SPSS > 使用技巧 > 多元方差分析SPSS操作步骤 多元方差分析结果解读

多元方差分析SPSS操作步骤 多元方差分析结果解读

发布时间:2022-04-21 17: 04: 59

品牌型号:微星 gl62m

系统:Windows 11 

软件版本:IBM SPSS Statistics

在深入使用IBM SPSS Statistics时一定会使用到多元方差这一功能,那多元方差分析到底在SPSS上怎么操作使用呢?本文就给大家介绍一下多元方差分析SPSS操作步骤,多元方差分析结果解读。

一、IBM SPSS Statistics多元方差分析步骤

多元方差分析又称多变量分析,是研究多个自变量对多个数值型因变量的影响,多元方差分析是单因素方差分析的拓展,适用于自变量对同时对两个或两个以上的因变量产生影响的情况,用来分析自变量取不同水平时这些因变量的均值是否存在显著性差异。

1.导入数据

进入SPSS以后可以新建自己的数据库,或者导入自己的数据文件。

图1:导入数据
图1:导入数据

 

2.按顺序点击:分析——一般线性模型——多变量

图2:变量线性模型选择
图2:变量线性模型选择

 

3.输入固定因子(控制变量)和因变量(观测变量)

图3:填入变量页面
图3:填入变量页面

 

4.点击“事后比较”选项,勾选“LSD”

图4:lsd选择
图4:lsd选择

 

LSD即中文里的最小显著性法。

5.点击“选项”,勾选“齐性检验”即方差齐性检验。

图5:选项选择页面
图5:选项选择页面

 

6.返回,点击确定即可输出分析结果。

图6:输出结果
图6:输出结果

 

二、多元方差分析结果解读

在上述步骤结束后就会生成一系列可以编辑的图片,你可以点击这些图片进行细节上的编辑,接下来就按生成图片顺序来对多元方差分析的结果进行一下解读。

1.主体间因子

图7:主体因子
图7:主体因子

 

从中我们可以看出实验中有两个控制变量,每个控制变量各有三种变化量,每个变化量有9个个案数。

2. 协方差矩阵的博克斯等同性检验

 

图7:协方差矩阵的博克斯等同性检验
图7:协方差矩阵的博克斯等同性检验

 

显著性的值大于0.05即适合做多元方差分析。

3.多变量检验

图8:多变量检验
图8:多变量检验

 

海拔与施肥量四种检验结果显著性的值均小于0.05,所以拒绝原假设,即认为海拔与施肥量分别对苗高与地径都有显著影响(原假设为没有显著影响),而海拔和施肥量共同作用的显著性大于0.05,所以接受原假设,认为两者的交互作用没有显著影响苗高与地径。

4. 误差方差的莱文等同性检验

图9:误差方差的莱文等同性检验
图9:误差方差的莱文等同性检验

 

检查方差是否相等,显著性均大于0.05,即接受原假设,无显著差异,认为方差相等。

5. 主体间效应检验

图10:主体间效应检验
图10:主体间效应检验

 

这张图显示是海拔与施肥量两个因素分别对苗高与地径两个因变量的影响。

施肥量,海拔对苗高,地径的显著性都小于0.05,说明施肥量对苗高显著影响,对地径显著影响。海拔对苗高显著影响,对地径显著影响。而施肥量*海拔两者的交互作用对苗高与地径均没有显著影响。、

6.事后检验

图11:施肥量事后检验
图11:施肥量事后检验

 

图12:海拔事后检验
图12:海拔事后检验

 

事后检验是在上述分析结果证明方差分析显著时,继续对这些组进行两两比较找出两两之间差异的显著性,看看到底存在显著差异的是哪些组。

举一个例子来说,在第一图中判断苗高的增加量在施肥量10和施肥量20,施肥量10和施肥量30之间有没有显著差异,结果是两者的显著性均小于0.05,即施肥量10和施肥量20,施肥量10和施肥量30都有显著差异。

图13:事后检验部分节选
图13:事后检验部分节选

 

三、多元方差分析与回归分析的区别和联系。

方差分析是检验若干个均值相等的比较好的方法,方差分析常常对应因子(因素)是离散的(比如被分为几个组),响应变量为连续性数据(比如花萼的长度)分析,而回归则是因子(因素)和响应变量都是连续性数据,这尤其在线性回归中得到了充分的体现。广为流传的一种说法是,方差分析可以看作是线性回归的特例。

四、总结

这就是本次带来的多元方差分析SPSS操作步骤,多元方差分析结果解读。希望能给大家在学习spss上带来一些帮助。

展开阅读全文

标签:多因素方差分析多元方差分析方差分析方差齐性检验

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分层卡方检验步骤 SPSS分层卡方检验结果解读
分层卡方检验是SPSS中常用的统计分析方法之一,常用来识别分类变量中的混杂因素并控制其影响。通过将数据按混杂因素分层后,分别在每一层内分析分类变量之间的关联性,从而排除混杂变量的干扰。接下来本文将来带大家了解SPSS分层卡方检验步骤,SPSS分层卡方检验结果解读的相关内容。
2025-04-24
SPSS逻辑回归怎么做 SPSS逻辑回归结果怎么看
在实际生活中我们会遇到客户是否产生购买行为、产品是否合格、学生是否通过能力考核这些典型的二分类问题,对于这些问题我们都可以用SPSS中的逻辑回归来轻松解决。今天我们就来分析一下SPSS逻辑回归怎么做,SPSS逻辑回归结果怎么看的相关内容。
2025-04-24
SPSS变量重构是什么 SPSS变量重构怎么做
SPSS作为一款强大的数据统计分析软件,在数据分析和数据统计上有着很多的功能,除了常见的一些数据分析方法外,SPSS还可以对已有数据进行结构重组,这就是SPSS的变量重构功能。接下来给大家详细讲解有关SPSS变量重构是什么,SPSS变量重构怎么做的相关内容。
2025-04-24
SPSS语法编辑器在哪 SPSS语法编辑器怎么用
在SPSS做数据分析时,我们除了可以用SPSS提供的现成功能,还可以通过编辑代码的方式,运行其他SPSS未提供的功能。除此以外,代码还可以用来运行一些重复性的统计分析工作,比如有多个变量要进行单因素方差分析,我们只要在代码里面修改变量名,就能重复运算。那么,SPSS语法编辑器在哪,SPSS语法编辑器怎么用?接下来,让我们一起来学习下吧。
2025-04-22
SPSS显著性字母怎么标记 SPSS中显著性主要看哪个数据
SPSS测量结果的p值在数据统计领域通常用于显著性分析,除了用p值直接标注,研究者也可以使用显著性字母标注方法来分析多个组别的比较结果。今天,我们以SPSS显著性字母怎么标记,SPSS中显著性主要看哪个数据这两个问题为例,带大家了解一下SPSS显著性字母标记的知识。
2025-04-22
SPSS数据分析中p代表什么 SPSS数据分析中星号的意思是什么
在数据统计领域,SPSS不仅可以计算各类数据占比,还可以对庞大的数据集进行数据组别之间的比较和分析,例如t检验、卡方检验、F检验等方法计算p值等关键数值。今天,我们以SPSS数据分析中p代表什么,SPSS数据分析中星号的意思是什么这两个问题为例,带大家了解一下SPSS关于数据分析p值的相关知识。
2025-04-22

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: