SPSS軟件操作-方差分析-課件PPT

1、方差分析2021/8/261目的要求目的要求 掌握掌握：幾種常用方差分析的應(yīng)用條件、計算原：幾種常用方差分析的應(yīng)用條件、計算原理及結(jié)果解釋理及結(jié)果解釋熟悉：熟悉：方差分析的基本思想方差分析的基本思想學(xué)會：學(xué)會：使用使用SPSSSPSS操作及對輸出結(jié)果做恰當(dāng)解釋操作及對輸出結(jié)果做恰當(dāng)解釋2021/8/262 通過對數(shù)據(jù)變異的分析來推斷兩個或通過對數(shù)據(jù)變異的分析來推斷兩個或多個樣本均數(shù)所代表的總體均數(shù)是否有差多個樣本均數(shù)所代表的總體均數(shù)是否有差別的一種統(tǒng)計學(xué)方法。別的一種統(tǒng)計學(xué)方法。方差分析方差分析 (ANOVA ，analysis of variance)又稱又稱F F檢驗檢驗2021/8/26

2、3方差分析的基本思想方差分析的基本思想 將全部觀察值間的變異按設(shè)計類型的不將全部觀察值間的變異按設(shè)計類型的不同，分解成兩個或多個組成部分，然后將各同，分解成兩個或多個組成部分，然后將各部分的變異與隨機(jī)誤差進(jìn)行比較，以判斷各部分的變異與隨機(jī)誤差進(jìn)行比較，以判斷各部分的變異是否具有統(tǒng)計學(xué)意義。部分的變異是否具有統(tǒng)計學(xué)意義。 2021/8/264變異原因變異原因 變異表現(xiàn)變異表現(xiàn)處理因素（如不同的處理因素（如不同的預(yù)防、治療方案、不預(yù)防、治療方案、不同的自然條件等）同的自然條件等）組間變異組間變異隨機(jī)因素（含隨機(jī)測隨機(jī)因素（含隨機(jī)測量誤差，抽樣誤差，量誤差，抽樣誤差，個體變異等）個體變異等）組內(nèi)變異

3、組內(nèi)變異E組間均方組間均方MS組間組間組內(nèi)均方組內(nèi)均方MS組內(nèi)組內(nèi)F= MS組間/ MS組內(nèi)T+E若無效假設(shè)成立，組內(nèi)均方若無效假設(shè)成立，組內(nèi)均方MSMS組間組間和組間均方和組間均方MSMS組內(nèi)組內(nèi)是隨機(jī)誤差方是隨機(jī)誤差方差差2 2的估計值，的估計值，F(xiàn) F值理論上應(yīng)當(dāng)?shù)扔谥道碚撋蠎?yīng)當(dāng)?shù)扔? 1，F(xiàn) F值有抽樣誤差；值有抽樣誤差； F F分布分布是一種偏態(tài)分布。它的分布曲線由分子與分母兩個自由度決定。是一種偏態(tài)分布。它的分布曲線由分子與分母兩個自由度決定。方差分析基本思想示意圖方差分析基本思想示意圖2021/8/2651=4, 2 =10的F值曲線和 =0.05時界值統(tǒng)計量統(tǒng)計量F值等于或大于

4、臨界值等于或大于臨界F( 1, 2)值時，就在值時，就在水準(zhǔn)上水準(zhǔn)上拒絕無效假設(shè)，否則就不拒絕無效假設(shè)。拒絕無效假設(shè)，否則就不拒絕無效假設(shè)。2021/8/266用途：用途：適用于對多個均數(shù)進(jìn)行假設(shè)檢驗；適用于對多個均數(shù)進(jìn)行假設(shè)檢驗；以檢驗所得的多個均數(shù)是否來自相同總體。以檢驗所得的多個均數(shù)是否來自相同總體。對資料的要求：對資料的要求：各樣本是相互獨立的隨機(jī)樣本，均服從正態(tài)分布或各樣本是相互獨立的隨機(jī)樣本，均服從正態(tài)分布或近似服從正態(tài)分布；近似服從正態(tài)分布；各樣本的總體方差相等，即方差齊性。各樣本的總體方差相等，即方差齊性。方差分析方差分析2021/8/267幾種常用的方差分析n完全隨機(jī)設(shè)計的方

5、差分析(單因素)n隨機(jī)區(qū)組的方差分析n交叉設(shè)計的方差分析n析因設(shè)計的方差分析2021/8/268一、完全隨機(jī)設(shè)計方差分析一、完全隨機(jī)設(shè)計方差分析n又稱單因素方差分析，是指將同質(zhì)受試對象隨機(jī)地又稱單因素方差分析，是指將同質(zhì)受試對象隨機(jī)地分配到各處理組，再觀察其實驗效應(yīng)。各組樣本含分配到各處理組，再觀察其實驗效應(yīng)。各組樣本含量可以等或不等。量可以等或不等。n最常見的研究單因素兩水平或多水平的實驗設(shè)計方最常見的研究單因素兩水平或多水平的實驗設(shè)計方法。法。n離均差平方和與自由度的分解：離均差平方和與自由度的分解：SSSSSS組內(nèi)組間總vvv組內(nèi)組間總2021/8/269Xij表示第i個處理組的第j個觀

6、察值，i=1,2,k, j=1,2,ni 單因素方差分析結(jié)果示意單因素方差分析結(jié)果示意2021/8/26102021/8/2611分析步驟分析步驟1. 提出檢驗假設(shè)及規(guī)定類錯誤概率水準(zhǔn)的大小。H0: 1=2=k，各組所代表的總體平均值相等；H1: ij，至少有一個不等式成立。i、j1，2，ij。0.05。2. 計算統(tǒng)計量F3. 確定概率，統(tǒng)計推斷2021/8/2612 二、隨機(jī)區(qū)組設(shè)計的兩因素方差分析二、隨機(jī)區(qū)組設(shè)計的兩因素方差分析 n隨機(jī)區(qū)組設(shè)計又稱配伍組設(shè)計，通常是將受試對象隨機(jī)區(qū)組設(shè)計又稱配伍組設(shè)計，通常是將受試對象按性質(zhì)相同或相近者組成按性質(zhì)相同或相近者組成b b個區(qū)組，再將每個區(qū)組個

7、區(qū)組，再將每個區(qū)組中的受試對象分別隨機(jī)分配到中的受試對象分別隨機(jī)分配到k k個處理組中去。個處理組中去。n隨機(jī)區(qū)組設(shè)計的方差分析屬于無重復(fù)數(shù)據(jù)的兩因素隨機(jī)區(qū)組設(shè)計的方差分析屬于無重復(fù)數(shù)據(jù)的兩因素方差分析。方差分析。n離均差平方和與自由度的分解：離均差平方和與自由度的分解：SSSSSSSS誤差區(qū)組處理總vvvv誤差區(qū)組處理總2021/8/2613上式中：NCX)(22021/8/2614 多個樣本均數(shù)的兩兩比較多個樣本均數(shù)的兩兩比較 nSNKSNK法：比較兩樣本所代表的均數(shù)是否不同。法：比較兩樣本所代表的均數(shù)是否不同。nDunnett-tDunnett-t檢驗：在設(shè)計階段就根據(jù)研究目的或?qū)z驗：

8、在設(shè)計階段就根據(jù)研究目的或?qū)I(yè)知識而計劃好的某些均數(shù)間的兩兩比較，它常用業(yè)知識而計劃好的某些均數(shù)間的兩兩比較，它常用于事先有明確假設(shè)的證實性研究，如多個處理組與于事先有明確假設(shè)的證實性研究，如多個處理組與對照組的比較，某一對或某幾對在專業(yè)上有特殊意對照組的比較，某一對或某幾對在專業(yè)上有特殊意義的均數(shù)間的比較等。義的均數(shù)間的比較等。2021/8/26152021/8/2616完全隨機(jī)設(shè)計方差分析完全隨機(jī)設(shè)計方差分析AnalyzeCompare MeansOne-way ANOVAContrasts：用于對均數(shù)的變動趨勢進(jìn)行：用于對均數(shù)的變動趨勢進(jìn)行趨勢檢驗，定義根據(jù)研究目的需要而進(jìn)行趨勢檢驗，定

9、義根據(jù)研究目的需要而進(jìn)行的某些精確的兩兩比較。的某些精確的兩兩比較。Post Hoc：用于選擇各組間兩兩比較的：用于選擇各組間兩兩比較的方法。方法。Options：指定要輸出的統(tǒng)計量和缺失值：指定要輸出的統(tǒng)計量和缺失值處理辦法。處理辦法。2021/8/2617Contrasts子對話框子對話框Polynomial：定義是否進(jìn)行趨勢檢驗。：定義是否進(jìn)行趨勢檢驗。Degree下拉列表：配合下拉列表：配合polynomial復(fù)選復(fù)選框使用，用于定義需檢驗的趨勢曲線的最框使用，用于定義需檢驗的趨勢曲線的最高次方項，可選擇從線性趨勢直到五次方高次方項，可選擇從線性趨勢直到五次方項。項。Coefficie

10、nts：精確定義某些組間均數(shù)的比較。按：精確定義某些組間均數(shù)的比較。按照分組變量升序給每組一個系數(shù)值，但需注意所有照分組變量升序給每組一個系數(shù)值，但需注意所有系數(shù)值相加應(yīng)為系數(shù)值相加應(yīng)為0。Coefficient Total：用于提醒鍵入系數(shù)的總和，防：用于提醒鍵入系數(shù)的總和，防止輸入時出現(xiàn)系數(shù)之和不為止輸入時出現(xiàn)系數(shù)之和不為0的情況。的情況。2021/8/2618Post Hoc子對話框子對話框Equal Variances Assumed：方差齊的情況下，可以：方差齊的情況下，可以用的兩兩比較方法，有用的兩兩比較方法，有14種。種。1)LSD：最小有意義差異法，用于對照組與各處理組的：最小

11、有意義差異法，用于對照組與各處理組的比較。它是最為敏感的方法。比較。它是最為敏感的方法。 2)S-N-K：即：即q檢驗法，用于多個樣本均數(shù)間每兩個作檢驗法，用于多個樣本均數(shù)間每兩個作比較，是運用最為廣泛的一種兩兩比較方法。比較，是運用最為廣泛的一種兩兩比較方法。3)Duncan：用于對照組與各處理組比較。：用于對照組與各處理組比較。4)Dunnett：將所有的處理組均數(shù)分別與指定的對照組：將所有的處理組均數(shù)分別與指定的對照組均數(shù)比較，但該方法不適用于完全兩兩比較的情況。選均數(shù)比較，但該方法不適用于完全兩兩比較的情況。選定此方法后會激活下面的定此方法后會激活下面的Control Category

12、框，用于框，用于設(shè)定對照組及單雙側(cè)檢驗。設(shè)定對照組及單雙側(cè)檢驗。Equal Variances Not Assumed：方差不齊的情：方差不齊的情況下，可以用的兩兩比較方法，共有況下，可以用的兩兩比較方法，共有4種，一般認(rèn)種，一般認(rèn)為為Games-Howell法較好些。但既然方差不齊，直法較好些。但既然方差不齊，直接使用非參檢驗的方法會更好些。接使用非參檢驗的方法會更好些。Significance level：定義兩兩比較的檢驗水準(zhǔn)，：定義兩兩比較的檢驗水準(zhǔn)，默認(rèn)值為默認(rèn)值為0.05，通常不用更改。，通常不用更改。2021/8/2619Options子對話框子對話框1）Descriptive：

13、常用統(tǒng)計描述指標(biāo)，如均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差：常用統(tǒng)計描述指標(biāo)，如均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等等。等等。2）Fixed and random effects：按固定效應(yīng)模型輸出：按固定效應(yīng)模型輸出標(biāo)準(zhǔn)差、標(biāo)準(zhǔn)誤和標(biāo)準(zhǔn)差、標(biāo)準(zhǔn)誤和95%可信區(qū)間；并按隨機(jī)效應(yīng)模型輸可信區(qū)間；并按隨機(jī)效應(yīng)模型輸出標(biāo)準(zhǔn)誤、出標(biāo)準(zhǔn)誤、95%可信區(qū)間和成分間方差?？尚艆^(qū)間和成分間方差。3）Homogeneity of variance test：方差齊性檢驗。：方差齊性檢驗。4)Brown-Forsythe：采用：采用Brown-Forsythe統(tǒng)計量檢統(tǒng)計量檢驗各組均數(shù)是否相等，當(dāng)方差不齊時，該方法較穩(wěn)健。驗各組均數(shù)是否相等，當(dāng)方差不齊時，該方

14、法較穩(wěn)健。5）Welch：采用：采用Welch統(tǒng)計量檢驗各組均數(shù)是否相等，統(tǒng)計量檢驗各組均數(shù)是否相等，當(dāng)方差不齊時，該方法較穩(wěn)健。當(dāng)方差不齊時，該方法較穩(wěn)健。Means plot：用均數(shù)作圖。：用均數(shù)作圖。Missing Values：缺失值處理辦法。：缺失值處理辦法。2021/8/2620隨機(jī)區(qū)組設(shè)計的方差分析隨機(jī)區(qū)組設(shè)計的方差分析AnalyzeGeneral Linear ModelUnivariate Dependent Variable：選入應(yīng)變量：選入應(yīng)變量Fixed Factor(s)：選入自變量中的固定：選入自變量中的固定因素因素Random Factor(s)：選入自變量中的隨

15、：選入自變量中的隨機(jī)因素機(jī)因素Covariate(s)：選入?yún)f(xié)變量：選入?yún)f(xié)變量WLS Weight：選入加權(quán)最小二乘法的權(quán)：選入加權(quán)最小二乘法的權(quán)重系數(shù)重系數(shù)Model：指定不同模型：指定不同模型Post Hoc：選擇均數(shù)兩兩：選擇均數(shù)兩兩比較方法方法比較方法方法Contrast：用于對精細(xì)趨：用于對精細(xì)趨勢檢驗和精確兩兩比較的勢檢驗和精確兩兩比較的選項進(jìn)行定義。較少用選項進(jìn)行定義。較少用Plots：用于指定用模型：用于指定用模型的某些參數(shù)作圖。的某些參數(shù)作圖。Save：將模型擬合時產(chǎn)生：將模型擬合時產(chǎn)生的中間結(jié)果或參數(shù)保存為的中間結(jié)果或參數(shù)保存為新變量供繼續(xù)分析時用。新變量供繼續(xù)分析時用。Options：定義選項。：定義選項。2021/8/2621Model子對話框子對話框Specify Model：用于對所用方差分析模型進(jìn)行精確設(shè)定，：用于對所用方差分析模型進(jìn)行精確設(shè)定，可以規(guī)定模型中存在哪些主效應(yīng)和交互效應(yīng)?？梢砸?guī)定模型中存在哪些主效應(yīng)和交互效應(yīng)?！癋ull factorial”分析所有分類自變量的主效應(yīng)和交互作用；分析所有分類自變量的主效應(yīng)和交互作用；“Custom”自定義方差分析模型，如被選定，自定義方差分析模型，如被選定，Build Terms下拉列表框變黑可用，可選擇進(jìn)入模型的因素交下拉列表框變黑可用，可選擇進(jìn)入模型的因素交互作用級別，包括：主效應(yīng)