SPSS方差分析6

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清華大學(xué)卓越生產(chǎn)運(yùn)營總監(jiān)高級(jí)研修班

綜合能力考核表詳細(xì)內(nèi)容

SPSS方差分析6
第六章 方差分析 第一節(jié) Simple Factorial過程 6.1.1 主要功能 6.1.2 實(shí)例操作 第二節(jié) General Factorial過程 6.2.1 主要功能 6.2.2 實(shí)例操作 第三節(jié) Multivarite過程 6.3.1 主要功能 6.3.2 實(shí)例操作 方差分析是R.A.Fister發(fā)明的,用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn)。由于 各種因素的影響,研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動(dòng)狀,造成波動(dòng)的原因可分成兩類,一是不可 控的隨機(jī)因素,另一是研究中施加的對(duì)結(jié)果形成影響的可控因素。方差分析的基本思想 是:通過分析研究中不同來源的變異對(duì)總變異的貢獻(xiàn)大小,從而確定可控因素對(duì)研究結(jié) 果影響力的大小。 方差分析主要用于:1、均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn),2、分離各有關(guān)因素并估計(jì)其對(duì)總變異 的作用,3、分析因素間的交互作用,4、方差齊性檢驗(yàn)。 第一節(jié) Simple Factorial過程 6.1.1 主要功能 調(diào)用此過程可對(duì)資料進(jìn)行方差分析或協(xié)方差分析。在方差分析中可按用戶需要作單因素 方差分析(其結(jié)果將與第五章第四節(jié)相同)或多因素方差分析(包括醫(yī)學(xué)中常用的配伍 組方差分析);當(dāng)觀察因素中存在有很難或無法人為控制的因素時(shí),則可對(duì)之加以指定 以便進(jìn)行協(xié)方差分析。 6.1.2 實(shí)例操作 [例6- 1]下表為運(yùn)動(dòng)員與大學(xué)生的身高(cm)與肺活量(cm3)的數(shù)據(jù),考慮到身高與肺活量有 關(guān),而一般運(yùn)動(dòng)員的身高高于大學(xué)生,為進(jìn)一步分析肺活量的差異是否由于體育鍛煉所 致,試作控制身高變量的協(xié)方差分析。 |運(yùn) 動(dòng) 員 |大 學(xué) 生 | |身高 |肺活量 |身高 |肺活量 | |184.9 |4300 |168.7 |3450 | |167.9 |3850 |170.8 |4100 | |171.0 |4100 |165.0 |3800 | |171.0 |4300 |169.7 |3300 | |188.0 |4800 |171.5 |3450 | |179.0 |4000 |166.5 |3250 | |177.0 |5400 |165.0 |3600 | |179.5 |4000 |165.0 |3200 | |187.0 |4800 |173.0 |3950 | |187.0 |4800 |169.0 |4000 | |169.0 |4500 |173.8 |4150 | |188.0 |4780 |174.0 |3450 | |176.7 |3700 |170.5 |3250 | |179.0 |5250 |176.0 |4100 | |183.0 |4250 |169.5 |3650 | |180.5 |4800 |176.3 |3950 | |179.0 |5000 |163.0 |3500 | |178.0 |3700 |172.5 |3900 | |164.0 |3600 |177.0 |3450 | |174.0 |4050 |173.0 |3850 | 6.1.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 激活數(shù)據(jù)管理窗口,定義變量名:組變量為group(運(yùn)動(dòng)員=1,大學(xué)生=2),身高為 x,肺活量為y,按順序輸入相應(yīng)數(shù)值,建立數(shù)據(jù)庫,結(jié)果見圖6.1。 | | |[pic] | |圖6.1 原始數(shù)據(jù)的輸入 | 6.1.2.2 統(tǒng)計(jì)分析  激活 Statistics 菜單選ANOVA Models中的Simple Factorial...項(xiàng),彈出Simple Factorial ANOVA對(duì)話框(圖6.2)。在變量列表中選變量y,點(diǎn)擊(鈕使之進(jìn)入Dependent框;選分組 變量group,點(diǎn)擊(鈕使之進(jìn)入Factor(s)框中, 并點(diǎn)擊Define Range...鈕在彈出的Simple Factorial ANOVA:Define Range框中確定分組變量group的起止值(1,2);選協(xié)變量x,點(diǎn)擊(鈕使之進(jìn)入Covaria te(s)框中。 | | |[pic] | |圖6.2 協(xié)方差分析對(duì)話框 | 點(diǎn)擊Options...框,彈出Simple Factorial ANOVA:Options對(duì)話框。系統(tǒng)在協(xié)方差分析的方法(Method)上有三種選項(xiàng): 1、Unique:同時(shí)評(píng)價(jià)所有的效應(yīng); 2、Hierarchical:除主效應(yīng)外,逐一評(píng)價(jià)各因素的效應(yīng); 3、Experimental:評(píng)價(jià)因素干預(yù)之前的主效應(yīng)。 本例選Unique方法,之后點(diǎn)擊Continue鈕返回Simple Factorial ANOVA對(duì)話框,再點(diǎn)擊OK鈕即可。 6.1.2.3 結(jié)果解釋 在結(jié)果輸出窗口中可見如下統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù): 先輸出肺活量總均數(shù)和兩組的肺活量均數(shù),總均數(shù)為4033.25,運(yùn)用員組均數(shù)為4399.00 ,大學(xué)生組為3667.50。 接著協(xié)方差分析表明,混雜因素X(身高)兩組間是有差異的(F=10.679,P=0.002), 控制其影響后,兩組間肺活量的差別依然存在(F=9.220,P=0.004),故可以認(rèn)為兩組 間肺活量的均數(shù)在消除了身高因素的影響之后仍有差別,運(yùn)動(dòng)員的肺活量大于大學(xué)生, 即體育鍛煉會(huì)提高肺活量。 最后系統(tǒng)輸出公共回歸系數(shù),[pic]= 36.002,該值可用于求修正均數(shù): [pic] = [pic]- [pic]( [pic]- [pic]) 本例為[pic]= 4399.00 - 36.002×(178.175 - 174.3325)= 4260.6623 [pic] = 3667.50 - 36.002×(170.49 - 174.3325)= 3805.8377 |Y by GROUP | |Total Population | |4033.25 | |( 40) | | | |GROUP 1 2 | |4399.00 3667.50 | |( 20) ( 20) | |Y by GROUP | |with X | |UNIQUE sums of squares | |All effects entered simultaneously | |Sum of Mean Sig | |Source of Variation Squares DF Square | |F of F | |Covariates 1630763 1 1630762.635 | |10.679 .002 | |X 1630763 1 1630762.635 | |10.679 .002 | |Main Effects 1407847 1 1407847.095 | |9.220 .004 | |GROUP 1407847 1 1407847.095 | |9.220 .004 | |Explained 6981685 2 3490842.568 | |22.860 .000 | |Residual 5649992 37 152702.496 | | | |Total 12631678 39 323889.167 | | | |40 cases were processed. | |0 cases (.0 pct) were missing. | |Covariate Raw Regression Coefficient | |X 36.002 | | | 返回目錄[pic] [pic]返回全書目錄 第二節(jié) General Factorial過程 6.2.1 主要功能 調(diào)用此過程可對(duì)完全隨機(jī)設(shè)計(jì)資料、配伍設(shè)計(jì)資料、析因設(shè)計(jì)資料、正交設(shè)計(jì)資料等等 進(jìn)行多因素方差分析或協(xié)方差分析。 返回目錄[pic] [pic]返回全書目錄 6.2.2 實(shí)例操作 [例6- 2]下表為三因素析因?qū)嶒?yàn)的資料,請(qǐng)用方差分析說明不同基礎(chǔ)液與不同血清種類對(duì)鉤端 螺旋體的培養(yǎng)計(jì)數(shù)的影響。 |基礎(chǔ)液 |血清種類(B) | |(A) | | | |兔血清濃度(C) |胎盤血清濃度(C) | | |5% |8% |5% |8% | |緩沖液 |648 |1144 |830 |578 | | |1246 |1877 |853 |669 | | |1398 |1671 |441 |643 | | |909 |1845 |1030 |1002 | |蒸餾水 |1763 |1447 |920 |933 | | |1241 |1883 |709 |1024 | | |1381 |1896 |848 |1092 | | |2421 |1926 |574 |742 | |自來水 |580 |1789 |1126 |685 | | | |1215 |1176 |546 | | |1026 |1434 |1280 |595 | | |1026 |1651 |1212 |566 | | |830 | | | | 6.2.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 激活數(shù)據(jù)管理窗口,定義變量名:基礎(chǔ)液為base,血清種類為sero,血清濃度為pct,鉤 端螺旋體的培養(yǎng)計(jì)數(shù)為X,按順序輸入相應(yīng)數(shù)值,建立數(shù)據(jù)庫。 6.2.2.2 統(tǒng)計(jì)分析  激活Statistics菜單選ANOVA Models中的General Factorial...項(xiàng),彈出General Factorial ANOVA對(duì)話框(圖6.3)。在對(duì)話框左側(cè)的變量列表中選變量x,點(diǎn)擊(鈕使之進(jìn)入Depend ent Variable框;選要控制的分組變量base、sero和pct,點(diǎn)(鈕使之進(jìn)入Factor(s)框中,并 分別點(diǎn)擊Define Range鈕,在彈出的General Factorial ANOVA:Define Range對(duì)話框中確定各變量的起止值,本例變量base的起止值為1、3,變量sero的起止值 為1、2,變量pct的起止值為1、2。之后點(diǎn)擊OK鈕即可。 | | |[pic] | |圖6.3 析因方差分析對(duì)話框 | 6.2.2.3 結(jié)果解釋 在結(jié)果輸出窗口中,系統(tǒng)顯示48個(gè)觀察值進(jìn)入統(tǒng)計(jì),三個(gè)因素按其各自水平共產(chǎn)生12種 組合。 分析表明,模型總效應(yīng)的F值為10.55,P值 < 0.001,說明三因素間存在有交互作用。單因素效應(yīng)和交互效應(yīng)導(dǎo)致的組間差別比較結(jié)果 是: 單因素組間比較: A:基礎(chǔ)液(BASE) F = 4.98,P = 0.012,說明三種培養(yǎng)基培養(yǎng)鉤體的計(jì)數(shù)有差別; B:血清種類(SERO) F = 61.265,P < 0.001,說明兩種血清培養(yǎng)鉤體的計(jì)數(shù)有差別; C:血清濃度(PCT) F = 3.49,P = 0.070,說明兩種血清濃度培養(yǎng)鉤體的計(jì)數(shù)無差別。 兩因素構(gòu)成的一級(jí)交互作用: A×B:基礎(chǔ)液(BASE)×血清種類(SERO) F = 5.16,P = 0.011,交互作用明顯; B×C:血清種類(SERO)×血清濃度(PCT) F = 15.96,P < 0.001,交互作用明顯; A×C:基礎(chǔ)液(BASE)×血清濃度(PCT) F = 0.78,P = 0.465,交互作用不明顯。 三因素構(gòu)成的二級(jí)交互作用: A×B×C:基礎(chǔ)液(BASE)×血清種類(SERO)×血清濃度(PCT) F = 6.75,P = 0.003,交互作用明顯。 |48 cases accepted. | |0 cases rejected because of out-of-range factor values. | |0 cases rejected because of missing data. | |12 non-empty cells. | |1 design will be processed. | |- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - | |- - - - | |Univariate Homogeneity of Variance Tests | |Variable .. X | |Cochrans C(3,12) = .34004, P = .036 (approx.) | |Bartlett-Box F(11,897) = 1.69822, P = .069 | |- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - | |- - - - ...
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