'8I aitt d UelwMii Siibiectv Ulecti,Suu.?*白川sum 巾國dfMg甲'aoF9iqCw傳"d Model842705a3300 B32115.DG4,OOQIrdPH® 匪547154T4第一年聲子762451702 D45,OOQ,嘲神霄禽和12111 A2W*5.636.OOQError46JB3O加2 (42Total80101JQOOCcrrected ToraiE 91 62S工3a R 網(wǎng)的目 c = 9 d 5 (Adju 9fed 啟 StjgeiT = H7J由肥料種類

10、因素Sig.P值=0.00 <0.05 ,故拒絕原假設(shè) H0 ,有95%的把握認為在添加協(xié)變量的情況下,施用不同種肥料的產(chǎn)量有顯著性差異操作步驟5不添加協(xié)變量Analyze -> General Linear Model -> Univariate點擊OK結(jié)果為:Between-Subje eta FactorsValue LabelN業(yè)科拜克 1.00*物020D朋科口33.UD肥粕匚BTests at Ddvrecn-Subiects Ctfcdsjvoordvntvanabls 二訐)后SjiurnpT券電11 DfEa.urssdfMecn Sa jare,Sja.C

11、orrected Model60.750-*230,375Al?|麗和-75I2229.453OOD心挪英ea.TGO230 375.儂由77Eri of830.37 521斯加TotalSSICiIjOOD24Corrected Toial881 K 5羽a. R Sqiared= 060 Wd usted R Squanec = .D21)由步驟4表中添加協(xié)變量情況下不同肥料種類Sig. = 0.00 < 0.05拒絕原假設(shè)H0認為添加協(xié)變量的情況下三種肥料的產(chǎn)量矯正后有極顯著的差異而在步驟5表中單因素方差分析：不添加協(xié)變量情況下,肥料種類對應(yīng) Sig. = 0.477 > 0

12、.05所借接受原假設(shè)H0 ,即認為不添加協(xié)變量的三種肥料的產(chǎn)量矯正后無顯著性差異操作步驟6查看各肥料均值,比擬肥料效果：Analyze -> General Linear -> Univariate點擊 optionsContinue -> OK得到結(jié)果如下:Descriptive StatisticsDeuendent就招:第7與戶里陋料砧殖MoanStd. DeviationN肥料459,37506.479369肥料B61.75005.650548肥料C6175006.63221STotal60,62506.2262624比擬：均值最大的標(biāo)準(zhǔn)差最小的 另外通過計算標(biāo)準(zhǔn)差系

13、數(shù)評判產(chǎn)量好壞標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)等于標(biāo)準(zhǔn)差除以均值.且系數(shù)越小,說明均值的代表性越好計算得到：各系數(shù)為： 0.110990.091500.10837操作步驟7:繼續(xù) Analyze -> General Linear -> Univariate錄入 數(shù)據(jù)后 點擊 options 勾選 parameter EstimatesContinue OK得到結(jié)果如下Parameter EstimatesDenendent Variable:®-8BStd. ErrortSia95% Confidence InteivalLower BoundUooer BoundIn 怕 rcept2.0

14、133.383.585,553-5.049 071第一年產(chǎn)里1.152,06417,6970001.0171.2A6II蝌種類=1-2 223,784-2.B36,010-3.859-5B8肥料種類=2工0-9.731.923*s.5ie000-10.7056 858肥料種類=口叫0a事.This parameter is set to zero because it is redundant.由結(jié)論可知： 第一年產(chǎn)量越好,第二年產(chǎn)量越好3.2雙因素協(xié)方差分析3.2.1 無交互作用的協(xié)方差分析操作步驟1 :數(shù)據(jù)見文件 20211022_無交互的雙因素協(xié)方差分析在Variable窗口定義變量產(chǎn)量

15、Scale 品種nominal設(shè)置標(biāo)簽值 1-5 :品種15 小區(qū)nominal設(shè)置標(biāo)簽值 1-3 :小區(qū)13 株數(shù)Scale 檢驗因素點擊 Analyze -> General Linear -> UnivariateMeans effect結(jié)果如下:FdUuis小區(qū)-1.00小區(qū)12.00小孝3.00小卮口品加 1.UU1 002.002003.003 00too100fl 00500Value qbel NSriJITRTkk id Sum orsa jajesdrM的I SuiliitiFSincorrectem vocteiJ176314 358.01intercept1

16、M11.0036.254,024小區(qū)6062,3022.409品就7.12<41 701株數(shù).7811ti.432.J3JEngr.S50口.121Total22722Carrecttd 丁口假14uf Smweeii SiJtjitiUii EflecUo. P SquarGd = .936uctod R Squared= .971 180%以上假設(shè)到達 80%以上那么說明因素找的 好；否那么找的不 好；小區(qū)：Sig. = 0.153> 0.05故接受原假設(shè)H0 ,認為各小區(qū)的產(chǎn)量矯正后沒有顯著性差異,品種：Sig = 0.002< 0.05故拒絕原假設(shè)H0 ,認為各品種的

17、產(chǎn)量矯正后有極顯著性差異操作步驟2 :不參加協(xié)方差因素的情況下BuXlWun 口才J*L：隨 FJCtlJflGVslUu-LabelN1.QD小區(qū)1弓2.W小國6100小區(qū)5耐 1.00i.ao310020033 003.00fl .004UU35.005.00-3DMAndent rlatite .江里Sduttetwbui &je 而總皿小雨Mw/i Su.-urFSill.COrTKdM'id*!11 59?f：1 9379 47F；,003It213.0512I3 IBS1D4b87Qd'E,B3423171 55 J,1G9融lo.sai1±.74

18、;,001ElIbB1 B310204一二 lai226.722I5CorYHt&d Tot Bl1J,22EHa. R squared = S7T (AJu 三te& H squared = 734相關(guān)性降低假設(shè)檢驗結(jié)果不表將協(xié)變量對因變量的影響從 自變量中別離出去,可以進一步提升實驗 精確度和統(tǒng)計檢驗靈敏 度.方差是用來度量單個變量“自身變異大小的 總體參數(shù),方差越大,該變量的變異越大；協(xié)方差是用來度量兩個變量之間“協(xié)同變異大小的總體參數(shù),即二個變量相互影響大小的參數(shù),協(xié)方差的絕對值越大,兩個變量相互影響越大.3.2.2 有交互作用的協(xié)方差分析鮮花出售量問題在Variabl

19、e View窗口定義變量1 .濕度：nominal 定義標(biāo)簽1濕度低2濕度高2 .花種：nominal 定義標(biāo)簽1花種LP 2花種 WB 3 .試驗田大小scale 4 .出售鮮花量scale 操作步驟1 數(shù)據(jù)見文件 20211029_有交互作用的多因素協(xié)方差分析Analyze->General Linear model->點擊model按鈕添加因素Continue->OK得到結(jié)果如下:Det 岫口的ioct,r actorsVAiijp LheiN混偃 l.Qn劃S3172.30就高口1;花種 1那么122.00礎(chǔ)312Tests uf BElivtiun-SuljmcL!

20、» Effects匚用mm0nm卻加厄好工乜隹鉗SourceTfEE III Sum ot Sawara削ivtea* SauarsF引0Camctad Madal711 L2BQ4 614JOUInlercepl7BB4.9731T6e4,5?31130.635.HUQ濕度14,0351的用髓6.476K?30,80013S,E085710JO 3.趣田大小3703.30013703.309JOO遽度*螂i優(yōu)監(jiān)團立小10,73333.573.526.370溫度+花和ErrorTotalComeded - 口t魚 1X2810B 74R122EeB.COO與口的力皿1IE2433,0237S7.QM湖a F Sfluarri = J7SR Squared = .SS9)分析協(xié)變量x與花種a和濕度b的交互項 濕度*花種*實驗田大小 的P值由濕度*花種*實驗田大小 交互作用下 P值=0.67 > 0.05故接受原假設(shè)H0 ,有95%的把握認為濕度*花種*實驗田大小交互作用對鮮花出售量無顯著性影響操作步驟2Analyze-> General Linear model->同上點擊 model后選取model因素不同Continue->OK得到結(jié)果如下:Hctwoon ractorcValue LabeM近度 I.M浸度信