SPSS > 使用技巧 > 双因素方差分析 SPSS步骤双因素方差分析结果解读

双因素方差分析 SPSS步骤双因素方差分析结果解读

发布时间:2022-04-08 11: 54: 11

 品牌型号:DellN5010

 系统:Windows7

 软件版本:SPSS试用版

 进行实验时,往往有多个实验条件,这些实验条件对结果各自有怎样的影响,这些实验条件之间会不会产生交互作用产生新的影响因素,我们需要借助多因素方差进行分析,双因素方差分析SPSS步骤,双因素方差分析结果解读都该如何进行,本文将向大家作详细的说明。

 一.双因素方差分析SPSS步骤

 进行某种物质含量测定时,须调整溶液的pH和加入衍生化试剂

 为弄懂pH和衍生试剂对测定结果的影响,进行双因素方差分析,打开SPSS软件,打开图1所示的变量视图,将变量1名称修改为pH,将变量2名称修改为衍生试剂,变量3名称修改为测定结果。为了便于进行统计,将pH和衍生试剂进行如下描述,pH=1.0,1.5,2.0,2.5分别为1,2,3,4;10mmol,20mmol,30mmol分别为1,2,3,转入数据视图录入数据。

 

图1设置变量属性录入数据
图1设置变量属性录入数据

 在图2所示数据视图界面录入测定数据。

 

图2录入数据
图2录入数据

 录入完毕后,依次点击分析—一般线性模型—单变量。

 

图3SPSS双因素方差分析
图3SPSS双因素方差分析

 将测定值加入变量,将pH和衍生试剂加入因子。

 单击模型,选择构建项,将因子加入到模型中,然后在类型中选择主效应,点击继续。点击确定,进行双因素方差分析。

 

图4双因素方差分析
图4双因素方差分析

 二.双因素方差分析结果解读

 SPSS进行统计时做了如下假设,pH和衍生试剂用量对检测结果均无影响,如果计算的显著性系数<0.05,则拒绝原假设,认为pH和衍生化试剂对结果有显著影响,如果计算的显著性系数>0.05,则接受原假设,认为pH和衍生化试剂对结果没有显著影响。

 在本例中,如图5所示,主体间显著性检验,pH和衍生试剂显著性系数分比为0.008和0.14,pH显著性系数小于0.05,拒绝原假设,认为pH变化对测定结果影响较大,衍生试剂显著性系数大于0.05接受原假设,认为衍生试剂用量对对测定结果无显著性影响。

 

图5结果解读
图5结果解读

 三.关系强度的测量

 判断了两个因素分别对结果的影响之后,还可以进行双因素联合效应的评估,本例中,我们应关注R平方这个数值,此值为pH组平方和与衍生化试剂平方和与总计平方和的比值,本例中R平方为0.887,代表了pH和衍生化试剂对总体变化的贡献为88.7%,而误差因素贡献了11.3%。将此值开平方R=0.941,表明pH和衍生化联合影响测定结果有非常强的关系。

 R^2=(Ⅲ类平方和(pH)+Ⅲ类平方和(衍生试剂))/Ⅲ类平方和(修正后总计)

 表2双因素联合效应计算公式

 

图6R平方计算
图6R平方计算

 双因素方差分析SPSS步骤非常简单,需要用户明确变量类型,正确的输入数据,双因素方差分析结果解读包括两个因素分别对结果的影响情况评估和联合对结果的影响评估,借助显著性水平和R值进行判断即可。

 

 作者:莱阳黎曼  

展开阅读全文

标签:IBM SPSS Statistics多因素方差分析多元方差分析方差分析SPSS教程

读者也访问过这里:
SPSS Statistics
强大的数据分析平台
立即购买
微信群
官方微信群 立即加群
400-8765-888 kefu@makeding.com
热门文章
SPSS数据分析显著性差异分析步骤 SPSS显著性差异分析结果怎么看
数据的显著性差异分析主要有三种方法,分别是卡方检验、T检验和方差分析。这三种方法都有具体的数据要求:卡方检验是对多个类别的数据进行分析,T检验是对两组数据进行分析,方差分析是对多组数据进行检验。下面,小编具体说明一下SPSS数据分析显著性差异分析步骤,SPSS显著性差异分析结果怎么看。
2022-01-07
实践SPSS单因素方差分析之检验结果解读
在《实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置》一文中,我们已经详细地演示了IBM SPSS Statistics单因素方差分析方法的变量选择以及相关的选项、对比设置。
2021-01-11
spss如何做显著性分析 spss显著性差异分析怎么标abc
在统计分析中,显著性分析是分析相关因素之间是否存在显著影响关系的关键性指标,通过它可以说明分析结论是否由抽样误差引起还是实际相关的,可论证分析结果的准确性。下面大家一起来看看用spss如何做显著性分析,spss显著性差异分析怎么标abc。
2022-03-14
SPSS回归分析中的f值是什么 SPSS回归分析F值在什么范围合适
回归分析中以R表示相关性程度的高低,以F评价回归分析是否有统计学的意义,使用IBM SPSS Statistics进行回归分析,可以非常快速的完成R,F的计算,并且给出回归曲线方程,那么,SPSS回归分析中f值是什么?SPSS回归分析F值在什么范围合适,本文结合实例向大家作简单的说明。
2022-07-22
SPSS多元logistic回归分析的使用技巧
回归分析是数据处理中较为常用的一类方法,它可以找出数据变量之间的未知关系,得到较为符合变量关系的数学表达式,以帮助用户完成数据分析。
2021-04-26
SPSS相关性分析结果怎么看
相关性分析是对变量或个案之间相关度的测量,在SPSS中可以选择三种方法来进行相关性分析:双变量、偏相关和距离。
2021-04-23
最新文章
SPSS可以做结构方程模型吗 SPSS可以做验证性因子分析吗
在调查服务满意度、人口数据影响特征和学生幸福感等等涉及一些无法直接测量的概念时,就会进入结构方程模型的应用领域。结构方程模型,是一种适用于多变量的统计分析方法,简称SEM,它是一种用于分析“观察变量与潜变量”和“潜变量”之间关系结构的方法。验证性因子分析,简称为“CFA”,是一种验证结构效度分析方法,常在结构方程模型分析中使用,作用是验证观测变量与潜在变量之间的结构关系。接下来就围绕着“SPSS可以做结构方程模型吗,SPSS可以做验证性因子分析吗”这两个问题,给大家介绍一下在SPSS中如何做结构方程模型分析。
2025-12-17
SPSS怎么生成分组柱状图 SPSS柱状图标签显示不全怎么调整
图表可以用简单直观的方式揭示数据的变化情况,帮助我们认识和预测事物变化的方式。如何绘制合适的图表是我们融入社会的一项重要的技能,在包括但不限于科学研究、行政管理和商业统计等社会生活诸多领域充满了各式图表,SPSS便以其丰富多样的图表类型和便捷的操作方式被广泛使用。本文中我就给大家介绍一下关于SPSS怎么生成分组柱状图,SPSS柱状图标签显示不全怎么调整的相关内容。
2025-12-17
SPSS如何把连续变量变成二分类 SPSS将连续变量重新编码为分类变量的方法
我们在使用SPSS进行数据分析时,都会导入大量的原始文件,只有原始文件的基数足够大,我们才能获得较为客观的分析结果。但是众多原始数据中,总会出现一些连续变量,它们会在一定程度上降低数据的参考价值。针对这种情况,我们就需要考虑如何将这些连续变量转换为对我们有利的分类变量。今天我就以SPSS如何把连续变量变成二分类,SPSS将连续变量重新编码为分类变量的方法这两个问题为例,来向大家讲解一下连续变量的转化技巧。
2025-12-17
SPSS软件购买大概花多少钱 SPSS软件版本有什么区别
市面上的数据分析软件有很多,如SPSS、Graphpad和Stata等等,这些软件帮助我们进行许多领域的数据分析,例如临床医学中的药品效果验证、农业中的农药防治病虫害效果和社会科学的人口数据调查等等。SPSS是其中应用十分广泛的一款软件,接下来我就介绍一下SPSS软件购买大概花多少钱,SPSS软件版本有什么区别。
2025-12-17
SPSS怎么做多元线性回归 SPSS共线性诊断怎么判断严重性
高考总分的构成是多元线性关系的一个典型例子,具体可表现为“总分=语文+数学+英语+...”。在这个关系中,总分是因变量,语文、数学和英语等科目是自变量,因变量会随着各个自变量的变化而变化。那么假设存在一个因变量y,受到自变量x1、x2和x3的影响,但是我们并不知道具体是如何变化的,我们该如何判断他们之间的关系呢?这时候就需要多元线性回归出场了,多元线性回归就是一种研究一个因变量与多个自变量之间线性关系的数学方法。本文中我就以SPSS软件为例,回答大家关于“SPSS怎么做多元线性回归,SPSS共线性诊断怎么判断严重性”的问题。
2025-12-17
SPSS怎么进行Logistic回归 SPSS Logistic回归分类结果不准确怎么办
在数据分析中,Logistic回归常常作为处理二分类因变量的方法,应用场景广泛。使用SPSS进行Logistic回归时,很多朋友常面临分类结果不准确的问题。今天我们将会详细介绍关于SPSS怎么进行Logistic回归,SPSS Logistic回归分类结果不准确怎么办的相关问题。
2025-12-10

微信公众号

欢迎加入 SPSS 产品的大家庭,立即扫码关注,获取更多软件动态和资源福利。

读者也喜欢这些内容: