文档介绍：简单教程 02 1. 相关配套数据已经上传百度文库: 2. 配套软件 SPSS 已经上传百度文库; 百度文库搜索“ SPSS 简单教程配套数据及软件_chenxy ”百度云盘链接; 3 协方差分析..................................................................................................................................... 2 单因素协方差分析.............................................................................................................. 2 双因素协方差分析.............................................................................................................. 8 无交互作用的协方差分析...................................................................................... 8 有交互作用的协方差分析.................................................................................... 11 3 协方差分析课程内容: 协方差分析这种不是在试验中控制某个因素, 而是在试验后对该因素的影响进行估计, 并对试验指标的值作出调整的方法称为统计控制以统计控制为目的, 利用线性回归消除混杂因素的影响后再进行的方差分析, 称为协方差分析; 所需要统计控制的一个或多个因素,称为协变量; 1. 自变量是分类变量,协变量是定距变量,因变量是连续变量; 2. 对连续变量或定距变量的协变量的测量不能有误差; 3. 协变量与因变量之间的关系是线性关系, 可以用协变量和因变量的散点图来检验是否违背这一假设; 4. 协变量的回归系数是相同的。在分类变量形成的各组中, 协变量的回归系数( 即各回归线的斜率) 必须是相等的, 即各组的回归线是平行线。如果违背了这一假设, 就有可能犯第一类错误,即错误地接受虚无假设。 5. 自变量与协变量是直角关系, 即互不相关, 它们之间没有交互作用。如果协方差受自变量的影响, 那么协方差分析在检验自变量的效应之前对因变量所作的控制调整将是偏倚的,自变量对因变量的间接效应就会被排除。分类变量:以班级将学生分类班级即为分类变量定距变量:刻度级变量定距定比连续变量:可以用小数表示的变量协方差分析:将回归分析与方差分析相结合的一种分析方法 单因素协方差分析判断是否需要做协方差分析 1) 对自变量做单因素方差分析 2) 对自变量和因变量做相关分析方差齐性检验和回归系数的假设检验(斜率同质性检验) ,只有满足上述条件后才能应用, 否则不宜适用操作步骤 1 (数据见文件 20151022_ 单因素协方差分析) Variable View 窗口定义变量肥料( nominal 并设定标签值 1~3 肥料 A~C ) 第一年产量( Scale ) 第二年产量( Scale ) ( 判断需不需要做协方差分析) 操作步骤 1: 先对第一年产量为协变量进行单因素协方差分析: Analyze -> Compare Means -> one-way ANOVA Continue -> OK 结果如下: 由表可知: F= sig.(P 值)= < 表明拒绝原假设 H0 ,有 95% 的把握认为第一年的产量是有显著性差异的操作步骤 2: Analyze ->Correlate -> Bivariate 进入 Bivariate Correlations 窗口勾选 Pearson 进行 Pearson 计算要求变量必须是刻度级数据,点击 OK 结果如下: 相关系数大于 0,5 以上存在显著相关 以上高度相关 以上极度相关 1. 相关系数为 ;第一年产量与第二年产量是高度相关的; 2. 检验统计量对应的 P 值为 < ;拒绝原假设 Ho ,有 % 的把握认为两年产量是有显著性差异的; 由操作步骤 1,2 的结论可知,所以需要做协方差分析。操作步骤 3:( 判断能不能做协方差分析) Analyze -> General Linear Model -> Univariate 点击 m