第七章 SPSS方差分析1课件.ppt

第七章;本章内容;7.1方差分析概述;;7.1.2方差分析对变量要求 一、对控制变量要求 单因素方差分析：控制变量为一个定类或定序型变量。 注：控制变量的不同取值或水平，称为控制变量的不同水平。 多因素方差分析：控制变量为两个或以上定类或定序型变量； 协方差分析：控制变量为定类或定序型变量，协变量为定距型变量；;;;;7.2 单因素方差分析;;;其中：;学历;5、比较观测变量总离差平方和各部分的比例 在观测变量总离差平方和中，如果组间离差平方和所占比例较大，则说明观测变量的变动主要是由于控制变量引起的，可以主要由控制变量来解释，即控制变量给观测变量带来了显著影响。据此可构造F统计量来表示这种比例关系。 ;7.2.2 单因素方差分析的基本步骤 提出原假设：控制变量不同水平下观测变量各总体的均值无显著差异 计算检验统计量和概率P值 进行统计推断：将给定显著性水平与p值做比较，如果p值小于显著性水平，则应该拒绝原假设，反之就不能拒绝原假设。 ;7.2.3 在SPSS中的操作步骤 在利用SPSS进行单因素方差分析时，应注意数据的组织形式。SPSS要求定义两个变量分别存放观测变量值和控制变量的水平值。基本操作步骤如下： 1、选择菜单Analyze－Compare means－One-Way ANOVA，出现窗口;2、将观测变量选择到Dependent List框。 3、将控制变量选择到Factor框。控制变量有几个不同的取值表示控制变量有几个水平。 至此，SPSS便自动分解观测变量的方差，计算组间方差、组内方差、F统计量以及对应的概率p值，完成单因素方差分析的相关计算，并将结果显示到输出窗口中。;7.2.4 单因素方差分析的基本结果解读 例一、请利用某企业数据，分析在该企业中学历是否对基本工资有显著影响。 例子二、某企业在制订某商品的广告策略时，需要对不同广告形式的广告效果（销售额）进行了评估。请单因素方差分析方法帮助其进行分析。 注意分析步骤： 明确观测变量和控制变量； 明确原假设； 利用数据在SPSS中进行单因素方差分析，解读结果。;;;7.2.5 单因素方差分析的进一步分析及操作 一、方差齐性检验 1、方差齐次性检验：对控制变量不同水平下各观测变量不同总体方差是否相等进行分析。 2、检验的原因：方差分析的前提是各水平下的总体服从正态分布并且方差相等，因此有必要对方差齐性进行检验， SPSS单因素方差分析中，方差齐性检验采用了方差同质性（Homogeneity of Variance）的检验方法，其零假设是各水平下观测变量总体方差无显著性差异，实现思路同SPSS两独立样本t检验中的方差齐性检验（即判断不同水平下，各组的平均绝对离差是否相等）。 ;;3、方差齐次性检验的操作－－设置Option选项 Option选项用来对方差分析的前提条件进行检验，并可输出其他相关统计量和对缺失数据进行处理。其中： Homogeneity of variance test选项实现方差齐性检验； Descriptive选项输出观测变量的基本描述统计量； Brown-Forsythe、Welch选项可计算其统计量以检验各组均值的相等性，当方差齐性不成立时应选择使用这两个统计量而不是F统计量。 Means Plot选项输出各水平下观测变量均值的折线图； Missing Values框中提供了两种缺失数据的处理方式。;蚌庸掸桓技便选卓世盘宜欺键冠柬毯恒板蒸饺草也沤塞别作右握竟织燕障第七章 SPSS方差分析1课件第七章 SPSS方差分析1课件;二、多重比较检验 1、作用：判别控制变量的不同水平对观测变量的影响程度如何，其中哪个水平的作用明显大于其它水平，哪些水平的作用是不显著的。 2、原理：多重比较检验就是分别对每个水平下的观测变量均值进行逐对比较，判断两均值之间是否存在显著差异。其零假设是相应组的均值之间无显著差异。 注意：依据方差齐次性检验结果，选择多重比较方法。 ;3、Post Hoc选项用来实现多重比较检验 提供了18种多重比较检验的方法。其中Equal Variances Assumed框中的方法适用于各水平方差齐性的情况； Equal Variances Not Assumed框中的方法适用于各水平方差不齐的情况。在方差分析中，由于其前提所限，应用中多采用Equal Variances Assumed框中的方法。多重比较检验中，SPSS默认的显著性水平为0.05，可以根据实际情况修改Significance level后面的数值以进行调整。;宁玫慰恶缄柏钨悄门柠喀欢碎惊记枣勘巩茬葛轩