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析因设计的方差分析的特点 析因设计的方差分析SPSS操作步骤及解析

发布时间:2022-04-29 16: 52: 18

品牌型号:Dell N5010

系统:Windows 7

软件版本:SPSS 试用版

析因设计(Factorial Design)是实验设计的一种,用以考察多因素对最终结果的影响,一般来说,进行析因设计需要借助专业的统计软件,以提高分析效率,如IBM SPSS Statistics。本文将向大家简单介绍析因设计的方差分析的特点,以及析因设计的方差分析SPSS操作步骤及解析。

一、析因设计的方差分析的特点

在实际生产生活中,某个结果受多种因素的影响,同时多种因素之间还可能存在交互效应,那么如何科学分析实验结果,了解各个因素对结果的影响程度,我们需要借助析因设计方差分析。

通过以上分析不难了解,析因设计有以下几个特点,第一,多因素;第二,可能存在交互效应。

因此我们要准确的定义变量,还要在分析过程中引入交互效应分析。为了便于大家理解我们引入一个实例,在一个催化实验中,我们有催化剂A和催化剂B两种催化剂,催化时间分别为1h和2h。

定义变量我们可以借助整数集,如图1所示,分别为催化剂和催化时间定义变量。

 

图1 定义变量
图1 定义变量

 

 

定义变量后,我们在数据视图录入数据,如图2所示。

 

图2 录入数据
图2 录入数据

 

 

二、析因设计的方差分析SPSS操作步骤及解析

我们点击分析,一般线性模型,单变量,在弹出的窗口内,将产率设置为因变量,将催化剂和催化时间设置为固定因子。

 

图3 析因分析
图3 析因分析

 

 

我们点击模型,将类型设置为交互,然后选择构建定制项,模型中分别添加,催化剂,催化时间,催化剂*催化时间,然后点击继续。

 

图4 构建交互作用
图4 构建交互作用

 

 

然后我们点击选项,在弹出的对话框中,选择齐性检验。点击继续,然后点击确定,进行分析。

 

图5 齐性检验
图5 齐性检验

 

 

分析完毕以后,结果如图6所示,首先我们应该关注莱文等同性检验,如果基于平均值的显著性大于0.05,说明两组数据方差齐性,如果基于平均值的显著性小于0.05,说明方差不齐,不能进行后续的分析。本例中此值为0.783,可以继续进行下一步分析。

在主体间效应检验中,催化剂和催化时间显著性均小于0.05,认为催化剂和催化时间对结果均有明显的影响,而催化剂*催化时间的交互项显著性值为0.588大于0.05,说明此交互项对结果影响非常小。

 

图6 检验结果
图6 检验结果

 

 

三、交互作用影响较小时的处理方法

本例中催化剂*催化时间的交互作用影响非常小,这在很多实例中也是普遍存在的,对于这种情况我们要怎么处理呢,我们要重新构建模型,关闭结果文档,按第二小节步骤重新进行分析,在图4构建相互作用中,我们选择构建项,在类型中选择主效应,然后在模型中添加催化时间和催化剂,然后继续分析就可以了。

 

图7 主效应检验
图7 主效应检验

 

 

此时的结果如图8所示,主效应中将不再对交互作用进行分析,而是把其影响统计入误差之中。

 

图8 调整后结果
图8 调整后结果

 

析因设计的方差分析特点是多变量,多水平,多重复次数,分析较为简单,进行的试验次数较多。本文详细的向大家介绍了析因设计的方差分析SPSS操作步骤及解析,大家结合自己数据特点,确定是否为析因设计方差分析,如果与文中形式一致,按照流程操作即可。

 

作者:莱阳黎曼

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标签:单因素方差分析多因素方差分析协方差分析多元方差分析方差分析

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