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如何进行SPSS多因素方差分析的检验方法设置与结果解读

发布时间:2021-01-13 10: 51: 54

《应用SPSS多因素方差分析,探索因变量的影响因素(变量选择篇)》一文中,我们已详细讲解了IBM SPSS Statistics多因素方差分析方法的变量选择以及相关的图选项、估计边际平均值设置。

本文将会重点讲解,多因素方差分析方法的事后多重比较及其检验结果。我们本次检验的是性别、工作年限对工资的影响是否有显著性。

图1:使用的数据

一、选项设置

在进行多方差分析的事后多重比较时,需满足等方差的假定。因此,在进行选项设置时,需将“齐性检验”勾选上。另外,一般情况下,都会勾选“描述统计”,以获取平均值、方差等统计数值。

对于显著性水平,一般保持0.05即可。

图2:选项设置

二、事后多重比较设置

接着,就可以打开事后多重比较选项,将性别、工作年限添加到事后检验中。

在假定等方差的情况下,常用的是LSD法,也就是最小显著性差异法,其检验敏锐度高,一些细微的差异都能检验出来。SNK检验与LSD检验相似,但检验结果更为保守,比较适用于两两比较。

图3:事后多重比较设置

三、数据解读

完成以上设置,运行检验。

如图4所示,从简单的平均值数值看到,随着工作年限的增加,工资的平均值也在增加,无论是男性还是女性的数据都表现出此规律,但男女性的工资似乎差异不大。

图4:平均值

接着,查看主体间效应检验。

修正模型的显著性数值为0.00<0.05,表明主体间效应具有显著性。从性别、工作年限、性别*工作年限的显著性数值看到,性别对工资没有显著性影响,而工作年限对工资有显著性影响,性别与工作年限的协同影响不显著。

图5:主体间效应检验

而从性别与工作年限的轮廓图看到,其线条呈现平行关系,表明性别与工作年限无交互关系。

图6:轮廓图

方差齐性检验,用于检验事后多重比较结果的有效性。在使用LSD(最小显著性差异法)检验时,需确保数据满足方差齐性的假设。

基于平均值的显著性数值为0.088>0.05,检验结果不显著,不能拒绝原假设,也就是检验各组中的方差相等。

图7:方差齐性检验

在方差齐性的前提下,查看LSD多重比较数据。

从显著性数值(均小于0.05)看到,工作年限3-4年与工作年限1-2的工资有显著性差异。

图8:多重比较

三、小结

综上所述,IBM SPSS Statistics的多因素方差分析,可用于检验多因素对因变量的影响是否有显著性,另外,还可以用于检验因素间的交互作用,并运用事后多重比较来检验因素各组中的差异。

作者:泽洋

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标签:SPSS数据分析软件

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