用SPSS進(jìn)行單因素方差分析和多重比較

1、用SPSS進(jìn)行單因素方差分析和多重比較.單因素方差分析SPSS-一單因素方差分析也稱作一維方差分析。它檢驗(yàn)由單一因素影響的一個單因素方差分析因變量由因素各水平分組的均值之間的差異是否具有統(tǒng)計(jì)）（或幾個相互獨(dú)立的 平分組中哪一組與其他各組均值間具有顯著性意義。還可以對該因素的若干水過程要求因變量屬于正差異進(jìn)行分析，即進(jìn)行均值的多重比較。One-Way ANOVA態(tài)分布總體。如果因變量的分布明顯的是非正態(tài)，不能使用該過程，而應(yīng)該使 Repeated Measu用非參數(shù)分析過程。如果幾個因變量之間彼此不獨(dú)立，應(yīng)該用過程。re 例子 所示。調(diào)查不同水稻品種百叢中稻縱卷葉螟幼蟲的數(shù)量，數(shù)據(jù)如表1-1不同

2、水稻品種百叢中稻縱卷葉螟幼蟲數(shù) 1-1表重復(fù)種稻品水12345141333837312393735393434035353834o 1-1數(shù)據(jù)保存在 data1.sav文件中，變量格式如圖a1-1圖分析水稻品種對稻縱卷葉螟幼蟲抗蟲性是否存在顯著性差異0）啟動分析過程2置窗口如圖1-2“項(xiàng)，”項(xiàng)，在下拉菜單中點(diǎn)擊“ Compare Means 點(diǎn)擊主菜單“ Analyze 在右拉式菜單中點(diǎn)擊“ One-Way ANOVA項(xiàng)，系統(tǒng)。打開單因素方差分析設(shè)單因素方差分析窗口 1-2圖）設(shè)置分析變量3”框中。本選擇一個或多個因子變量進(jìn)入“ Dependent List 因變量：例選擇“幼蟲”。Facto

3、r ”框中。本例選擇“品種”選擇一個因素變量進(jìn)入因素變量：”）設(shè)置多項(xiàng)式比較4所示的對話框。該對話框用”按鈕，將打開如圖單擊“Contrasts1-3于設(shè)置均值的多項(xiàng)式比較。”對話框圖 Contrasts “1-3定義多項(xiàng)式的步驟為：中顯示1-3均值的多項(xiàng)式比較是包括兩個或更多個均值的比較。例如圖值的H0：第一組均mean1-1x mean2的值，檢驗(yàn)的假設(shè)的是要求計(jì)算“1.1 X” 過程允許進(jìn)倍與第二組的均值相等。單因素方差分析的“ 0ne-Way ANOVA1.飲 的均值多項(xiàng)式比較。多項(xiàng)式的系數(shù)需要由讀者自己根據(jù)研究的需要行高達(dá)5輸入。具體的操作步驟如下：”參數(shù)框。Degree選中“Pol

4、ynomial ”復(fù)選項(xiàng)，該操作激活其右面的“”線參數(shù)框右面的向下箭頭展開階次菜單，可以選擇“Linear單擊Degree”五次多項(xiàng)式。5th”四次、“Cubic”三次、“4th性、“Quadratic ”二次、“”框中輸入一個Coefficients 為多項(xiàng)式指定各組均值 的系數(shù)。方法是在"的方框中。依次 按鈕，"Coefficients ”框中的系數(shù)進(jìn)入下 面系數(shù)，單擊Add輸入各組均值的系數(shù)，在方形顯示框中形成一列數(shù)值。因素變 量分為幾組，輸值的系 入幾個系數(shù)，多出的無意義。如果多項(xiàng)式中只包括第一 組與第四組的均值。如果只包括第一組與第二組的均 0數(shù)，必須把第二個、第

5、三 個系數(shù)輸入為 值，則只需要輸入前兩個系數(shù)，第三、四個系數(shù)可以不輸入。N可以同時建立多個多項(xiàng)式。一個多項(xiàng)式的一組系數(shù)輸入結(jié)束，激話“”框中清空，準(zhǔn)備接受下一組系數(shù)數(shù)”按鈕，單擊該按鈕后“extCoefficients 據(jù)。' 按”或“ Next如果認(rèn)為輸入的幾組系數(shù)中有錯誤，可以分別單擊“ Previous可 以鈕前后翻找出錯的一組數(shù)據(jù)。單擊出錯的系數(shù)，該系數(shù)顯示在編輯框中，”按鈕在系數(shù)顯示框中出現(xiàn)正確的系數(shù)值。在此進(jìn)行修改，修改后單擊“ Change 擊該按鈕將 當(dāng)在系數(shù)顯示框中選中一個系數(shù)時，同時激話“Remove按鈕，單 選 中的系數(shù)清除。Con”按鈕顯示輸入的各組系數(shù)檢查無誤

6、后，按""或“NextPrevious 單擊“Ca”按鈕確認(rèn)輸入的系數(shù)并返回到主對話框。要取消剛剛的輸入，單擊“tinue ”按鈕。ncel ”按鈕；需要查看系統(tǒng)的幫助信息，單擊“ Help選擇 缺省值。，本例子不做多項(xiàng)式比較的選擇）設(shè)置多重比較5所示的多重比較”按鈕，將打開如圖5-4在主對話框里單擊“ Post Hoc對話框。該對話框用于設(shè)置多重比較和配對比較。方差分析一旦確定各組均值求出均值相等的組；配對比較可找出和其 間存在差異顯著，多重比較檢測可以的均值比較矩陣，在矩陣 中用0.95它組均值有差異的組，并輸出顯著性水平為星號表示有差異的組?！睂υ捒騊ost Hoc

7、Multiple Comparisons1-4 圖“ 多重比較的選擇項(xiàng)：(1),該矩形框中有如下方法供選方差具有齊次性時(Equal Variances Assumed)擇：t(Least-significant difference) 最小顯著差數(shù)法，用 LSD 檢驗(yàn) 完成各組均值間的配對比較。對多重比較誤差率不進(jìn)行調(diào)整。檢驗(yàn)完成各組間均 值的配對比較，但t用Bonferroni (LSDMOD)通過設(shè)置每個檢驗(yàn)的誤差率來控制整個誤差率。統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行多重配對比較。可以調(diào)整顯著性水平，比tSidak計(jì)算方法的界限要小。Bofferroni對所有可能的組合進(jìn)行同步進(jìn)入的配對比較。這些選擇項(xiàng) Sch

8、effe可以同時選擇若干個。以便比較各種均值比較方法的結(jié)果。檢驗(yàn)進(jìn)行多重比用 F(Ryan-Einot-Gabriel-Welsch F) R-E-G-WF較檢驗(yàn)。正態(tài)分布 R-E-G-WqRyan-Einot-Gabriel-Welschrangetest)范圍進(jìn)行多重配對比較。分布進(jìn)行所Student RangeS-N-K(Student-Newmnan-Keuls)用Harmonic aver有各組均值間的配對比較。如果各組樣本含量相等或者選擇了 即用所有各組樣本含量的調(diào)和平均數(shù)進(jìn)行樣本量估計(jì)時還age of all groups的均值配對比較。在該比較過程中，差異較小的子集()用逐步過

9、程進(jìn)行齊次子集 各組均值從大到小按順序排列，最先比較最末端的差異。Student用(Tukey's ,honestly signicant difference) Tukey統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行所有組間均值的配對比較，用所有配對比較誤差率作為實(shí)驗(yàn)-Range誤差率?！狈植歼M(jìn)行組間均值的配對比較。stndent Range用“ Tukey's-b 其精確值為前兩種檢驗(yàn)相應(yīng)值的平均值。),指 Duncan (Duncan's multiple range test) 新復(fù)極差法(SSR ” 值， 逐步進(jìn)行計(jì)算比較得出結(jié)論。Range定一系列的“用正態(tài)最大系數(shù)進(jìn)行多重比 較。Hochb

10、erg's GT2用正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)進(jìn)行配對比較，在單元數(shù)較大時，這種方 Gabriel法較自由。使用貝葉斯逼近。t統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行多重比較檢驗(yàn)Waller-Dunca 用，指定此選擇項(xiàng)，進(jìn)行各組與對照組的均值比較。默認(rèn)的對Dunnett”參數(shù)框。展照組是最后一組。選擇了該項(xiàng)就激活下面的“Control Category 開 下拉列表，可以重新選擇對照組?！笨蛑辛谐隽巳N區(qū)間分別為：“Test雙邊檢驗(yàn)；“2-sides”左邊檢驗(yàn)“Control”“右邊檢驗(yàn)。">Conbo1”,檢驗(yàn)各均數(shù)問是否有差方差不具有齊次性時(Equal Varance not assumed) 異的方祛有

11、四種可供選擇： 檢驗(yàn)進(jìn)行配對比較。Tamhane's T2, t ,采用基于學(xué)生氏最大模的成對比較法。 Dunnett's T3 比較，該方法較靈活。 Games-HowellGames-Howell,采用基 于學(xué)生氏極值的成對比較法。Dunnett's C ,可選擇項(xiàng)，各種檢驗(yàn)的顯著性概率 臨界值，默認(rèn)值為0.05Significance由用戶重新設(shè)定。0.05 ”和“ Duncan'比較，檢驗(yàn)的顯著性概率臨界值 LSD本例選擇“ 設(shè)置輸出統(tǒng)計(jì)量6) 所示。選擇1-5”對話框，如圖”按鈕，打開“單擊“ OptionsOptions 要求 輸出的統(tǒng)計(jì)量。并按要求

12、的方式顯示這些統(tǒng)計(jì)量。 在該對話框中還可以選 擇對 缺失值的處理要求。各組選擇項(xiàng)的含義如下：One-Way AVOVA; Option? Daicnphver . 斗,Cancel Fiwed and random effectsJ1- Homcjgeneitp of van5nee test HelpF BrownrFGrstheF Welch ra-rn isr M&dnspktMissing Values* E Kclude case?即白fysis by a括1 ' E delude cases輸出統(tǒng)計(jì)量的設(shè)置圖1-5 :"欄中選擇輸出統(tǒng)計(jì)量“ Statist

13、ics 選擇此項(xiàng)輸 出觀測量數(shù)目、，要求輸出描述統(tǒng)計(jì)量。 Descriptive%置信區(qū)間。均值、標(biāo)準(zhǔn)差、標(biāo)準(zhǔn)誤、最小值、最大值、各組中每個因變量的 95固定和隨機(jī) 描述統(tǒng)計(jì)量 Fixed and random effects,要求進(jìn)行方差齊次性檢驗(yàn)，并輸出檢驗(yàn) Homogeneity-of-variance”檢驗(yàn)，即計(jì)算每個觀測量與其組均值之差，然后對Levene lest結(jié)果。用“這 些差值進(jìn)行一維方差分析。布朗檢驗(yàn)Brown-Forsythe韋爾奇檢驗(yàn) Welch,即均數(shù)分布圖，根據(jù)各組均數(shù)描繪出因變量的分布 Means plot 情況。” 欄中，選擇缺失值處理方法。Missing Va

14、lues "選項(xiàng)，被選擇參與分析的Exclude cases analysis by analysis變量含缺失值的觀測量，從分析中剔除。選項(xiàng)，對含有缺失值的觀測量，從所有 Exclude cases listwise分析中剔除?！卑粹o確認(rèn)選擇并返回上一級對 Continue以上選擇項(xiàng)選擇完成后，按“”按鈕，顯示有關(guān)的幫”按鈕作廢本次選擇；單擊“CancelHelp話框；單擊“助 信息。本例子選擇要求輸出描述統(tǒng)計(jì)量和進(jìn)行方差齊次性檢驗(yàn)，缺失值處理方 法選系統(tǒng)缺省設(shè)置。)提交執(zhí)行6就會根”按鈕，SPSS 設(shè)置完成后，在單因素方差分析窗口框中點(diǎn)擊“ OK結(jié)果輸出窗口中。SPSSS設(shè)置進(jìn)行

15、運(yùn)算，并將結(jié)算結(jié)果輸出到結(jié)果與分析7）輸出結(jié)果：表已2描述統(tǒng)計(jì)量Descnptives百豆幼蟲NMeanSid.Devi afti 口門std.Error95% Conscience Interval for MeanMinimumMajcimumLower BoundUpper Bound1340.001.00,5837.5242,4639412335.002.001.1530.0339 9733373336.001 731.00317040.3035384330.001005835.524D4E3739S333.001 731.00297037 303134Total1530.402.02

16、,73瑞科37,363141、5-2Mean描述統(tǒng)計(jì)量，給出了水稻品種分組的樣本含量 N平均數(shù) 表 的置信區(qū)間、最小值和最大值。、95%Std.Error標(biāo)準(zhǔn)差Std.Deviation 、標(biāo)準(zhǔn)誤表 5-3 方差畀次性檢驗(yàn) Test of Homogeneity ofVanances百百幼生Levene Statisticdndf2S u.7604IC560,說明各組的p>0.05 表5-3為方差齊次性檢驗(yàn)結(jié)果，從顯著性慨率看，水平上沒有顯著性差異，即方差具有齊次性。這個結(jié)論在選擇多方差在a=0.05重比較方法時作為一個條件。表方差分析表AHDVA百苴幼蟲Sun of Squar 小df

17、M電皿 SquareFSigBetwetn GroupsWithin Groups ToikL67,60024, COOL1L8CJ04101421 3002.4009. 125,002Between Grou方差分析表：第1欄是方差來源，包括組問變差” 5-4 表欄是 離差平方和2”和總變差“ps”；組內(nèi)變差“Within GroupsTotal ”。第，總“ Sum of Squares ”，組間離差平方和，組內(nèi)離差平方和為 24.00087.6003 ,是組間離 差平方和與組內(nèi)離差平方和相加之 111.600和。第離差平方和為欄是，組問自 由度為欄是自由度df414;總自由度為，組內(nèi)自由

18、度為10。第4 ,組內(nèi)均方3欄之比；組間均方為21.900均方“Mean Square"，是第2欄與第 值欄：F F值9.125 （組間均方與組內(nèi)均方之比）。第62.400為。第5欄是種品 種蟲數(shù)的平均值5組間均值無顯著性差異H0:（即對應(yīng)的概率值，針對假設(shè) 9.125,對應(yīng)的概率值為0.002F無顯著性差異）。計(jì)算的值表5-5爰第比靛表Multiple匚ompari£QH£Variablm：百死幼蟲(IJ總樸(J)舁Mean Difference a-B5t4, ErrorSir9Sg Con.i dence IntervalLower BoizndlUpper

19、BoMndUD1E5 ao,26.0032 137 az34.00"1.2E.0101. 186. S2413.L45一圈4.囂57.0011.26.0004. 189.02工1-5.0Q'1.藥.Q3-T.S2T.l日3-i oal.Sfi.446-3 az1.024-3.0Q,1 26.39-5.32-1852.001,26.L45r兆4曰£31-4 00,1 26,010-S.32-1.1821 001 26.44-i.B23.624-2 001 26.L45-4.32.&253.CJ0"1 28.wgie5. 8241-e.ooI 26,1

20、45- 4.應(yīng).BE23.CJ0"1 26.儂185.823£,001.26.L45鴕4. 3255.0011.26.0032. 18T. 3251-T.OO11.至- 9.3E-4.1U2-2. COi 26.1457 02的3-3.00*1.26.039-5.32-ie4-5.00'1 26.003-7 3E-2 16The 面電 mn. di ££erence is si gitL fi cant at the . 05 level.結(jié)論已知該例子的方差具有其法進(jìn)行多重比較表，從表5-4 表5-5 LSD2列“欄的第1i品種”為比較基準(zhǔn)品種

21、，第方法適用。第次性，因此 LSD1欄是比較基準(zhǔn)品種平均數(shù)減去比較品種平均j品種”是比較品種。第2列”對話框里 5-40.05數(shù)的差值(Mean Difference ),均值之間具有水平(可圖欄是差值的標(biāo) 準(zhǔn)設(shè)置)上有顯著性差異，在平均數(shù)差值上用“*”號表明。第3置信范圍的下限和欄是差值檢驗(yàn)的顯著性水平。第誤。第45欄是差值的95%上限表Dunem法進(jìn)仃比萩表HwQgeneous Subsets百匏幼蟲品種N3口人部alpka =,Q51234Duiicaii5333. 00Z335.0035.003336.003S, 004338.0036.001340. 00Sis.,145145Means fw groups in homogene0H5 subsets fire displayed. （均數(shù)相旭的顯泰在同一列）& Uses harmonic M電必S.pLs Siis = 3 Q口口（計(jì)算均效用的是調(diào)和平均數(shù)差值）按均欄為品種，Duncan法進(jìn)行比較的結(jié)果。第1是多重比較的 表5-60.欄列出了在顯著水平2欄列出計(jì)算均數(shù)用的樣本數(shù)。第3數(shù)由小到大排列。第 說明上的