文档介绍:《SPSS数据分析教程》——方差分析
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方差分析的主要内容
掌握方差分析的基本思想
了解方差分析和比较均值的异同
掌握单因素方差分析的应用条件、方法和结果的解释
掌握多因素方差分析的应用条件、方法和结果的解释
掌握协方差分析的应用条件、方法和结果的解释
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t检验应用于研究单样本均值的比较和两个样本均值的比较。在生产活动和科学研究中经常会遇到比较三个或者三个以上样本均值的差异问题。这时,采用的统计方法称为方差分析,简称ANOVA(ANalasis Of VAriance)。
例如某机构对当前民众的生活状况进行调查,根据被调查者的回答把居民对待生活的态度分为三类:认为生活丰富多彩、生活平平常常和生活乏味三类,它们想知道人们对待生活的态度是否和他们受教育的情况有关系,即这三类人是否在受教育程度上有显著的区别。
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方差分析的术语
试验中的实验结果是需要分析的变量,称为响应变量,或者因变量。方差分析的因变量必须为尺度类型的数据(即连续数据)。
影响试验结果的因素即为影响响应变量的变量,称为自变量或者因子。根据试验中这些因素的处理方式,因素可以分为控制因素、随机因素和协变量。
因子的不同取值称为因子的不同水平。
控制因素一般要求为分类变量,而协变量要求为尺度数据。
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控制因素:它是试验中可以控制的影响试验结果的因素,因素的不同水平会导致不同的试验结果。
不可控因素:因素的水平与试验结果的关系是随机的,即不确定因素,但是不同于随机因素,可以理解为非研究关心的因素或非处理因素。
随机因素:因素与试验结果的关系是随机的,其水平也是随机出现的。
处理:在试验中,控制因素的一个水平或者几个控制因素的某一水平组合称为一个处理。
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方差分析的前提条件
方差分析的自变量是“因子”或者“因素”,它是分类变量;其因变量则为尺度变量,需要满足以下两个基本前提条件:
每个处理的因变量为正态分布(正态性)
每个处理的因变量具有相同的方差(方差齐性)
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单因素的方差分析
用于研究一个影响因素对试验结果的影响,它用于比较两个或者两个以上的总体之间是否有显著的差异
SPSS的单因素方差分析提供下列分析结果:
试验结果在不同组别的统计
检验各个组别方差是否相等
各个组别的概略图(均值图)
配对多重比较
不同组别组合的对比检验
同类子集
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单因素方差分析举例
销售经理想了解新员工培训的最佳方式。目前有三种新员工培训方式:为期一天的培训、为期二天的培训和为期三天培训。现在需要比较用这三种方式培训员工的效果,分析这三种培训方式培训员工的效果是否有显著的差异,如果有差异,哪种培训方式最佳。
,它包含两个变量,“组”变量记录了培训方式;“得分”是对员工培训效果的评价。
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SPSS实现
选择【分析】→【比较均值】→【单因素ANOVA】
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选择两两比较方法
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