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spss16實(shí)用教程方差分析(文件)

 

【正文】 析,分析不同水平的控制變量是否對(duì)結(jié)果產(chǎn)生了顯著影響。 單因素方差分析 統(tǒng)計(jì)學(xué)上的定義和計(jì)算公式 定義:?jiǎn)我蛩胤讲罘治鰷y(cè)試某一個(gè)控制變量的不同水平是否給觀察變量造成了顯著差異和變動(dòng)??偟淖儺惼椒胶陀洖?SST,分解為兩個(gè)部分:一部分是由控制變量引起的離差,記為 SSA(組間 Between Groups離差平方和);另一部分隨機(jī)變量引起的 SSE(組內(nèi) Within Groups離差平方和)。 F統(tǒng)計(jì)量是平均組間平方和與平均組內(nèi)平方和的比,計(jì)算公式為 從 F值計(jì)算公式可以看出,如果控制變量的不同水平對(duì)觀察變量有顯著影響,那么觀察變量的組間離差平方和必然大, F值也就比較大;相反,如果控制變量的不同水平?jīng)]有對(duì)觀察變量造成顯著影響,那么,組內(nèi)離差平方和影響就會(huì)比較大, F值就比較小。 ( 5)輸出結(jié)果的最后部分是各組觀察變量均值的折線圖,如圖 56所示。因此,它需要將觀察變量總的離差平方和分解為 3個(gè)部分: ? 多個(gè)控制變量單獨(dú)作用引起的平方和; ? 多個(gè)控制變量交互作用引起的離差平方和; ? 其他隨機(jī)因素引起的離差平方和。 ( 2)輸出的結(jié)果文件中第二部分如下表所示。 ( 6)輸出的結(jié)果文件中第六部分如下表所示。協(xié)方差將那些很難控制的隨機(jī)變量作為協(xié)變量,在分析中將其排除,然后再分析控制變量對(duì)觀察變量的影響,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)控制變量效果的準(zhǔn)確評(píng)價(jià)。 以上 F統(tǒng)計(jì)量服從 F分布。方差分析的基本思想是:通過(guò)分析研究中不同變量的變異對(duì)總變異的貢獻(xiàn)大小,確定控制變量對(duì)研究變量影響力的大小。 小 結(jié) 單因素方差分析主要用 “ Analysis”的“ Compare Means”菜單下的 “ One—Way ANOVA”子菜單實(shí)現(xiàn);多因素方差分析和協(xié)方差分析都是在 “ Analysis”下 “ General Linear Model”菜單下的 “ Univariate”子菜單實(shí)現(xiàn)的。如果控制變量的不同水平能夠?qū)Y(jié)果產(chǎn)生顯著影響,那么它和隨機(jī)變量共同作用,必將使結(jié)果有顯著變化。 如果 F控制變量的相伴概率小于或等于顯著性水平,則控制變量的不同水平對(duì)觀察變量產(chǎn)生顯著的影響;如果
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