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spss教程:多元方差分析

同单变量方差分析的思路是相同的,单变量方差分析是用于多组单变量均数的较多,主要思想是对方差进行分解。多元方差分析用于多组均向量的比较,主要思想是对方差-协方差矩阵的分解。

适用于各种形式的实验设计的多组均向量比较、多变量因素分析和多变量回归分析。

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    调出相关操作窗口,见图片。

    因变量:至少2个以上,且是数值变量

    固定因素:适用于固定效应模型,为分类变量,选一个或几个

    协变量:与因变量有关的数值变量,协方差分析时才用。

    WLS权重:变量加权,用于加权最小二乘分析。

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    指定模型:系统默认是“全因子”,包含所有因子的主效应、所有协变量的主效应、所有因子的交互效应,但不含协变量交互效应。“设定”则为用户自己定义,因素交互作用、因素和协变量间的交互效应,所有因素和协变量均含在模型中。

    “因子与协变量”中,F表示固定因素,C表示协变量。

    “交互”:所有因素不同水平各种组合的交互效应,系统默认。

    “主效应”:只考虑主效应,不考虑交互效应。

    “所有三阶”:考虑3个因素的交互效应,其他几阶解释同于此理。

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    计算离差平方和:共有4种,系统默认“类型3”,“类型3”是最多应用的方法。

    “类型1”:平衡设计,确定一级交互效应之前必须先确定主效应的离差,确定二级交互效应之前必须先确定一级交互效应离差,其他同理;多项式回归模型,其中,高次项确定前先确定低次项;嵌套模型,一级效应嵌套于二级效应之中,二级嵌套于三级之中,依次类推。

    “类型2”:平衡的方差分析模型、仅含主效应模型、所有回归模型、纯嵌套模型。

    “类型3”:类型1和类型2所列的模型、没有缺失数据的平衡或非平衡设计资料。

    “类型4”:有缺失数据的平衡或非平衡设计资料、类型1和类型2所列的模型。

    系统默认模型内含有截距。

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    “对比”:单变量组间比较,共6中方法供选择。

    “偏差”:将每个水平的均数与所有水平的总均数进行比较。

    “简单”:将各水平的均数与指定水平的均数进行比较。特别适合有对照的设计。

    “差值”:将每个水平的均数与前一水平的均数进行比较(第一水平除外)。

    “Helmert”:将每个水平的均数与后一水平的均数进行比较(最后一个水平除外)。

    “重复”:将每个水平的均数与其后各水平的均数进行比较(最后一个水平除外)。

    “多项式”:比较线性效应,二次效应、三次效应等,用于估计多项式趋势。

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    某因素某个水平上某因变量的估计均数,散点联线后显示估计均数随两个因素不同水平组合的变化趋势,若平行线条,表示两因素没有交互作用,若有交叉,存在交互作用。用于比较模型中的因变量均数估计。

    “两两比较”:具体操作可见我以前写的文章,搜索“spss教程:单因素方差分析 百度经验”。

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    因子与因子交互:选入预估计条件总体均数的主效应和交互效应的因素,并选入右框“显示均值”,显示框内因素的条件均数估计、包括均数、标准误、可信区间。

    “比较主效应”:提供模型中各主效应的条件估计均数的非校正多重比较。

    “输出”:描述统计、SSCP矩阵、方差齐性检验。

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    对统计量的基本描述;对协方差等同性检验的概率为0.670,大于显著性水平0.05,协方差阵齐性,适合做多元方差分析。

    “多变量检验”:四种多元方差分析方法,Wilks' Lambda检验具有简单的优点,并且与似然比准则有关,观察三组均向量间有显著差异,概率为0.001,可进一步两两比较;但是该过程不能作均向量两两比较。

    “误差方差等同性检验”:计算出的概率分别是0.260、0.804,都大于显著性水平0.05,所以接受原假设。

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    单变量组间比较的方差分析,由“校正模型”知,三组血红蛋白间比较有显著差异,概率为0.003,红细胞概率为0.032,有显著差异。

    “主体间SSCP矩阵”:结果见图片,具体解释参考相关书籍。方差-协方差矩阵的分解。

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    “估计”是单变量多重比较的基本统计量。

    “成对比较”是LSD多重比较结果,单变量多重比较,对于血红蛋白,B组最高,C组其次,A组最后。红细胞计数的结果也是B组最高,C组其次,A组最后。

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经验内容仅供参考,如果您需解决具体问题(尤其法律、医学等领域),建议您详细咨询相关领域专业人士。
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