SPSS單因素方差分析步驟-單因素顯著性分析步驟參考模板

1、spss教程：?jiǎn)我蛩胤讲罘治鲇脕?lái)測(cè)試某一個(gè)控制變量的不同水平是否給觀察變量造成顯著差異和變動(dòng)。方差分析前提：不同水平下，各總體均值服從方差相同的正態(tài)分布。所以方差分析就是研究不同水平下各個(gè)總體的均值是否有顯著的差異。統(tǒng)計(jì)推斷方法是計(jì)算F統(tǒng)計(jì)量，進(jìn)行F檢驗(yàn)，總的變異平方和 SST，控制變量引起的離差SSA（Between Group離差平方和），另一部分隨機(jī)變量引起的SSE（組內(nèi)Within Group離差平方和），SST=SSA+SSE。方法/步驟1. 計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀察值和概率P_值：Spss自動(dòng)計(jì)算F統(tǒng)計(jì)值，如果相伴概率P小于顯著性水平a，拒絕零假設(shè)，認(rèn)為控制變量不同水平下各總體均值有顯

2、著差異，反之，則相反，即沒(méi)有差異。1 / 72. 方差齊性檢驗(yàn)：控制變量不同水平下各觀察變量總體方差是否相等進(jìn)行分析。采用方差同質(zhì)性檢驗(yàn)方法（Homogeneity of variance），原假設(shè)“各水平下觀察變量總體的方差無(wú)顯著差異，思路同spss兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)中的方差分析”。 圖中相伴概率0.515大于顯著性水平0.05，故認(rèn)為總體方差相等。趨勢(shì)檢驗(yàn)：趨勢(shì)檢驗(yàn)可以分析隨著控制變量水平的變化，觀測(cè)變量值變化的總體趨勢(shì)是怎樣的，線性變化，二次、三次等多項(xiàng)式。趨勢(shì)檢驗(yàn)可以幫助人們從另一個(gè)角度把握控制變量不同水平對(duì)觀察變量總體作用的程度。圖中線性相伴概率為0小于顯著性水平0.05，故不符合線性關(guān)系。3. 多重比較檢驗(yàn)：?jiǎn)我蛩胤讲罘治鲋荒軌蚺袛嗫刂谱兞渴欠駥?duì)觀察變量產(chǎn)生了顯著影響，多重比較檢驗(yàn)可以進(jìn)一步確定控制變量的不同水平對(duì)觀察變量的影響程度如何，那個(gè)水平顯著，哪個(gè)不顯著。常用LSD、S-N-K方法。LSD方法檢測(cè)靈敏度是最高的，但也容易導(dǎo)致第一類錯(cuò)誤（棄真）增大，觀察圖中結(jié)果，在LSD項(xiàng)中，報(bào)紙與廣播沒(méi)有顯著差異，但在別的方法中，廣告只與宣傳有顯著差異。4. 相似性子集：由圖可知，劃分的子集結(jié)果是一樣的。通常在相似性子集劃分時(shí)多采用S-N-K方法的結(jié)論。