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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)

发布时间:2021/01/13 10:53:10

IBM SPSS Statistics多因素方差分析,检验的是两个或两个以上的因素对变量产生的影响,与单因素方差分析的思想一致,都是利用方差进行比较,来检验多因素是否对变量产生显著性影响。因此,数据也需要满足正态分布、方差齐性、观测值独立的前提。

多因素方差分析包含了主效应以及交互效应的影响,分别代表的是因素对变量、多因素共同对变量产生的印象。另外,还可通过事后多重比较检验因素之间的差异性。接下来,我们通过实例演示一下多因素方差分析。

一、打开数据文件

如图1所示,打开一组包含性别、工作年限与工资变量的数据,目的是研究性别与工作年限对工资是否有显著性影响。

图1:示例数据

由于当前数据中的性别变量使用的是字符串值,可将其转换为数值型值,便于后续统计。当然,您也可以直接使用性别变量,因多因素方差分析允许使用定性变量作为固定因子。

如图2所示,打开转换菜单中的“重新编码为不同变量”。

图2:重新编码为不同变量

将性别添加到转换变量方框中,并在输出变量选项中为重新编码后的变量设定名称与标签。然后,单击“旧值和新值”。

图3:选择性别变量

在旧值和新值设置面板中,分别将男性、女性与编码1、2匹配,以实现性别变量的数值转换。

图4:新值与旧值相匹配

完成性别变量的重新编码后,返回数据集,如图5所示,数据集中出现了一个新的变量“性别编码”。

接下来,我们会将新的“性别编码”变量与“工作年限”变量应用到多因素方差分析中,探究性别、工作年限对工资是否有显著影响。

图5:完成性别的重新编码

二、应用多因素方差分析

如图6所示,依次单击分析-一般线性模型-单变量选项,打开单变量分析设置面板。由于多因素方差分析实际上研究的是多因素对单变量的影响,因此选取的是单变量分析选项,而不是多变量分析选项。

图6:单变量分析方法

1、选择变量

对于多方差因素分析的变量选择来说,重点关注的是因变量与固定因子的设置。

1. 因变量,即用于检验影响是否显著的变量。多方差因素分析只选择一个因变量。

2. 固定因子,即用于检验是否有显著影响的因素变量。

为了研究性别与工作年限对工资的影响,将“工资”添加为因变量,将工作年限与性别编码添加为“固定因子”。

图7:选择变量

2、轮廓图

轮廓图,也就是交互图,用于比较模型中的边际平均值。

单因子的轮廓图显示估计边际平均值是沿水平增加还是减小。如果是两个或以上因子,平行线表示因子之间没有交互,不平行则表示交互。

在本文中,我们会研究性别与工作年限之间是否存在交互关系。如图8所示,将性别添加到水平轴,将工作年限添加到单独的线条,并单击“添加”。

图8:选择图变量

完成轮廓图因子的添加后,如图9所示,选择折线图。

图9:添加图

3、估算边际平均值

轮廓图用于直观地观察因子间的交互关系,而估计边际平均值则以数值检验的方式,检验因子之间的交互显著性。一般情况下,选择“overall”即可分析主效应与交互效应。

图10:估算边际平均值

三、小结

综上所述,通过使用IBM SPSS Statistics的单变量分析,我们可以添加多个固定因子,研究多个因素对因变量影响的显著性,并可通过估算边际平均值,研究交互因子对因变量的影响。

关于多因素方差分析的解读,将会在《如何进行SPSS多因素方差分析的检验方法设置与结果解读》一文中进行详细讲解。

作者:泽洋

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