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SPSS中的单因素方差分析(One-WayAnova)-园艺学院.doc 36页
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SPSS中的单因素方差分析(One-WayAnova)-园艺学院.doc
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SPSS统计分析软件应用
一、SPSS中的单因素方差分析(One-Way Anova)
（一）基本原理
单因素方差分析也即一维方差分析，是检验由单一因素影响的多组样本某因变量的均值是否有显著差异的问题，如各组之间有显著差异，说明这个因素（分类变量）对因变量是有显著影响的，因素的不同水平会影响到因变量的取值。
（二）实验工具
SPSS for Windows
（三）试验方法
例：某灯泡厂用四种不同配料方案制成的灯丝（filament），生产了四批灯泡。在每批灯泡中随机地抽取若干个灯泡测其使用寿命（单位：小时hours），数据列于下表，现在想知道，对于这四种灯丝生产的灯泡，其使用寿命有无显著差异。
灯丝 1 2 3 4 5 6 7 8
甲 50 00 1780
（四）不使用选择项操作步骤
（1）在数据窗建立数据文件，定义两个变量并输入数据，这两个变量是：
filament变量，数值型，取值1、2、3、4分别代表甲、乙、丙、丁，格式为F1.0，标签为“灯丝”。
Hours变量，数值型，其值为灯泡的使用寿命，单位是小时，格式为F4.0，标签为“灯泡使用寿命”。
（2）按Analyze，然后Compared Means，然后One-Way Anova的顺序单击，打开“单因素方差分析”主对话框。
（3）从左边源变量框中选取变量hours，然后按向右箭头，所选去的变量hours即进入Dependent List框中。
（4）从左边源变量框中选取变量filament，然后按向右箭头，所选取的变量folament即进入Factor框中。
（5）在主对话框中，单击“OK”提交进行。
（五）输出结果及分析
灯泡使用寿命的单因素方差分析结果
Sun of Squares df Mean Square F Sig
Between Groups
Within Groups
该表各部分说明如下：
第一列：方差来源，Between Groups是组间变差，Within Groups是组内变差，Total是总变差。
第二列：离差平方和，组间离差平方和为39776.46，组内离差平方和为，总离差平方和为，是组间离差平方和与组内离差平方和相加而得。
第三列：自由度，组间自由度为3，组内自由度为22，总自由度为25，是组间自由度和组内自由度之和。
第四列：均方，即平方和除以自由度，组间均方是，组内均方是.
第五列：F值，这是F统计量的值，其计算公式为模型均方除以误差均方，用来检验模型的显著性，如果不显著说明模型对指标的变化没有解释能力，F值为1.683.
第六列：显著值，是F统计量的p值，这里为0.209.
由于显著值0.209大于0.05，所以在置信水平0.95下不能否定零假设，也就是说四种灯丝生产的灯泡，其平均使用寿命美誉显著差异。
（六）使用选择项操作步骤
（七）输出结果及分析
描述性统计量表
方差一致性检验
Sig大于0.05，说明各组的方差在0.05的显著水平上没有显著性差异，即方差具有一致性。
单因素方差分析结果
未加权Unweighted线性项、加权weighted线性项、加权项与组间偏差平方和。自由度、均方、F值、显著值。
LSD法和TAmhane’sT2发进行均值多重比较的结果
Duncan法进行均值多重比较结果
均值分布图
二、SPSS中的单因变量多因素方差分析（Univariate）
（一）基本原理
在多因素的试验中，使用方差分析而不用t检验的一个重要原因在于前者效率更高，本实验所讲的单因变量多因素方差分析是对于一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的回归分析和方差分析。这个过程可以检验不同组之间均数由于受不同因素影响是否有差异的问题，即可以分析每一个因素的作用，也可以分析各因素之间的交互作用，还可以分析协方差和协方差交互作用。
（二）实验工具
SPSS for Windows
（三）试验方法
例：某生产队在12块面积相同的大豆试验田上，用不同方式施肥，大豆亩产（斤）的数据如下表
编号 氮肥（斤） 磷肥（斤） 亩产（斤）
正在加载中，请稍后...SPSS单因素方差分析有什么优点
全部答案（共1个回答）
e-Way ANOVA过程要求因变量属于正态分布总体。如果因变量的分布明显的是非正态，不能使用该过程，而应该使用非参数分析过程。如果几个因变量之间彼此不独立，...
单因素方差分析 也称作一维方差分析。它检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。还可以对该因素的若干水 平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进行分析，即进行均值的多重比较。相关信息e-Way ANOVA过程要求因变量属于正态分布总体。如果因变量的分布明显的是非正态，不能使用该过程，而应该使用非参数分析过程。如果几个因变量之间彼此不独立，应该用Repeated Measue过程。
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使用条件：单因素：要求因变量服从正态分布；方差要齐性；适合完全随机试验设计多因素：因变量服从正态分布且总体单元方差相同（单元因素水平之间每组合）；因变量连续变量...
这篇文档是模板你可以看看http://www.baidu.com/link?url=hA3b_pVMCCtFqrHf9hG8xuaMfcs_3IR3vS81At...
http://zhibao.swu.edu.cn/epcl/spss/anova/anova_1.html
这里有资料，你可以看看，希望能帮懂你。
我就是用 AVAST 的，监控好。杀毒能力也好，就是有时会一点点误杀。毕竟是外国的的，但有个好处就是，完全免费的。
=SLOPE(Y1:Y6,X1:X6)
=INTERCEPT(Y1:Y6,X1:X6)
X1:X6代表一组X值
Y1:Y6代表一...
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3秒自动关闭窗口如何利用SPSS计算平均值,标准差,单因素方差_中华文本库
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1 如何利用SPSS 计算平均值，标准差，单因素方差 单因素方差用于分析单一控制变量影响下的多组样本的均值是否存在显著差异。在进行方差分析时要求样本满足以下几个条件：（1）可比性；（2）随机数据；（3）样本为正态分布；（4）方差齐性，要求各组间具有相同的方差，可以通过SPSS 中“方差齐性检验”得出。
下面以医学中不同类型脑梗塞与年龄、性别和ApoB/AI值之间的相互关系来进行单因素方差分析。
（一）数据准备和SPSS 选项设置
第一步，原始数据的转化：如图1-1所示，其中脑梗塞可以分为ICAS 、ECAS 和NCAS 三种，我们将这三组分类转化为数值分类其中ICAS 用1表示，ECAS 用2表示，NCAS 用3表示。性别也转化为0、1分类，1为女，0为男。其他数值变量正常输入。
第二步：打开“单因素方差（ANOVA ）分析”对话框：沿着主菜单的“分析（Analyze ）→比较均值→单因素ANOVA ”的路径（图1-2）打开单因素方差分析分析选项框（图1-3）。在“因子”中选入分组，在因变量列表中选入年龄，性别和Apobai 。这里需要注意的是一般“因子”为分类变量，而因变量为数值或分类变量。
第三步：对“对比”、“两两比较”、
“选项”进行设置，设置方法参照任意一图 1-1
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寻找更多 ""方差分析是检验多个总体均值是否相等的统计方法，本质上研究的是分类型自变量对数值型因变量的影响。
一：分析-比较均值-单因素方差分析；
二、对比-多项式；在此对话框是用于对组间平方和进行分解并确定均值的多项式比较；o当控制变量为定序变量时，趋势检验能够分析随着控制变量水平的变化，观测变量值变化的总体趋势是怎样的，是呈现线性变化趋势，还是呈二次、三次等多项式变化；通过趋势检验，能够帮助人们从另一个角度把握控制变量不同水平对观测变量总体作用的程度。
三、两两比较；多重比较检验利用全部观测变量值，实现对各个水平下观测变量总体均值的逐对比较，其功能是分析样本(处理)间产生差异的具体原因；多重比较检验分两种情况，一种是假定方差相同，对应“假定方差齐性”选框，另一种是假定方差不相同，对应“未假定方差齐性”选框；不同情况对应不同的方法，每种方法有其对应的检验统计量和统计量的分布，本例选择“LSD(L)”和“Tamphane’s T2(M)”。
四、方差同质性检验：计算 Levene 统计量以检验组方差是否相等。该检验不需要进行总体正态性的假设。
&&&&&& Brown-Forsythe：计算 Brown-Forsythe 统计量以检验组均值是否相等。当方差相等的假设不成立时，这种统计量优于 F 统计量。
&&&&&& Welch：计算 Welch 统计量以检验组均值是否相等。当方差相等的假设不成立时，这种统计量优于 F 统计量。
五、输出结果；
&第一步：SPSS中方差齐次性检验的原假设是：各水平下观测变量总体的方差无显著差异。
&&&&&&&&&&&&&& 在该表中，从显著性P值看，p&0.05，说明在显著性水平0.05时，不能拒绝原假设。也就是说各组的方差在a=0.05水平上没有显著性差异，即方差具有齐次性。
第二步：F值对应的P值，由于P&0.05,则可以下结论，否定原假设H0：组间均值无显著性差异，即8种势力的智力的平均值有显著性差异。
&第三步：方差齐性前提下，看LSD检验。由基本分析可知，由于势力的不同，智力水平也不相同。
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