!!!)spss单因素方差分析

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1、SPSS--单因素方差分析单因素方差分析也称作一维方差分析。单因素方差分析是两个样本平均数比较的引伸,是指对单因素试验结果进行分析,检验因素对试验结果有无显著性影响的方法。它是用来检验多个平均数之间的差异,从而确定因素对试验结果有无显著性影响的一种统计方法。单因素方差分析(one-wayANOVA),用于完全随机设计的多个样本均数间的比较,其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。采用One-wayANOVA过程要求:因变量属于正态分布总体,若因变量的分布明显是非正态,应该用非参数分析过

2、程。若对被观测对象的试验不是随机分组的,而是进行的重复测量形成几个彼此不独立的变量,应该用RepeatedMeasure菜单项,进行重复测量方差分析,条件满足时,还可以进行趋势分析。[例子]调查不同水稻品种百丛中“稻纵卷叶螟”幼虫的数量,数据如表1-1所示。分析水稻品种对稻纵卷叶螟幼虫抗虫性是否存在显著性差异。表1-1不同水稻品种百丛中“稻纵卷叶螟”幼虫数(个/100丛)品种重复123141394023337353383535437393853134341)调整分析数据变量格式建立因变量“虫数”

3、和因素水平变量“品种”,然后在数据编辑窗口中输入对应的数值。变量格式如表1-2和图1-1所示。或者打开已存在的数据文件“虫数.sav”。表1-2不同水稻品种百丛中“稻纵卷叶螟”幼虫数—变量格式品种虫数141233338437531139237335439534140235335438534图1-12)启动分析过程从菜单中选择:分析>比较均值>单因素ANOVA。打开单因素方差分析对话框,如图1-2。图1-2单因素方差分析窗口3)设置分析变量在这个对话框中,将因变量(观测变量)放到“因变量列表”框中

4、,本例选择“虫数”。将因素变量(自变量)放到“因子”框中。本例选择“品种”。4)设置多项式比较(一般选择缺省值)单击“对比”按钮,将打开如图1-3所示的对话框。该对话框用于设置均值的多项式比较。图1-3“对比”对话框定义多项式的步骤为:均值的多项式比较是包括两个或更多个均值的比较。例如图1-3中显示的是要求计算“1.1×mean1-1×mean2”的值,检验的假设H0:第一组均值的1.1倍与第二组的均值相等。单因素方差分析的“0ne-WayANOVA”过程允许进行高达5次的均值多项式比较。多项式

5、的系数需要由读者自己根据研究的需要输入。具体的操作步骤如下:①选中“Polynomial”复选项,该操作激活其右面的“Degree”参数框。②单击Degree参数框右面的向下箭头展开阶次菜单,可以选择“Linear”线性、“Quadratic”二次、“Cubic”三次、“4th”四次、“5th”五次多项式。③为多项式指定各组均值的系数。方法是在“Coefficients”框中输入一个系数,单击Add按钮,“Coefficients”框中的系数进入下面的方框中。依次输入各组均值的系数,在方形显示框

6、中形成—列数值。因素变量分为几组,输入几个系数,多出的无意义。如果多项式中只包括第一组与第四组的均值的系数,必须把第二个、第三个系数输入为0值。如果只包括第一组与第二组的均值,则只需要输入前两个系数,第三、四个系数可以不输入。可以同时建立多个多项式。一个多项式的一组系数输入结束,激话“Next”按钮,单击该按钮后“Coefficients”框中清空,准备接受下一组系数数据。如果认为输入的几组系数中有错误,可以分别单击“Previous”或“Next”按钮前后翻找出错的一组数据。单击出错的系数,该

7、系数显示在编辑框中,可以在此进行修改,修改后单击“Change”按钮在系数显示框中出现正确的系数值。当在系数显示框中选中一个系数时,同时激话“Remove”按钮,单击该按钮将选中的系数清除。④单击“Previous”或“Next”按钮显示输入的各组系数检查无误后,按“Continue”按钮确认输入的系数并返回到主对话框。要取消刚刚的输入,单击“Cancel”按钮;需要查看系统的帮助信息,单击“Help”按钮。本例子不做多项式比较的选择,选择缺省值。5)设置多重比较目的:如果方差分析判断总体均值间

8、存在显著差异,接下来可通过多重比较对每个水平的均值逐对进行比较,以判断具体是哪些水平间存在显著差异。常用方法备选:LSD法:t检验的变形,在变异和自由度的计算上利用了整个样本信息。Duncan新复极差测验法Tukey固定极差测验法Dunnett最小显著差数测验法等实现手段:在主对话框里单击“两两比较”按钮,将打开如图5-4所示的多重比较对话框。该对话框用于设置多重比较和配对比较。方差分析一旦确定各组均值间存在差异显著,多重比较检测可以求出均值相等的组;配对比较可找出和其它组均值有差异的组,并输出

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