(3)多因素方差分析 【分析】——【一般线性模型】——【单变量】 方差齐次性检验结果:p < 0.05,检验结果显著 F=2.607 方差异质性检验结果: 方差检验结果:pH的F值为1241,方差齐次性检验的 F=2.607,依旧显著 非参数检验的快捷方法: 可以直接选用非参数检验方法 此外,也可以先进行排序,再进行参数检验 【数据】—...
多因素方差分析是研究两个或两个以上因素对因变量的作用和影响以及这些因素共同作用的影响,而其核心内容则是检验在不同控制变量的不同交叉水平下,各交叉分组下样品数据所带来的总体均值,有无显著性差异,进而判断多个因素是否对观测变量产生了显著影响。也就是说我们研究的不仅仅是这些因素单独对观测变量的影响,还有这些...
数据导入:打开SPSS,并导入你需要分析的数据集。 选择多因素方差分析: 在菜单栏中,点击“分析” > “一般线性模型” > “多因素方差分析”。 选择你的自变量和因变量,并设置模型。 运行分析:点击“运行”,查看输出结果。📊 结果解读 主要结果:查看F值和显著性水平(p值),以判断自变量和交互作用的显著性。 事后...
方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。多因素方差分析：...
根据观测变量(即因变量)旳数目,可以把多因素方差分析分为: 单变量多因素方差分析(也叫一元多因素方差分析)与多变量多因素 方差分析(即多元多因素方差分析)。 一元多因素方差分析:只有一种因变量,考察多种自变量对该因变 量旳影响。例如,分析不同品种、不同施肥量对农作物产量旳影响时, 可将农作物产量作为观测变...
方差分析模型常用术语 因素(Factor)简单来说就是自变量 因素是可能对因变量有影响的变量,一般来说,因素会有不止一个水平,而分析的目的就是考察或比较各个水平对因变量的影响是否相同。 水平(Level)简单来说就是自变量的所有取值类型 因素的不同取值等级称作水平,例如性别有男、女两个水平。
SPSS多因素方差分析结果通常包括以下几个部分: · 描述性统计量:显示不同控制变量组合下观测变量的均值、标准差、最小值、最大值等描述性指标。 · 方差齐性检验:检验不同控制变量组别之间的方差不是否存在显著差异。方差齐性满足后,才能进行方差分析。 · 主效应分析:分别分析每个控制变量对观测变量的单独影响,并...
根据因变量的数目,可以把多因素方差分析分为:一元多因素方差分析和多元多因素方差分析,本文将重点讲述一元多因素方差分析。 SPSS案例分析 一、问题与数据 某公司某种茶饮料的调查分析数据统计了该茶饮料两种不同的包装(新包装和旧包装)在三个随机地点的销售金额。现想要分析包装方式和销售地点对销售金额各有怎样的影响...