全流程總結方差分析

大家好！這里是SPSSAU~為了幫大家快速度過新手期，我們整理了一份常見分析方法的流程總結。其中包括每種分析方法的分析流程，以及每個環(huán)節(jié)中可能出現(xiàn)的問題及應對方法。不會分析的同學可以按照圖中的流程一步步操作，就能得到準確可靠的結果。方差分析流程圖方差分析是一種分析調(diào)查或試驗結果是否有差異的統(tǒng)計分析方法，也就是檢驗各組別間是否有差異。本文我們就一起來梳理下方差分析的分析流程。數(shù)據(jù)類型方差分析用于分析定類數(shù)據(jù)與定量數(shù)據(jù)之間的關系情況，可以比較2組或多組數(shù)據(jù)的差異。分析前首先應根據(jù)數(shù)據(jù)類型判斷使用的方法是否正確。X數(shù)據(jù)類型X組別Y分析方法■—h—ifyi/2組或者多組止地方差定類僅僅2組曰止業(yè)T檢驗定類2組或者多組定類卡方?如果X是定類數(shù)據(jù)，Y是定類數(shù)據(jù)，則應該使用卡方分析。?如果X是定類數(shù)據(jù)，Y是定量數(shù)據(jù)，且X組別僅為兩組，則應該使用T檢驗。方差分析的類型方差分析按照自變量個數(shù)的不同，可以分為單因素方差分析、雙因素方差分析、以及多因素方差分析。單因素方差分析可以比較一個自變量（比如品牌）；而雙因素方差可以比較兩個自變量（品牌和銷售地區(qū)）；多因素方差可比較三個及以上的自變量。類型自變量個數(shù)適用場景SPS5AU使用路徑單因素方差分析［個問卷數(shù)據(jù)/實驗數(shù)據(jù)通用方法一方差雙因素方差分析2個實驗數(shù)據(jù)進防方法一雙因素方差多因素方差分析多個實驗數(shù)據(jù)進階方法一多因素方差單因素方差分析在問卷研究中常用于分析個人背景信息對核心研究變量的影響（比如不同性別人群對工作滿意度是否有顯著差異）。同時也可用于對聚類分析效果的判斷。在得到聚類類別之后，通過方差分析去對比不同類別的差異，如果全部呈現(xiàn)出顯著性差異，以及研究人員結合專業(yè)知識可以對類別進行命名時，則說明聚類效果較好。而雙因素和多因素方差分析，可以研究多個自變量對因變量Y的交互影響。通常只有在實驗研究中才會使用，一般的問卷數(shù)據(jù)很少使用。本文將主要針對單因素方差分析說明。正態(tài)性檢驗方差分析要求Y項滿足需要正態(tài)性，SPSSAU提供多種檢驗正態(tài)性的方法，選擇其中一種方法檢驗即可。

H可視化vQ通用方云7□可視化VQ散點圖直方圖措述嬤徹■)箱線圖H可視化vQ通用方云7□可視化VQ散點圖直方圖措述嬤徹■)箱線圖詞云匚相關癱回歸誤差線圈方差T燧R<x曲崖單樣本T椅憧跑T■檢臉帕索托鹿就狀圖非卷故磴蚣銷售額正態(tài)P-P圖P-P圖銷售額正態(tài)P-P圖P-P圖中散點近似呈現(xiàn)為一條對角直線，則說明數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出正態(tài)分布。不滿足正態(tài)性如果出現(xiàn)數(shù)據(jù)不滿足正態(tài)性的情況:可以進行對數(shù)處理：即使用【生成變量】功能對Y項進行轉換，使數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出正態(tài)性。但轉換后的數(shù)據(jù)分析結果不好解釋，若數(shù)據(jù)為問卷數(shù)據(jù)，建議考慮選擇其他方法。使用非參數(shù)檢驗：如果沒有呈現(xiàn)出正態(tài)性特質，可使用非參數(shù)檢驗進行分析。SPSSAU-非參數(shù)檢驗直接使用方差分析：參數(shù)檢驗的檢驗效能高于非參數(shù)檢驗，比如方差分析為參數(shù)檢驗，所以很多時候即使數(shù)據(jù)不滿足正態(tài)性要求也使用方差分析。方差齊檢驗方差齊是方差分析的前提，方差分析前一般需要對數(shù)據(jù)進行方差齊性檢驗。在SPSSAU中找到【通用方法】一【方差】，下拉右側選框，選擇【方差齊檢驗】。

方差分析廣苗形式方差齊分析結果廣告形式（標準差）報紙(NW6)廣播(N=36)宣惜品（NW&）體驗（N二3可FP銷售毓9.7312.9711.6213.500.7650.515*p<0.05*401SPSSAU-方差齊檢驗檢驗結果主要關注P值，即p<0.05，代表數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出顯著性，說明不同組別數(shù)據(jù)波動不一致，即說明方差不齊；反之，p>0.05，說明方差齊不滿足方差齊性理論上講，單因素方差分析應該首先滿足方差齊性，但在實際研究過程中，較多數(shù)據(jù)出現(xiàn)方差不齊現(xiàn)象，可以將分類數(shù)據(jù)X進行重新組合，或對Y取對數(shù)等處理。

如果仍然不滿足方差齊性，可使用非參數(shù)檢驗。類型類型使用方法X成）對Y（定量）的差異性Y方差齊方差分析X（定類）對M（定量）的差異性Y方差不弁非參數(shù)檢股另外，如果研究的分類數(shù)據(jù)為兩類，可以考慮使用獨立樣本T檢驗代表方差分析，避免方差不齊無法分析的尷尬。5.SPSSAU操作案例：不同廣告形式對銷售額的影響，是否有顯著性差異?①操作步驟：完成上述步驟，即可進行方差分析，點擊【通用方法】一【方差】。SPSSAU-方差分析*通用方法里的方差僅是單因素方差分析，其他如雙因素方差分析在【進階方法】里。開始方■式銷隹額②結果分析平境值標準蛙糧維(N=36)$箱融7322±S.73*KQ.0&**>?<[).QI56一部士1162用于計m判斷心性的市I斯P<D一康.說明有壯著地異悼姓:N=3S)方差分折結果廣告形式(平均值士標準差)廣播(N=36)宣傳品［沖=3時G6.&1±13.50134S30.000**分析步驟參考SPSSAU輸出結果中的“分析建議”及“智能分析”。g分析建議方差分析研究X（定類用于Y（定量）的差異"伽不同學歷人群對滿意度差異關系;第一：分析X與Y之間是否呈現(xiàn)出顯著性〔P值小于0一。5或。一01）；第二:如果呈現(xiàn)出顯著性；通過具體對比平均值大小，描述具體差異所在；第三：如果j殳有呈現(xiàn)出顯著性；說明X不同組別下，Y沒有差異；第四：對分析進行總結，Ig智能分析I從上表可知/利用方差分析（全稱為單因素方差分析）去研究廣告形式對于銷售額共1項的差異性，從上表可以看出：不同廣告形式樣本對于銷售額全部均呈現(xiàn)出顯著性（P<0.05）,意味著不同廣告形式樣本對于銷售額均有著差異性，具體分析可知；廣告形式對于銷售額呈現(xiàn)出0.01水平顯著性（F=13.48,P=0.00）,以及具體對比差異可知，有看較為明顯差異的組別平均值得分對上停果為“報紙》宣傳品;報紙，體驗;廣播〉宣傳品;體驗〉宣傳品"（同時也可以使用拆線匿I進行宜觀展示h總結可知：不同廣告形式樣本對于銷售額全部均呈現(xiàn)出顯著性差異，③效應量指標除此之外，SPSSAU也提供更為深入的檢驗指標，通過效應量可深入研究差異的幅度。深入分析效應呈指標分析項懿B（組間差）SS1〔總離差）偏E傭方（Partialr]2}Cohen's『值銷售額5S66.08326169.3060.2240.53B通常情況下，一般不需要展示效應量指標，如需要報告建議查看spssau幫助手冊說明更易理解。Ig分析建議如果方差分析顯示呈現(xiàn)出顯若性差異（P<0-05｝「可通過平均值對比具體差異，同時還可使用效應量低ffoct戒。研究差異幅度情況；第一：方差分析時使用偏Eta方表示效應量大?。ú町惙却笮≡撝翟酱笳f明差異越大；第二：方差分析使用偏Eta方表示效應量大小時，效應量小，中、大的區(qū)分臨界點分別是:0.01r0,06和0.14;第三：偏Eta方值計算公式為KB/SST;第四：方差分析也可以使用CohenJs俵示效應量「其計算公式為5qrt（偏知方/■-偏Et目方））「Cohenrs俵示效應量大小時，效應量小、中、大的區(qū)分臨界點分別是:0,10「0.25^00.40,6.事后多重比較單因素方差分析如果呈現(xiàn)出顯著性，說明不同組別之間確實存在顯著差異，但有時我們更想知道具體有哪些組是有差異的。此時則可以使用事后多重比較（事后檢驗），對兩兩組別進行對比。因子分層回歸二元ILogit有序Logit偏相關雙因素方差進階方法-事后多重比較

開始事后多重皤汾析LSD能（奴）廣瓢式銷售額^3）開始事后多重皤汾析LSD能（奴）*如果方差分析顯示沒有差異性，則不需要進行事后多重比較。多重哽方法適用場暈其它說明LSD使用最為廣泛，臉驗效能高，對比組別較少時使用對差異最為敏感Scheffe各組別的樣本數(shù)量不相同時使用，檢驗效能局相對較為保守Tukey各媛!1的樣本數(shù)量相同時使用各組別樣本相同時使用Bonferrnoife正對比組別數(shù)量較少時使用相對蛟為保守TamhaneT2如果方差不齊』但希望進行多市比較則使用此方法方差不齊時使用SPSSAU提供了5種事后檢驗的方法，使用時需要根據(jù)自己的數(shù)據(jù)情況進行選擇，系統(tǒng)默認使用LSD方法，其對差異的判斷最為敏感。

事后檢驗〔多重比較)結果(1)名稱(J)名稱U)平均值⑴平均值差值(I-J)P報祇廣播7322270.2.3330.412宣傳品7322256.55616.W0.0G0++報紙體盈73.22266.6116.6110,021*銷售額廣播宣傳品70.88956.55614.3330.00Q**廣播體驗70.8898.6114,2咫0.134宣修品體驗56.55666,611■'10.0540.001***p<0.0501SPSSAU-事后檢驗結果結果中的一行即展示一組兩兩對比的結果，每一行最后的P值，如果顯示P<0.05,即說明兩組數(shù)據(jù)有顯著差異。本例中X項一共