spss學習系列222.方差剖析一、方差剖析原理1.方方此方差些這些分間關系樣。方差剖析，是用來查驗兩個或兩個以上均值間差異明顯性（影響察看結果的要素：原由變量（列變量）的個數大于2，或分組變量（行變量）的個數大于1）。一元經常用F查驗（也稱一元方差剖析），多元時用多元方差剖析（最常用Wilks方差（1）完設計、隨、析因設（2）可（3）進要比較幾組均值時，理論上抽得的幾個樣本，都假定來自正態整體，且有一個同樣的方差，只是均值能夠不同樣。還需假定每一個察看值都由若干部分累加而成，也即總的成效可分紅若干部分，而每一部分都有一個特定的含義，稱之謂效應的可加性。所謂的方差是離均差平方和除以自由度，在方差剖析中常簡稱為均方（MeanSquare）。spss學習系列22.基基多評論依據效應的可加性，將總的離均差平方和分解成若干部分，每一部分都與某一種效應相對應，總自由度也被分紅相應的各個部分，各部分的離均差平方除以各自的自由度得出各部分的均方，而后列出方差剖析表算出查驗值，作出統計推測。方差剖析的重點是總離均差平方和的分解，分解越仔細，各部分的含義就越明確，對各樣效應的作用就越認識，統計推測就越正確。效應項與試驗設計或統計剖析的目的有關，一般有：主效應（包含各樣要素），交互影響項（要素間的多級交互影響），協變量（來自回歸的變異項），等等。當剖析和確立了各個效應項S后，依據原始個離均差平方和SS度MS=SS/，求出均方MS，最后由的F值，F值其實是兩個spss學習系列2依據F值的分子、分母均方的自由度

f1

f2為α狀況下，F(f ,f)臨界F界線值。當F<F時，1 2 α α則P值>

H0

0假項

F>F則α值≤α，拒絕原假定

H，也即這個效應項是很可能對總變異有本質影0響的。3.方差為作本方。在4個（1）的即方（2）要素和水平試驗的要素（factor）能夠是品種、人員、方法、時間、地域等等，要素所處的狀態叫水平（level）。在每一個要素下邊能夠分紅若干水平。比如，某工廠的原料來自4個不一樣地域，那么用不一樣地域的原料生產的產質量量能否一致呢所要比較的地域就是要素，4個地域即是地域這一要素的個水平。當某個主要要素的各個水平間的主要因變Yspss學習系列2Y量的均值體現統計明顯性時，必需時可作兩兩水平間的值間的兩兩比較。（3）要素間的交互影響多要素的試驗設計，有時需要剖析要素間的交互影響（interaction ），個要素間的交互影響稱為一級交互影響（×）；3個×B×C）。當計明顯時，就需要列出這個交互影響項的效應，以助于作出正確的統計推測。二、單要素方差剖析11個：ij 均勻差μ+要αi 隨機差異εij例14種5個mm），以下：spss學習系列2比較個總差異j =均勻損μ+品牌差異αi+隨異εij1.【剖析】——【一般線性模型】——【單變量】，翻開“單變量”窗口，將變量“wear磨損深度”選入【因變量】框，“品牌”選入【固因子】框；2.點兩選LSD”、NK”，持；spss學習系列23.點“差spss學習系列2點【確立】，獲得，,

。0spss學習系列2設H：所有系數（,0

αi, ij）都=0<<,故值

=0（00）；P值,故拒

：按要素水平值的各分組0的因變量無差異，即品牌要素對磨損深度無影響；值,故定B值L矩陣，均為即總樣本的均值是按四種品牌spss學習系列2等量混淆的狀況計算的。D表的截距（均值）的預計值=品牌D的均值=T α αα×=0，100,

關于L2列，令α1

2 3 4得

α=α1 4

即前表對

α作的假定查驗。1spss學習系列2LD法給出的兩兩比較，將各組均和每兩個之間的差異有無統計學意義，看對應的P

值判斷（原假定：無差異）。0LSD法給出的兩兩比較結果，將各組的值從小到大排序，注意4個品被了個亞組（無差異的作為一組），品B和A放亞值=（無spss學習系列212個：ijk =均勻差異μ+要素1差異αi +要素2差異βi+要素1,2交互作用差異γij+隨異εik例剖場大、B、C、D）能否有差異部分數據文件以下：變量size商1==中型，=大ijk =均勻差異μ+商場規模差異αi +貨架地點差異β+商場規模貨架地點交互作用差異γij +隨機差異εk1.【剖析】——【一般線性模型】——【單變量】，翻開“單變量”窗口，將變量“sle銷售量”選入【因變量】框，將變size商場規模”、“psitonspss學習系列22.點，繪點【確立】，獲得spss學習系列2spss學習系列2商場規模3個水平4個水3×4=因<3個，故沒法做方差齊性查驗（值缺失）。整個方差剖析模型的查驗結果，交互作用項size*position 的P值=>,

故接受原假定：該交互作用無差異。下邊去掉交互因子持續0做兩要素方差剖析。3.在第1步的窗口點【模型】，翻開“模型”子窗口，選擇【指spss學習系列2定模型】下的“設定”，將【建立項】下的【種類】設為“主效應”，將變量“size”、“position”選入【模型】框，點【持續】；4.原窗口點【兩兩比較】，翻開“觀察均值的兩兩比較”子窗口，將因子“size”、position”選入【兩兩比較查驗】框，勾選【假定方差齊性】下的“S-N-”，點【持續】；spss學習系列2LSD法；若要進行多個均值間的兩兩比較，且各組人數相等，宜Tukey法或S-N-K法，宜Scheffe法、P值

故,0

spss學習系列2例1）。spss學習系列2用S-N法進行兩兩比較，可見商場規模越大，銷售量越大；貨ADB銷售量居中，地點C銷售量最大，三個亞組之間有統計學差異；此外，因為交互作用被合理地剔除，故上述差異不受另一要素（商場規模）取值的影響。5.若要繪制輪廓圖。原窗口點【繪制】，翻開“輪廓圖”子窗口，將因子“size”、“position”分別選入【水平軸】點【增添】，點【持續】；spss學習系列2即可。邊沿均值，是鑒于現有模型，控制了其余要素作用后，（若模型中有協變量，會按協變量均值加以修正）。spss學習系列2輪廓圖，即以邊沿均值為縱軸，以觀察要素為橫軸的折關于單要素模型或包含所有交互項的全模型，邊沿均值就是各分若剔除某交互作用后不，勾選它，運轉獲得用來查驗目前模型（剔除交互項）與全模型（包含所有比較，原假定：兩模型無差異；本例的0

值,接要。6.若，勾差spss學習系列2殘差圖給出了因變量的實測值、展望值、標準化殘差的，標準化殘差在0鄰近隨機散布，7.除說操比A與D時L00 T,有BC00 T=0 AD前方析現地點A歸再與比較L T,則B T=0 (A+D)/2B(A+D)/2=B L矩A-20D.spss學習系列2例研究4種廣告方式（店內展現、發放傳單、銷售員展現、廣播廣告）有無差異。該地域有幾百個銷售網點，經費有限只隨機選用了18個網點，記錄了固準時間段內使用某種廣告方式的銷售額（為減小偏差，各網點重復丈量兩次）變量aeaadstype：1=發==廣als。ea屬于隨機要素。注：若對地區進行細分歸類，每類地區選代表網點，則不是隨機要素。【剖析】——【一