单因素方差分析 - 盘点spss教程

原发布者:yiyangxuanSPSS——单因素方e68a84e799bee5baa631333433623738差分析来源：李大伟的日志 单因素方差分析   单因素方差分析也称作一维方差分析。它检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。还可以对该因素的若干水平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进行分析，即进行均值的多重比较。One-WayANOVA过程要求因变量属于正态分布总体。如果因变量的分布明显的是非正态，不能使用该过程，而应该使用非参数分析过程。如果几个因变量之间彼此不独立，应该用RepeatedMeasure过程。[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。表1-1不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫数      数据保存在“data1.sav”文件中，变量格式如图1-1。图1-1   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。 1）准备分析数据   在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量“幼虫”和因素水平变量“品种”，然后输入对应的数值，如图1-1所示。或者打开已存在的数据文件“data1.sav”。2）启动分析过程   点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“CompareMeans”项，在右拉式菜单中点击“0ne-WayANOVA”项，系统打开单因素方差分析设置窗口如图1-2。图1-2单因素方差分析窗口 3）设置分析变量   因变量:选择一个或多个因子变量进入“DependentList”框中。本例选择“幼虫”。   因素变量:，计算检验统知计量的观察值和概率P_值：Spss自动计算F统计值，如果相伴概率P小于显著性水平a，拒绝零假设，认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异，反之，则相反，即没有差异。方差齐性检验：控制变量不同水平下各观道察变量总体方差是否相等进行分析。采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance），原假设“各水平下观察变量总体内的方差无显著差异容，思路同spss两独立样本t检验中的方差分析”。 图中相伴概率0.515大于显著性水平0.05，故认为总体方差相等。选择Analyze，一次找到Compare Means-One-Way ANOVA..，并点击，计算检验统计量的观察值和概率P_值：Spss自动计算F统计值，如果相伴概率P小于显著性水平a，拒绝零假设，认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异，反之，则相反，即没有差异。spss教程：单因素方差分e69da5e6ba907a686964616f31333363393635析spss教程：单因素方差分析方差齐性检验：控制变量不同水平下各观察变量总体方差是否相等进行分析。采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance），原假设“各水平下观察变量总体的方差无显著差异，思路同spss两独立样本t检验中的方差分析”。 图中相伴概率0.515大于显著性水平0.05，故认为总体方差相等。趋势检验：趋势检验可以分析随着控制变量水平的变化，观测变量值变化的总体趋势是怎样的，线性变化，二次、三次等多项式。趋势检验可以帮助人们从另一个角度把握控制变量不同水平对观察变量总体作用的程度。图中线性相伴概率为0小于显著性水平0.05，故不符合线性关系。spss教程：单因素方差分析spss教程：单因素方差分析spss教程：单因素方差分析多重比较检验：单因素方差分析只能够判断控制变量是否对观察变量产生了显著影响，多重比较检验可以进一步确定控制变量的不同水平对观察变量的影响程度如何，那个水平显著，哪个不显著。常用LSD、S-N-K方法。LSD方法检测灵敏度是最高的，但也容易导致第一类错误（弃真）增大，观察图中结果，在LSD项中，报纸与广播没有显著差异，但在别的方法中，广告只与宣传有显著差异。spss教程：单因素方差分析spss教程：单因素方差分析相似性子集：由图可知，划分的子集结果是一样的。通常在相似性子集划分时多采用S-N-K方法的结论。其结论可以与上述多重比较检验结合起来看，验证在LSD项中，报纸与广播没有显著差异的结论。spss教程：单因素方差分析www.51dongshi.com防采集。

现在越来越多人用spss了，但是还是有人不知道怎么单因素方差分析，现在就介绍下相关解决步骤

方法

首先打开spss

计算检验统计量的观察值和概率P_值：Spss自动计算F统计值，如果相伴概率P小于显著性水平a，拒绝零

其次点击“变量视图”。

SPSS——单因素方差分析 单因素方差分析  

给变量命名

点击数据视图，再点击“肝”一列变量，导入数据，点击“组别”这组变量，输入对应的浓度（不同浓度代表不同组别）

这个表格里的数据，不是由spss软件得到的，而是现实实验得到的数据从而制作的表格，至于数值后面带加减

点击“变量视图”，点击组别这一组的“值”，给各组命名，然后点击那个方形图标

这不是方差分析，只是post hoc，和anova是两回事不在同一个子集里面，是表示各组有差异

在弹出的对话框中，点击“值”，输入刚才组别变量中写的那些浓度值一个，其次点击“标签”给其命名

SPSS——单因素方差分析来源：李大伟的日志 单因素方差分析 &

等到所有添加后，依照样板数据，输入不同组的名字和浓度

从这张表可以理解为你采集了“1”、“2”、“3”、“4”这四中数目的样本，分别测定了其细菌的数量，从

点击“分析“，再点击”比较均值“，在下拉菜单中点击”单因素ANOVA”

一：单因素方差分析具体步骤：1.选择菜单【分析】-【比较均值】-【单因素Anova】，在弹出的对话框

在新的对话框中，依据样板数据，添加“因变量列表”，添加“因子”，然后选择分析方式。

单因素方差分析方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。方差齐性检验：采用

勾选上需要的比较方法，点击继续

看下面的图就可以了。原来的3个处理组，分在了3个子集了。即1，2子集间差异显著（P<0.0

最后，分析结果就出来了

计算检验统计量的观察值和概率P_值：Spss自动计算F统计值，如果相伴概率P小于显著性水平a，拒绝零

从这张表可以理解为你采集了“1”、“2”、“3”、“4”这四中数目的样本，分别测定了其细菌的数量，从结果来看（95%的置信区间），这几种树木中细菌数不存在显著性差异，也就是从统计学上来说没差别。扩展资料：zd分析方法是这样的：第三大列（红色框里的内容），每一小列里面的数字标一个字母，第一列标“专a”，第二列标“b”，第三列标“c”，依此类推；标完之后分析：标的字母不同，差异显著，字母相同，差异不显著。就上图而言，样品1与2，3，4差异显著，样品2与1，4差异显著，与样品3差异不显著；样品4与1，2，3差异显著。楼主给的分析结果：标完就是这样的，样品2（a）,样品1和3（ab）,样品4（b）,样品2与样品1和3差异不显著（在同属一列，都有字母a），样品4与样品1和3差异不显著（在同一列，都有字母b），总结下来就是样品1，2，3，4差异不显著，没差别，第一个表格就zd不说了，简单的描述均值的第二个表格 是对你这四组数据方差是否齐性的一个检验，是方差分析的一部分，可以看出 你的四组数据方差齐性。第三个表格是正式的方差分析 也就是对四组之间是内否有差异的一个分析，可以看出 你的这四组之间不存在显著的差异，因为sig＞0.05.第四个表格，由于第三个表格已经正式四组之间不存在显著差异，所以此时的第四个表格无论是否有差异显示 都没有意义，不需容要再参考了。。。追问是不是我主要看sig与0.05的大小？最后反映到论文上的就是 存不存在显著差异？追答是的 主要看的是 第三个表的 sig 与0.05的大小 就是反应你要的是否显著差异本回答被提问者和网友采纳，一：单因素方差分析具体步骤：1.选择菜单【分析】-【比较均值】-【单因素Anova】，在弹出的对话框中进行如下选zd择：把【产品销量】选入因变量列表框，把【超市规模】选入因子列表框。从这里可以看出，因变量列表框是可以选择多个因变量的，但是因子列表框中，只能选择一个变量。2.在右侧选择【选项】菜单，依次勾选【描述性】、【方差同质性检验版】、【平均值图】，其他默认，单击【继续】按钮，返回主对话框。其中方差同质性检验即方差齐性检验，检验不同规模超市之间的产品销量的方差是否齐性。因为方差齐性与否直接决定着进行多重比较时的方法选择。3.方差分析结果方差分析采用的是F检验，表中，平方和表示离差平方和，也就是变异，分为组间变异、组内变异。Df为自由度，均方为离差平方和/自由度，F统计量=组间均方/组内均方。其显著性=0.042<0.05，故拒绝权原假设，认为不同超市规模之间的均值具有显著差异（由于显著性=0.042，说明是弱显著性）。具体是哪种规模之间有均值有显著差异，故需要再进一步做多重比较分析。编辑不容易，如有帮助请采纳！谢谢！追问不好意思给不了，这个教程我也看到了，可是我需要知道的是那张图他是怎么的出来的。追答我感觉这个操作已经够详细了，一步步确定后来会出现一个结果的文档，或者你可以把数据发给我，我来帮你做呢，先弄清楚要分析的自变量因变量是什么，然后按上个回答的步骤操作就出现了啊，F值就是描述组间差异的数，P值就是显著性追问那举个例子，第一行GCF含量里面，哪一个是自变量哪一个是因变量，你发的这些我也能看懂，关键是怎么算出来的，只有均数和标准差要用编程来计算F和p值的内容来自www.51dongshi.com请勿采集。