SPSS教程02帶圖協(xié)方差分析chenxy

1、1. 相關(guān)配套數(shù)據(jù) 已經(jīng) 上傳百度文庫(kù)：2. 配套軟件 SPSS 17.0 已經(jīng)上傳百度文庫(kù)；百度文庫(kù)搜索“SPSS簡(jiǎn)單教程配套數(shù)據(jù)及軟件_chenxy”百度云盤鏈接；3 協(xié)方差分析23.1 單因素協(xié)方差分析23.2 雙因素協(xié)方差分析83.2.1 無(wú)交互作用的協(xié)方差分析83.2.2 有交互作用的協(xié)方差分析113 協(xié)方差分析課程內(nèi)容： 協(xié)方差分析這種不是在試驗(yàn)中控制某個(gè)因素，而是在試驗(yàn)后對(duì)該因素的影響進(jìn)行估計(jì)，并對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)的值作出調(diào)整的方法稱為統(tǒng)計(jì)控制以統(tǒng)計(jì)控制為目的，利用線性回歸消除混雜因素的影響后再進(jìn)行的方差分析，稱為協(xié)方差分析；所需要統(tǒng)計(jì)控制的一個(gè)或多個(gè)因素，稱為協(xié)變量；1. 自變量是分類

2、變量，協(xié)變量是定距變量，因變量是連續(xù)變量；2. 對(duì)連續(xù)變量或定距變量的協(xié)變量的測(cè)量不能有誤差；3. 協(xié)變量與因變量之間的關(guān)系是線性關(guān)系，可以用協(xié)變量和因變量的散點(diǎn)圖來(lái)檢驗(yàn)是否違背這一假設(shè)；4. 協(xié)變量的回歸系數(shù)是相同的。在分類變量形成的各組中，協(xié)變量的回歸系數(shù)（即各回歸線的斜率）必須是相等的，即各組的回歸線是平行線。如果違背了這一假設(shè)，就有可能犯第一類錯(cuò)誤，即錯(cuò)誤地接受虛無(wú)假設(shè)。5. 自變量與協(xié)變量是直角關(guān)系，即互不相關(guān)，它們之間沒(méi)有交互作用。如果協(xié)方差受自變量的影響，那么協(xié)方差分析在檢驗(yàn)自變量的效應(yīng)之前對(duì)因變量所作的控制調(diào)整將是偏倚的，自變量對(duì)因變量的間接效應(yīng)就會(huì)被排除。分類變量：以班級(jí)將學(xué)

3、生分類 班級(jí)即為分類變量定距變量：刻度級(jí)變量 定距 定比連續(xù)變量：可以用小數(shù)表示的變量協(xié)方差分析：將回歸分析與方差分析相結(jié)合的一種分析方法3.1 單因素協(xié)方差分析判斷是否需要做協(xié)方差分析1） 對(duì)自變量做單因素方差分析2） 對(duì)自變量和因變量做相關(guān)分析方差齊性檢驗(yàn)和回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)（斜率同質(zhì)性檢驗(yàn)），只有滿足上述條件后才能應(yīng)用，否則不宜適用操作步驟1 （數(shù)據(jù)見(jiàn)文件 20151022_單因素協(xié)方差分析）1. 在 Variable View 窗口定義變量肥料（nominal 并設(shè)定標(biāo)簽值 13 肥料AC ）第一年產(chǎn)量（Scale）第二年產(chǎn)量（Scale）（ 判斷需不需要做協(xié)方差分析 ）操作步驟 1

4、：先對(duì)第一年產(chǎn)量為協(xié)變量進(jìn)行單因素協(xié)方差分析：Analyze -> Compare Means -> one-way ANOVAContinue -> OK 結(jié)果如下：由表可知： F=6.340 sig.(P值)=0.007 < 0.05 表明拒絕原假設(shè)H0，有95%的把握認(rèn)為第一年的產(chǎn)量是有顯著性差異的操作步驟2 ：Analyze ->Correlate -> Bivariate 進(jìn)入 Bivariate Correlations 窗口 勾選 Pearson進(jìn)行Pearson計(jì)算要求變量必須是刻度級(jí)數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊OK結(jié)果如下：相關(guān)系數(shù)大于1. 相關(guān)系數(shù)為0.8

5、34；第一年產(chǎn)量與第二年產(chǎn)量是高度相關(guān)的；2. 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的P值為0.000<0.01；拒絕原假設(shè)Ho，有99.9%的把握認(rèn)為兩年產(chǎn)量是有顯著性差異的；由操作步驟 1,2的結(jié)論可知，所以需要做協(xié)方差分析。操作步驟 3 ：（ 判斷能不能做協(xié)方差分析 ）Analyze -> General Linear Model -> Univariate按住 shift全選兩個(gè)協(xié)方差因素點(diǎn)擊 model 進(jìn)入 model 窗口 Continue -> OK得到結(jié)果如下由此可知： 實(shí)質(zhì)上是檢驗(yàn)自變量與協(xié)變量之間是否有交互作用。由交互作用雙因素方差分析結(jié)果可知，肥料和協(xié)變量的交互作用的

6、Sig. (P值)=0.605 > 0.05，接受原假設(shè)H0，說(shuō)明沒(méi)有交互作用，即可以做方差分析；操作步驟 4 ：Analyze -> General Linear Model -> Univariate直接OK 得到結(jié)果如下：由肥料種類因素 Sig.P值 = 0.00 <0.05，故拒絕原假設(shè)H0，有95%的把握認(rèn)為在添加協(xié)變量的情況下，施用不同種肥料的產(chǎn)量有顯著性差異操作步驟 5 ：Analyze -> General Linear Model -> Univariate 不添加 協(xié)變量 點(diǎn)擊OK 結(jié)果為：由步驟4表中（添加協(xié)變量情況下不同肥料種類）Si

7、g. = 0.00 < 0.05 拒絕原假設(shè)H0 認(rèn)為添加協(xié)變量的情況下三種肥料的產(chǎn)量矯正后有極顯著的差異而在步驟5表中單因素方差分析：不添加協(xié)變量情況下，肥料種類對(duì)應(yīng) Sig. = 0.477 > 0.05 所借接受原假設(shè)H0，即認(rèn)為不添加協(xié)變量的三種肥料的產(chǎn)量矯正后無(wú)顯著性差異 操作步驟 6 ：查看各肥料均值，比較肥料效果： Analyze -> General Linear -> Univariate點(diǎn)擊 options Continue -> OK 得到結(jié)果如下：比較：均值最大的 標(biāo)準(zhǔn)差最小的另外通過(guò)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)評(píng)判產(chǎn)量好壞標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)等于標(biāo)準(zhǔn)差除以均值。

8、且系數(shù)越小，表明均值的代表性越好操作步驟 7：繼續(xù) Analyze -> General Linear -> Univariate 錄入 數(shù)據(jù)后 點(diǎn)擊 options 勾選 parameter EstimatesContinue OK 得到結(jié)果如下由結(jié)論可知： 第一年產(chǎn)量越好，第二年產(chǎn)量越好3.2 雙因素協(xié)方差分析3.2.1 無(wú)交互作用的協(xié)方差分析操作步驟1：（數(shù)據(jù)見(jiàn)文件 20151022_無(wú)交互的雙因素協(xié)方差分析）在Variable窗口定義變量產(chǎn)量（Scale）品種（nominal 設(shè)置標(biāo)簽值 1-5：品種15 ）小區(qū)（nominal 設(shè)置標(biāo)簽值 1-3：小區(qū)13 ）株數(shù)（Sca

9、le）檢驗(yàn)因素點(diǎn)擊 Analyze -> General Linear -> Univariate Means effect結(jié)果如下：80%以上若達(dá)到80%以上則說(shuō)明因素找的好；否則找的不好；小區(qū)：Sig. = 0.153> 0.05故接受原假設(shè)H0，認(rèn)為各小區(qū)的產(chǎn)量矯正后沒(méi)有顯著性差異，品種：Sig = 0.002< 0.05故拒絕原假設(shè)H0，認(rèn)為各品種的產(chǎn)量矯正后有極顯著性差異操作步驟 2 ： 不加入?yún)f(xié)方差因素的情況下相關(guān)性 降低假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果不表將協(xié)變量對(duì)因變量的影響從自變量中分離出去，可以進(jìn)一步提高實(shí)驗(yàn)精確度和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)靈敏度。方差是用來(lái)度量單個(gè)變量 “自身變異”大

10、小的總體參數(shù)，方差越大，該變量的變異越大；協(xié)方差是用來(lái)度量?jī)蓚€(gè)變量之間 “協(xié)同變異”大小的總體參數(shù)，即二個(gè)變量相互影響大小的參數(shù)，協(xié)方差的絕對(duì)值越大，兩個(gè)變量相互影響越大。3.2.2 有交互作用的協(xié)方差分析鮮花出售量問(wèn)題在Variable View 窗口定義變量1. 濕度：（nominal） 定義標(biāo)簽（1濕度低 2 濕度高）2. 花種：（nominal）定義標(biāo)簽（1花種LP 2 花種WB）3. 試驗(yàn)田大小（scale）4. 出售鮮花量（scale）操作步驟 1 （數(shù)據(jù)見(jiàn)文件 20151029_有交互作用的多因素協(xié)方差分析）Analyze-> General Linear model-&g

11、t; 點(diǎn)擊 model 按鈕 添加因素Continue->OK 得到結(jié)果如下：分析協(xié)變量x與花種a和濕度b的交互項(xiàng) 濕度*花種*實(shí)驗(yàn)田大小 的P值故接受原假設(shè)H0，有95%的把握認(rèn)為 濕度*花種*實(shí)驗(yàn)田大小交互作用 對(duì)鮮花出售量無(wú)顯著性影響操作步驟 2Analyze-> General Linear model-> 同上 點(diǎn)擊 model 后選取model 因素不同Continue->OK 得到結(jié)果如下：分析上述表格（）判別評(píng)價(jià)的因素好壞以及對(duì)因變量的重要程度依次對(duì) 濕度 花種 濕度*花種 三種因素提出假設(shè)，做假設(shè)檢驗(yàn) 根據(jù)各P值得到結(jié)果1 由濕度對(duì)應(yīng) P值 = 0.000 < 0.01 故