用spss進(jìn)行單因素方差分析和多重比較-資料下載頁
2025-08-23 10:17本頁面
【正文】 。然而，如果地區(qū)和險(xiǎn)種因素的交互作用對(duì)收入有顯著影響，而我們在模型中忽略了二者的交互作用，我們所作的雙因素方差分析就是錯(cuò)誤的。下面我們來作有交互作用的方差分析。[] 。調(diào)用Univariate過程，變量的設(shè)置保持不變，在模型設(shè)置對(duì)話框中選擇Custom，在效應(yīng)下拉框中選擇Interaction，同時(shí)選中“險(xiǎn)種”和“地區(qū)”變量，點(diǎn)擊中間的右箭頭，右面Model下面的矩形框中會(huì)出現(xiàn)入“險(xiǎn)種*地區(qū)”這一變量，這表示模型中包含了二者的交互作用（圖79）。返回主對(duì)話框，單擊Plots按鈕，在彈出的對(duì)話框中把“地區(qū)”變量指定為Horizontal Axis，把“險(xiǎn)種”指定為Spearate Lines，點(diǎn)擊下面的Add按鈕，表示我們需要做一個(gè)以地區(qū)為橫軸，每個(gè)險(xiǎn)種按險(xiǎn)種的平均值為一條線的圖形（圖710）。返回主對(duì)話框，在options對(duì)話框中選中“Homogeneity test（同方差檢驗(yàn)）”復(fù)選框。最后單擊主對(duì)話框中的“OK”按鈕就可以得到有交互作用的雙因素方差分析結(jié)果了。圖79 有交互作用的雙因素模型設(shè)定圖710 要求SPSS輸出均值圖形的設(shè)定top↑表714是同方差性檢驗(yàn)的結(jié)果，表明沒有證據(jù)表明各個(gè)總體的方差不相等。表714 同方差性的Levene檢驗(yàn)aFdf1df2Sig.1124.358零假設(shè)是各組中的因變量誤差的方差都相等。a Design: Intercept+險(xiǎn)種+地區(qū)+險(xiǎn)種 * 地區(qū)表715是SPSS輸出的方差分析表。表中關(guān)于險(xiǎn)種、地區(qū)因素以及二者交互作用的F檢驗(yàn)值和p值與Excel的計(jì)算結(jié)果是一致的，檢驗(yàn)的結(jié)論同樣是在5%的顯著性水平下險(xiǎn)種因素的影響不顯著，地區(qū)的影響以及二者的交互作用影響顯著。表715 SPSS輸出的雙因素方差分析模型SourceType III Sum of SquaresdfMean SquareFSig.Corrected Model(a)11.001Intercept1.000險(xiǎn)種2.341地區(qū)3.011險(xiǎn)種 * 地區(qū)6.000Error24Total36Corrected Total35圖711反映了地區(qū)和險(xiǎn)種的保險(xiǎn)銷售人員的平均收入。從圖中可以看出，在第4個(gè)地區(qū)不同險(xiǎn)種之間的差異較大，但在第一個(gè)地區(qū)差異很小。三條線并非平行線，說明地區(qū)和險(xiǎn)種因素之間存在交互影響。從圖形可以看出，在第1和第4個(gè)地區(qū)第3種保險(xiǎn)的銷售人員收入最高，在第2個(gè)地區(qū)第1種保險(xiǎn)的銷售人員收入最高，而在第3個(gè)地區(qū)第2種保險(xiǎn)的銷售人員收入最高。圖711 分地區(qū)和險(xiǎn)種的平均收入
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