使用SPSS進行單因素ANOVA方差分析
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單因素方差分析針對多組均數間的比較,多組資料之間的差異可以分為組內變異和組間變異,即總變異=組間變異+組內變異。當選擇樣本時,樣本儘量接近總體均值,效果越好,我們希望樣本的組內變異越小越好,組間變異越大越好。通過檢驗組間變異和組內變異之比,可以判斷是否組間變異起到決定性的因素。其實,簡單說就是分型別變數x對連續型變數y的影響。
操作方法
(01)執行軟體,開啟資料。
(02)由於單因素ANOVA中檢驗演算法包括方差相等和方差不等兩種情況,首先我們檢驗下方差是否相等。
(03)由檢驗結果可以看出方差不相等,此時使用Brown-Forsythe或Welch判斷均值是否相等比方差分析更為穩妥,由Brown-Forsythe和Welch的sig=0<0.05M可知各組均值不等,這和方差分析的結果F=0<0.05一致。
(04)下面我們進行兩兩比較分析,來檢測各組間均值情況。選擇選單>分析>比較均值>單因素ANOVA,彈出單因素方差分析對話方塊。
(05)選擇組為因子,得分為因變數列表。
(06)選擇兩兩比較,由於已得出方差不等,此時我們選擇支援方差不相等的演算法,如下圖所示。
(07)由檢測結果可以看出,第2組合第3組的顯著性=0.086>0.05,說明2組和3組沒有顯著性差異,而1、3組、1、2組之間均值存在顯著差異。
(08)從均值圖中我們也可以看到,2、3組均值差異較小。
特別提示
前提:樣本的總體符合常態分佈。
前提:各組樣本具有相同的方差,如果方差不相等,需選擇方差不等的演算法。
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