第5章SPSS方差

1、5.1.1 5.1.1 方差分析的概念方差分析的概念 在第在第4 4章中我們討論了如何對一個總體及兩個總體的均值章中我們討論了如何對一個總體及兩個總體的均值進(jìn)行檢驗(yàn)，如我們要確定兩種銷售方式的效果是否相同，可進(jìn)行檢驗(yàn)，如我們要確定兩種銷售方式的效果是否相同，可以對零假設(shè)以對零假設(shè) 進(jìn)行檢驗(yàn)。但有時銷售方式有很多進(jìn)行檢驗(yàn)。但有時銷售方式有很多種，這就是多個總體均值是否相等的假設(shè)檢驗(yàn)問題了，所采種，這就是多個總體均值是否相等的假設(shè)檢驗(yàn)問題了，所采用的方法是方差分析。用的方法是方差分析。012:H 序號序號銷售方式銷售方式1 12 23 34 45 5水平水平均值均值方式一方式一7777868681

2、81888883838383方式二方式二959592927878969689899090方式三方式三717176766868818174747474方式四方式四808084847979707082827979總均值總均值81.581.5 表表5-1 5-1 某公司產(chǎn)品銷售方式所對應(yīng)的銷售量某公司產(chǎn)品銷售方式所對應(yīng)的銷售量 方差分析中有以下幾個重要概念。方差分析中有以下幾個重要概念。（1 1）因素（）因素（FactorFactor）: :是指所要研究的變量，它可能對因變量是指所要研究的變量，它可能對因變量產(chǎn)生影響。如果方差分析只針對一個因素進(jìn)行，稱為單因素方產(chǎn)生影響。如果方差分析只針對一個因素進(jìn)

3、行，稱為單因素方差分析。如果同時針對多個因素進(jìn)行，稱為多因素方差分析。差分析。如果同時針對多個因素進(jìn)行，稱為多因素方差分析。（2 2）水平（）水平（LevelLevel）: :水平指因素的具體表現(xiàn)，如銷售的四種水平指因素的具體表現(xiàn)，如銷售的四種方式就是因素的不同取值等級。方式就是因素的不同取值等級。（3 3）單元（）單元（CellCell）: :指因素水平之間的組合。指因素水平之間的組合。（4 4）元素（）元素（ElementElement）: :指用于測量因變量的最小單位。一個指用于測量因變量的最小單位。一個單元里可以只有一個元素，也可以有多個元素。單元里可以只有一個元素，也可以有多個元素。

4、（5 5）交互作用（）交互作用（InteractionInteraction）: :如果一個因素的效應(yīng)大小在如果一個因素的效應(yīng)大小在另一個因素不同水平下明顯不同，則稱兩因素間存在交互作用。另一個因素不同水平下明顯不同，則稱兩因素間存在交互作用。在表在表5-15-1中，要研究不同推銷方式的效果，其實(shí)就歸結(jié)為一個中，要研究不同推銷方式的效果，其實(shí)就歸結(jié)為一個檢驗(yàn)問題，設(shè)檢驗(yàn)問題，設(shè) 為為 第第i i（i=1,2,3,4i=1,2,3,4）種推銷方式的平均銷售）種推銷方式的平均銷售量，即檢驗(yàn)量，即檢驗(yàn)零假設(shè)是假設(shè)是 否為真。從數(shù)值否為真。從數(shù)值上觀察，四個均值都不相等，方式二的銷售量明顯較大。上觀察

5、，四個均值都不相等，方式二的銷售量明顯較大。 從表從表5-15-1可以看到，可以看到，2020個數(shù)據(jù)各不相同，這種差異可能是由以個數(shù)據(jù)各不相同，這種差異可能是由以下兩方面的原因引起的。下兩方面的原因引起的。 一是推銷方式的影響，不同的方式會使人們產(chǎn)生不同消費(fèi)沖一是推銷方式的影響，不同的方式會使人們產(chǎn)生不同消費(fèi)沖動和購買欲望，從而產(chǎn)生不同的購買行動。這種由不同水平造動和購買欲望，從而產(chǎn)生不同的購買行動。這種由不同水平造成的差異，稱之為系統(tǒng)性差異。成的差異，稱之為系統(tǒng)性差異。43210:Hi二是隨機(jī)因素的影響。同一種推銷方式在不同的工作日銷量也二是隨機(jī)因素的影響。同一種推銷方式在不同的工作日銷量也

6、會不同，因?yàn)閬砩痰甑娜巳簲?shù)量不一，經(jīng)濟(jì)收入不一，當(dāng)班服會不同，因?yàn)閬砩痰甑娜巳簲?shù)量不一，經(jīng)濟(jì)收入不一，當(dāng)班服務(wù)員態(tài)度不一，這種由隨機(jī)因素造成的差異，我們稱之為隨機(jī)務(wù)員態(tài)度不一，這種由隨機(jī)因素造成的差異，我們稱之為隨機(jī)性差異。性差異。兩個方面產(chǎn)生的差異用兩個方差來計(jì)量：兩個方面產(chǎn)生的差異用兩個方差來計(jì)量：一是一是 變量之間的總體差異，即水平之間的方差。變量之間的總體差異，即水平之間的方差。二是水平內(nèi)部的方差。前者既包括系統(tǒng)性差異，也包括隨機(jī)性二是水平內(nèi)部的方差。前者既包括系統(tǒng)性差異，也包括隨機(jī)性差異；后者僅包括隨機(jī)性差異。差異；后者僅包括隨機(jī)性差異。 1234 （1 1）各樣本的獨(dú)立性。即各組觀

7、察數(shù)據(jù)，是從相互獨(dú)立的總）各樣本的獨(dú)立性。即各組觀察數(shù)據(jù)，是從相互獨(dú)立的總體中抽取的。體中抽取的。（2 2）要求所有觀察值都是從正態(tài)總體中抽取，且方差相等。）要求所有觀察值都是從正態(tài)總體中抽取，且方差相等。在實(shí)際應(yīng)用中能夠嚴(yán)格滿足這些假定條件的客觀現(xiàn)象是很少的，在實(shí)際應(yīng)用中能夠嚴(yán)格滿足這些假定條件的客觀現(xiàn)象是很少的，在社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中更是如此。但一般應(yīng)近似地符合上述要求。在社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中更是如此。但一般應(yīng)近似地符合上述要求。水平之間的方差（也稱為組間方差）與水平內(nèi)部的方差（也稱水平之間的方差（也稱為組間方差）與水平內(nèi)部的方差（也稱組內(nèi)方差）之間的比值是一個服從組內(nèi)方差）之間的比值是一個服從F F

8、分布的統(tǒng)計(jì)量分布的統(tǒng)計(jì)量 F = F = 水平間方差水平間方差 / / 水平內(nèi)方差水平內(nèi)方差 = = 組間方差組間方差 / / 組內(nèi)方差組內(nèi)方差單因素方差分析也叫一維方差分析，它用來研究一個因素的不單因素方差分析也叫一維方差分析，它用來研究一個因素的不同水平是否對觀測變量產(chǎn)生了顯著影響，即檢驗(yàn)由單一因素影同水平是否對觀測變量產(chǎn)生了顯著影響，即檢驗(yàn)由單一因素影響的一個（或幾個相互獨(dú)立的）因變量由因素各水平分組的均響的一個（或幾個相互獨(dú)立的）因變量由因素各水平分組的均值之間的差異是否具有統(tǒng)計(jì)意義。值之間的差異是否具有統(tǒng)計(jì)意義。1.1.使用條件使用條件應(yīng)用方差分析時，數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)滿足以下幾個條件：應(yīng)用方

9、差分析時，數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)滿足以下幾個條件：u 在各個水平之下觀察對象是獨(dú)立隨機(jī)抽樣，即獨(dú)立性；在各個水平之下觀察對象是獨(dú)立隨機(jī)抽樣，即獨(dú)立性；u 各個水平的因變量服從正態(tài)分布，即正態(tài)性；各個水平的因變量服從正態(tài)分布，即正態(tài)性；u 各個水平下的總體具有相同的方差，即方差齊；各個水平下的總體具有相同的方差，即方差齊；2.2.基本原理基本原理 方差分析認(rèn)為：方差分析認(rèn)為：SSTSST（總的離差平方和）（總的離差平方和）=SSA=SSA（組間離差平方和）（組間離差平方和）+SSE+SSE（組（組內(nèi)離差平方和）內(nèi)離差平方和） 如果在總的離差平方和中，組間離差平方和所占比例如果在總的離差平方和中，組間離差平方和

10、所占比例較大，說明觀測變量的變動主要是由因素的不同水平引起較大，說明觀測變量的變動主要是由因素的不同水平引起的，可以主要由因素的變動來解釋，系統(tǒng)性差異給觀測變的，可以主要由因素的變動來解釋，系統(tǒng)性差異給觀測變量帶來了顯著影響；反之，如果組間離差平方和所占比例量帶來了顯著影響；反之，如果組間離差平方和所占比例很小，說明觀測變量的變動主要由隨機(jī)變量因素引起的。很小，說明觀測變量的變動主要由隨機(jī)變量因素引起的。SPSSSPSS將自動計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和相伴概率將自動計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和相伴概率P P值，若值，若P P值小于等于顯著性水平值小于等于顯著性水平，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為因素的不同水平

11、對觀測變量產(chǎn)生顯著影響；反為因素的不同水平對觀測變量產(chǎn)生顯著影響；反之，接受零假設(shè)，認(rèn)為因素的不同水平?jīng)]有對觀之，接受零假設(shè)，認(rèn)為因素的不同水平?jīng)]有對觀測變量產(chǎn)生顯著影響。測變量產(chǎn)生顯著影響。3 3. .多重比較檢驗(yàn)問題多重比較檢驗(yàn)問題多重比較是通過對總體均值之間的配對比較來進(jìn)一步多重比較是通過對總體均值之間的配對比較來進(jìn)一步檢驗(yàn)到底哪些均值之間存在差異。檢驗(yàn)到底哪些均值之間存在差異。 4.4.各組均值的精細(xì)比較各組均值的精細(xì)比較多重比較檢驗(yàn)只能分析兩兩均值之間的差異性，但是多重比較檢驗(yàn)只能分析兩兩均值之間的差異性，但是有些時候需要比較多個均值之間的差異性。具體操作有些時候需要比較多個均值之間

12、的差異性。具體操作是將其轉(zhuǎn)化為研究這兩組總的均值是否存在顯著差異，是將其轉(zhuǎn)化為研究這兩組總的均值是否存在顯著差異，即與是否有顯著差異。這種比較是對各均值的某一線即與是否有顯著差異。這種比較是對各均值的某一線性組合結(jié)構(gòu)進(jìn)行判斷，即上述檢驗(yàn)可以等價改寫為對性組合結(jié)構(gòu)進(jìn)行判斷，即上述檢驗(yàn)可以等價改寫為對進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷。這種事先指定均值的線性組合，再對進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷。這種事先指定均值的線性組合，再對該線性組合進(jìn)行檢驗(yàn)的分析方法就是各組均值的精細(xì)該線性組合進(jìn)行檢驗(yàn)的分析方法就是各組均值的精細(xì)比較。顯然，可以根據(jù)實(shí)際問題，提出若干種檢驗(yàn)問比較。顯然，可以根據(jù)實(shí)際問題，提出若干種檢驗(yàn)問題。題。121()2341

13、()2 選擇菜單欄中的選擇菜單欄中的【分析分析】【比較均值比較均值】【單因單因素素ANOVAANOVA】命令，彈出命令，彈出【單因素方差分析單因素方差分析】對話框，如圖對話框，如圖5-15-1所示，這是單因素方差分析的主操作窗口。所示，這是單因素方差分析的主操作窗口。Step 01圖圖5-1 5-1 【單因素方差分析單因素方差分析】對話框?qū)υ捒?在對話框左側(cè)的候選變量列表框中選擇一個或幾在對話框左側(cè)的候選變量列表框中選擇一個或幾個變量，將其添加至個變量，將其添加至【因變量列表因變量列表】列表框中，選擇的變量列表框中，選擇的變量就是要進(jìn)行方差分析的觀測變量（因變量）。就是要進(jìn)行方差分析的觀測變量

14、（因變量）。 在對話框左側(cè)的候選變量中選擇一個變量，將其在對話框左側(cè)的候選變量中選擇一個變量，將其添加至添加至【因子因子】列表框中，選擇的變量就是要進(jìn)行方差分析列表框中，選擇的變量就是要進(jìn)行方差分析的因素變量。的因素變量。 單擊單擊【對比對比】按鈕，彈出如圖按鈕，彈出如圖5-25-2所示的所示的【單因素單因素方差分析：對比方差分析：對比】對話框，該對話框用于設(shè)置均值的精細(xì)比對話框，該對話框用于設(shè)置均值的精細(xì)比較。較。Step 02Step 03Step 04圖圖5-2 5-2 【單因素單因素ANOVAANOVA：對比：對比】對話框?qū)υ捒?單擊單擊【兩兩比較兩兩比較】按鈕，彈出如圖按鈕，彈出如圖

15、5-35-3所示的所示的【單因單因素素ANOVAANOVA：兩兩比較：兩兩比較】對話框，該對話框用于設(shè)置均值的多對話框，該對話框用于設(shè)置均值的多重比較檢驗(yàn)。重比較檢驗(yàn)。Step 05圖圖5-3 5-3 【單因素單因素ANOVAANOVA：兩兩比較：兩兩比較】對話框?qū)υ捒颍? 1）方差齊性時，有如下方法供選擇。）方差齊性時，有如下方法供選擇。l LSDLSD（Least-significant differenceLeast-significant difference）：最小顯著差數(shù)法，）：最小顯著差數(shù)法，用用t t檢驗(yàn)完成各組均值間的配對比較。檢驗(yàn)完成各組均值間的配對比較。 l Bonfer

16、roni Bonferroni（LSDMODLSDMOD）：用）：用t t檢驗(yàn)完成各組間均值的配對比檢驗(yàn)完成各組間均值的配對比較，但通過設(shè)置每個檢驗(yàn)的誤差率來控制整個誤差率。較，但通過設(shè)置每個檢驗(yàn)的誤差率來控制整個誤差率。 l Sidak Sidak：計(jì)算：計(jì)算t t統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行多重配對比較?？梢哉{(diào)整顯著性水統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行多重配對比較?？梢哉{(diào)整顯著性水平，比平，比BofferroniBofferroni方法的界限要小。方法的界限要小。 l ScheffeScheffe：用：用F F分布對所有可能的組合進(jìn)行同時進(jìn)入的配對比分布對所有可能的組合進(jìn)行同時進(jìn)入的配對比較。此法可用于檢查組均值的所有線性組合，

17、但不是公正的配較。此法可用于檢查組均值的所有線性組合，但不是公正的配對比較。對比較。 l R-E-G-W F R-E-G-W F：基于：基于F F檢驗(yàn)的檢驗(yàn)的Ryan-Einot-Gabriel-WelschRyan-Einot-Gabriel-Welsch多重多重比較檢驗(yàn)。比較檢驗(yàn)。 l R-E-G-W QR-E-G-W Q：基于：基于Student RangeStudent Range分布的分布的Ryan-Einot-Ryan-Einot-Gabriel-Welsch range testGabriel-Welsch range test多重配對比較。多重配對比較。 l S-N-K S-N

18、-K：用：用Student RangeStudent Range分布進(jìn)行所有各組均值間的配對比分布進(jìn)行所有各組均值間的配對比較。較。l Tukey Tukey：用：用Student-RangeStudent-Range統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行所有組間均值的配對比統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行所有組間均值的配對比較，用所有配對比較誤差率作為實(shí)驗(yàn)誤差率。較，用所有配對比較誤差率作為實(shí)驗(yàn)誤差率。l Tukeys-b Tukeys-b： 用用stndent Rangestndent Range分布進(jìn)行組間均值的配對比分布進(jìn)行組間均值的配對比較，其精確值為前兩種檢驗(yàn)相應(yīng)值的平均值。較，其精確值為前兩種檢驗(yàn)相應(yīng)值的平均值。l Duncan

19、 Duncan：指定一系列的：指定一系列的RangeRange值，逐步進(jìn)行計(jì)算比較得出結(jié)值，逐步進(jìn)行計(jì)算比較得出結(jié)論。論。l Hochbergs GT2 Hochbergs GT2：用正態(tài)最大系數(shù)進(jìn)行多重比較。：用正態(tài)最大系數(shù)進(jìn)行多重比較。l GabrielGabriel：用正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)進(jìn)行配對比較，在單元數(shù)較大時，：用正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)進(jìn)行配對比較，在單元數(shù)較大時，這種方法較自由。這種方法較自由。 l Waller-DuncaWaller-Dunca：用：用t t統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行多重比較檢驗(yàn)，使用貝葉斯統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行多重比較檢驗(yàn)，使用貝葉斯逼近的多重比較檢驗(yàn)法。逼近的多重比較檢驗(yàn)法。l DunnettDun

20、nett：多重配對比較的：多重配對比較的t t檢驗(yàn)法，用于一組處理對一個控檢驗(yàn)法，用于一組處理對一個控制類均值的比較。默認(rèn)的控制類是最后一組。制類均值的比較。默認(rèn)的控制類是最后一組。（2 2）方差不具有齊性（）方差不具有齊性（Equal Varance not assumedEqual Varance not assumed）時，有）時，有如下方法供選擇。如下方法供選擇。 lTamhanes T2Tamhanes T2：基于：基于t t檢驗(yàn)進(jìn)行配對比較。檢驗(yàn)進(jìn)行配對比較。 lDunnetts T3Dunnetts T3：基于：基于StudentStudent最大模的成對比較法。最大模的成對比較

21、法。lGames-HowellGames-Howell：Games-HowellGames-Howell比較，該方法較靈活。比較，該方法較靈活。lDunnetts CDunnetts C：基于：基于StudentStudent極值的成對比較法。極值的成對比較法。（3 3）SignificanceSignificance：確定各種檢驗(yàn)的顯著性水平，系統(tǒng)默認(rèn)：確定各種檢驗(yàn)的顯著性水平，系統(tǒng)默認(rèn)值為值為0.050.05，可由用戶重新設(shè)定。，可由用戶重新設(shè)定。 單擊單擊【選項(xiàng)選項(xiàng)】按鈕，彈出按鈕，彈出【One-Way ANOVAOne-Way ANOVA：OptionsOptions（單因素（單因素A

22、NOVAANOVA：選項(xiàng)）：選項(xiàng)）】對話框，如圖對話框，如圖5-45-4所所示，在彈出的對話框中進(jìn)行如下設(shè)置。示，在彈出的對話框中進(jìn)行如下設(shè)置。Step06圖圖5-4 5-4 【單因素單因素ANOVAANOVA：選項(xiàng)：選項(xiàng)】對話框?qū)υ捒?1)(1)【統(tǒng)計(jì)量統(tǒng)計(jì)量】選項(xiàng)組：在該選項(xiàng)組中選擇輸出統(tǒng)計(jì)量。選項(xiàng)組：在該選項(xiàng)組中選擇輸出統(tǒng)計(jì)量。 描述性：要求輸出描述統(tǒng)計(jì)量。勾選該復(fù)選框，輸出觀測描述性：要求輸出描述統(tǒng)計(jì)量。勾選該復(fù)選框，輸出觀測值容量、均值、標(biāo)準(zhǔn)差、標(biāo)準(zhǔn)誤、最小值、最大值、各組中值容量、均值、標(biāo)準(zhǔn)差、標(biāo)準(zhǔn)誤、最小值、最大值、各組中每個因變量的每個因變量的9595置信區(qū)間。置信區(qū)間。 固定

23、和隨機(jī)效果：顯示固定和隨機(jī)描述統(tǒng)計(jì)量。固定和隨機(jī)效果：顯示固定和隨機(jī)描述統(tǒng)計(jì)量。 方差同質(zhì)性檢驗(yàn)：計(jì)算方差同質(zhì)性檢驗(yàn)：計(jì)算LeveneLevene統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行方差齊性檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行方差齊性檢驗(yàn)。 Brown-ForsytheBrown-Forsythe：計(jì)算檢驗(yàn)組均值相等假設(shè)的布朗檢驗(yàn)：計(jì)算檢驗(yàn)組均值相等假設(shè)的布朗檢驗(yàn)。在方差齊性假設(shè)不成立時，這個統(tǒng)計(jì)量比。在方差齊性假設(shè)不成立時，這個統(tǒng)計(jì)量比F F統(tǒng)計(jì)量更優(yōu)越統(tǒng)計(jì)量更優(yōu)越。 WelchWelch：計(jì)算檢驗(yàn)組均值相等假設(shè)的：計(jì)算檢驗(yàn)組均值相等假設(shè)的WelchWelch統(tǒng)計(jì)量，在不統(tǒng)計(jì)量，在不具備方差齊性假設(shè)時，也是一個比具備方差齊性假設(shè)時，也是一

24、個比F F統(tǒng)計(jì)量更優(yōu)越的統(tǒng)計(jì)量統(tǒng)計(jì)量更優(yōu)越的統(tǒng)計(jì)量。（2 2）均值圖：根據(jù)各組均值變化描繪出因變量的分布情況）均值圖：根據(jù)各組均值變化描繪出因變量的分布情況。（3 3）【缺失值缺失值】選項(xiàng)組：提供缺失值處理方法，該選項(xiàng)和選項(xiàng)組：提供缺失值處理方法，該選項(xiàng)和均值比較過程中缺失值選項(xiàng)意義相同。均值比較過程中缺失值選項(xiàng)意義相同。 單擊單擊【單因素單因素ANOVAANOVA】對話框中的對話框中的【BootstrapBootstrap】按鈕，彈出按鈕，彈出【BootstrapBootstrap】對話框，如圖對話框，如圖5-55-5所示，在此對所示，在此對話框中可以進(jìn)行如下統(tǒng)計(jì)量的話框中可以進(jìn)行如下統(tǒng)計(jì)量

25、的BootstrapBootstrap估計(jì)。估計(jì)。 描述統(tǒng)計(jì)表支持均值和標(biāo)準(zhǔn)差的描述統(tǒng)計(jì)表支持均值和標(biāo)準(zhǔn)差的Bootstrap Bootstrap 估計(jì)。估計(jì)。 多重比較表支持平均值差值的多重比較表支持平均值差值的Bootstrap Bootstrap 估計(jì)。估計(jì)。 對比檢驗(yàn)表支持對比值的對比檢驗(yàn)表支持對比值的Bootstrap Bootstrap 估計(jì)和顯著性檢驗(yàn)。估計(jì)和顯著性檢驗(yàn)。 Step 07圖圖5-5 5-5 【BootstrapBootstrap】對話框?qū)υ捒?單擊單擊【確定確定】按鈕結(jié)束操作，按鈕結(jié)束操作，SPSSSPSS軟件自動輸出軟件自動輸出結(jié)果。結(jié)果。Step 081. 1

26、. 實(shí)例內(nèi)容實(shí)例內(nèi)容 某機(jī)構(gòu)各個級別的管理人員需要足夠的信息來完成各自的某機(jī)構(gòu)各個級別的管理人員需要足夠的信息來完成各自的任務(wù)，最近，一項(xiàng)研究調(diào)查了信息來源對信息傳播的影響。在任務(wù)，最近，一項(xiàng)研究調(diào)查了信息來源對信息傳播的影響。在這項(xiàng)特定的研究中，信息來源是上級、同級和下級。在每種情這項(xiàng)特定的研究中，信息來源是上級、同級和下級。在每種情況下，對信息傳播進(jìn)行測度，如表況下，對信息傳播進(jìn)行測度，如表5-25-2所示，數(shù)值越高，說明所示，數(shù)值越高，說明信息傳播越廣，以此來檢驗(yàn)信息來源是否對信息傳播有顯著影信息傳播越廣，以此來檢驗(yàn)信息來源是否對信息傳播有顯著影響。響。上級上級同級同級下級下級8 86

27、66 65 56 65 54 47 77 76 65 54 46 63 33 37 74 45 55 57 77 75 56 65 52 2實(shí)例操作實(shí)例操作 由于不同的信息來源可能導(dǎo)致信息傳播測度不同。本案例中，由于不同的信息來源可能導(dǎo)致信息傳播測度不同。本案例中，信息來源是因素，信息來源是因素，“上級、同級和下級上級、同級和下級”是因素的三種不同水是因素的三種不同水平，信息傳播測度是因變量（觀測變量）。由于這里有三個水平，信息傳播測度是因變量（觀測變量）。由于這里有三個水平，因此不能采用兩樣本的均值檢驗(yàn)過程，故考慮采用單因素平，因此不能采用兩樣本的均值檢驗(yàn)過程，故考慮采用單因素方差分析法。方

28、差分析法。 進(jìn)行如下假設(shè)檢驗(yàn)：進(jìn)行如下假設(shè)檢驗(yàn)： H H0 0：三種不同信息來源對信息傳播測度平均值沒有顯著性影響；：三種不同信息來源對信息傳播測度平均值沒有顯著性影響；H H1 1：三種不同信息來源對信息傳播測度平均值存在顯著性影響。：三種不同信息來源對信息傳播測度平均值存在顯著性影響。 打開隨書光盤中的數(shù)據(jù)文件打開隨書光盤中的數(shù)據(jù)文件5-1.sav5-1.sav，選擇菜單欄中，選擇菜單欄中的的【分析分析】【比較均值比較均值】【單因素單因素ANOVAANOVA）】命令，彈命令，彈出出【單因素方差分析單因素方差分析】對話框。對話框。提示：在使用前，請注意數(shù)據(jù)是否符合方差分析的前提條件。提示：在

29、使用前，請注意數(shù)據(jù)是否符合方差分析的前提條件。 在候選變量列表框中選擇在候選變量列表框中選擇scalescale變量作為因變量，變量作為因變量，將其添加至將其添加至【因變量列表因變量列表】列表框中。列表框中。Step 01Step 02 在候選變量列表框中選擇在候選變量列表框中選擇measuremeasure變量作為水平值變量作為水平值，將其添加至，將其添加至【因子因子】列表框中，如圖列表框中，如圖5-65-6所示。所示。Step 03圖圖5-6 5-6 選擇因素變量選擇因素變量 單擊單擊【選項(xiàng)選項(xiàng)】按鈕，彈出按鈕，彈出【單因素單因素ANOVAANOVA：選項(xiàng)：選項(xiàng)】對話框；勾選對話框；勾選【

30、方差同質(zhì)性檢驗(yàn)方差同質(zhì)性檢驗(yàn)】復(fù)選框，表示輸出方差齊性復(fù)選框，表示輸出方差齊性檢驗(yàn)表，如圖檢驗(yàn)表，如圖5-75-7所示；再單擊所示；再單擊【繼續(xù)繼續(xù)】按鈕，返回主對話框按鈕，返回主對話框，單擊，單擊【確定確定】按鈕完成操作。按鈕完成操作。 提示：根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及實(shí)驗(yàn)要求，選擇不同的均值多提示：根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及實(shí)驗(yàn)要求，選擇不同的均值多重比較方法。重比較方法。 Step 04圖圖5-7 5-7 選擇均值多重比較方法選擇均值多重比較方法3 3實(shí)例結(jié)果及分析實(shí)例結(jié)果及分析（1 1）方差齊性檢驗(yàn)）方差齊性檢驗(yàn) SPSS SPSS的結(jié)果報(bào)告中首先列出了方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果，如表的結(jié)果報(bào)告中首先列出了方差齊性檢驗(yàn)

31、結(jié)果，如表5- 5-3 3所示。由于這里采用的是所示。由于這里采用的是LeveneLevene檢驗(yàn)法，故表格中首先顯示檢驗(yàn)法，故表格中首先顯示LeveneLevene統(tǒng)計(jì)量等于統(tǒng)計(jì)量等于0.0550.055。由于概率。由于概率P P值值0.9460.946明顯大于顯著性明顯大于顯著性水平，故認(rèn)為這三組數(shù)據(jù)的方差是相同的，滿足方差分析的前水平，故認(rèn)為這三組數(shù)據(jù)的方差是相同的，滿足方差分析的前提條件。提條件。Levene 統(tǒng)計(jì)量df1df2顯著性傳播測度0.0552210.946表表5-3 5-3 方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果（2 2）單因素方差分析表）單因素方差分析表表表5-45-4所示的方

32、差分析檢驗(yàn)表所示的方差分析檢驗(yàn)表傳播測度傳播測度平方和平方和dfdf均方均方F F顯著性顯著性組間組間1.0001.0002 20.5000.500 0.2690.2690.7670.767組內(nèi)組內(nèi)39.00039.00021211.8571.857總數(shù)總數(shù)40.00040.0002323表表5-4 5-4 方差分析檢驗(yàn)表方差分析檢驗(yàn)表1. 1. 實(shí)例內(nèi)容實(shí)例內(nèi)容 MoneyMoney雜志報(bào)告了股票和債券基金的收益和費(fèi)用比率。雜志報(bào)告了股票和債券基金的收益和費(fèi)用比率。1010種中等規(guī)模的資本股票基金、種中等規(guī)模的資本股票基金、1010種小額資本股票基金、種小額資本股票基金、1010種混種混合型

33、股票基金和合型股票基金和1010種專項(xiàng)股票基金的費(fèi)用比率的數(shù)據(jù)見表種專項(xiàng)股票基金的費(fèi)用比率的數(shù)據(jù)見表5-55-5所示（單位：）。所示（單位：）。（1 1）請檢驗(yàn)這）請檢驗(yàn)這4 4種類型股票基金之間的平均費(fèi)用比率的差異性。種類型股票基金之間的平均費(fèi)用比率的差異性。（2 2）混合型股票基金的費(fèi)用比率是其他三種類型基金費(fèi)用比）混合型股票基金的費(fèi)用比率是其他三種類型基金費(fèi)用比率的平均水平嗎？率的平均水平嗎？ 2 2實(shí)例操作實(shí)例操作 打開隨書光盤中的數(shù)據(jù)文件打開隨書光盤中的數(shù)據(jù)文件5-2.sav5-2.sav，選擇菜單欄，選擇菜單欄中的中的【分析分析】【比較均值比較均值】【單因素單因素ANOVAANOV

34、A】命令，命令，彈出彈出【單因素方差分析單因素方差分析】對話框。對話框。raterate變量表示基金的費(fèi)用變量表示基金的費(fèi)用比率；比率；fundfund變量表示基金的類型，其中，變量表示基金的類型，其中，“1 1”表示中等規(guī)表示中等規(guī)模的資本股票基金，模的資本股票基金，“2 2”表示小額資本股票基金，表示小額資本股票基金，“3 3”表表示混合型股票基金，示混合型股票基金，“4 4”表示專項(xiàng)股票基金。表示專項(xiàng)股票基金。 在候選變量列表框中選擇在候選變量列表框中選擇raterate變量作為因變量，將變量作為因變量，將其添加至其添加至【因變量列表因變量列表】列表框中。列表框中。 在在【候選變量候選變

35、量】列表框中選擇列表框中選擇fundfund變量作為水平值變量作為水平值，將其添加至，將其添加至【因子因子】列表框中。列表框中。Step 01Step 02Step 03 單擊單擊【對比對比】按鈕，彈出按鈕，彈出【單因素單因素ANOVAANOVA：對比：對比】對對話框；勾選話框；勾選【多項(xiàng)式多項(xiàng)式】復(fù)選框，激活復(fù)選框，激活【度度】下拉菜單，默認(rèn)選下拉菜單，默認(rèn)選擇擇【線性線性】選項(xiàng)，這表示要進(jìn)行均值的精細(xì)比較；接著在選項(xiàng)，這表示要進(jìn)行均值的精細(xì)比較；接著在【系系數(shù)數(shù)】文本框中依次輸入線性多項(xiàng)式的系數(shù)文本框中依次輸入線性多項(xiàng)式的系數(shù)“1 1”、“1 1”、“-3 -3”和和“1 1”，并單擊，并

36、單擊【添加添加】按鈕確認(rèn)設(shè)置，如圖按鈕確認(rèn)設(shè)置，如圖5-85-8所示，再單所示，再單擊擊【繼續(xù)繼續(xù)】按鈕返回主對話框。按鈕返回主對話框。Step 04圖圖5-8 5-8 【單因素單因素ANOVAANOVA：對比）：對比）】對話框?qū)υ捒?單擊單擊【兩兩比較兩兩比較】按鈕，彈出按鈕，彈出【單因素單因素ANOVAANOVA：兩：兩兩比較兩比較】對話框。由于這里已計(jì)劃好對這對話框。由于這里已計(jì)劃好對這4 4組均值進(jìn)行兩兩比組均值進(jìn)行兩兩比較，因此在其對話框中勾選較，因此在其對話框中勾選【LSDLSD】復(fù)選框，再單擊復(fù)選框，再單擊【繼續(xù)繼續(xù)】按鈕返回主對話框。按鈕返回主對話框。 單擊單擊【選項(xiàng)選項(xiàng)】按鈕

37、，彈出按鈕，彈出【單因素單因素ANOVAANOVA：選項(xiàng)：選項(xiàng)】對對話框；勾選話框；勾選【描述性描述性】復(fù)選框，表示輸出描述性統(tǒng)計(jì)量；勾復(fù)選框，表示輸出描述性統(tǒng)計(jì)量；勾選選【方差同質(zhì)性檢驗(yàn)方差同質(zhì)性檢驗(yàn)】復(fù)選框，表示輸出方差齊性檢驗(yàn)表；復(fù)選框，表示輸出方差齊性檢驗(yàn)表；勾選勾選【均值圖均值圖】復(fù)選框，表示輸出各水平的均值折線圖；再復(fù)選框，表示輸出各水平的均值折線圖；再單擊單擊【繼續(xù)繼續(xù)】按鈕返回主對話框。按鈕返回主對話框。 單擊單擊【單因素方差分析單因素方差分析】對話框中的對話框中的【OKOK確定確定】按鈕按鈕完成操作。完成操作。Step 05Step06Step 073 3實(shí)例結(jié)果及分析實(shí)例結(jié)

38、果及分析（1 1）描述性統(tǒng)計(jì)量表）描述性統(tǒng)計(jì)量表SPSSSPSS的結(jié)果報(bào)告中首先輸出了描述性統(tǒng)的結(jié)果報(bào)告中首先輸出了描述性統(tǒng)計(jì)量，如表計(jì)量，如表5-65-6所示。首先，中等規(guī)模的資本股票基金的平均所示。首先，中等規(guī)模的資本股票基金的平均費(fèi)用比率（費(fèi)用比率（1.4401.440）最低，而專項(xiàng)股票基金的平均費(fèi)用比率）最低，而專項(xiàng)股票基金的平均費(fèi)用比率（2.0002.000）最高，但各類型基金的平均值差距不大。其次，從）最高，但各類型基金的平均值差距不大。其次，從標(biāo)準(zhǔn)差大小來看，中等規(guī)模的資本股票基金（標(biāo)準(zhǔn)差大小來看，中等規(guī)模的資本股票基金（0.38060.3806）最低，）最低，而混合型股票基金（

39、而混合型股票基金（0.73790.7379）最高。最后，表）最高。最后，表5-65-6還列出了各還列出了各種類型基金的最大值、最小值及種類型基金的最大值、最小值及9595水平的置信區(qū)間。水平的置信區(qū)間。N N均值均值標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)誤標(biāo)準(zhǔn)誤均值的均值的95% 95% 置信區(qū)間置信區(qū)間最小值最小值最大值最大值下限下限上限上限1 110101.4401.4400.38060.38060.12040.12041.161.168 81.711.712 21.01.02.02.02 210101.5601.5600.40060.40060.12670.12671.271.273 31.841.847 7

40、1.11.12.32.33 310101.6001.6000.73790.73790.23330.23331.071.072 22.122.128 80.30.32.72.74 410102.0002.0000.65830.65830.20820.20821.521.529 92.472.471 10.70.72.72.7表表5-6 5-6 描述性統(tǒng)計(jì)量描述性統(tǒng)計(jì)量（2 2）方差齊性檢驗(yàn)）方差齊性檢驗(yàn) 表表5-75-7是方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果表。表中顯示是方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果表。表中顯示LeveneLevene統(tǒng)計(jì)量等統(tǒng)計(jì)量等于于2.0862.086。由于概率。由于概率P P值值0.1190.119大于

41、顯著性水平大于顯著性水平0.050.05，故認(rèn)為這，故認(rèn)為這四種類型基金費(fèi)用比率的方差是相同的，滿足方差分析的前提四種類型基金費(fèi)用比率的方差是相同的，滿足方差分析的前提條件。條件。Levene Levene 統(tǒng)計(jì)量統(tǒng)計(jì)量dfdf1 1dfdf2 2顯著性顯著性基金的費(fèi)用比率基金的費(fèi)用比率2.0862.0863 336360.1190.119表表5-7 5-7 方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果（3 3）單因素方差分析表）單因素方差分析表 單因素方差分析結(jié)果如表單因素方差分析結(jié)果如表5-85-8所示。可以看到，費(fèi)用比率總所示。可以看到，費(fèi)用比率總的離差平方總和為的離差平方總和為13.32013.3

42、20；不同基金的組間離差為；不同基金的組間離差為1.7721.772；組；組內(nèi)離差為內(nèi)離差為11.54811.548；它們的方差比分別為；它們的方差比分別為0.5910.591和和0.3210.321，相除得，相除得F F統(tǒng)計(jì)量的觀測值為統(tǒng)計(jì)量的觀測值為1.8411.841，對應(yīng)的概率，對應(yīng)的概率P P值為值為0.1570.157。這里顯。這里顯著性水平為著性水平為0.050.05，由于，由于P P值大于顯著性水平值大于顯著性水平0.050.05，所以接受零，所以接受零假設(shè)，認(rèn)為不同類型基金的費(fèi)用比率沒有顯著性差異。假設(shè)，認(rèn)為不同類型基金的費(fèi)用比率沒有顯著性差異。費(fèi)用比率費(fèi)用比率平方和平方和d

43、fdf均方均方F F顯著性顯著性組間組間1.7721.7723 30.5910.5911.8411.8410.1570.157組內(nèi)組內(nèi)11.54811.54836360.3210.321總數(shù)總數(shù)13.32013.3203939表表5-8 5-8 單因素方差分析結(jié)果單因素方差分析結(jié)果（4 4）多重比較檢驗(yàn)結(jié)果）多重比較檢驗(yàn)結(jié)果 如表如表5-95-9所示顯示了兩兩基金之間的費(fèi)用比率均值比較結(jié)所示顯示了兩兩基金之間的費(fèi)用比率均值比較結(jié)果。表中的星號表示在顯著性水平果。表中的星號表示在顯著性水平0.050.05的條件下，相應(yīng)的兩組的條件下，相應(yīng)的兩組均值存在顯著性差異。表中第四列均值存在顯著性差異。表

44、中第四列“Mean DifferenceMean Difference”表示表示兩兩不同基金費(fèi)用比率差值的均值；第六列是進(jìn)行兩兩不同基金費(fèi)用比率差值的均值；第六列是進(jìn)行T T檢驗(yàn)的概檢驗(yàn)的概率率P P值，可以通過比較值，可以通過比較P P值大小來判斷兩兩基金之間的費(fèi)用比值大小來判斷兩兩基金之間的費(fèi)用比率是否有顯著差異。從結(jié)果來看，只有第一種和第四種基金費(fèi)率是否有顯著差異。從結(jié)果來看，只有第一種和第四種基金費(fèi)用比率的概率用比率的概率P P值（值（0.0330.033）小于顯著性水平。因此這）小于顯著性水平。因此這4 4種基金種基金中，只有它們之間的費(fèi)用比率存在顯著性差異，其他基金的費(fèi)中，只有它們

45、之間的費(fèi)用比率存在顯著性差異，其他基金的費(fèi)用比率之間都沒有顯著性差異。用比率之間都沒有顯著性差異。（I I）基金類）基金類型型（J J）基金）基金類型類型均值差均值差（I-JI-J）標(biāo)準(zhǔn)誤標(biāo)準(zhǔn)誤顯著性顯著性95%95%置信區(qū)間置信區(qū)間下限下限上限上限LSDLSD1 12 2- -0.12000.12000.2530.2533 30.6390.639- -0.6340.6340.3940.3943 3- -0.16000.16000.2530.2533 30.5320.532- -0.6740.6740.3540.3544 4- -0.56000.5600* *0.2530.2533 30.03

46、30.033- -1.0741.074-0.046-0.0462 21 10.12000.12000.2530.2533 30.6390.639- -0.3940.3940.6340.6343 3- -0.04000.04000.2530.2533 30.8750.875- -0.5540.5540.4740.4744 4- -0.44000.44000.2530.2533 30.0910.091- -0.9540.9540.0740.0743 31 10.16000.16000.2530.2533 30.5320.532- -0.3540.3540.6740.6742 20.04000.04

47、000.2530.2533 30.8750.875- -0.4740.4740.5540.5544 4- -0.40000.40000.2530.2533 30.1230.123- -0.9140.9140.1140.1144 41 10.56000.5600* *0.2530.2533 30.0330.0330.0460.0461.0741.0742 20.44000.44000.2530.2533 30.0910.091- -0.0740.0740.9540.9543 30.40000.40000.2530.2533 30.1230.123- -0.1140.1140.9140.914表表

48、5-9 5-9 兩兩基金之間的費(fèi)用比率均值比較結(jié)果兩兩基金之間的費(fèi)用比率均值比較結(jié)果注：表中帶注：表中帶“* *”的數(shù)值，表示均值差在的數(shù)值，表示均值差在0.050.05的顯著性水平的顯著性水平上有顯著差異。上有顯著差異。（5 5）方差分析的精細(xì)比較）方差分析的精細(xì)比較 案例中的第二個問題要比較第三類基金的費(fèi)用比率和其他案例中的第二個問題要比較第三類基金的費(fèi)用比率和其他基金之間的關(guān)系，其實(shí)就是要進(jìn)行均值之間的多項(xiàng)式比較。如基金之間的關(guān)系，其實(shí)就是要進(jìn)行均值之間的多項(xiàng)式比較。如表表5-105-10所示首先列出了均值線性組合的系數(shù)，其實(shí)就是軟件操所示首先列出了均值線性組合的系數(shù)，其實(shí)就是軟件操作中

49、第四步輸入的數(shù)值。接著如表作中第四步輸入的數(shù)值。接著如表5-115-11所示為多項(xiàng)式比較結(jié)果所示為多項(xiàng)式比較結(jié)果。SPSSSPSS分別給出了方差齊性和方差不齊性的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和概分別給出了方差齊性和方差不齊性的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和概率率P P值。本案例中不管方差齊性還是不齊性，其概率值。本案例中不管方差齊性還是不齊性，其概率P P值都顯值都顯著大于著大于0.050.05，這說明零假設(shè)成立，即混合型股票基金的費(fèi)用比，這說明零假設(shè)成立，即混合型股票基金的費(fèi)用比率是其他三種類型基金費(fèi)用比率的平均水平。率是其他三種類型基金費(fèi)用比率的平均水平。對比對比基金類型基金類型1 1基金類型基金類型2 2 基金類型基金類型

50、3 3基金類型基金類型4 41 11 11 1-3-31 1表表5-10 5-10 均值線性組合的系數(shù)均值線性組合的系數(shù)（6 6）均值折線圖）均值折線圖 如圖如圖5-95-9所示顯示了這所示顯示了這4 4類基金費(fèi)用比率的均值折線圖。從圖類基金費(fèi)用比率的均值折線圖。從圖中明顯可以看到，第四類基金的費(fèi)用比率均值明顯高于其他類中明顯可以看到，第四類基金的費(fèi)用比率均值明顯高于其他類型的基金。型的基金。圖圖5-9 5-9 均值折線圖均值折線圖5.3.1 5.3.1 多因素方差分析的基本原理多因素方差分析的基本原理 1. 1.方法概述方法概述 多因素方差分析是對一個獨(dú)立變量是否受一個或多個因素多因素方差分

51、析是對一個獨(dú)立變量是否受一個或多個因素或變量影響而進(jìn)行的方差分析。它不僅能夠分析多個因素對觀或變量影響而進(jìn)行的方差分析。它不僅能夠分析多個因素對觀測變量的獨(dú)立影響，更能夠分析多個因素的交互作用能否對觀測變量的獨(dú)立影響，更能夠分析多個因素的交互作用能否對觀測變量產(chǎn)生顯著影響。例如，對稻谷產(chǎn)量進(jìn)行分析時，不僅單測變量產(chǎn)生顯著影響。例如，對稻谷產(chǎn)量進(jìn)行分析時，不僅單純考慮耕地深度和施肥量都會影響產(chǎn)量，但同時深耕和適當(dāng)?shù)募兛紤]耕地深度和施肥量都會影響產(chǎn)量，但同時深耕和適當(dāng)?shù)氖┓士赡苁巩a(chǎn)量成倍增加，這時，耕地深度和施肥量就可能存施肥可能使產(chǎn)量成倍增加，這時，耕地深度和施肥量就可能存在交互作用。在交互作用

52、。 2. 2.基本原理基本原理 由于多因素方差分析中觀察變量不僅要受到多個因素獨(dú)立作由于多因素方差分析中觀察變量不僅要受到多個因素獨(dú)立作用的影響，而且因素其交互作用和一些隨機(jī)因素都會對變量產(chǎn)用的影響，而且因素其交互作用和一些隨機(jī)因素都會對變量產(chǎn)生影響。因此觀測變量值的波動要受到多個控制變量獨(dú)立作用、生影響。因此觀測變量值的波動要受到多個控制變量獨(dú)立作用、控制變量交互作用及隨機(jī)因素等三方面的影響。以兩個因素為控制變量交互作用及隨機(jī)因素等三方面的影響。以兩個因素為例，可以表示為：例，可以表示為： 其中，其中，Q Q表示各部分對應(yīng)的離差平方和。多因素方差分析比表示各部分對應(yīng)的離差平方和。多因素方差分

53、析比較較 占占 的比例，以此推斷不同因素以的比例，以此推斷不同因素以及因素之間的交互作用是否給觀測變量帶來顯著影響。及因素之間的交互作用是否給觀測變量帶來顯著影響。 1212QQQQQ總控控控 控隨1212QQQQ控控控 控隨、Q總 3. 3.軟件使用方法軟件使用方法 多因素方差分析仍然采用多因素方差分析仍然采用F F檢驗(yàn)，其零假設(shè)是檢驗(yàn)，其零假設(shè)是H H0 0：各因：各因素不同水平下觀測變量的均值無顯著差異。素不同水平下觀測變量的均值無顯著差異。SPSSSPSS將自動將自動計(jì)算計(jì)算F F值，并依據(jù)值，并依據(jù)F F分布表給出相應(yīng)的概率分布表給出相應(yīng)的概率P P值。我們可以值。我們可以根據(jù)相伴概

54、率根據(jù)相伴概率P P值和顯著性水平值和顯著性水平的大小關(guān)系來判斷各因的大小關(guān)系來判斷各因素的不同水平對觀測變量是否產(chǎn)生了顯著性影響。素的不同水平對觀測變量是否產(chǎn)生了顯著性影響。 選擇菜單欄中的選擇菜單欄中的【分析分析】【一般線性模型一般線性模型】【單變量單變量】命令，彈出命令，彈出【單變量單變量】對話框，如圖對話框，如圖5-105-10所示，這所示，這是多因素方差分析的主操作窗口。是多因素方差分析的主操作窗口。 Step 01圖圖5-10 5-10 【單變量單變量】對話框?qū)υ捒?在左側(cè)的候選變量列表框中選擇相應(yīng)變量進(jìn)入右側(cè)在左側(cè)的候選變量列表框中選擇相應(yīng)變量進(jìn)入右側(cè)的列表框中，其目的是設(shè)置分析

55、變量。的列表框中，其目的是設(shè)置分析變量。 選擇觀測變量（因變量）添加至選擇觀測變量（因變量）添加至【因變量因變量】列表框中列表框中。 選擇因素變量添加至選擇因素變量添加至【固定因子固定因子】列表框中。列表框中。 選擇隨機(jī)變量添加至選擇隨機(jī)變量添加至【隨機(jī)因子隨機(jī)因子】列表框中。列表框中。 選擇協(xié)變量添加至選擇協(xié)變量添加至【協(xié)變量協(xié)變量】列表框中。列表框中。 選擇權(quán)重變量添加至選擇權(quán)重變量添加至【W(wǎng)LSWLS權(quán)重權(quán)重】列表框中。列表框中。Step 02 單擊單擊【單變量單變量】對話框中的對話框中的【模型模型】按鈕，彈出如按鈕，彈出如圖圖5-115-11所示的所示的【單變量：模型單變量：模型】對話

56、框，該對話框用于選擇分對話框，該對話框用于選擇分析模型。析模型。Step 03圖圖5-11 5-11 【單變量：模型單變量：模型】對話框?qū)υ捒?（1 1）全因子：系統(tǒng)默認(rèn)項(xiàng)，用于建立全因素模型，包括所）全因子：系統(tǒng)默認(rèn)項(xiàng)，用于建立全因素模型，包括所有因素變量的主效應(yīng)和所有的交互效應(yīng)。例如，有三個因素有因素變量的主效應(yīng)和所有的交互效應(yīng)。例如，有三個因素變量，全模型包括三個因素變量的主效應(yīng)、兩兩的交互效應(yīng)變量，全模型包括三個因素變量的主效應(yīng)、兩兩的交互效應(yīng)和三個因素的交互效應(yīng)。點(diǎn)選該單選鈕后，無需進(jìn)行進(jìn)一步和三個因素的交互效應(yīng)。點(diǎn)選該單選鈕后，無需進(jìn)行進(jìn)一步的操作，即可單擊的操作，即可單擊【繼續(xù)繼

57、續(xù)】按鈕返回主對話框。按鈕返回主對話框。 （2 2）設(shè)定：建立用戶自定義的方差分析模型。點(diǎn)選該單選）設(shè)定：建立用戶自定義的方差分析模型。點(diǎn)選該單選鈕后，原來被屏蔽的鈕后，原來被屏蔽的【因子與協(xié)變量因子與協(xié)變量】、【模型模型】和和【構(gòu)建項(xiàng)構(gòu)建項(xiàng)】欄被激活。在欄被激活。在【因子與協(xié)變量因子與協(xié)變量】列表框中自動列出可以作為列表框中自動列出可以作為因素變量的變量名。因素變量的變量名。 在在【構(gòu)建項(xiàng)構(gòu)建項(xiàng)】選項(xiàng)組的下拉列表框中，可以選擇以下模型選項(xiàng)組的下拉列表框中，可以選擇以下模型的形式。的形式。 交互：指定任意的交互效應(yīng)。交互：指定任意的交互效應(yīng)。 主效應(yīng)：指定主效應(yīng)。主效應(yīng)：指定主效應(yīng)。 所有二階

58、：指定所有所有二階：指定所有2 2維交互效應(yīng)。維交互效應(yīng)。 所有三階：指定所有所有三階：指定所有3 3維交互效應(yīng)。維交互效應(yīng)。 所有四階：指定所有所有四階：指定所有4 4維交互效應(yīng)。維交互效應(yīng)。 所有五階：指定所有所有五階：指定所有5 5維交互效應(yīng)。維交互效應(yīng)。 圖圖5-115-11中的中的【平方和平方和】下拉列表框用于指定平方和的分解下拉列表框用于指定平方和的分解方式，其中各選項(xiàng)的含義如下。方式，其中各選項(xiàng)的含義如下。 TypeType：一般適用于平衡的：一般適用于平衡的ANOVAANOVA模型。模型。 Type Type：一般適用于平衡的：一般適用于平衡的ANOVAANOVA模型、主因子效

59、應(yīng)模型、主因子效應(yīng)模型、回歸模型和嵌套設(shè)計(jì)。模型、回歸模型和嵌套設(shè)計(jì)。 Type Type ：系統(tǒng)默認(rèn)的平方和分解法，適用于平衡的：系統(tǒng)默認(rèn)的平方和分解法，適用于平衡的ANOVAANOVA模型和非平衡的模型和非平衡的ANOVAANOVA模型。凡適用模型。凡適用TypeType和和TypeType的模型均可以用該法。的模型均可以用該法。 Type Type ：一般適用于：一般適用于TypeType和和TypeType方法的模型方法的模型、有缺失值的平衡或不平衡模型。、有缺失值的平衡或不平衡模型。 （3 3）【在模型中包含截距在模型中包含截距】：系統(tǒng)默認(rèn)勾選該復(fù)選框：系統(tǒng)默認(rèn)勾選該復(fù)選框，即默認(rèn)截

60、距包括在模型中。如果能假設(shè)數(shù)據(jù)通過原點(diǎn)，可以，即默認(rèn)截距包括在模型中。如果能假設(shè)數(shù)據(jù)通過原點(diǎn)，可以不包括截距，即不勾選該復(fù)選框。不包括截距，即不勾選該復(fù)選框。 單擊單擊【單變量單變量】對話框中的對話框中的【對比對比】按鈕，彈出如按鈕，彈出如圖圖5-125-12所示的所示的【單變量：對比單變量：對比】對話框。在對話框。在【因子因子】列表框中列表框中顯示出所有在主對話框中選中的因素變量，因素變量名后的括顯示出所有在主對話框中選中的因素變量，因素變量名后的括號內(nèi)是當(dāng)前的比較方法。在該列表框中選擇想要改變比較方法號內(nèi)是當(dāng)前的比較方法。在該列表框中選擇想要改變比較方法的因子，即鼠標(biāo)單擊選中的因子，即可激