SPSS教程02带图协方差分析chenxy

1、简单教程 02 1. 相关配套数据 已经 上传百度文库：2. 配套软件 SPSS 17.0 已经上传百度文库；百度文库搜索“SPSS简单教程配套数据及软件_chenxy”百度云盘链接；3 协方差分析23.1 单因素协方差分析23.2 双因素协方差分析83.2.1 无交互作用的协方差分析83.2.2 有交互作用的协方差分析113 协方差分析课程内容： 协方差分析这种不是在试验中控制某个因素，而是在试验后对该因素的影响进行估计，并对试验指标的值作出调整的方法称为统计控制以统计控制为目的，利用线性回归消除混杂因素的影响后再进行的方差分析，称为协方差分析；所需要统计控制的一个或多个因素，称为协变量；1

2、. 自变量是分类变量，协变量是定距变量，因变量是连续变量；2. 对连续变量或定距变量的协变量的测量不能有误差；3. 协变量与因变量之间的关系是线性关系，可以用协变量和因变量的散点图来检验是否违背这一假设；4. 协变量的回归系数是相同的。在分类变量形成的各组中，协变量的回归系数（即各回归线的斜率）必须是相等的，即各组的回归线是平行线。如果违背了这一假设，就有可能犯第一类错误，即错误地接受虚无假设。5. 自变量与协变量是直角关系，即互不相关，它们之间没有交互作用。如果协方差受自变量的影响，那么协方差分析在检验自变量的效应之前对因变量所作的控制调整将是偏倚的，自变量对因变量的间接效应就会被排除。分类

3、变量：以班级将学生分类 班级即为分类变量定距变量：刻度级变量 定距 定比连续变量：可以用小数表示的变量协方差分析：将回归分析与方差分析相结合的一种分析方法3.1 单因素协方差分析判断是否需要做协方差分析1） 对自变量做单因素方差分析2） 对自变量和因变量做相关分析方差齐性检验和回归系数的假设检验（斜率同质性检验），只有满足上述条件后才能应用，否则不宜适用操作步骤1 （数据见文件 20151022_单因素协方差分析）1. 在 Variable View 窗口定义变量肥料（nominal 并设定标签值 13 肥料AC ）第一年产量（Scale）第二年产量（Scale）（ 判断需不需要做协方差分析

4、）操作步骤 1 ：先对第一年产量为协变量进行单因素协方差分析：Analyze -> Compare Means -> one-way ANOVAContinue -> OK 结果如下：由表可知： F=6.340 sig.(P值)=0.007 < 0.05 表明拒绝原假设H0，有95%的把握认为第一年的产量是有显著性差异的操作步骤2 ：Analyze ->Correlate -> Bivariate 进入 Bivariate Correlations 窗口 勾选 Pearson进行Pearson计算要求变量必须是刻度级数据，点击OK结果如下：相关系数大于0,5

5、以上 存在显著相关 0.8以上高度相关 0.9以上极度相关1. 相关系数为0.834；第一年产量与第二年产量是高度相关的；2. 检验统计量对应的P值为0.000<0.01；拒绝原假设Ho，有99.9%的把握认为两年产量是有显著性差异的；由操作步骤 1,2的结论可知，所以需要做协方差分析。操作步骤 3 ：（ 判断能不能做协方差分析 ）Analyze -> General Linear Model -> Univariate按住 shift全选两个协方差因素点击 model 进入 model 窗口 Continue -> OK得到结果如下由此可知： 实质上是检验自变量与协变

6、量之间是否有交互作用。由交互作用双因素方差分析结果可知，肥料和协变量的交互作用的Sig. (P值)=0.605 > 0.05，接受原假设H0，说明没有交互作用，即可以做方差分析；操作步骤 4 ：Analyze -> General Linear Model -> Univariate直接OK 得到结果如下：由肥料种类因素 Sig.P值 = 0.00 <0.05，故拒绝原假设H0，有95%的把握认为在添加协变量的情况下，施用不同种肥料的产量有显著性差异操作步骤 5 ：Analyze -> General Linear Model -> Univariate 不

7、添加 协变量 点击OK 结果为：由步骤4表中（添加协变量情况下不同肥料种类）Sig. = 0.00 < 0.05 拒绝原假设H0 认为添加协变量的情况下三种肥料的产量矫正后有极显著的差异而在步骤5表中单因素方差分析：不添加协变量情况下，肥料种类对应 Sig. = 0.477 > 0.05 所借接受原假设H0，即认为不添加协变量的三种肥料的产量矫正后无显著性差异 操作步骤 6 ：查看各肥料均值，比较肥料效果： Analyze -> General Linear -> Univariate点击 options Continue -> OK 得到结果如下：比较：均值最大

8、的 标准差最小的另外通过计算标准差系数评判产量好坏标准差系数等于标准差除以均值。且系数越小，表明均值的代表性越好计算得到： 各系数为： 0.11099 0.09150 0.10837操作步骤 7：继续 Analyze -> General Linear -> Univariate 录入 数据后 点击 options 勾选 parameter EstimatesContinue OK 得到结果如下由结论可知： 第一年产量越好，第二年产量越好3.2 双因素协方差分析3.2.1 无交互作用的协方差分析操作步骤1：（数据见文件 20151022_无交互的双因素协方差分析）在Variable

9、窗口定义变量产量（Scale）品种（nominal 设置标签值 1-5：品种15 ）小区（nominal 设置标签值 1-3：小区13 ）株数（Scale）检验因素点击 Analyze -> General Linear -> Univariate Means effect结果如下：80%以上若达到80%以上则说明因素找的好；否则找的不好；小区：Sig. = 0.153> 0.05故接受原假设H0，认为各小区的产量矫正后没有显著性差异，品种：Sig = 0.002< 0.05故拒绝原假设H0，认为各品种的产量矫正后有极显著性差异操作步骤 2 ： 不加入协方差因素的情况下

10、相关性 降低假设检验结果不表将协变量对因变量的影响从自变量中分离出去，可以进一步提高实验精确度和统计检验灵敏度。方差是用来度量单个变量 “自身变异”大小的总体参数，方差越大，该变量的变异越大；协方差是用来度量两个变量之间 “协同变异”大小的总体参数，即二个变量相互影响大小的参数，协方差的绝对值越大，两个变量相互影响越大。3.2.2 有交互作用的协方差分析鲜花出售量问题在Variable View 窗口定义变量1. 湿度：（nominal） 定义标签（1湿度低 2 湿度高）2. 花种：（nominal）定义标签（1花种LP 2 花种WB）3. 试验田大小（scale）4. 出售鲜花量（scale

11、）操作步骤 1 （数据见文件 20151029_有交互作用的多因素协方差分析）Analyze-> General Linear model-> 点击 model 按钮 添加因素Continue->OK 得到结果如下：分析协变量x与花种a和湿度b的交互项 湿度*花种*实验田大小 的P值由湿度*花种*实验田大小 交互作用下 P值 = 0.67 > 0.05故接受原假设H0，有95%的把握认为 湿度*花种*实验田大小交互作用 对鲜花出售量无显著性影响操作步骤 2Analyze-> General Linear model-> 同上 点击 model 后选取model 因素不同Continue->OK 得到结果如下：分析上述表格（a.R.Squared > 0.6 勉强 >0.8最好）判别评价的因素好坏以及对因变量的重要程度依次对 湿度 花种 湿度*花种 三种因素提出假设，做假设检验 根据各P值得到结果1 由湿度对应 P值 = 0.000 <