方差分析SPSS操作流程PPT學(xué)習(xí)教案

1、會計學(xué)1方差分析方差分析SPSS操作流程操作流程 方差分析方差分析由英國統(tǒng)計由英國統(tǒng)計學(xué)家在學(xué)家在1923年提出年提出，為紀(jì)念，為紀(jì)念Fisher，以，以F命名，故方差分析命名，故方差分析又稱又稱 F 檢驗。檢驗。第1頁/共77頁第2頁/共77頁第3頁/共77頁Post Hoc Test第4頁/共77頁方差分析的思路：方差分析的思路： 將全部觀測值的將全部觀測值的總變異總變異按影響結(jié)果的諸因素按影響結(jié)果的諸因素分解為相應(yīng)的若干部分變異分解為相應(yīng)的若干部分變異，構(gòu)造出反映各部分構(gòu)造出反映各部分變異作用的統(tǒng)計量，在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建假設(shè)檢驗變異作用的統(tǒng)計量，在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建假設(shè)檢驗統(tǒng)計量，以實現(xiàn)對總體

2、參數(shù)的推斷。統(tǒng)計量，以實現(xiàn)對總體參數(shù)的推斷。檢驗假設(shè)：檢驗假設(shè)： H H0 0: :三個組的總體均數(shù)相同；三個組的總體均數(shù)相同； H H1 1: :三個組的總體均數(shù)不全相同三個組的總體均數(shù)不全相同； 方差分析步驟方差分析步驟第5頁/共77頁也稱有一維方差分析，對二組以上的均值加以比較。檢驗由單一因素影響的一個（或幾個相互獨立的）分析變量由因素各水平分組的均值之間的差異是否有統(tǒng)計意義。并可以進行兩兩組間均值的比較，稱作組間均值的多重比較，還可以對該因素的若干水平分組中哪些組均值不具有顯著性差異進行分析，即一致性子集檢驗。步驟步驟AnalyzeCompare means One-way ANOVA

3、第6頁/共77頁可以進行趨勢分析。第7頁/共77頁 analyzecompare meansone-way ANVOA第8頁/共77頁第9頁/共77頁第10頁/共77頁第11頁/共77頁如果進行先驗對比檢驗，則應(yīng)在Coefficients后依次輸入系數(shù)ci，并確保ci0。應(yīng)注意系數(shù)輸入的順序，它將分別與控制變量的水平值相對應(yīng)。例如，當(dāng)k4時， 即有A、B、C、D 4個處理組，如果只將B組和D組比較，則線性組合系數(shù)依次為0、-1、0、-1；如果C組與其他3組的平均水平比較，則線性組合系數(shù)依次為-1、-1、3、-1，余類推。線性組合系數(shù)要按照分類變量水平的順序依次填入Coefficients框中。

4、第12頁/共77頁第13頁/共77頁第14頁/共77頁方差相等時可選擇的比較方法方差不等時可選擇的比較方法與對照組的配對比較用t檢驗完成各組均值的配對比較第15頁/共77頁第16頁/共77頁第17頁/共77頁第18頁/共77頁常用的多重比較方法的適用性常用的多重比較方法的適用性LSD(Least significant Difference)LSD(Least significant Difference)：存在明確：存在明確對照組，進行驗證性研究；兩均數(shù)間的比較是獨立對照組，進行驗證性研究；兩均數(shù)間的比較是獨立的的T(Tukey)T(Tukey)方法：如果事先未計劃未計劃多重比較，方法：如果

5、事先未計劃未計劃多重比較，在方差分析得到由統(tǒng)計學(xué)意義的在方差分析得到由統(tǒng)計學(xué)意義的F F值之后，有需要值之后，有需要進行任意兩組之間的比較，且各組樣本數(shù)相同進行任意兩組之間的比較，且各組樣本數(shù)相同S(Scheffe)S(Scheffe)方法：多個均值間的比較，且各組樣本方法：多個均值間的比較，且各組樣本數(shù)不相同數(shù)不相同SNK(Student-Newman-Keul)SNK(Student-Newman-Keul)方法：兩兩比較次數(shù)不方法：兩兩比較次數(shù)不多多第19頁/共77頁常用的方法有LSD，Scheffe法，SNK法，Turky法，Duncan法和Bonferroni法等。其中LSD法最敏感

6、， Scheffe法不敏感， SNK法和Bonferroni法應(yīng)用較多。第20頁/共77頁第21頁/共77頁第22頁/共77頁飼料飼料ABCD133.8151.2193.4225.8125.3149.0185.3224.6143.1162.7182.8220.4128.9143.8188.5212.3135.7153.5198.6實例-單因素方差分析單因素方差分析各處理重復(fù)數(shù)不等的方差分各處理重復(fù)數(shù)不等的方差分析析用四種飼料喂養(yǎng)用四種飼料喂養(yǎng)19頭豬比較，四種飼料是否不同。頭豬比較，四種飼料是否不同。第23頁/共77頁實例-單因素方差分析第24頁/共77頁ANOVAWEIGHT20538.70

7、36846.233157.467.000652.1591543.47721190.8618Between GroupsWithin GroupsTotalSum ofSquaresdfMean SquareFSig.實例-單因素方差分析(結(jié)果輸出)第25頁/共77頁第26頁/共77頁飼 料ABCD133.8151.2193.4225.8125.3149.0185.3224.6143.1162.7182.8220.4128.9143.8188.5212.3135.7153.5198.6第27頁/共77頁第28頁/共77頁DescriptivesWEIGHT5133.36006.807943.04

8、460124.9068141.8132125.30143.105152.04006.957233.11137143.4015160.6785143.80162.705189.72006.350352.83996181.8350197.6050182.80198.604220.77506.105943.05297211.0591230.4909212.30225.8019171.510534.311377.87157154.9730188.0481125.30225.80ABCDTotalNMeanStd. DeviationStd. ErrorLower BoundUpper Bound95%

9、 Confidence Interval forMeanMinimumMaximum第29頁/共77頁Test of Homogeneity of VariancesWEIGHT.024315.995LeveneStatisticdf1df2Sig.第30頁/共77頁AN OVAWEIGHT20538.7036846.233157.467.00020214.61120214.608464.946.00020186.93120186.932464.310.000351.7662175.8834.045.039652.1591543.47721190.8618(Combined)Unweighte

10、dWeightedDeviationLinear TermBetweenGroupsWithin GroupsTotalSum ofSquaresdfMean SquareFSig.第31頁/共77頁Contrast Coefficients1-1-111-11-1Contrast12ABCDfodder第32頁/共77頁Contrast Tests12.37506.079122.03615.060-49.73506.07912-8.18115.00012.37506.027952.05314.649.058-49.73506.02795-8.25114.649.000Contrast1212

11、Assume equal variancesDoes not assume equalvariancesWEIGHTValue ofContrastStd. ErrortdfSig. (2-tailed)從概率值可以看出：Contrast1，p0.05；Contrast2，pFa a)Within Groups(誤差誤差)SSEn-pMSE=SSE/(n-p)Total(總和總和)SSTn-1第38頁/共77頁調(diào)查調(diào)查5個不同小麥品系株高是否差異顯著個不同小麥品系株高是否差異顯著品品 系系IIIIIIIVV164.664.567.871.869.2265.365.366.372.168.236

12、4.864.667.170.069.8466.063.766.869.168.3565.863.968.571.067.5和和326.5322.0336.5354.0343.0平均數(shù)平均數(shù)65.364.467.370.868.6分析：分析：5水平水平5重復(fù)的單因素（品系）固定模型的方差分析重復(fù)的單因素（品系）固定模型的方差分析第39頁/共77頁第40頁/共77頁第41頁/共77頁1個月3個月6個月3.43.43.63.64.44.44.33.45.14.14.25.04.24.75.53.34.24.7第42頁/共77頁可待因復(fù)方2號復(fù)方1號60504030201010045358555252

13、02020551515458035301015751055105753010256070456560453050第43頁/共77頁對照組去卵巢組雌激素組10.2810.0128.8831.358.2812.7731.236.1227.5630.4410.7815.5030.049.9826.4622.785.8016.4223.467.5127.3330.3614.2622.3730.6110.4112.44練習(xí)三將27只3月齡的雌性SD大鼠隨機分成3組每組9只。3組分別是空白對照組、去卵巢組和雌激素組。90天后殺死大鼠，測量骨骼變化情況，用骨小梁面積百分比評價，結(jié)果見表，試比較3種處理對大鼠

14、骨骼發(fā)育的影響有無差異。第44頁/共77頁為考察所喝咖啡的濃度是否為考察所喝咖啡的濃度是否會影響人們反應(yīng)的快慢，從會影響人們反應(yīng)的快慢，從某大學(xué)一年級男生中隨機抽某大學(xué)一年級男生中隨機抽取了取了1515名學(xué)生，再隨機分成名學(xué)生，再隨機分成三組。每一學(xué)生都要喝一杯三組。每一學(xué)生都要喝一杯咖啡，咖啡，2020分鐘后測試每一被分鐘后測試每一被試者的簡單反應(yīng)時間。三組試者的簡單反應(yīng)時間。三組所喝咖啡的濃度分別為：淡所喝咖啡的濃度分別為：淡、中、濃，實驗數(shù)據(jù)如下表、中、濃，實驗數(shù)據(jù)如下表所示，請問：咖啡濃度對反所示，請問：咖啡濃度對反應(yīng)速度有明顯影響嗎？應(yīng)速度有明顯影響嗎？練習(xí)四被試號被試號淡淡中中濃濃

15、11501601452160155130316517014041551451505160160130第45頁/共77頁第一第一組組(i=1)(i=1)第二第二組組(i=2)(i=2)第三第三組組(i=3)(i=3)X X( (觀觀察察值值) )5 55 510106 67 79 93 38 810106 65 57 73 38 87 73 35 5第46頁/共77頁是對一個獨立變量是否受多個因素或變量影響而進行的方差分是對一個獨立變量是否受多個因素或變量影響而進行的方差分析。檢驗不同水平組合之間因（分析）變量均值由于析。檢驗不同水平組合之間因（分析）變量均值由于受不同因素影響是否有差異的問題。

16、受不同因素影響是否有差異的問題?？刂埔蛩氐姆N類控制因素的種類固定效應(yīng)因素（固定效應(yīng)因素（Fixed FactorFixed Factor）：試驗因素的：試驗因素的k k個水平是認(rèn)為個水平是認(rèn)為特意選擇的。特意選擇的。隨機效應(yīng)因素（隨機效應(yīng)因素（Random FactorRandom Factor）：指試驗因素的：指試驗因素的k k個水平是從個水平是從該因素所有可能水平總體中隨機抽出的樣本。該因素所有可能水平總體中隨機抽出的樣本。兩種因素的區(qū)別兩種因素的區(qū)別水平抽樣方式不同水平抽樣方式不同檢驗?zāi)Ｐ秃图僭O(shè)不同檢驗?zāi)Ｐ秃图僭O(shè)不同F(xiàn) F檢驗的計算方式不同檢驗的計算方式不同檢驗結(jié)果的解釋不同檢驗結(jié)果的解

17、釋不同第47頁/共77頁第48頁/共77頁兩因素分別為A和B，A有n種水平，B有m種水平(m=3)，每種因素組合只有一個樣本值，這樣的實驗稱為不重復(fù)試驗。不重復(fù)試驗不能識別因素間的交互作用不重復(fù)試驗不能識別因素間的交互作用與單因素方差分析類似，總變異可分成兩個因素的離差平方和及誤差平方和：離差平方和離差平方和自由度均方和MSSASBSESTn-1m-1(n-1)(m-1)nm-1MSA=SA/(n-1)MSB=SB/(m-1)MSE=SE/(n-1)(m-1)檢驗統(tǒng)計量FA=MSA/MSEFB=MSB/MSE第49頁/共77頁sum of squaresdfmean squareF-Ratio

18、acrossSSAnm-1MSA=SSA/(nm-1)MSA/MSWfactor ASS(a)n-1MS(a)=SS(a)/(n-1)MS(a)/MSWfactor BSS(b)m-1MS(b)=SS(b)/(m-1)MS(b)/MSWinteractSS(ab)(n-1)(m-1)MS(ab)=SS(ab)/(n-1)(m-1)MS(ab)/MSWwithinSSWN-nmMSW=SSW/(N-nm)totalSSTN-1第50頁/共77頁1.923.152.54包裝311.53.29包裝21.582.042.8包裝1流行激情高雅AB第51頁/共77頁第52頁/共77頁UNIANOVA過程響

19、應(yīng)變量因素協(xié)變量隨機因素第53頁/共77頁自定義模型指定主效應(yīng)指定交互效應(yīng)指定所有兩維交互效應(yīng)指定所有三維交互效應(yīng)指定所有四維交互效應(yīng)本例只有主效應(yīng)選擇分解平方和的方法：指定模型類型建立全模型第54頁/共77頁建立非飽和模型的操作 SPSS多因素方差分析中默認(rèn)建立的是飽和模型。如果希望建立非飽和模型，則應(yīng)在主窗口中單擊Model按鈕，出現(xiàn)窗口：默認(rèn)的選項是Full factorial，表示飽和模型。此時Factors & Covariates框、Model框以及Build Term(s)下拉框均呈不可用狀態(tài)；如果選擇Custom項，則表示建立非飽和模型，且Factors & C

20、ovariates框、Model框以及Build Term(s)下拉框均變?yōu)榭捎脿顟B(tài)。此時便可自定義非飽和模型中的數(shù)據(jù)項。其中Interaction為交互作用；Main effects為主效應(yīng)；All 2-way、All 3-way等表示二階、三階或更高階交互作用。第55頁/共77頁默認(rèn)：無效應(yīng)比較改變效應(yīng)比較設(shè)置比較因素每個水平的效應(yīng)因素變量每一水平都與參考水平比較：選擇last或first為參考水平因素每一水平都與其前面?zhèn)€水平比較因素每一水平都與后續(xù)水平比較第56頁/共77頁第57頁/共77頁選擇橫坐標(biāo)選擇縱坐標(biāo)散點圖框第58頁/共77頁第59頁/共77頁與one-way ANOVA相同第60頁/共77頁均值比較的操作在SPSS中，利用多因素方差分析功能還能夠?qū)Ω鱾€控制變量不同水平下的均值是否存在顯著差異進行比較，實現(xiàn)方式有兩種：多重比較檢驗（Post Hoc）和對比檢驗（Contrast）。多重比較檢驗的方法與單因素方差分析類似，不再重復(fù)。如果采用多重比較檢驗方