spss的方差分析.doc

实验（实训）课程实习报告 2012年 3月 11日 第 4周 星期日 评分 班级 10级经济信息管理 姓名 刘珺 学号 2010050518 指导老师 黄会群 实验课程 Spss统计分析方法及应用 实验项目 Spss的方差分析 实验目的： 1、掌握SPSS单因素方差分析的基本方法 2、掌握SPSS多因素方差分析的基本方法 3、掌握SPSS协方差分析的基本方法 实验仪器设备: 电脑 spss软件 实验内容（记录实验的过程）： 掌握SPSS单因素方差分析的基本思想、数据要求和基本操作步骤以及应用，包括：基本分析、多重比较检验、趋势检验等 基本思路:检验控制变量的不同水平下，各总体的分布是否存在显著差异，进而判断控制变量是否对观测变量产生了显著影响. 构造F统计量：因为:总变差=组间差异+组内差异；可证明:SST= SSA+SSE(设:k个水平，每个水平有ni个数据)。结论:F值较大,F值的概率p值小于或等于用户给定的显著性水平a,则拒绝H0,认为不同水平下各总体均值有显著差异;F值较小,F值的概率p值大于用户给定的显著性水平a,则不能拒绝H0,不可以认为不同水平下各总体均值存在显著差异. 基本操作步骤：(1)菜单选项:analyze-compare means-one-way ANOVA；(2)选择一个或多个变量作为观察变量到dependent list 框；(3)选择一个变量作为控制变量到factor框；(4) option中的statistics项:ldescriptive:输出观察变量不同水平下的描述统计量 多重比较检验：如果各总体均值存在差异,F检验不能说明哪个水平造成了观察变量的显著差异.多重比较将对每个水平的均值逐对进行比较检验. 趋势检验：将组间平方和分解成线性、二次、三次或更高次的多项式，检验观测变量是否随控制变量呈不同次幂变化 掌握SPSS多因素方差分析的基本思想，数据要求和基本操作步骤以及应用，包括：多因素的检验、饱和模型和建立、非饱和模型的建立、拟和优度的评价等 基本思路：认为观测变量的变动是由各控制变量独立作用、它们的交互作用、以及随机因素造成的。 基本操作步骤：（1）菜单选项:analyze-General Linear model-Univariate；（2）选择观察变量到dependent框；（3）选择固定效应因素fix factor框；（4）选择随机效应因素random factor框；（5）模型的定义Model选项(饱和模型和非饱和模型) 掌握SPSS协方差分析的基本思想，数据要求和基本操作步骤以及应用，包括：协变量的验证、模型结果的解释、修正均值的多重比较检验等 基本思想：观测变量总变差：协变量、控制变量、交互作用、随机因素；在进行各控制变量不同水平下观测变量的均值比较之前，用线性回归的方法找出观测变量与协变量之间的数量关系，求得在假定协变量相等情况下的修正的观测变量值，然后再进行方差分析 协方差分析的进一步分析：水平下均值的比较：利用均值进行比较；利用修正的均值进行比较：修正是将各水平下本组协变量的效益从本组观测变量中剔除 实验结果及分析： 1、掌握了SPSS单因素方差分析的基本方法 2、掌握了SPSS多因素方差分析的基本方法 3、掌握了SPSS协方差分析的基本方法 老师评语: