SPSS——单因素方差分析报告详解

1、实用标准文档SPSS单因素方差分析来源：大伟的日志单因素方差分析单因素方差分析 也称作一维方差分析。它检验由单一因素影响的一个 （或几 个相互独立的）因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。 还可以对该因素的若干水平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进 行分析，即进行均值的多重比较。On e-Way ANOVA 过程要求因变量属于正态 分布总体。如果因变量的分布明显的是非正态，不能使用该过程，而应该使用非参数分析过程。如果几个因变量之间彼此不独立，应该用Repeated Measure过程。例子调查不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫的数量，数据如表1-1所示表1-1不同水

2、稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫数重复水稻品种12345141333837312393735393434035353834数据保存在“ datal.sav ”文件中，变量格式如图1-1。图1-1分析水稻品种对稻纵卷叶螟幼虫抗虫性是否存在显著性差异1）准备分析数据在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量“幼虫”和因素水平变量“品种”， 然后输入对应的数值，如图1-1所示。或者打开已存在的数据文件“data1.sav ”。2）启动分析过程点击主菜单“ Analyze ”项，在下拉菜单中点击“ Compare Means ”项，在 右拉式菜单中点击“ One-Way ANOVA ”项，系统打开单因素方差分析设

3、置窗口如图1-2。图1-2单因素方差分析窗口3）设置分析变量因变量：选择一个或多个因子变量进入“ Dependent List ”框中。本例选择“幼虫”因素变量：选择一个因素变量进入“ Factor ”框中。本例选择“品种”4 ）设置多项式比较单击“ Contrasts ”按钮，将打开如图1-3所示的对话框。该对话框用于设置均值的多项式比较。图 1-3“ Contrasts ” 对话框定义多项式的步骤为：均值的多项式比较是包括两个或更多个均值的比较。例如图 1-3中显示的是 要求计算“1.1 Xmean1-1 Xmean2 ”的值，检验的假设H0 :第一组均 值的1.1 倍与第二组的均值相等。

4、单因素方差分析的“On e-Way ANOVA ”过程允许进行高达5次的均值多项式比较。多项式的系数需要由读者自己根据研究的需要输 入。具体的操作步骤如下： 选中“ Polynomial ”复选项，该操作激活其右面的“ Degree ”参数框。 单击Degree参数框右面的向下箭头展开阶次菜单，可以选择“ Linear ”线 性、“Quadratic ”二次、“ Cubic ”三次、“ 4th ”四次、“ 5th ” 五次多项式。 为多项式指定各组均值的系数。方法是在“Coefficients ”框中输入一个系数，单击Add按钮，“ Coefficients ”框中的系数进入下面 的方框中。依

5、次输 入各组均值的系数，在方形显示框中形成一列数值。因素变量分为几组，输入几 个系数，多出的无意义。如果多项式中只包括第一组与第四组的均 值的系数， 必须把第二个、 第三个系数输入为 0 值。如果只包括第一组与第二组的均值， 则 只需要输入前两个系数，第三、四个系数可以不输入。可以同时建立多个多项式。一个多项式的一组系数输入结束，激话“ Next ” 按钮，单击该按钮后“ Coefficients ”框中清空，准备接受下一组系数数据。 如果认为输入的几组系数中有错误，可以分别单击“ Previous ”或“ Next ”按 钮前后翻找出错的一组数据。单击出错的系数，该系数显示在编辑框中， 可以

6、 在此进行修改， 修改后单击 “Change ”按钮在系数显示框中出现正确的系数值。 当在系数显示框中选中一个系数时，同时激话“ Remove ”按钮，单 击该按钮 将选中的系数清除。 单击“ Previous ”或“ Next ”按钮显示输入的各组系数检查无误后，按 “ Continue ”按钮确认输入的系数并返回到主对话框。要取消刚刚的输入，单 击“ Cancel ”按钮；需要查看系统的帮助信息，单击“ Help ”按钮。 本例子不做多项式比较的选择 ,选择缺省值。5）设置多重比较在主对话框里单击“ Post Hoc ”按钮，将打开如图 5-4 所示的多重比较对话 框。该对话框用于设置多重

7、比较和配对比较。 方差分析一旦确定各组均值间存在 差异显著，多重比较检测可以 求出均值相等的组；配对比较可找出和其它组均 值有差异的组，并输出显著性水平为 0.95 的均值比较矩阵，在矩阵中用星号表 示有差异的组。图 1-4 “ Post Hoc Multiple Compariso ns” 对话框(1)多重比较的选择项： 方差具有齐次性时(Equal Variances Assumed)，该矩形框中有如下方法供选择：LSD (Least-significant differenee)最小显著差数法，用t检验完成各组均值间的配对比较。对多重比较误差率不进行调整。Bonferroni (LSDM

8、OD)用t检验完成各组间均值的配对比较，但通过设置 每个检验的误差率来控制整个误差率。Sidak计算t统计量进行多重配对比较。可以调整显著性水平，比Bofferroni 方法的界限要小。Scheffe 对所有可能的组合进行同步进入的配对比较。这些选择项可以同时选择若干个。以便比较各种均值比较方法的结果。R-E-G-WF (Ryan-Einot-Gabriel-Welsch F) 用 F 检验进行多重比较检验。R-E-G-WQ (Ryan-Einot-Gabriel-Welsch range test) 正态分布围进行多 重配对比较。S-N-K (Student-Newmnan-Keuls) 用

9、 Student Range 分布进行所有各组 均值间的配对比较。 如果各组样本含量相等或者选择了 “ Harmonic average of all groups ”即用所有各组样本含量的调和平均数进行样本量估计时还用逐步过 程进行齐次子集 (差异较小的子集 )的均值配对比较。在该比较过程中，各组均值 从大到小按顺序排列，最先比较最末端的差异。Tukey (Tukeys ，honestly signicant difference)用 Student-Range 统计量进行所有组间均值的配对比较，用所有配对比较误差率作为实验误差率。Tukeys-b 用“stndent Range ”分布进行

10、组间均值的配对比较。其精确值 为前两种检验相应值的平均值。Dun can (Du nca ns multiple range test)新复极差法(SSR),指定一系列的“ Range ”值，逐步进行计算比较得出结论。Hochbergs GT2 用正态最大系数进行多重比较。Gabriel 用正态标准系数进行配对比较, 在单元数较大时, 这种方法较自由。Waller-Dunca 用 t 统计量进行多重比较检验 ,使用贝叶斯逼近。Dunnett 指定此选择项，进行各组与对照组的均值比较。默认的对照组是 最后一组。选择了该项就激活下面的“ Control Category ”参数框。展开下拉 列表，

11、可以重新选择对照组。“Test ”框中列出了三种区间分别为：? “ 2-sides ” 双边检验 ;? “ Conbo1 ”“右边检验。 方差不具有齐次性时 (Equal Varance not assumed) ，检验各均数间是否有差 异的方祛有四种可供选择：Tamhanes T2, t 检验进行配对比较。Dunnetts T3 ，采用基于学生氏最大模的成对比较法。Games-Howell ， Games-Howell 比较，该方法较灵活。Dunnetts C ，采用基于学生氏极值的成对比较法。 Significance 选择项，各种检验的显著性概率临界值，默认值为 0.05 ，可由 用户重

12、新设定。本例选择“ LSD”和“Duncan ”比较，检验的显著性概率临界值 0.05。6) 设置输出统计量单击“Options ”按钮，打开“ Options ”对话框，如图1-5所示。选择要求输出的统计量。并按要求的方式显示这些统计量。在该对话框中还可以选择对缺失值的处理要求。各组选择项的含义如下：图1-5输出统计量的设置“Statistics ”栏中选择输出统计量：Descriptive，要求输出描述统计量。选择此项输出观测量数目、均值、标 准差、标准误、最小值、最大值、各组中每个因变量的 95 %置信区间。Fixed and ran dom effects,固定和随机描述统计量Homo

13、ge neity-of-varia nee，要求进行方差齐次性检验，并输出检验结果。用“ Leve ne lest ”检验，即计算每个观测量与其组均值之差，然后对这些差值 进行一维方差分析。Brow n-Forsythe 布朗检验Welch, 韦尔奇检验Means plot ，即均数分布图，根据各组均数描绘出因变量的分布情况。“Missing Values ” 栏中，选择缺失值处理方法。Exclude cases analysis by analysis 选项，被选择参与分析的变量含缺失 值的观测量，从分析中剔除。Exclude cases listwise 选项，对含有缺失值的观测量， 从所

14、有分析中剔除。以上选择项选择完成后， 按“ Continue ”按钮确认选择并返回上一级对话框； 单击“ Cancel ”按钮作废本次选择；单击“ Help ”按钮，显示有关的帮助信息。本例子选择要求输出描述统计量和进行方差齐次性检验，缺失值处理方法选 系统缺省设置。6)提交执行设置完成后，在单因素方差分析窗口框中点击“ OK ”按钮， SPSS 就会根据 设置进行运算，并将结算结果输出到 SPSS 结果输出窗口中。7) 结果与分析输出结果:表2描述统汁量Descriptives百苑幼虫NMeanSid.Devi aiori3td.Error95% Conscience Interval fo

15、r MeanMinimumMariniimLower BouncUpper Bouricf340.001.00,5837.5242,463941335.002.001.1530.0339 97333336.001 731.00317040.3G354339.001005835:52404B375333.001 731.002&7037.3031Total1530.402.02.7334.Q437,&E刖41表5-2描述统计量，给出了水稻品种分组的样本含量 N、平均数Mean、标准差Std.Deviation、标准误Std.Error、95%的置信区间、最小值和最大值。表-3 方差齐次性检验 T

16、est ofHornocteneity ofVaiianpes百莞幼虫Levene Statisticdf1 g.7504IC560表5-3为方差齐次性检验结果，从显著性慨率看，p0.05，说明各组的方差在a=0.05水平上没有显著性差异，即方差具有齐次性。这个结论在选择多重比 较方法时作为一个条件表补斗方差分析表AHDVA百咙幼主Sun &f Sqiuaf 謂df壯販SquuraFBetwetn Groups 町 tHiik Groups Toi*l07 60Q24. 000111/600电101421 9002.4009. 125002表5-4方差分析表：第1栏是方差来源，包括组间变差“

17、Between Groups ”；组变差“ Within Groups ”和总变差“ Total ”。第2栏是离差平方和“ Sum ofSquares ”，组间离差平方和87.600，组离差平方和为24.000，总离差平方和为111.600 ,是组间离差平方和与组离差平方和相加之 和。第3栏是自由度df, 组间自由度为4，组自由度为10;总自由度为14。第4栏是均方“Mean Square ”, 是第2栏与第3栏之比；组间均方为21.900，组均方为2.400。第5栏是F值 9.125 （组间均方与组均方之比）。第 6栏：F值对应的概率值，针对假设 H0 : 组间均值无显著性差异（即5种品种虫

18、数的平均值无显著性差异）。计算的F值9.125，对应的概率值为0.002表 才5多适比较壶Multiple Campari sodsUsPEndEivt Vari able： 口氓；匠(I) M（J）鳥柯PiEferenceonStd. ErrorSi&95M Coni dene* InleralLdwer BoundUpperBoundUSDIE5.1 26t0032.7. 323zq1 26.0101 13a. 8242 001.2E.145-.824. se57 (JO1 26.0004. 139 3E21-5.001.2G.003-7 92-2 183-1.00t 26,448i,8E4-3.001.2fi.039-5 02IES2 OD1 26.L0.05说明各组方差具有齐次性。多重比较比较表显著性差异差异的判读：在同一列的平均数表示没有显著性 差异，反之则具有显著性的差异。例如，品种 3横向看，平均数显示在第3列“2”小列，与它同列显示的有品种2的平均数，说明 与品种2差异不显著（0.05 水平），再往右看，平均数显示在第 3列“3”小列，与它同列显示的有品种