【正文】 用法也和多因素方差分析相同。所以將年齡作為協(xié)變量引入模型，考慮建立協(xié)方差分析模型。 Step05：其他選項選擇 單擊 【 Options】 按鈕，彈出 【 Options(選項 )】 對話框。 （ 2）描述性統(tǒng)計分析表 表 518和表 519是對樣本數(shù)據(jù)的基本描述結(jié)果。同時為了說明協(xié)方差模型的有效性，表 522列出了只考慮體重級別的膽固醇單因素方差分析結(jié)果。可以通過表 519看到：超重組的膽固醇含量要高于正常組的膽固醇含量。 ● 1Simple KS test： 單樣本 KS檢驗。 這類方法的假定前提比參數(shù)假設(shè)檢驗方法少得多 ， 也容易滿足 ， 適用于計量信息較弱的資料且計算方法也簡便易行 ， 所以在實際中有廣泛的應(yīng)用 。接著，利用實際觀測值的頻數(shù)與理論的期望頻數(shù)之間的差異來構(gòu)造檢驗統(tǒng)計量，它描述了觀察值和理論值之間的偏離程度。 實例圖文分析：人員結(jié)構(gòu)的調(diào)動 ? 1. 實例內(nèi)容 某公司經(jīng)營多年，形成了一套成熟的企業(yè)文化和管理體系，例如根據(jù)多年的運營經(jīng)驗，經(jīng)理層、監(jiān)察員、辦事員三種職務(wù)類別人員比例大約在 15： 5： 80為宜，這樣運行效率最高。 H1： 目前三個職業(yè)的總體構(gòu)成比不再是 15％、 5％和 80％ 。 顯然殘差值越小，說明實際頻數(shù)與期望頻數(shù)越接近。 SPSS二項分布檢驗過程是推斷總體的分布是否等于指定的某個二項分布。 二項分布檢驗的 SPSS操作詳解 ? Step01： 打開主菜單 選擇菜單欄中的 【 Analyze(分析 )】 → 【 Nonparametric Tests(非參數(shù)檢驗 )】 → 【 Legacy Dialogs(舊對話框 )】 → 【 Binomial(二項式 )】命令 ，彈出 【 Binomial Test(二項式檢驗 )】 對話框。 ? Step07： 單擊 【 OK】 按鈕，結(jié)束操作， SPSS軟件自動輸出結(jié)果。 ? Step05： 描述性統(tǒng)計量輸出 單擊 【 Options】 按鈕，彈出 【 Options(選項 )】 對話框。 由于這里要檢驗合格率是否等于 95％， 也就是要檢驗 “ Group 1”組所占比例是否等于 。軟件將自動計算出 Z統(tǒng)計量的取值及對應(yīng)的概率 P值。 ? Step06： 單擊 【 OK】 按鈕，結(jié)束操作， SPSS軟件自動輸出結(jié)果。所以采用 SPSS具體操作步驟如下。整個歷史數(shù)據(jù)的游程數(shù)等于 4。 SPSS具體操作步驟 ? Step01： 打開數(shù)據(jù)文件 ，其中 “ fzl”變量表示企業(yè)的資產(chǎn)負債率； “ indicate”變量表示企業(yè)類型 ，“ 1”表示工業(yè)企業(yè) ，“ 2”表示商業(yè)企業(yè)。這樣可以得到由 1和 2構(gòu)成的數(shù)列，如 1221122。 3 .實例結(jié)果及分析 首先 “ Test Value＝ ”表示游程檢驗以 為兩組。這樣就可以通過游程檢驗來分析歷史數(shù)據(jù)。 ? Step04： 選擇計算精確概率 【 Exact】 按鈕用于選擇計算概率 P值的方法，它的功能和卡方檢驗中的相應(yīng)按鈕相同的。 游程檢驗可用來檢驗任何序列的隨機性，而不管這個序列是怎樣產(chǎn)生的；此外還可用來判斷兩個總體的分布是否相同，從而檢驗出它們的位置中心有無顯著差異。同時其 25％、 50％和 75％ 分位點等于 。接著在其文本框中輸入 “ 960”，表示以它作為分界點將原始樣本分為兩組。 ? Step05： 選擇計算精確概率 【 Exact】 按鈕用于選擇計算概率 P值的方法。 需要注意的是，二項分布檢驗過程要求變量必須是數(shù)值型的二元變量（只取兩個可能值的變量）。 （ 2） 已知發(fā)生某一結(jié)果（陽性）的概率為 π ，其對立結(jié)果的概率為 1π。 ? Step04： 完成操作 最后，單擊 【 OK(確定 )】 按鈕，操作完成。相應(yīng)的假設(shè)檢驗如下。 ? Step05： 選擇計算精確概率 單擊 【 Exact】 按鈕，彈出 【 Exact Tests(精確檢驗 )】 對話框，該對話框用于選擇計算概率 P值的方法 。它用于檢驗觀測數(shù)據(jù)是否與某種概率分布的理論數(shù)值相符合，進而推斷觀測數(shù)據(jù)是否是來自于該分布的樣本的問題。 它是指在總體不服從正態(tài)分布且分布情況不明時 ， 用來檢驗數(shù)據(jù)資料是否來自同一個總體假設(shè)的一類檢驗方法 。 ● Binomial test： 二項分布檢驗。這也是由于扣除了年齡因素的影響造成的。由于概率 P值 顯著性水平 ，故認為兩組樣本數(shù)據(jù)的方差是相同的，滿足方差分析的前提條件。從中看到，實驗對象的年齡和體內(nèi)血清膽固醇含量呈較為明顯的線性關(guān)系，且不同組別的斜率都基本相同。 選擇 “ group”作為因素變量，將其添加至 【 Fixed Variable(s)(固定變量 )】 列表框中。這是因為年齡的大小在一定程度上會影響人體的血清膽固醇含量的高低。 “ Univariate”過程中引入?yún)f(xié)變量 由于協(xié)方差分析也是采用 【 General Linear Model(一般線性模型 )】 中的 【 Univariate(單變量 )】 命令，因此它的基本操作和多因素方差分析的 SPSS操作是相同的，這里就不再重復(fù)了。 基本原理 在協(xié)方差分析中，將觀察變量總的離差平方和分解為由因變量引起的、由因變量的交互作用引起的、由協(xié)變量引起的和由其他隨機因素引起的。該職業(yè)的平均薪金要明顯高于財務(wù)管理和計算機程序員職業(yè)。但這兩行對應(yīng)的相伴概率 P都接近 0，顯然小于顯著性水平 。從數(shù)值大小比較看，不少職業(yè)和性別之間每周薪金差異較大，說明有進一步采用方差分析的必要。 Step05：其他選項選擇 單擊 【 Options】 按鈕，彈出 【 Options(選項 )】 對話框。這里 “ wage”變量表示每月薪金； “ job”變量表示職業(yè)的類型； “ sex”變量表示性別。所得數(shù)據(jù)見表 511所示。 ● 參數(shù)估計值表支持系數(shù)、 B 的 Bootstrap 估計和顯著性檢驗。 ● Residual plot：繪制因變量的觀察值對于預(yù)測值和標準化殘差的散點圖。 ② 在 【 Display(輸出 )】 列表框中指定要求輸出的統(tǒng)計量。 Step08：其他選項選擇 單擊 【 Options】 按鈕，彈出 【 Options(選項 )】 對話框。 ● Unstsndardized：非標準化殘差值，即觀測值與預(yù)測值之差。 ● Unstsndardized：非標準化預(yù)測值。 Step06：選擇多重比較 單擊 【 Post Hoc】 按鈕，彈出 【 Post Hoc Multiple Comparisons for Observed Means(單變量：觀測均值的兩兩比較 )】對話框。對預(yù)測變量或因素的效應(yīng)，除第一水平以外，對每一水平都與它前面的水平進行比較。除去作為參考的水平外，對預(yù)測變量或因素變量的每一水平都與參考水平進行比較。在該框中選擇想要改變比較方法的因子，即鼠標單擊選中的因子。適用于平衡的 ANOVA模型和非平衡的 ANOVA模型。 ● Main effects： 選中此項可以指定主效應(yīng)。選擇該項后無需進行進一步的操作，即可單擊 【 Continue】 按鈕返回主對話框。 ● 選擇因素變量：添加至 【 Fixed Variable(s)(固定因子 )】 列表框中。以兩個因素為例，可以表示為： 其中， Q表示各部分對應(yīng)的離差平方和。本案例中不管方差齊性還是不齊性，其概率 P值都顯著大于 ，這說明了零假設(shè)成立，即混合型股票基金的費用比率是其他三種類型基金費用比率的平均水平。表中第四列 Mean Difference表示兩兩不同基金費用比率差值的均值。 （ 2）方差齊性檢驗 表 57是方差齊性檢驗結(jié)果表。單擊 【 Continue】 按鈕，返回主對話框。 Step02：在 【 候選變量 】 列表框中選擇 “ rate”變量作為因變量，將其添加至 【 Dependent List(因變量列表 )】 列表框中。 3. 實例結(jié)果及分析 （ 1） 方差齊性檢驗 SPSS的結(jié)果報告中首先列出了方差分析檢驗結(jié)果 。 Step01：打開對話框 打開數(shù)據(jù)文件 ，選擇菜單欄中的 【 Analyze（分析） 】 →【 Compare Means(比較均值 )】 → 【 OneWay ANOVA(單因素ANOVA)】 命令，彈出 【 OneWay ANOVA(單因素 ANOVA)】 對話框。 實例圖文分析：信息來源與傳播 1. 實例內(nèi)容 某機構(gòu)的各個級別的管理人員需要足夠的信息來完成各自的任務(wù)。 （ 2） Means plot：均值折線圖。 (1)【 Statistics(統(tǒng)計量 )】 復(fù)選框 :選擇輸出統(tǒng)計量。 默認的控制類是最后一組 。 ?Tukey：用 StudentRange統(tǒng)計量進行所有組間均值的配對比較，用所有配對比較誤差率作為實驗誤差率。 ?Bonferroni（ LSDMOD） ： 用 t檢驗完成各組間均值的配對比較 ， 但通過設(shè)置每個檢驗的誤差率來控制整個誤差率 。 顯然 ， 可以根據(jù)實際問題 ， 提出若干種檢驗問題 。 水平之間的方差（也稱為組間方差）與水平內(nèi)部的方差（也稱組內(nèi)方差）之間的比值是一個服從 F分布的統(tǒng)計量 F = 水平間方差 / 水平內(nèi)方差 = 組間方差 / 組內(nèi)方差 SPSS在單因素方差分析中的應(yīng)用 單因素方差分析也叫一維方差分析 ， 它用來研究一個因素的不同水平是否對觀測變量產(chǎn)生了顯著影響 ， 即檢驗由單一因素影響的一個 （ 或幾個相互獨立的 ） 因變量由因素各水平分組的均值之間的差異是否具有 統(tǒng)計意義 。 兩個方面產(chǎn)生的差異用兩個方差來計量： 一是變量之間的總體差異 ， 即水平之間的方差 。 （ 5）交互作用（ Interaction） :如果一個因素的效應(yīng)大小在另一個因素不同水平下明顯不同，則稱兩因素間存在交互作用。 方差分析的 概念 43210 : ???? ???H 序號 銷售方式 1 2 3 4 5 水平均值 方式一 77 86 81 88 83 83 方式二 95 92 78 96 89 90 方式三 71 76 68 81 74 74 方式四 80 84 79 70 82 79 總均值 表 51 某公司產(chǎn)品銷售方式所對應(yīng)的銷售量 方差分析中有以下幾個重要概念。如果同時針對多個因素進行，稱為多因素方差分析。 從表 51可以看到， 20個數(shù)據(jù)各不相同，這種差異可能是由以下兩方面的原因引起的。 1? 2? 3? 4? 方差分析的基本假設(shè) （ 1）各樣本的獨立性。 多重比較是通過對總體均值之間的配對比較來進一步檢驗到底哪些均值之間存在差異 。 Step03：選擇因素變量 在 【 OneWay ANOVA(單因素 ANOVA)】 對話框的候選變量列表框中選擇一個變量，將其添加至 【 Factor(因子 )】 列表框中，選擇的變量就是要進行方差分析的因素變量。 ? Scheffe：用 F分布對所有可能的組合進行同時進入的配對比較 。 ?Duncan：指定一系列的 Range值，逐步進行計算比較得出結(jié)論。 ?Dunt’s T3： 基于 Student最大模的成對比較法 。 ● Fixed and random effects：顯示固定和隨機描述統(tǒng)計量。 Step07：相關(guān)統(tǒng)計量的 Bootstrap估計。在每種情況下，對信息傳播進行測度：數(shù)值越高，說明信息傳播越廣。 Step03：選擇因素變量 在候選變量列表框中選擇 “ source”變量作為水平值，將其添加至【 Factor(因子 )】 列表框中。 （ 2） 單因素方差分析表 實例進階分析：股票基金的費用比率 1. 實例內(nèi)容 Money雜志報告了股票和債券基金的收益和費用比率。 勾選 【 Polynomial(多項式 )】 復(fù)選框 ， 激活 【 Degree(度 )】 下拉菜單 ， 默認選擇 【 Linear(線性 )】 選項 ， 表示要進行均值的精細比較 。 Step07：單擊 【 OneWay ANOVA(單因素 ANOVA)】 對話框中的 【 OK】 按鈕，完成操作。 （ 3）單因素方差分析表 表 57為單因素方差分析表。因此這四種基金中，只有它們之間的費用比率存在顯著性差異，其他基金的費用比率之間都沒有顯著差異。 SPSS在多因素方差分析中的應(yīng)用 多因素方差分析的基本原理 多因素方差分析是對一個獨立變量是否受一個或多個因素或變量影響而進行的方差分析。 SPSS將自動計算 F值，并依據(jù) F分布表給出相應(yīng)的概率 P值。 ● 選擇權(quán)重變量：添加至 【 WLS Weig