【正文】 從表中可看出“北京”和“大連”的日照數(shù)最接近，而“北京”和“天津”的日照數(shù)相差最大。 距離分析 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 63 距離分析 ?第 3步 進行距離分析： 選擇菜單“分析 → 相關(guān) → 距離”，彈出 下 圖所示的“距離”對話框，將 4個變量（“北京”、“天津”、“石家莊”、“大連”）移入“變量”框中進行相似性度量計算；在“計算距離”組中選中“個案間”單選框，進行變量間的距離分析；在“度量標準”單選框組中選中不相似性，求解其不相似性度量。 (3) 分析步驟 距離分析中不存在假設(shè)檢驗問題，主要是通過 SPSS自動計算變量或個案之間的相似性或不相似性距離，根據(jù)其計算距離值的大小來確定變量或個案之間的相似性或不相似性的強弱。 ? 對二值（只有兩種取值）數(shù)據(jù)變量之間的距離描述，使用歐氏距離、平方歐氏距離、尺寸差異、模式差異、方差、形或蘭斯和威廉斯等距離統(tǒng)計量。 月平均濕度 生長量 相關(guān)性 .977 顯著性 （ 雙側(cè) ） . .000 df 0 7 月平均氣溫 相關(guān)性 .977 顯著性 （ 雙側(cè) ） .000 . df 7 0 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 58 主要內(nèi)容 ? 相關(guān)分析簡介 ? 兩變量相關(guān)分析 ? 偏相關(guān)分析 ? 距離分析 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 59 ?(1) 基本概念 ? 距離分析是對觀測量之間相似或不相似程度的一種測度，是計算一對觀測量之間的廣義距離。 偏相關(guān)分析 從中可以看出，月降雨量、月平均日照時數(shù)和月平均濕度為控制變量，生長量與月平均氣溫關(guān)系密切，偏相關(guān)系數(shù)為 ，雙尾檢測的相伴概率為 （表示趨近于 0的正數(shù)），明顯小于顯著性水平 。 ? 偏相關(guān)分析 月份 月生長量 月平均氣溫 月降 雨量 月平均日照時數(shù) 月平均濕度 月份 月生長量 月平均氣溫 月降 雨量 月平均日照時數(shù) 月平均濕度 1 17 81 7 18 83 2 79 8 86 3 10 75 9 22 83 4 137 75 10 18 84 82 5 13 77 11 8 81 6 79 12 1 82 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 56 56 偏相關(guān)分析 ?第 1步 分析：這 4個氣候因素彼此均有影響，分析時應(yīng)對生長量與 4個氣候因素分別求偏相關(guān)，如在求生長量與氣候因素的相關(guān)時控制其他因素的影響。偏相關(guān)系數(shù)的數(shù)值和簡單相關(guān)系數(shù)的數(shù)值常常是不同的，在計算簡單相關(guān)系數(shù)時，所有其他自變量不予考慮。 其中包括了叉積離差矩陣、協(xié)方差矩陣、Pearson相關(guān)系數(shù)及相伴概率 p值。請對其進行相關(guān)性分析（顯著性水平取 α ＝ ）。 ? 根據(jù)經(jīng)驗可將其相關(guān)程度分為幾種：當 |r|≥關(guān)；當 ≤|r|；當 ≤ |r|關(guān)；當 |r|。 ? Pearson簡單相關(guān)系數(shù)及 t統(tǒng)計量 12211( ) ( )( ) ( )niiinniiiix x y yrx x y y??????????? 221rntr???SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 46 ?定序變量的相關(guān)性分析 ： 定序變量又稱為有序（ ordinal）變量、順序變量、等級變量，它取值的大小能夠表示觀測對象的某種順序關(guān)系（等級、方位或大小等）。相關(guān)系數(shù)是衡量變量之間相關(guān)程度的一個指標，總體的相關(guān)系數(shù)用 ρ表示，樣本的相關(guān)系數(shù)用 r表示。 函數(shù)關(guān)系是一一對應(yīng)的確定性關(guān)系 ， 比較容易分析和測度 。 ?第 4步 執(zhí)行協(xié)方差分析 ： 其設(shè)置與單變量分析相似 。 ?第 3步 檢驗協(xié)方差分析的前提條件 ： 該前提條件是各組方差是否一致和協(xié)變量“ entrance”與控制變量“ group”是否具有交互作用。 ?第 4步 給出顯著性水平 ， 作出決策 。 協(xié)方差將那些很難控制的隨機變量作為協(xié)變量，在分析中將其排除，然后再分析控制變量對觀察量的影響，從而實現(xiàn)對控制變量效果的準確評價。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 31 多因素方差分析 交互作用的影響圖，從上圖可知兩因素的交互作用對數(shù)學的學習成績具有顯著性影響。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 27 多因素方差分析 T e s t s of B e t w e e n S u b j e c t s Ef f e c t sD e p e n d e n t V a r ia b le : 數(shù)學4 6 0 5 . 9 1 7a5 9 2 1 . 1 8 3 1 7 . 1 6 3 . 0 0 09 5 2 3 5 . 2 6 0 1 9 5 2 3 5 . 2 6 0 1 7 7 4 . 3 4 0 . 0 0 03 2 9 5 . 5 7 7 2 1 6 4 7 . 7 8 8 3 0 . 7 0 0 . 0 0 03 5 1 . 1 5 7 1 3 5 1 . 1 5 7 6 . 5 4 2 . 0 2 55 9 9 . 8 4 3 2 2 9 9 . 9 2 2 5 . 5 8 8 . 0 1 96 4 4 . 0 8 3 12 5 3 . 6 7 41 1 2 8 9 8 . 0 0 0 185 2 5 0 . 0 0 0 17S o u r ceC o r r e ct e d M o d e lI n t e r ce p t組別性別組別 * 性別E r r o rT o t a lC o r r e ct e d T o t a lT y p e I I I S u mo f S q u a r e s df Me a n S q u a r e F S ig .R S q u a r e d = . 8 7 7 (A d j u s t e d R S q u a r e d = . 8 2 6 )a . 該表是進行多因素方差分析的主要部分，由于指定 建立全因子模型 ，因此總的離差平方和分為 3個部分：多個控制變量對觀察量的獨立作用、交互作用及隨機變量的影響。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 26 多因素方差分析 ?第 8步 對控制變量各個水平上的觀察變量的差異進行對比檢驗 ： 選擇“ 對比 ”對話框，對兩種因素均進行對比分析，用“簡單 ”方法，并以最后一個水平的觀察變量均值為標準。并將“數(shù)學”變量移入 因變量 框中，將“組別”和“性別”移入 固定因子 中，如下圖： SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 24 多因素方差分析 ?第 4步 設(shè)置方差齊性檢驗 ： 由于方差分析要求不同組別數(shù)據(jù)方差相等，故應(yīng)進行方差齊性檢驗，單擊“ 選項 ”按鈕，選中“ 方差齊性檢驗 ”，顯著性水平 設(shè)為默認值 。 姓名 數(shù)學 組別 性別 姓名 數(shù)學 組別 性別 張青華 99 0 m 郭曉艷 99 2 m 王潔云 88 0 f 李福利 70 2 f 吳凌風 99 0 m 羅帆 89 2 m 劉行 89 0 m 宋麗君 55 1 f 馬萌 94 0 f 辛瑞晶 50 1 m 單玲玲 90 0 m 王瀅瀅 67 1 f 羅超波 79 2 m 蔡春江 67 1 m 尹珣 56 2 f 武佳琪 56 1 f 張敏 89 2 m 陳雪吟 56 1 m SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 23 多因素方差分析 ?第 1步 分析 ： 需要研究不同教學方法和不同性別對數(shù)學成績的影響。 ?第 2步 構(gòu)造檢驗統(tǒng)計量 ： 多因素方差分析采用的是 F統(tǒng)計量，根據(jù)效應(yīng)模型選擇。因此，需要將觀測變量總的離差平方各分解為 3個部分： ? 多個控制變量單獨作用引起的離差平方和； ? 多個控制變量交互作用引起的離差平方和； ? 其他隨機因素引起的離差平方和。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 16 單因素方差分析 均值折線圖 上圖為幾種飼料均值的折線圖，可以看出均值分布比較陡峭，均值差異也較大。由于組間比較的相伴概率 Sig.（ p值） =，故應(yīng)拒絕 H0假設(shè)（四種飼料喂豬效果無顯著差異），說明四種飼料對養(yǎng)豬的效果有顯著性差異。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 12 單因素方差分析 不同飼料的方差齊性檢驗結(jié)果 Test of Homogeneity of Varianc