SPSS方差分析怎么看交互效应 SPSS方差分析怎么看结果数据

品牌型号：Dell N5010

系统：Windows 10

软件版本：IBM SPSS Statistics 试用版

双因素方差分析（Two-way ANOVA）是一种统计分析方法，用于研究两个自变量（也称为因素）对一个因变量（响应变量）的影响，同时分析两个自变量之间是否存在交互作用。双因素方差分析应用广泛，如实验设计中的多因素实验，双因素方差分析可以了解两个实验条件对实验结果的单独影响，以及实验条件之间是否存在相互作用。大家可以借助专业的统计分析软件，如IBM SPSS Statistics，进行双因素方差分析。SPSS方差分析怎么看交互效应，SPSS方差分析怎么看结果数据，本文将向大家作简单的介绍。

一、SPSS方差分析怎么看交互效应

对于某植物某阶段的生长，需要考虑光照和浇水两个因素的影响。实验数据如图1所示，我们以此为例向大家介绍，如何查看两个因素的交互效应。

首先为变量设置类别，一个实验条件代表一个类别，光照类别：1.0，1.5，2.0，2.5对应类别1，2，3，4；浇水10，15，20 对应类别为1，2，3，如图2所示。

录入各自条件下测定的结果数据，如图3所示。

进行双因素方差分析，点击【分析】。【一般线性模型】，【单变量】。

将“生长量”指定为因变量，“光照”和“浇水”指定为因子。

单击【模型】，选择“构建项”，将两个因子加入到“模型”中，点击“类型”，在下拉菜单中选择“主效应”，点击【继续】。点击【确定】，SPSS将对数据进行双因素方差分析，并将分析结果输出至查看器。

进行双因素交互效应的评估，应关注主体间效应检验R平方这个数值，此值为光照平方和与浇水平方和与总计平方和的比值，计算公式如图7所示。

根据图中主体间效应检验表格数据，经计算，本例中R平方为0.887=（4.449+0.932）/6.209。即总体变化的88.7%可由光照和浇水共同解释，剩余变化11.3%由误差解释。表明光照和浇水之间交互作用对生长量影响强烈。

除交互相应，还应分析各因素对结果影响是否显著，我们在第二小节中向大家介绍。

二、SPSS方差分析怎么看结果数据

在本例中，光照和浇水显著性系数分别为0.008和0.14。光照显著性系数小于0.05，应接受备选假设，认为光照对植物生长有显著影响。浇水显著性系数为0.14，大于0.05，接受原假设，认为该因素对植物生长未产生显著影响。

本文向大家介绍了有关SPSS方差分析怎么看交互效应，SPSS方差分析怎么看结果数据的内容。多因素方差分析可以了解哪些因素对最终结果产生显著性影响，我们可以根据分析结果更好地施加干预。多因素方差分析还应了解数据的方差齐性问题，感兴趣的用户可以登录SPSS中文网站，查阅相关资料。