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发布时间：2022/04/19 18:43:57
品牌型号：联想扬天T4900d
系统：Windows 10
软件版本：SPSS 试用版
进行双因素方差分析时，数据录入和多重比较是两大难点，用户常常会对数据录入比较困惑，不确定如何分组以及定义变量名称，对于双因素方差分析中的多重比较结果也不能恰当的进行解读，如何进行SPSS双因素方差分析数据录入？SPSS双因素方差分析多重比较如何解读？本文结合实例，向大家做详细的解释。
一.SPSS双因素方差分析数据录入
为调查笔记本电脑销量影响因素，某零售商首先进行了一年中各品牌笔记本销量的统计，后来发现用户受教育程度可能是影响笔记本销量的一个重要因素，因此，对统计数据进行了分类汇总，如表1所示。
进行统计前首先要搞清哪些是自变量（因子），哪些是因变量，对于本例来说，因子有两个：笔记本电脑品牌，用户学历。笔记本电脑品牌和学历均是不连续变量，可以使用整数空间进行定义。如图1所示。
打开变量视图，录入变量名称，分别为品牌，销量，销售量，变量格式默认设置为数字，我们需要在“值”处添加标签，进行变量定义，整数1，2，3，4分别对应品牌一，二，三，四。同样方法，将四个学历变量定义为整数1，2，3，4。
在图2所示数据视图界面录入销售数据，需要注意变量的组别和对应的销售量。录入完毕后就可以进行统计计算了，录入过程要有变量思想，恰当的进行变量的定义。
进行多重比较的目的在于找出对结果产生显著影响的一组自变量中，哪个自变量产生的影响最大。需要结合主效应分析进行，关于主效应分析我们将在第三小节进行介绍。下面介绍操作过程：
录入完毕后，依次点击分析—一般线性模型—单变量。
将销售量设置为因变量，将品牌和学历设置为固定因子。
单击图3中模型，如图4所示，选择构建项，将两个因子加入到模型中，然后在类型中选择主效应，点击继续。
单击事后比较，将因子加入到事后检验中，然后单选LSD，点击继续，点击确定。进行双因素方差分析。
通过主效应分析可知，学历是影响笔记本销售量的重要因素，那么学历对销量的影响是如何产生的，通过图6多重比较，我们可以了解到学历1与2，3，4之间的显著性系数分别为0.04，0.036，0.008，均小于0.05，存在显著性差异，特别是学历1与学历4，差异非常明显，而学历2与学历3，4间显著性水平分别为0.958和0.341，不存在显著性差异，因此初中学历与初中学历以上笔记本销售量存在显著性差异，初中学历与研究生以上学历销售量差异最为明显。
三.双因素方差分析中的主效应分析
上文提到，学历是影响销售量的重要因素，这个结论是如何得出的，我们可以通过查看主效应分析数据。如图7所示，学历显著性小于0.05，品牌显著性大于0.05，认为学历对销量影响显著，而品牌对销量影响不显著。因此得出上述结论，同时我们需要查看品牌和学历综合影响，综合影响应查看R 2，此值计算公式如表2所示：
R 2为0.697，也就是说品牌和学历对销量的影响为69.7%，而其余的30.3来源于其他影响，提示我们在统计误差之外，还可能有影响销量的因素。
进行SPSS双因素方差分析数据录入要有变量思想，根据统计数据的特点对变量进行恰当的定义，SPSS双因素方差分析多重比较目的在于找出对结果影响显著的一组变量中，哪个影响最为显著，需要同时进行主体间效应分析。借助SPSS这一强大的统计工具，遵循科学定义变量，正确的操作过程，先主体分析，再多重比较的思路，就能正确，快速的完成双因素方差分析。
作者：莱阳黎曼
