SPSS方差分析实用教案

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1、会计学1SPSS方差分析方差分析第一页，共74页。2022-6-24方差分析：又称变异分析，是英国统计学家R.A. Fisher于1923年提出(t ch)的一种统计方法，故有时也称为F检验。可简写为ANOVA。用于多组均数 之间的显著性检验。要求：各组观察值服从正态分布或近似正态分布，并且各组之间的方差具有齐性。方差分析简介(jin ji)第1页/共73页第二页，共74页。2022-6-24第2页/共73页第三页，共74页。2022-6-24 单因素方差分析常应用于完全随机设计的多组资料的均数比较(bjio)中。例 5个不同品种猪的育肥试验，后期30d增重（kg）如下表所示。试比较(bjio

2、)品种间增重有无显著性差异。单因素(yn s)方差分析5 5个品种猪个品种猪30d30d增重增重品种品种增重（增重（kgkg）B1B121.521.519.519.520.020.022.022.018.018.020.020.0B2B216.016.018.518.517.017.015.515.520.020.016.016.0B3B319.019.017.517.520.020.018.018.017.017.0B4B421.021.018.518.519.019.020.020.0B5B515.515.518.018.017.017.016.016.0第3页/共73页第四页，共74页。

3、2022-6-24第4页/共73页第五页，共74页。2022-6-24第5页/共73页第六页，共74页。2022-6-24第6页/共73页第七页，共74页。2022-6-24第7页/共73页第八页，共74页。2022-6-24第8页/共73页第九页，共74页。2022-6-24第9页/共73页第十页，共74页。2022-6-24第10页/共73页第十一页，共74页。2022-6-24第11页/共73页第十二页，共74页。2022-6-24第12页/共73页第十三页，共74页。2022-6-24第13页/共73页第十四页，共74页。2022-6-24第14页/共73页第十五页，共74页。2022

4、-6-24第15页/共73页第十六页，共74页。2022-6-24第16页/共73页第十七页，共74页。2022-6-24第17页/共73页第十八页，共74页。2022-6-24第18页/共73页第十九页，共74页。2022-6-24第19页/共73页第二十页，共74页。2022-6-24第20页/共73页第二十一页，共74页。2022-6-24烫伤(tngshng)对照组烫伤(tngshng)后24h切痂组烫伤(tngshng)后96h切痂组第21页/共73页第二十二页，共74页。2022-6-24观察数据类型，选择方法(fngf)单因素方差分析选择结果变量选择分组变量选择描述性行分析（Op

5、tions）多重比较（因素非一个水平） （Post hoc）思路(sl)分析第22页/共73页第二十三页，共74页。2022-6-241、输入数据 定义变量名：“group”、“ATP” 或者(huzh)打开：单因素多组资料的方差分析2、分析 AnalyzeCompare MeansOne Way ANOVA基本(jbn)步骤第23页/共73页第二十四页，共74页。2022-6-24Dependent List框：ATPFactor框： groupOptions：选中DescriptivePost Hoc：选择(xunz) “LSD” “S-N-K”ContinueOK！第24页/共73页第二

6、十五页，共74页。2022-6-24LSD法：用t检验完成各组均数间的比较，故比较适于一对平均数间的比较，或多个平均数都与对照组平均数比较。易放大一型错误，接受(jishu)备择假设，检验出显著差别。S-N-K：全称Student Newman KeulsTest。是运用较广泛的一种两两比较方法。它采用Student Range分布进行所有组均值间的配对比较。多重比较(bjio)方法第25页/共73页第二十六页，共74页。2022-6-24结果(ji gu)：描述性统计分析、方差分析、多重比较。标准差标准误差95%的置信区间第26页/共73页第二十七页，共74页。2022-6-24由上表可知F

7、=14.483,P值=0.0000.001即三组均数间差异极显著，即不同时期(shq)切痂对大鼠肝脏ATP含量有影响。第27页/共73页第二十八页，共74页。2022-6-24两组均数的差LSD法多重比较(bjio)：“*”显著性标注(bio zh)第28页/共73页第二十九页，共74页。2022-6-24S-N-K法：本例按0.5水平，将无显著差异的均数归为一类。第一组和第三组为一类，无显著差异，它们(t men)与第二组之间均数差异显著。LSD和S-N-K法，不同的两两比较法会有不同。第29页/共73页第三十页，共74页。2022-6-24两（多）因素(yn s)方差分析总体思路： 1、观

8、察数据类型选择方法 一般线性模型多因素方差分析 2、选择要分析的结果变量，固定(gdng)因素或随 机因素变量的选择。 3、方差分析模型的选择：全因素or自定义 4、选择描述性统计分析。 5、两两比较（多重比较）方法的选择。第30页/共73页第三十一页，共74页。2022-6-24属于 随机单位组设计 两因素 无重复(chngf)观察值 方差分析典例讲解(jingji)n例2 四窝不同品系的未成年大白鼠，每窝3只，分别注射不同剂量的雌激素，然后在同样(tngyng)条件下试验，并称得它们的子宫重量（g），试验结果见下表，试做方差分析。第31页/共73页第三十二页，共74页。2022-6-241

9、、输入数据： 变量名：“品系”、“剂量”、“子宫重量” 品系的4个水平分别用1、2、3、4表示 剂量的3个水平分别用1、2、3表示 （打开(d ki)数据：）随机单位组设计两因素 无重复观察值方差分析第32页/共73页第三十三页，共74页。2022-6-24第33页/共73页第三十四页，共74页。2022-6-242、统计分析： Analyze-General Linear Model（一般(ybn)线性模型）-Univariate Dependent Variable框：子宫重量 要分析的结果变量 Fixed Factor框：品系、剂量 固定因素为品系、剂量 Model钮：选择Custom

10、自定义方差分析模型 Build Terms：选Main effects Model框：品系、剂量 只分析主效应品系、剂量 Options钮：选择Descriptive statistics 计算基本统计量 Post Hoc钮：选择S-N-K 两两比较方法采用S-N-K法 OK！第34页/共73页第三十五页，共74页。2022-6-24第35页/共73页第三十六页，共74页。2022-6-24第36页/共73页第三十七页，共74页。2022-6-24第37页/共73页第三十八页，共74页。2022-6-24第38页/共73页第三十九页，共74页。2022-6-24第39页/共73页第四十页，共7

11、4页。2022-6-24第40页/共73页第四十一页，共74页。2022-6-24第41页/共73页第四十二页，共74页。2022-6-24第42页/共73页第四十三页，共74页。2022-6-24第43页/共73页第四十四页，共74页。2022-6-24第44页/共73页第四十五页，共74页。2022-6-24第45页/共73页第四十六页，共74页。2022-6-24第46页/共73页第四十七页，共74页。2022-6-24第47页/共73页第四十八页，共74页。2022-6-243、结果(ji gu)说明：变异(biny)来源校正(jiozhng)模型不同品系、剂量对子宫重量的方差分析结果

12、第48页/共73页第四十九页，共74页。2022-6-24从上表可知，品系的F23.771，P=0.0010.01，差异极显著；剂量(jling)的F=33.537,P=0.0010.01，差异极显著；说明不同品系和不同雌激素剂量(jling)对大叔子宫的发育均有极显著影响，有必要进一步对品系、雌激素剂量(jling)两因素不同水平的均值进行多重比较。校正模型的第2、3列的值是两个主效应“品系”“剂量”对应值之和。F27.677，P=0.0000.01,表明所用模型有统计学意义(yy)。截距在我们的分析中没有实际意义(yy)，可忽略。第49页/共73页第五十页，共74页。2022-6-24总和

13、为截距、主效应（“品系(pn x)”“剂量”）、误差项对应值之和。校正总和为主效应（“品系(pn x)”“剂量”）和误差项对应值之和。第50页/共73页第五十一页，共74页。2022-6-24各品系间子宫(zgng)重量均数的两两比较（S-N-K）u品系4、2与品系3、1的子宫平均(pngjn)重量有显著的差异；4与1在同一Subset内，故二者差异不显著；同理，3与1差异也不显著。第51页/共73页第五十二页，共74页。2022-6-24各雌激素剂量间子宫(zgng)重量均数的两两比较（S-N-K）由上表可见，三种剂量的均数都不在同一栏内，故在P=0.05显著水准(shuzhn)下，三种剂量

14、间的子宫重量都存在显著差异。第52页/共73页第五十三页，共74页。2022-6-24交叉分组的两因素有重复(chngf)观察值方差分析交叉分组：是指A因素每个水平与B因素的每个水平都要碰到，两者交叉搭配形成ab个水平组合即处理，试验(shyn)因素A、B在试验(shyn)中处于平等地位 。例：为了研究(ynji)饲料中钙磷含量对幼猪生长发育的影响，将钙（A）、磷（B）在饲料中的含量各分4个水平进行交叉分组试验。选择日龄、性别相同，初始体重基本一致的幼猪48头，随机分成16组，每组3头，经2个月试验，幼猪增重见表第53页/共73页第五十四页，共74页。2022-6-24不同钙磷用量（%）的试验

15、猪增重(zn zhn)结果（kg）属于(shy) 交叉分组的 两因素 有重复 观察值方差分析第54页/共73页第五十五页，共74页。2022-6-241.数据(shj)输入Name命令命名“钙A”“磷B”两变量，小数位（Decimals）依题意定义为0.1、2、3、4分别代表钙磷的4个水平。命名另一变量“增重”，小数位为1。输入数据(shj)第55页/共73页第五十六页，共74页。2022-6-242、分析(fnx)： Analyze-General Linear Model-Univariate Dependent Variable框：增重 Fixed Factor框：钙A、磷B （Mode

16、l钮：Full factorial）Options钮：选择Descriptive statistics Post Hoc钮：选择S-N-KOK！第56页/共73页第五十七页，共74页。2022-6-24过程(guchng)说明：AnalyzeGeneral Line Model（一般线性模型）Univariate，则弹出“多因素方差分析”主对话框：变量(binling)“增重”置入Dependent Variable框内；变量(binling)“钙A”“磷B”置入Fixed Factors框内；第57页/共73页第五十八页，共74页。2022-6-24Options：选中Descriptive

17、 statistics， 求平均数、标准差等描述(mio sh)型指标；Continue第58页/共73页第五十九页，共74页。2022-6-24Post Hoc：将变量(binling)“钙A”“磷B”置入Post Hoc Tests for框内，选中S-N-K法； Continue；OK第59页/共73页第六十页，共74页。2022-6-24不同钙磷用量试验(shyn)猪增重结果的方差分析3.输出(shch)结果第60页/共73页第六十一页，共74页。2022-6-24结果(ji gu)说明：从结果表可知(k zh)，钙的F=3.221,P=0.0360.05,磷的F=27.767,P0.

18、01,钙与磷的互作F=9.808,P0.01,表明钙、磷及其互作对幼猪的生长发育均有显著或极显著的影响。因此，应进一步进行钙各水平均数间、磷各水平均数间、钙与磷水平组合均数间的多重比较。第61页/共73页第六十二页，共74页。2022-6-24u系统分组：在安排多因素试验方案时，将A因素分为a 个水平，在A因素每个水平Ai下又将B因素分成b个水平， 再 在 B 因素每个水平 Bij下将C因素分c个水平，这样得到各因素水平组合的方式称为系统分组。u如同一头母畜不能同时与不同的公畜交配产生后代(hudi)，所以不可以进行交叉分组。四、系统分组的两因素(yn s)有重复观察值方差分析第62页/共73

19、页第六十三页，共74页。2022-6-24属于 系统(xtng)分组的 两因素 有重复 观察值方差分析n例4 比较4条公鱼的产鱼效应，每条种公鱼与3条母鱼交配(jiopi)受精后，所生小鱼各分两池养殖，长大为成鱼后检测各池产鱼量，结果如下表，试做方差分析。第63页/共73页第六十四页，共74页。2022-6-241、数据输入 进入定义变量（Variable View）工作表，用Name命令(mng lng)命名三个变量“公鱼”“母鱼”“产鱼量”，小数位（Decimals）依题意定义为0.用1、2、3、4代表4条公鱼，112代表12条母鱼。输入数据第64页/共73页第六十五页，共74页。2022

20、-6-242、分析(fnx)：Analyze-General Linear Model-Univariate Dependent Variable框：产鱼量 Random Factors框：公鱼、母鱼Model钮：选择Custom Build Terms：选Main effects Model框：公鱼、母鱼 Sum of squares：选TypeOptions钮：选择Descriptive statisticsOK！第65页/共73页第六十六页，共74页。2022-6-24分析过程(guchng)：AnalyzeGeneral Linear Model（一般线性模型）Univariate，弹

21、出“多因素方差分析”主对话框：u将“产鱼量”置入Dependent Variable框内第66页/共73页第六十七页，共74页。2022-6-24在系统分组的设计里，由于A、B两因素不是处于平等的地位，有主次之分，公鱼及其与配母鱼对所产的鱼产量(chnling)的影响的效应是随机的，因而该资料属随机模型，故将“公鱼”和“母鱼”变量置入Random Factors（随机因素）框内。第67页/共73页第六十八页，共74页。2022-6-24Model：弹出“Univariate：model”对话框选中Custom，在Build Terms下拉菜单中选中Main effects（只分析主效应(xio

22、yng)）再分别将“公鱼”“母鱼”置入Model框内，在Sum of squares下拉菜单中选中Type Continue；第68页/共73页第六十九页，共74页。2022-6-24系统分组资料的数学模型与有重复交叉分组资料不同，它不包含交互作用，而SPSS模型的默认情况为Full factorial（分析所有分类(fn li)变量的主效应和交互作用），故须选择进入只分析主效应的Main effects模型。方差分析模型Type 是采用分层处理平方和的方法，按因素引入模型的顺序依次对各项进行调整，因此，计算结果与因素的前后顺序有关。把变量置入计算时应当按主次顺序依次指定，该方法适合于研究因素

23、的影响大小有主次之分的系统分组资料。第69页/共73页第七十页，共74页。2022-6-24Option：选中Descriptive statistics，求平均数、标准差等描述性指标(zhbio)；Continue；OK。第70页/共73页第七十一页，共74页。2022-6-24结果(ji gu)输出方差分析表第71页/共73页第七十二页，共74页。2022-6-24结果(ji gu)说明：从上表可知，公鱼间的F=6.502,P=0.0150.05,表明(biomng)4条种公鱼对后代产鱼量的影响差异显著；公鱼内母鱼间的F=18.844,P0.01,表明(biomng)公鱼内母鱼间的产鱼量差异极显著。第72页/共73页第七十三页，共74页。2022-6-24感谢您的观看(gunkn)。第73页/共73页第七十四页，共74页。