如何使用 SPSS 进行多元方差分析

单因素方差分析SPSS步骤如下：

操作工具：win10电脑。

操作软件：SPSS分析工具。

操作版本：

1.首先，通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。

2. 切换到变量视图，然后添加六个变量，分别是 name、m、c、e、s 和 r，其中 name 是字符串类型，其他是数值类型。

3. 返回数据视图，将对应的数据插入到六个变量列中。

4. 单击“分析”菜单，然后选择“分类---系统聚类”。

5. 打开系统聚类分析窗口，将变量 m 和 c 移动到变量框中。

6. 单击右侧的统计按钮，打开系统聚类分析：统计信息窗口，选择集中式计划，然后单击继续。

7. 单击图表按钮打开图表设置窗口，检查谱系图，然后单击继续。

8. 然后单击“方法”按钮打开“系统聚类分析：方法”窗口，选择 Wald 方法作为聚类方法，然后单击“继续”。

9.最后，点击 OK 系统聚类分析窗口中的按钮，然后生成系统聚类分析结果和图形显示。

SPSS 自动计算 F 统计量，如果相关概率 p 小于显著性水平 a，则否定原假设，并认为每个总体的均值在控制变量的不同水平上存在显著差异，反之亦然，即没有差异。

方差的同质性检验：分析不同控制变量水平下每个观测变量的整体方差是否相等。 使用方差同质性检验，原假设是“观测变量在各个水平上的方差没有显著差异，并且该思路与SPSS的双独立样本T检验中的方差分析相同”。

伴随概率大于显著性水平，因此认为总体方差相等。

两类政党的区别是一样的

两类方差分析的基本步骤相同，但变异的分解不同，对于分组设计的数据，将总变异分解为组内变异和组间变异（随机误差），即：SS总计=SS组间+SS组内，而对于相容性组中设计的数据， 总变异除相容组变异外，还分解为治疗组变异和随机误差，即：SS总=SS治疗+SS相容性+SS误差。

多变量方差分析用于研究因变量是否受到多个自变量（也称为因子）的影响，用于检验多因子值水平的不同组合之间因变量的平均值是否存在显著差异。 多元方差分析不仅可以分析单个因子的主效应，还可以分析因子之间的交互作用，还可以进行协方差分析，以及单个因子变量与协变量之间的交互作用。

1. 进入SPSS环境，打开数据文件。

2.选择变量，在多变量窗口中，选择数学成绩和英语成绩进入因变量列表框，选择考生的位置和性别进入固定因子列表框。

3.要比较设置，请单击对话框右侧的“比较”按钮，在弹出窗口中选择差异，然后单击“继续”。

4.绘图设置，点击右侧的绘图按钮，选择考生的位置进入横轴，选择性别进入单张图片，然后点击添加按钮。

5.多种比较设置。 在测试列表框中选择考生的地区和性别，勾选LSD复选框，点击继续按钮返回多变量对话框，确认并等待结果输出。

多元方差分析它用于研究两个或更多控制变量是否对观察到的变量有显著影响。

多元方差分析不仅可以分析多个控制变量对观测变量的独立影响，还可以分析多个控制变量之间的交互作用。

能否对关正胜的实测变量产生显著影响，最终找到有利于观测的变量的最佳组合。

多变量方差分析的第一步是确定观察到的变量和几个控制变量，并基于它们制定原假设。

多变量方差分析的原假设是，在每个控制变量的不同水平上，观测变量的每个总体的均值没有显著差异。

控制变量的效应和交互效应同时为0，即控制变量与其震颤的交互作用对观测变量没有显著影响。

SPSS 功能强大。

具有完整的数据输入功能。

统计分析、报告、图形制作等功能。 它具有 11 种类型和 136 种功能。

SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多元统计分析方法的方法，如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析和非参数检验。

多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析。

聚类分析，非线性回归。

逻辑回归等

如果要进行单因素方差分析，请在进行相关操作之前，对单因素方差分析（写在统计书籍中）的方法和原理有很好的了解。

单因素方差分析的条件：

1）每个种群服从正态分布。

2） 每个总体的方差 2 相同。

3）从每个群体中抽取的样本彼此独立。

方差分析，一种对多个（两个以上）治疗平均值进行假设检验的方法，而单变量仅指该实验中的一个实验因素。 采用单因素方差分析法确定该实验因子对每种处理的优缺点。

简单地说，如果实验中只有一个影响因素，并且有多个不同的处理水平，则可以使用单因素方差分析来分析最终数据。 f 值用于判断显着性。

例如，结果表明，将 f 值与显著性水平 f 进行比较，如果它大于显著性的 f 值，则 p 小于显著性概率 f>f（，则 p<，表明处理之间存在显着差异。

多变量方差分析用于研究因变量是否受到多个自变量（也称为因子）的影响，用于检验多因子值水平的不同组合之间因变量的平均值是否存在显著差异。

多元方差分析不仅可以分析单个因子的主效应，还可以分析因子之间的交互作用，还可以进行协方差分析，以及单个因子变量与协变量之间的交互作用。

根据观测变量（即因变量）的数量，多元方差分析可分为：单变量多变量方差分析（又称单变量多变量方差分析）和多变量多变量方差分析（即多变量多变量方差分析）。

单变量多变量方差分析：只有一个因变量，并检查多个自变量对该因变量的影响。 例如，在分析不同品种和不同施肥量对作物产量的影响时，可以将作物产量作为观测变量，将品种和施肥量作为控制变量。

采用多因素方差分析法研究不同品种和不同施肥量对作物产量的影响，进一步研究哪个品种和施肥量是提高作物延迟产量的最佳组合。

分析原则。 通过计算 f 统计量，执行 f 检验。 f 统计量是均值组之间的平方和与均值组内的平方和之比。

SPSS 是一种单因素方差分析，用于检验受单个因子影响的多组样本之间的因变量均值是否存在显著差异。 对应多变量方差分析，需要注意的是，这里的单变量和多变量是针对自变量的，因变量可以有多个，但只有一个自变量。

数据分析

1.描述性统计，描述性统计是一类揭示数据分布特征的统计方法的总结。 主要包括数据的频率把握容差分析、数据的中心趋势分析、数据离散分析、数据分布以及一些基本的统计图。

1、缺失值填充：常用方法有消除法、均值法、决策树法等。

2.正态性检验：许多统计方法要求值服从或近似服从正态分布，因此在数据分析前需要进行正态性检验。 常用方法：非参数检验的K量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动态差分法。

2.回归分析，回归分析是应用最广泛的数据分析方法之一。 它基于观测数据在变量之间建立适当的依赖关系，以分析数据的内部规律。

1.单变量线性分析。

只有一个自变量 x 与因变量 y 相关，x 和 y 都必须是连续的，并且因变量 y 或其残差必须服从正态分布。

2.多元线性回归分析。

使用条件：分段袜子分析多个自变量 x 和因变量 y 之间的关系，其中 x 和 y 必须是连续的，因变量 y 或其残差必须服从正态分布。