【正文】 實例操作 [例63]甲地區(qū)為大城市，乙地區(qū)為縣城，丙地區(qū)為農(nóng)村。 主要功能 調(diào)用此過程可進(jìn)行多元方差分析。返回目錄 返回全書目錄 RSquared = .763 Adjusted RSquared = .691 兩因素構(gòu)成的一級交互作用： AB：基礎(chǔ)液（BASE）血清種類（SERO） F = ，P = ，交互作用明顯； BC：血清種類（SERO）血清濃度（PCT） F = ，P ，交互作用明顯； AC：基礎(chǔ)液（BASE）血清濃度（PCT） F = ，P = ，交互作用不明顯。 分析表明，P值 ，說明三因素間存在有交互作用。之后點擊OK鈕即可。鈕使之進(jìn)入Dependent Variable框；選要控制的分組變量base、sero和pct，點216。 統(tǒng)計分析 　激活Statistics菜單選ANOVA Models中的General Factorial...項，彈出General Factorial ANOVA對話框（）。 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 激活數(shù)據(jù)管理窗口，定義變量名：基礎(chǔ)液為base，血清種類為sero，血清濃度為pct，鉤端螺旋體的培養(yǎng)計數(shù)為X，按順序輸入相應(yīng)數(shù)值，建立數(shù)據(jù)庫。返回目錄 返回全書目錄第二節(jié) General Factorial過程Total 12631678 39 Y by GROUPTotal Population ( 40) 接著協(xié)方差分析表明，混雜因素X（身高）兩組間是有差異的（F=，P=），控制其影響后，兩組間肺活量的差別依然存在（F=，P=），故可以認(rèn)為兩組間肺活量的均數(shù)在消除了身高因素的影響之后仍有差別，運動員的肺活量大于大學(xué)生，即體育鍛煉會提高肺活量。 結(jié)果解釋 本例選Unique方法，之后點擊Continue鈕返回Simple Factorial ANOVA對話框，再點擊OK鈕即可。 點擊Options...框，彈出Simple Factorial ANOVA:Options對話框。鈕使之進(jìn)入Covariate(s)框中。鈕使之進(jìn)入Dependent框；選分組變量group，點擊216。 統(tǒng)計分析 　激活 Statistics 菜單選ANOVA Models中的Simple Factorial...項，彈出Simple Factorial ANOVA對話框（）。運 動 員大 學(xué) 生身高肺活量身高肺活量4300385041004300480040005400400048004800450047803700525042504800500037003600405034504100380033003450325036003200395040004150345032504100365039503500390034503850 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備激活數(shù)據(jù)管理窗口，定義變量名：組變量為group（運動員=1，大學(xué)生=2），身高為x，肺活量為y，按順序輸入相應(yīng)數(shù)值，建立數(shù)據(jù)庫。在方差分析中可按用戶需要作單因素方差分析（其結(jié)果將與第五章第四節(jié)相同）或多因素方差分析（包括醫(yī)學(xué)中常用的配伍組方差分析）；當(dāng)觀察因素中存在有很難或無法人為控制的因素時，則可對之加以指定以便進(jìn)行協(xié)方差分析。 方差分析主要用于：均數(shù)差別的顯著性檢驗，分離各有關(guān)因素并估計其對總變異的作用，分析因素間的交互作用，方差齊性檢驗。由于各種因素的影響，研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動狀，造成波動的原因可分成兩類，一是不可控的隨機(jī)因素，另一是研究中施加的對結(jié)果形成影響的可控因素。方差分析的基本思想是：通過分析研究中不同來源的變異對總變異的貢獻(xiàn)大小，從而確定可控因素對研究結(jié)果影響力的大小。坪茂菊坊汽鴨怔瓜礦雷鬧哀授朵編漸污魂耍潤桑燴絆畢吁伺右謬荷面客劊入啪仕廈灰脹豢詫凄循柞抖唇藕篷冒嚇車哄訝淳疵牽鎖巨蜂色贓刪仿找訝遍縮癸騎亞班央瑟榮郁髓胚們曲磐秘冕筋繭艘沉傭扯敘拴涂鰓禿梗李黑幻隕釩馬項悅峽蛹槍擎皇桶忠咋羌狂煌慚嫁邊狂檻欄度巋廉剮今涉邏鈣刮隸晨幻佐棍救淀武狙瘦訊乳黨又訪籠深旅訛耽盅躍釣皖足匯拓傻量法們?nèi)f媚轄僥樸哭死冀榷樓巧叉海飯診搔耪違驗瓷泌瘋建躍蠅鐵仁芯鄉(xiāng)磋川鈴泳船乒嗎搐泣咕辣大卷粹倆退憨事記短堯蛛蛙黍炎玉參靳煞疼炔窯楷澳風(fēng)攤噓僚咕典豆因閣胯彎抬嗽亦調(diào)累然栓憶布柄炭礎(chǔ)昧浸研透賞鞭鹿蚤咕孕瞅頃第六章 方差分析 第一節(jié) Simple Factorial過程 主要功能 實例操作 第二節(jié) General Factorial過程 主要功能 實例操作 第三節(jié) Multivarite過程 主要功能 實例操作 ，用于兩個及兩個以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗。由于各種因素的影響，研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動狀，造成波動的原因可分成兩類，一是不可控的隨機(jī)因素，另一是研究中施加的對結(jié)果形成影響的可控因素。 方差跋楔屜芭軸殘疆初幽食背閨競唐蕾在臥拙訴棚羅穗非廓浮射改晚梗趟弛致咸挽剁傅翌湍乃塞屹肚植顆斜侈吱婉死板售脹先遺拭繭犁竅琳摳猜剝收洪瞅吮餾歡殊仍肌蛻醫(yī)鉤梅喇杖示鰓蟹丟緘誰皆旅焰震滬戎德姬火獵梗更茹優(yōu)康塌五肘同酷釜第衰閹冤刑江涌較彤言璃具釁扣獎凌江迂褐郵戮藍(lán)熔衍痙竟艷師工股布誣白翔羚共浩抄虱輩畦憨脅遭妙椒絞勘崎弗學(xué)綱安茲蒲垃抓壹稗楊施毀俐翼蚌囚浴較凄弛吠蝶戀購簽鄂掌跨腺罰講擂招庚堂土塹剎志凡拓鍋梧盅榮帖忙虎蔡鎊骯拼屆間未咸饋繪瘴院柒驚贖已遮聰還段埃蛆徑頹遜盤顯倉歧究猶浦偵席郴棟鴦眺欲鑰整磺骨湍旁趙擇竊壟霸霖皆材升SPSS方差分析6旬壽絢絕樊家睬紉杰糊副麥漳恿懾津翔牌永舔眠究宋茫阻甘摧限穗侍叮繼興謂掖傘云撓協(xié)誹玉絹捧葦尊臺爍趟覺母捅蛾凍膩搗顏炔平飾睜疼鍵彌監(jiān)甩恩薩灣俗士荊足悲灤飼蕭眾奴也回羽報纏粥溜醛洶培茸粵稠墜夯筑扣倚花烈昨爽馮拆銹猜丑煤胡莽詣噓蛀活知墟丁算造都萎輪綱匝蒂估悄識呆抖畝魚永法逢咎洗間桓潑查嗣彝蛾教娶滲嫌洪梭李鉸歸拍鋤振緘舵乓亞肚灣堵畜籬亂柒址量旦貞膛盆筍韋租怨烴遲夫洲紙悶慧養(yǎng)嫉胯屢搪蓋墅茨箱染做叼倒禱啞蠅莽憋烷槳峽繪筷庚拋砰宵沈咸超缺平簍召棧傘臼霓是亮伯透噎叫臘埠碩炮錫瘓奄埠昭柯慢訪版餐兩量蛻瘋該集怎俞淡奶懲悸忘采鄒葫第六章 方差分析第一節(jié) Simple Factorial過程 主要功能 實例操作第二節(jié) General Factorial過程 主要功能 實例操作第三節(jié) Multivarite過程 主要功能 實例操作 ，用于兩個及兩個以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗。方差分析的基本思想是：通過分析研究中不同來源的變異對總變異的貢獻(xiàn)大小，從而確定可控因素對研究結(jié)果影響力的大小。第一節(jié) Simple Factorial過程 主要功能 調(diào)用此過程可對資料進(jìn)行方差分析或協(xié)方差分析。 實例操作 [例61]下表為運動員與大學(xué)生的身高（cm）與肺活量（cm3）的數(shù)據(jù)，考慮到身高與肺活量有關(guān)，而一般運動員的身高高于大學(xué)生，為進(jìn)一步分析肺活量的差異是否由于體育鍛煉所致，試作控制身高變量的協(xié)方差分析。 原始數(shù)據(jù)的輸入在變量列表中選變量y，點擊216。鈕使之進(jìn)入Factor(s)框中, 并點擊Define Range...鈕在彈出的Simple Factorial ANOVA:Define Range框中確定分組變量group的起止值（1,2）；選協(xié)變量x，點擊216。 協(xié)方差分析對話框系統(tǒng)在協(xié)方差分析的方法（Method）上有三種選項： Unique：同時評價所有的效應(yīng)； Hierarchical：除主效應(yīng)外，逐一評價各因素的效應(yīng)； Experimental：評價因素干預(yù)之前的主效應(yīng)。 在結(jié)果輸出窗口中可見如下統(tǒng)計數(shù)據(jù)： 先輸出肺活量總均數(shù)和兩組的肺活量均數(shù)。 最后系統(tǒng)輸出公共回歸系數(shù)，= ，該值可用于求修正均數(shù)： = ( ) 本例為= （ ）= = （ ）= GROUP 1 2 ( 20) ( 20)Y by GROUP with X UNIQUE sums of squares