spss單因素方差分析例子

1、第一題：data0706-nutrition為地衣(lichen)、樹葉成葉和嫩葉的蛋白質(zhì)和可溶性碳水化合物(water soluble carbohydrate)的含量，先分析三者之間蛋白質(zhì)的含量有無差異？如果有差異，具體是怎么差異的？再可溶性碳水化合物的含量有無差異？如果有差異，具體怎么差異？（1） 地衣(lichen)、樹葉成葉和嫩葉的蛋白質(zhì)的含量差異分析；第一步：導(dǎo)出變量items和protein，以便刪除protein中缺失數(shù)據(jù)。第二步：打開導(dǎo)出數(shù)據(jù)data0706-nutrition1，先排序，然后刪除缺失數(shù)據(jù)。第三步：對data0706-nutrition1數(shù)據(jù)的正態(tài)性、異常值和

2、極值、方差齊性進(jìn)行檢驗(yàn)，對數(shù)據(jù)做一個檢查，Analyze-Descriptive Statistics-Explore；首先：如上圖，把要檢驗(yàn)的變量protein送入Dependent List，把分組變量（因素變量）items送入Factor List。其次：如下圖，點(diǎn)擊Plots打開：選擇Factor Levels together、Stem-and-leaf、Histogram、Normality plots with tests，下方Spread vs Level with Levene Test可以提供方差齊性的檢驗(yàn)，選擇Untransformed（不對數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換）。輸出結(jié)果：第一

3、組是盡管sig=0.935，但由于樣本數(shù)太小，正態(tài)一般；第二組正態(tài)性不好。第三組中，p較小，也只是近似正態(tài)。基于平均數(shù)的計(jì)算(Based on Mean)，各組方差有差異(p=0.044)。 由直方圖可以看出，在第二組和第三組存在一些極值，數(shù)據(jù)分布不均勻，連續(xù)性不好。由莖葉圖可知，第二組和第三組分別存在4個，3個極值。 由qq圖和QQ圖不能得到一些較有用的信息，因?yàn)檎龖B(tài)性之前已經(jīng)判斷。箱圖并與莖葉圖一致，在第二組標(biāo)識了4個異常值，第三組標(biāo)識了3個異常值。第一組中位數(shù)在中間，其余兩組中位數(shù)都發(fā)生偏離，其中第二組偏離較大。第四步：One-Way ANOVA方差分析。把要比較的變量protein送入

4、因變量框Dependent List，把分組變量(因素變量) item送入Factor欄，選擇Descriptive， Homogeneity of variance test，Mean plot， Missing Values。結(jié)果輸出：=(6.365)=0.003Nonparametric Tests-K Independent Samples，打開：把要檢驗(yàn)的變量送入Test Variable List，把因素變量送入Grouping Variable欄。 然后點(diǎn)擊Define Range，打開：可以在Minimum欄輸入1，在Maximum欄輸入3.結(jié)果輸出：故用非參數(shù)檢驗(yàn)的結(jié)果是樣本

5、之間不存在差異，可能是由于樣本數(shù)太少造成。（2）地衣(lichen)、樹葉成葉和嫩葉可溶性碳水化合物的含量差異分析。第一， 二步和之前相同處理，去除缺失值。第三步：對data0706-nutrition2數(shù)據(jù)的正態(tài)性、異常值和極值、方差齊性進(jìn)行檢驗(yàn)，對數(shù)據(jù)做一個檢查，Analyze-Descriptive Statistics-Explore；首先：如上圖，把要檢驗(yàn)的變量wsc送入Dependent List，把分組變量（因素變量）items送入Factor List。其次：如下圖，點(diǎn)擊Plots打開：選擇Factor Levels together、Stem-and-leaf、Histogr

6、am、Normality plots with tests，下方Spread vs Level with Levene Test可以提供方差齊性的檢驗(yàn)，選擇Untransformed（不對數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換）。結(jié)果輸出：這3組正態(tài)性都較好，只有第一組較差，但也可以接受?；谄骄鶖?shù)的計(jì)算(Based on Mean)，各組方差有差異(p=0.001)。 由直方圖可以看出，在第一組存在一極值，整體數(shù)據(jù)分布均勻，連續(xù)性好。 由莖葉圖可知，第一組數(shù)據(jù)存在一個極值，影響了第一組數(shù)據(jù)的正態(tài)性。 由qq圖可知，3組數(shù)據(jù)的正態(tài)性較好。箱圖并與莖葉圖一致，在第一組標(biāo)識了1個異常值，第一，二組數(shù)據(jù)的中間值都偏高值分布，

7、第三組偏低值，但三組數(shù)據(jù)的正態(tài)性分布較好。第四步：One-Way ANOVA方差分析。把要比較的變量wsc送入因變量框Dependent List，把分組變量(因素變量) item送入Factor欄，選擇Descriptive， Homogeneity of variance test，Mean plot， Missing Values。結(jié)果輸出：=(30.689)=0.001Restructure，打開：選擇Restructure selected variables into cases，點(diǎn)擊Next，選擇One，點(diǎn)擊Next,Case Group Identification欄選擇Non

8、e，把Variables in the Current File中的變量按順序送入Target Variable下方框中，在Target Variable欄輸入length，點(diǎn)擊Next，選擇One，點(diǎn)擊Next，選擇Sequential numbers，點(diǎn)擊Finish，獲得One-Way ANOVA需要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Index1：改名為group，Width改為8，新變量length不需做任何改變。因各組樣本量太小，用非參數(shù)檢驗(yàn)，輸出結(jié)果：結(jié)論：5組家蠅的翅長有差異(x2=11.437, pNonparametric Tests-2 Independent Samples，打開：把要檢驗(yàn)的變量送入Test Vari