SPSS统计分析_第五章__方差分析.ppt

1、第五章方差分析，1，方差分析概念应在科学实验中经常探讨徐璐其他实验条件或处理方法对实验结果的影响。一般比较不同实验条件下样本均值之间的差异。方差分析是一种统计方法，用于检查两个或两个以上样品平均之间的差异是否有统计意义。方差分析主要用于平均差异的重要性测试，对每个相关元素分离和总变异的作用估计，分析元素之间的相互作用和方差均匀性测试。例如：几种药物对特定疾病的影响；不同饲料对家畜增重的影响；1方差分析原理，随机误差(例如因测量误差而产生的差异)称为组内差异。显示为每个组的平均值和组中变量值的偏差(平均值)差值平方的总和。写入SS组内。实验条件，即不同处理产生的差异称为组间差异。以每个组的平均值

2、和总平均值的偏差(平均)差值平方的总和表示。在SS组之间记录。SS组之间、SS组内部除以相应的自由度，以获得组之间的平均值和组内的平均值。一个茄子的情况是处理无效。也就是说，一切都来自同一个整体。MS组之间/MS组中的1。考虑到采样误差的存在，MS组之间/MS组中有一个牙齿。另一种情况是处理因素确实有效。组间平均是误差与其他处理一起发生的结果，即不同的总体结果。然后组之间的平均值将远远大于组内的平均值。MS组之间在MS组内。MS组之间/MS组内的比率构成了ff分布。将f值与相应的阈值进行比较，推断每个源是否来自同一整体。2方差分析假设检查，假定有m个样品，原始假设H0:样品平均数量全部相同，则

3、1=2=3=m=，m个样品具有公用方差2。m个样本来自与公共方差2具有相同平均值的整体。计算结果显示，如果组间的平均值远远大于组内平均值的FF0.05(组间F，组F内F)(括号中的两个F具有自由度)，则P0.05，反转原始假设，并且示例来自徐璐其他常规。否则，FF0.05(f组之间，F组内)，P0.05假定采样来自同一整体，并承认处理不起作用。第二，方差分析中的术语、元素和处理级别单元(Cell)元素的主要效果以及元素之间交互的平均比较协方差分析、一个元素和处理以及元素(Factor)的影响示例处理是影响变量变化的人为条件。也可以称为元素。在研究徐璐不同肥料对徐璐不同品种农作物产量的影响时，农

4、作物的不同种子可以说是因素，施肥可以看作是不同的处理。通常，Factors和Treatments在方差分析中可以理解为相同。在具有方差分析要求的数据文件中，它显示为分类变量。也就是说，其值只是受限制的值。气温、降雨量等一般被认为是连续变量，但是如果研究方差分析中影响产量的因素，那么其数值作为一个组来定义水平的方法，应该事先将具有有限值的离散变量、2级、因素的其他等级称为水平。例如，性别因素一般只研究男性和女性的两个茄子水平。在化学实验或生物实验中，“剂量”必须离散到几个有限的水平。例如：1ml、2ml、4ml三个级别。请记住，在SPSS数据文件中作为元素出现的变量不能是文字变量，必须是数字变量

5、。例如，定义为数值的SEX性别变量为0，1。也就是说，元素变量的值实际上是变量实际值的代码，代码必须是数字值。您可以定义值标签f，m(或Fema1e，ma1e)，以表示打印方差分析结果时要使用的0，1两个值的实际含义。使结果更加易读。3 .单元格(Ce11)，方差分析期间，Cell表示每个元素的级别之间的每个组合。例如，研究问题的因素是性别Sex，其值为1，2。年龄分为三个茄子水平：1(10岁)、2(11岁)、3(12岁)。两个变量的组合共可形成六个单元：1，1，2，1，3，2，1，2，2，2，3，2，3，2，3，2，3，3，2，3，3，3实验方案包括：第一组一般治疗；第二组在一般治疗中加入了

6、a药。第三组在一般疗法的基础上使用B药，第四组在一般疗法的基础上同时使用A，B两种药。一个月后观察红细胞增多数。必须分析两种药物的疗效(下表)。实验数据，这是双元素方差分析问题，元素A和元素B。每个因素与牙齿药不使用牙齿药的两个水平一起研究药物A和B对红细胞增多是否有很大影响的方法是对红细胞增多数的平均值进行以下比较。比较第二组的平均值与第一组的平均值是否显著性差异。比较第三组的平均值与第一组的平均值是否显著性差异。前两个茄子研究是a和b两个茄子因素的主要效果。除了比较第四组的平均值和第一组的平均值是否显著性差异外，还需要研究A药是否影响B药的疗效。如果a药不影响B药的疗效，除了取样误差外，第

7、四组和第二组的平均差异应等于第三组的平均值减去第一组的平均值。但是事实(2 . 11 . 2)=0.9；(1.00.8)=0.2。以0.7的差距竞争，差异几乎等于第一套的平均值。0.7的差异包括取样误差和A，B药物的相互作用。元素之间的交互在统计上称为交互。如果交互作用存在，那就是两个茄子因素不是徐璐独立的。5-平均值比较，平均值的相对比较是比较各因素对收购效果的大小相对比较。例如，研究A，B效果的总和是否等于交互效果。或者研究A，B对红细胞增多数的影响是否相同等。平均值的多重比较是研究研究因素单位对因果变量的影响之间是否有显著性差异(例如，A，B药对红细胞增多数的疗效是否显著性差异)牙齿。6

8、协方差分析，一般方差分析时，除了研究因素外，还要保证其他条件的一致性。进行动物实验往往使用同一胎动物组进行不同的处理，研究各种处理对研究对象的影响是有道理的。例如，在研究身高和体重的关系时，需要进行性别星分析。这样可以消除性别因素的影响。不同年龄身高对体重的关系也不同。受试者往往因年龄而异。(威廉莎士比亚，哈姆雷特，身高) (威廉莎士比亚，身高)要消除年龄的影响，必须使用协方差分析。第三，方差分析过程，SPSS提供的方差分析过程，由圆卫过程(圆卫ANOVA)普通线性模型(GLM，普通线性模型)过程，(1)从圆Analyze菜单的Compare Means过程组调用为圆卫ANOVA菜单项，单元素

9、方差分析，平均值，1，单元素方差分析，单元素方差分析也称为一维(元)方差分析。检查受单个元素影响的一个(或多个独立的)变量在每个元素级别分组的平均值之间的差异是否具有统计意义。此外，如果在牙齿元素的多个水平组中的任何组和其他每个组的平均值之间存在显著性差异分析，则可以多次比较平均值。One-way ANOVA进程适用，One-way ANOVA进程要求变量属于正态分布。如果变量的分布明显是非正规的，则不能使用牙齿过程，必须使用参数分析过程。如果几个茄子变量不是徐璐独立的，则必须使用GLM进程。例，用4种饲料喂猪，共19头猪分成4组，各使用一种饲料。一段时间后称重。猪体重增加数据如下：比较你的茄

10、子饲料对猪增重的影响不同吗。，步骤，1，创建数据库Fodder变量：数字，值1，2，3，4分别表示A，B，C，D的四个茄子饲料。Weight变量：猪体重增加的数值型。要特别注意，不能将a、B、C和D定义为四个变量。2，单因素方差分析，第一列：方差源第二列：平均平方和第三列：自由度第四列：平均方差(第二列和第三列的比率)第五列：f值(各组间平均平方与组内平均平方的比率)第六列因此否定H0假设对猪的体重平均数量有很大意义根据牙齿结论选择饲料，出错的概率几乎为零。有问题和解决方法。在牙齿的情况下，只考虑了猪体重的增加量，比较了其平均值，但实际工作中的问题往往不是那么简单。例如，是否应该考虑每只猪的食

11、量对体重增加的影响，如果消除牙齿影响，就可以得出猪体重增加比较饲料更适合生产的结论。牙齿问题应使用ANOVA过程的协方差分析功能来解决。利用单因素方差分析系统默认值，可以得出结论，如果牙齿的数据杨怡少，两组之间的差异最大，如果饲料使猪的体重增加速度快，几乎可以看到。实际工作中经常需要两个或两个组之间的平均比较。为此，在使用One-way ANOVA方差分析单个元素时，您需要使用选择来获取丰富的信息并进一步分析。选取单一零件方差分析、Contrasts: t检查检查的Priori比较，也就是要平均的多项式比较选项。Post Hoc:您可以指定多个比较测试。Option:用于指定要输出的统计量，并

12、指定如何处理缺失值。Contrasts(平均的多项式选项)、Polynomial(多项式比较):平均的多项式比较是包含两个或多个平均值的比较。通过单元素方差分析One-way ANOVA过程，最多可进行5次平均多项式比较。线性、Quadratic 2、Cubic 3、4th 4、5th 5次多项式、Coefficients:为多项式指定每个群组的平均系数。元素变量分为多个组，输入几个茄子系数就没有意义了。如果多项式仅包含第一组和第四组平均值的系数，则必须输入第二和第三个系数作为零值。如果仅包括第一组和第二组的平均值，则可以只输入前两个系数，而不输入第三个和第四个系数。多项式的系数应根据读者自行

13、研究的需要输入。可以同时创建多个多项式。输入多项式的一阶系数后，激活“下一步”按钮，单击按钮，将“Coefficients”框留空，准备接受下一组系数数据。如果您认为输入的系数集有错误，可以单击前后翻转“上一个”或“下一个”按钮，以找到错误的数据集。发生单击错误的系数，显示在“剪辑”框中。在此进行修改，然后单击“下一年更改”按钮，正确的系数值将显示在“显示系数”框中。在“显示系数”框中选择系数也会激活“删除”按钮。单击单击牙齿按钮可清除选定的系数。左图为需要计算的值：1.7mean11mean4。检验的假设H0:第一组值的1.7倍等于第四组的平均值。Post Hoc(平均值的多个比较选项)，多

14、个比较是对两个组的平均值进行如下比较：mean (I)-mean (j) 4.6625范围sqrt (1/n (I) 1/n，其中I，J分别是组号，mean (I)，mean (j)每个组平均值的多种比较方法的算法范围值也不同。LSD(最小显着差异方法):使用T检验完成各组平均之间的对比较。多重比较错误率不会调整。Bonferroni(修正最小重要性差异方法):使用T检查完成每个组的平均之间的对比较，但通过设置每个检查的错误率来控制总体错误。Sidak (SDAK):计算T统计信息以比较多对，比Bonferroni方法的界限更小，Scheffe (Sheffe检查法):同时输入所有可能组合的对

15、比较，您可以同时选择多对以比较不同的平均比较方法。R-E-G-W F(瑞安艾耶盖F法):通过F检查进行多个比较测试。R-E-G-W Q(瑞恩艾耶盖F法):正态分布范围多对比较，S-N-K(SNK法):使用student range分布比较所有组的平均值。牙齿流程中的每个组平均值使用Tukey:student-range统计信息比较所有组之间的平均值对，并将所有对比较误差率用作实验误差率。Tukeys-b(基于图的s-b方法):使用student range分布比较组之间的平均对。正确的值是前两个测试中相应值的平均值。Duncan(邓肯):指定一系列Range值，通过计算比较得出结论。hochb

16、ergs GT2(hochbergs GT2):使用正常最大系数的多重比较Gabriet(Gabriet):使用常规标准系数成对比较，在单元数较多的情况下更自由。Waller-Duncan:用T统计量进行多个比较测试。使用拜斯接近。Dunnett (Dunnett):选择最后一个组作为对比，然后将另一个组与它进行比较。选择牙齿方法后，激活下面的控制目录参数框，展开小菜单，选择对照组，成对比较Tamhanes T2 (Tahanest2方法): t检查。dunnetts T3(dunnetts T3法):正态分布的配对比较Games-Howell(盖文-霍威尔法):分布不均时的配对比较，牙齿方法

17、更灵活。DunnettC(DunnettC)(DunnettC C法):正态分布的配对比较。Options(选择输出统计信息)、Descriptive复合选项，需要输出说明统计信息。选择“牙齿”选项时，将计算并输出观测值、平均值、标准差、标准误差、最小值、最大值、组中每个从属变量的95置信区间等。Fix and random effects:计算输出固定和随机效果、Options(选择输出统计信息)、Homogeneity of variance复合选项、需要分布式均质检查和检查结果输出事件测试，即每个观察测量值和组平均值之间的差异，然后将这些差异方差分析到一维在“缺少值”列中，选择如何处理缺少值。Exclude cases analysis by analysis选