SPSS实验报告3.doc

SPSS数据统计软件实验报告专业 信息与计算科学 班级 15级1班 组别 指导教师 朱云颉 姓名 史博强 同组人 实验时间 2018 年 4 月 9 日 实验地点 k7-405 实验名称 协方差分析和重复测量方差分析 实验目的：学习利用spss进行协方差、方差的分析。实验仪器：1、支持Intel Pentium 及其以上CPU，内存256MB以上、硬盘1GB以上容量的微机； 软件配有Windows98/2000/XP操作系统及SPSS软件。2、了解SPSS软件的特点及系统组成，在电脑上操作SPSS软件。实验内容、步骤及程序：一、1.实例内容为研究年龄对胆固醇的影响效果,研究者将受试对象随机分为两组,分别将年龄分为两组,进行比较，得得到数据如图所示。本例年龄对胆固醇存在影响,因此采用协方差分析较为合适。2.实例操作Step 01 打开对话框选择菜单栏中的【分析】【一般线性模型】|【单变量】命令,弹出【单变量】对话框。Step 02选择分析比较。在候选变量列表框中选择【胆固醇】变量作为因变量,将其添加至【因变量】列表框中。选择【年龄】作为协变量,将其添加至【协变量】列表框中。选择【组别】作为因素变量,将其添加至【固定因子】列表框中,如图所示。Step 03【模型】选项选择。单击【模型)】按钮,弹出【单变量:模型】对话框。在【指定模型】选项组中选中【定制】单选按钮,将【因子与协变量】列表框中的【组别】与【年龄】放入【模型】列表框中。在【构建项】选项组中的【类型】下拉列表框中选择【主效应】选项,如图所示。单击【继续】按钮,返回主对话框。Step 04【选项】选项选择单击【选项】按钮,弹出【单变量:选项】对话框。将【因子与因子交互】列表框中的【组别】移入【显示下列各项的平均值】列表框,同时选中【比较主效应】复选框。选中【描述统计】复选框表示输出描述性统计量;选中【齐性检验】复选框表示输出方差齐性检验表,如图所示。再单击【继续】按钮,返回主对话框。Step 05 完成操作。最后,单击【确定】按钮,操作完成。3.实例结果及分析(1)描述性统计分析表。下表是对样本数据的基本描述结果,给出了样本均值、标准差和个案数。从数值大小比较看,这两组有一定的差异性,可以进一步采用方差分析。描述性统计资料因变数: 胆固醇 组别平均数标准偏差N15.0921.30671326.7851.441613总计5.9381.600526(2)方差齐性检验。下表所列结果报告列出了方差齐性检验结果。表格首先显示 Levene统计量等于0.818。由于概率P=0.375,明显大于显著性水平005,故认为两组样本数据的方差是相同的,满足方差分析的前提条件。Levenes 错误共变异等式检定a因变数: 胆固醇 Fdf1df2显著性.818124.375检定因变量的错误共变异在群组内相等的空假设。a. 设计：截距 + age + group(3)协方差检验验结果。下表列列出了协方差检验结果,包括各变差分解的情况、自由度、均方值、F统计量值和概率P值。可见年龄因素F=26.642、P=0.000,年龄因素对胆固醇效果有差别。主旨间效果检定因变数: 胆固醇 来源第 III 类平方和df平均值平方F显著性修正的模型42.995a221.49823.493.000截距1.52711.5271.668.209age24.380124.38026.642.000group4.45814.4584.872.038错误21.04723.915总计980.94026校正后总数64.04225a. R 平方 = .671（调整的 R 平方 = .643）二、1.实例内容某研究者欲了解一套新的锻炼方法的减压效果。该研究者在某小学随机抽取了18名肥胖学生,分成两组,第一组每天下午按新的锻炼方法锻炼,第二组不参与新的锻炼方法,并在试验开始的第1、2、3个月分别测量学生体重减重情况,测量值如图所示。2.实例操作Step 01 打开对话框选择菜单栏中的【分析】【一般线性模型】|【重复测量】命令,弹出图所示【重复测量定义因子】对话框。Step 02定义组内因素名及水平。从【主体内因子名】文本框中删除原有的 【因子1】,然后输入组内因素名减压。在【级成几个别数】文本框中输入因素水平数3,然后单击【添加】按钮,则在右侧的列表框中显示班级(3)。此时,【定义】按钮有效,如图所示。 单击【定义】按钮,打开图所示的【重复测量】对话框。先后选择变量第一次、第二次、第三次进入【主体内变量】列表框。将因素变量组别放入【主体体间因子】列表框,如图所示。单击【模型】按钮,打开【重复测量:模型】对话框。选中【全因子】单选按钮,单击【继续】按钮返回。 Step 03 执行操作单击【确定】，结束操作，spss软件输出结果。3.实例结果及分析(1)表所示为多变量检验结果,其中采用4种检验方法计算了T检验值、F值、假设d值和误差d值,表中可见不同测试时间的降压有统计学差异,P=0.000,而测试时间与组别间无统计学差异,P=0.269。然而是是否以此结果为准依据的是球形性检验,若不符合球形性以此结果为准或者以一元方差分析中校正结果为准。多变数检定a效果数值F假设 df错误 df显著性降压Pillais 追踪.970240.958b2.00015.000.000Wilks Lambda ().030240.958b2.00015.000.000Hotellings 追踪32.128240.958b2.00015.000.000Roys 最大根32.128240.958b2.00015.000.000降压 * 组别Pillais 追踪.1611.436b2.00015.000.269Wilks Lambda ().8391.436b2.00015.000.269Hotellings 追踪.1911.436b2.00015.000.269Roys 最大根.1911.436b2.00015.000.269a. 设计：截距 + 组别 主旨内设计：降压b. 确切的统计资料(2)下表所示为球形性检验结果,可见 Mauchly=0.683、P=0.057,符合球形性,结果以一元方差结果为准。如果P0.05,认为测测试时间与组别间不存在着交互作用。主旨内效果检定测量: MEASURE_1 来源第 III 类平方和df平均值平方F显著性降压假设的球形563.5932281.796278.572.000Greenhouse-Geisser563.5931.519371.118278.572.000Huynh-Feldt563.5931.750322.142278.572.000下限563.5931.000563.593278.572.000降压 * 组别假设的球形1.3702.685.677.515Greenhouse-Geisser1.3701.519.902.677.478Huynh-Feldt1.3701.750.783.677.497下限1.3701.0001.370.677.423Error(降压)假设的球形32.370321.012Greenhouse-Geisser32.37024.2981.332Huynh-Feldt32.37027.9921.156下限32.37016.0002.023实验小结：通过进行详细的实验，使我掌握了利用spss软件对协方差和重复测量方差的分析我会再接再厉在后续的学习中更加努力。教