IBM SPSS Statistics多元方差分析研究的是多個(gè)自變量與多個(gè)因變量的相互關(guān)系，也被稱(chēng)為多變量分析，與單變量分析有區(qū)別。多元方差分析的條件與單方差分析、多因素方差分析顯示，都要求數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布、方差齊性以及觀測(cè)值具有獨(dú)立性。如果您已經(jīng)學(xué)習(xí)過(guò)多因素方差分析，那么接下來(lái)的多元方差分析演示將會(huì)變得十分熟悉。

一、事后多重比較

本文，我們會(huì)使用一組包含性別、工作年限、工資、日常福利四個(gè)變量的數(shù)據(jù)作為例子，檢驗(yàn)性別、工作年限對(duì)工資、日常福利是否有顯著性影響。

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圖1：示例數(shù)據(jù)

在性別值中，我們使用了編碼替代字符串，并在其變量值標(biāo)簽中，標(biāo)注編碼代表的字符串值。

圖2：性別編碼

二、應(yīng)用多元方差分析

接下來(lái)，就可以依次單擊分析-一般線(xiàn)性模型-多變量，開(kāi)啟多元方差分析。

圖3：多變量線(xiàn)性模型

1、選擇變量

在多變量分析設(shè)置面板中，如圖4所示，可以看到，選項(xiàng)與單變量分析設(shè)置面板相似，不同的是，其因變量可作多項(xiàng)選擇。

根據(jù)本次檢驗(yàn)的目的，將工資、日常福利添加為因變量，將性別、工作年限添加為固定因子。

圖4：選擇變量

2、輪廓圖

由于數(shù)據(jù)中存在多個(gè)固定因子，需進(jìn)一步探索因子與因子之間的交互關(guān)系。

在輪廓圖中添加性別與工作年限的輪廓圖，以探究性別與工作年限之間是否存在交互關(guān)系。

圖5：輪廓圖因子設(shè)定

關(guān)于性別與工作年限的輪廓圖類(lèi)型設(shè)置，可設(shè)為“折線(xiàn)圖”，有助于直觀展現(xiàn)兩者之間的交互關(guān)系。

圖6：添加性別與工作年限

3、估算邊際平均值

除了使用輪廓圖展現(xiàn)因子間的相互關(guān)系外，我們還可以在估算邊際平均值中，對(duì)性別與工作年限的交互作用執(zhí)行估算編輯平均值的檢驗(yàn)。

一般情況下，選取“Overall”即可同時(shí)檢驗(yàn)主效應(yīng)與因子的交互效應(yīng)。

圖7：估算邊際平均值

4、選項(xiàng)設(shè)置

接著，在選項(xiàng)設(shè)置中，選取“描述統(tǒng)計(jì)”獲取基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)數(shù)值，如平均值、方差等。同時(shí)，勾選“齊性檢驗(yàn)”，檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的方差齊性，以便進(jìn)一步開(kāi)展事后多重比較。

圖8：選項(xiàng)設(shè)置

5、事后多重比較

在數(shù)據(jù)方差齊性的前提下，設(shè)置“工作年限”的事后多重比較。由于未有檢驗(yàn)結(jié)果，我們這里先勾選選項(xiàng)，待求得分析結(jié)果后，再?zèng)Q定是否采用多重比較的分析結(jié)果。

圖9：事后多重比較

三、小結(jié)

綜上所述，IBM SPSS Statistics的多元方差分析，是用于分析多個(gè)自變量與多個(gè)因變量相關(guān)關(guān)系的檢驗(yàn)分析方法，其中涉及到因素對(duì)因變量的主效應(yīng)檢驗(yàn)，因素間的交互效應(yīng)檢驗(yàn)等。