spss方差分析ppt課件(2)(參考版)
2025-01-17 04:40本頁面
【正文】 作業(yè) 為了尋求適應(yīng)本地區(qū)的高產(chǎn)油菜品種，今選了五種不同品種進(jìn)行試驗(yàn)，每一品種在四塊試驗(yàn)田上試種，得到在每一塊田上的畝產(chǎn)量見數(shù)據(jù)，請分析不同品種不同地塊的平均畝產(chǎn)量是否有顯著差異？（多因素方差分析） Thank you 。這里，豬體重的增加量為觀測變量，飼料為控制變量，豬喂養(yǎng)前體重為協(xié)變量。由于生豬體重的增加理論上會(huì)受到豬自身身體條件的影響，于是收集生豬喂養(yǎng)前體重（ wyq）的數(shù)據(jù)，作為自身身體條件的測量指標(biāo)。至此， SPSS將自動(dòng)完成對各變差的分析，并計(jì)算各 F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測值和對應(yīng)的概率 p值及其他計(jì)算結(jié)果，并將結(jié)果顯示到輸出窗口中。 把作為協(xié)變量的變量指定到 Covariate(s)框中。 把觀測變量指定到 Dependent Variable框中。 協(xié)方差分析的基本操作步驟 在利用 SPSS進(jìn)行協(xié)方差分析時(shí)，應(yīng)首先將作為協(xié)變量的變量定義成一個(gè) SPSS變量。 協(xié)方差分析的基本步驟 ? 提出原假設(shè)：協(xié)變量對觀測變量的線性影響是不顯著的；在扣除協(xié)變量的影響條件下，控制變量各水平下觀測變量的各總體均值無顯著差異。以單因素協(xié)方差分析為例，觀測變量的總變差可以分解為： SS ESS ASS XSS TSS ESS XSS ASS T??????比較觀測變量總離差平方和各部分的比例 在觀測變量總離差平方和中，如果 SSA所占比例較大，則說明控制變量 A是引起觀測變量的變動(dòng)主要因素之一，觀測變量的變動(dòng)可以部分的由控制變量 A來解釋，即控制變量 A給觀測變量帶來了顯著影響。 協(xié)方差分析中要求多個(gè)協(xié)變量之間無交互作用，且觀測變量與協(xié)變量之間有顯著的線性關(guān)系。所以說協(xié)方差分析是一種介于方差分析和線性回歸分析之間的分析方法。 協(xié)方差分析的特點(diǎn) 方差分析中的控制變量都是定性變量（包括定類和定序變量），線性回歸分析中的解釋變量（自變量）都是定量變量。因此，為了更加準(zhǔn)確的研究控制變量不同水平對觀測變量的影響，應(yīng)盡量排除其他因素對分析結(jié)論的影響。比如：不同地塊對農(nóng)作物產(chǎn)量的影響。 協(xié)方差分析 無論是單因素方差分析還是多因素方差分析，控制變量是可以控制的，其各個(gè)水平可以通過人為努力得到控制和確定。 多因素方差分析進(jìn)一步分析應(yīng)用舉例 在前面的應(yīng)用舉例中對廣告形式、地區(qū)對銷售額的影響進(jìn)行了多因素方差分析，建立了飽和模型。其中， Predicted Values框中的選項(xiàng)用來計(jì)算模型的預(yù)測值； Residuals框中的各選項(xiàng)用來計(jì)算各種殘差；Diagnostics框?qū)崿F(xiàn)異常值的診斷。首先選擇一個(gè)控制變量作為交互圖形中的橫軸，并將其選擇到 Horizontal Axis框中；其次，指定在交互圖中各直線代表的是哪個(gè)控制變量的不同水平，并將其選擇到 Separated Lines框中；最后，如果控制變量有三個(gè)，由于交互作用圖只能反映兩控制變量的交互情況，此時(shí)第三個(gè)變量只能選入Separate Plots框中，第三個(gè)變量有幾個(gè)水平便繪制出幾張交互圖。 如果采用對比檢驗(yàn)方法，則單擊 Contrasts按鈕，默認(rèn)是不進(jìn)行對比檢驗(yàn)（顯示如 x1（ None） ）；如果進(jìn)行對比檢驗(yàn)，可展開 Contrast后的下拉框，指定對比檢驗(yàn)的檢驗(yàn)值，并單擊 Change按鈕完成指定。 均值比較的操作 如果通過多因素方差分析得知某控制變量的不同水平對觀測變量產(chǎn)生顯著影響，進(jìn)一步可對各水平間的均值進(jìn)行比較。此時(shí)便可自定義非飽和模型中的數(shù)據(jù)項(xiàng)。 Covariates框、 Model框以及 Build Term(s)下拉框均呈不可用狀態(tài)；如果選擇 Custom項(xiàng)，則表示建立非飽和模型，且 Factors amp。如果希望建立非飽和模型，則應(yīng)在主窗口中單擊 Model按鈕，出現(xiàn)窗口： 默認(rèn)的選項(xiàng)是 Full factorial，表示飽和模型。 模型分析 這里模型分析的主要任務(wù)有三個(gè)：第一，利用多因素方差分析模型計(jì)算觀測變量預(yù)測值；第二，計(jì)算各種殘差值，評價(jià)模型對數(shù)據(jù)的擬合程度；第三，對數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)進(jìn)行診斷。 控制變量交互作用的圖形分析 控制變量的交互作用可以通過圖形直觀分析。 檢驗(yàn)值可以指定一下幾種： None： SPSS默認(rèn)。多重比較檢驗(yàn)的方法與單因素方差分析類似，不再重復(fù)。如果研究發(fā)現(xiàn)，控制變量的某階交互作用沒有給觀測變量產(chǎn)生顯著影響，那么可以嘗試建立非飽和模型。零假設(shè)為：不同廣告形式?jīng)]有對銷售額產(chǎn)生顯著影響；不同地區(qū)的銷售額沒有顯著差異；廣告形式和地區(qū)對銷售額沒有產(chǎn)生顯著的交互影響。 多因素方差分析應(yīng)用舉例 利用某企業(yè)不同廣告形式在不同地區(qū)的廣告效果（銷售額）進(jìn)行評估的數(shù)據(jù)，通過多因素方差分析方法對廣告形式、地區(qū)、廣告形式和地區(qū)的交互作用給銷售額的影響進(jìn)行分析，進(jìn)而為制訂廣告和地區(qū)的最優(yōu)宣傳組合方案提供依據(jù)。 把固定效應(yīng)的控制變量指定到 Fixed Factor(s)框中，把隨機(jī)效應(yīng)的控制變量指定到 Random Factor(s)框中。 選擇菜單 Analyze－ General Linear Model－Univariate，出現(xiàn)主窗口。 ? 計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和概率 P值 ? 給定顯著性水平與 p值做比較：如果 p值小于顯著性水平，則應(yīng)該拒絕原假設(shè)，反之就不能拒絕原假設(shè)。 ( ) ( 1 , 2 , , 。那么在控制變量 A的水平 下和控制變量 B的水平 下的第 k個(gè)樣本值為 式中 為抽樣誤差，是服從正態(tài)分
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