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spss方差分析模型的参数估计 spss方差分析模型中两个变量合并

发布时间:2022/04/27 20:00:47

品牌型号:微星 gl62m

系统:Windows 11 

软件版本:IBM SPSS Statistics

参数估计是统计推断的一种。根据从总体中抽取的随机样本来估计总体分布中未知参数的过程。在IBM SPSS Statistics里分析完一堆数据后,参数估计能给人带来最直观的模型概念,本文就来说说spss方差分析模型的参数估计,spss方差分析模型中两个变量合并的相关问题。

  1. 一、IBM SPSS Statistics方差分析模型的参数估计

IBM SPSS Statistics的参数估计方法也是在方差模型中的一部分,在方差分析的过程中只要添加一些选项就可以在结果中输出参数估计的结果,不过本文还是从头开始讲述如何做方差分析模型的参数估计。

1.导入数据

图1:导入数据
图1:导入数据

 

2.按顺序点击:分析——一般线性模型——多变量

图2:变量线性模型选择
图2:变量线性模型选择

 

3.输入固定因子(控制变量)和因变量(观测变量)

图3:填入变量页面
图3:填入变量页面

 

4.点击“事后比较”选项,在假定方差齐性区域选择,勾选“LSD”和“snk” 作为事后多重检验的检验方式

图4:事后检验
图4:事后检验

 

5.点击“选项”里,在显示区域选择描述统计、同质性检验、参数估计和对比系数矩阵。

图5:选项选择页面
图5:选项选择页面

 

6.返回,点击确定即可输出分析结果。

图6:输出结果
图6:输出结果

 

7.点击参数估算值,即为本文需要的方差分析模型的参数估计。

图7:参数估计1
图7:参数估计1

 

图8:参数估计2
图8:参数估计2

 

上面两张表就是模型两个因变量各参数的估计值,截距就是不同施肥量、海拔以及其混合的水平,估计值分别为7.867和1.563,表示不考虑施肥量和海拔时,苗高增加量为7.867,地径增加量为1.563。从第二行开始就是对不同施肥量、海拔以及其混合的水平的估计,由于这些参数之间存在数量上的关联,必须要加上一定的限制条件才能进行估计,在本例中,模型默认将编号取值最高的施肥量30和海拔30作为参照水平,这相当于强迫a3=0,另外几组参数的估计值和检验结果实际上就等于与这两组进行对比的结果。

二、spss方差分析模型中两个变量合并

在存在多个数据源的情况下,经常会使用到IBM SPSS Statistics的变量合并功能,对多个数据源的数据进行合并。

  1. 1.打开需合并的数据其中一个(若两个要合并的数据文件不是按照记录编号的对应规则进行合并,则至少要有一个相同名称的公共变量)。
图9:插入的第一个数据
图9:插入的第一个数据

 

  1. 2.点击数据——合并文件——添加变量
图10:合并步骤1
图10:合并步骤1

 

  1. 3.打开另一个数据集

有两种打开另一个数据文件的方式。

一种为打开数据集,需要事先在SPSS中打开另一个数据文件,此时就会在打开数据集的对话框中出现另一个数据文件,点击数据文件,继续即可。

另一种为点击外部SPSS Statistics数据文件,此方法无需事先打开另一数据文件,只需知道数据文件存放在哪里,在浏览里选择即可,最后点击继续。本次使用的是第二种。

图10:插入第二个数据集
图10:插入第二个数据集

 

  1. 4.键变量设置
图11:设置1
图11:设置1

 

图12:设置2
图12:设置2

 

  1. 5.根据自身数据情况设置完就可以合并。
图13:合并成功图
图13:合并成功图

 

三、spss的方差分析模型的优点

spss能够进行大多数统计分析(回归分析,logistic回归,生存分析,方差分析,因子分析,多变量分析)。SPSS能完成多种特殊效应的检验,进行多元方差分析,因子分析,判别分析等。操作简单,有一个类似于Excel的界面友好的数据编辑器,一定是分析数据路上的好帮手。

四、总结

以上就是这次带来的spss方差分析模型的参数估计 ,spss方差分析模型中两个变量合并。希望对大家有所帮助。

标签:SPSSIBM SPSS Statistics单因素方差分析多因素方差分析方差分析SPSS教程

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