發(fā)布時間:2024-05-04 文章來源:深度系統(tǒng)下載 瀏覽:
SPSS由IBM公司出品,它提供了包括描述性統(tǒng)計、推斷性統(tǒng)計、因子分析、聚類分析、回歸分析等多種統(tǒng)計分析功能,并包括文本分析、機器學習算法、數(shù)據(jù)分析模型等。SPSS的界面友好,易于操作,能夠快速從數(shù)據(jù)中提取有用的洞察和分析,廣泛應用于教育、心理、醫(yī)學、市場、人口、保險等多個研究領域,也用于產(chǎn)品質量控制、人事檔案管理和日常統(tǒng)計報表等。 單因素方差分析屬于比較平均值類的參數(shù)檢驗法,檢驗的是各組均值是否有顯著性差異。其檢驗需滿足的前提是:(1)數(shù)據(jù)的總體服從正態(tài)分布,(2)各個總體的方差相等,符合方差齊性,(3)各組觀測值之間是相互獨立的,不會相互影響。 除了可檢驗多個個案組的均值差異外,還可檢驗個案組與個案組之間的差異性。在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在顯著性差異后,但不清楚差異是由哪些組別的觀測值引起的,就可以進行單因素方差分析中的事后多項檢驗,檢驗個案組之間的差異性。 一、使用的數(shù)據(jù)類型 單因素方差分析使用的是個案組數(shù)據(jù),如圖1所示,從組別變量中,可以觀察到1、2等數(shù)值。 圖1:個案組數(shù)據(jù) 組別變量中的數(shù)值代表什么含義?如圖2所示,打開數(shù)據(jù)集的變量視圖。 在變量視圖中,打開組別的值標簽,可以看到,組別變量中的數(shù)值代表的是初中生的組別。 本文需要檢驗的是不同組的初中生身高樣本數(shù)據(jù)均值是否存在差異。 圖2:個案組的值標簽 二、應用單因素分析 了解了數(shù)據(jù)檢驗的目的后,就可以依次單擊分析-比較平均值-單因素ANOVA檢驗,打開單因素方差分析設置面板。 圖3:單因素ANOVA檢驗 1.選擇變量 ANOVA,是單因素方差分析的英文簡稱。 鑒于本文的檢驗目的,如圖4所示,需將身高變量添加到因變量列表,將組別變量添加到因子。 然后,打開對比設置。 圖4:選擇變量 2.對比設置 在對比設置面板中,設置對比的方式。 多項式,指的是將組間平方和劃分成趨勢成分,包括線性(一次)、二次等。
系數(shù)(第1/1項對比),指的是為各個組別指定系數(shù),各系數(shù)總和為0,比如設為-2,-1,0,0,1,2,系數(shù)為0的組別不參與對比。 圖6:對比設置之系數(shù) 一般情況下,選擇多項式下的線性選項。
3.選項設置 接著,打開選項設置。如圖8所示,勾選描述、方差齊性檢驗(重要)、布朗-福賽斯檢驗、平均值圖等選項。 圖8:選項設置 4.事后多重比較 在選項設置中,我們勾選了方差齊性檢驗選項,是為了檢驗數(shù)據(jù)的方差齊性,從而選擇合適的事后多重比較結果。 在事后多重比較的設置面板中,包含了假定等方差、不假定等方差的選項。一般情況下,需根據(jù)方差齊性檢驗結果進行選擇。這部分內(nèi)容,將在下一節(jié)中詳細展開說明。 圖9:事后多重比較設置 三、小結 本文中,我們了解到單因素方差分析可用于多個個案組的差異分析,并可通過事后多重比較來了解個案組與個案組之間的差異。 世界上許多有影響的報刊雜志就SPSS給予了高度的評價。 |