实验三-ANOVA方差分析.doc

实验三――ANOVA方差分析
在现实生活中影响一事物的因素往往很多，我们常常需要确定哪些因素的影响值是显著的，方差分析就是解决这一问题的有效方法。
Spss进行方差分析时，单因素方差分析用comparemean中的one-wayANOVA过程来完成，双因素方差分析则用GLM-GeneralFactorial过程来完成。

单因素方差分析过程one-wayANOVA
1.选择Analyzecomparemeanonewayanova打开主对话框。把因变量放入因变量栏dependentlist，影响因素放入因素变量栏factor。
2.单因素方差分析过程包含3个子对话框：contrast,posthoc及options
contrast一般取默认值
posthocmultiple-comparisons多重比较子对话框，进行多重比较时有假定方差齐性equalvariancesassumed和不假定方差非齐性equalvariancesnotassumed两种条件比较。
options包括描述统计量和缺省值的处理办法

单变量方差分析过程（univariate）
1.点击Analyzegeneralinearmodelunivariate，把数据导入spss。将因变量放入dependent，将影响因素放入fixfactor(s)下。
2.有5个子对话框：model设定模型：分析所有因素影响，包括主效应因素和交互效应因素影响。选fullfactorialcontinue
contrast对照
plot绘图使用少，一般选默认值
save变量储存
options选择项
3.ok

例题1等重复
每一类数据表示不同仓库中牛奶中细菌含量，要检验不同仓库中牛奶中细菌含量是否相等。
样本（细菌含量）123456仓库号1241521273323214712171416311971312184774712185192419151020步骤：定义变量x和g，x代表细菌含量，g代表仓库号。
整理数据：
xg24114211374195151729374245211122734419527117213374155331142123124105231162183184205拷入spss，选择Analyzecomparemeanonewayanova打开主对话框。把x放入因变量栏dependentlist，g放入因素变量栏factor。
多重比较：点击posthoc，打开子对话框，选择LSD方法，在单击continue返回主对话框
点击options，打开子对话框，选discriptives
输出结果如下：

统计描述Descriptives
X
NMeanStd.DeviationStd.Error95%ConfidenceIntervalforMeanMinimumMaximumLowerBoundUpperBound1623.83336.01392.455217.522230.144515.0033.002613.33333.55901.45309.598417.06837.0017.003611.66673.77711.54207.702815.63057.0018.00469.16675.03652.05623.881114.45224.0018.005617.83334.79241.956512.804122.862610.0024.00Total3015.16676.84851.250412.609417.72394.0033.00
方差分析表ANOVA
X
SumofSquaresdfMeanSquareFSig.BetweenGroups803.0004200.7509.008.000WithinGroups557.1672522.287Total1360.16729
多重比较MultipleComparisons
DependentVariable:X
LSD
MeanDifference(I-J)Std.ErrorSig.95%ConfidenceInterval(I)G(J)GLowerBoundUpperBound1210.50002.7256.0014.886516.1135312.16672.7256.0006.553217.7801414.66672.7256.0009.053220.280156.00002.7256.037.386511.613521-10.50002.7256.001-16.1135-4.886531.66672.7256.546-3.94687.280144.16672.7256.139-1.44689.78015-4.50002.7256.111-10.11351.113531-12.16672.725