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spss如何做三因素方差分析 三因素方差分析结果怎么看

发布时间:2022-05-26 11: 07: 26

品牌型号:联想GeekPro 2020

系统: Windows 10 64位专业版

软件版本: IBM SPSS Statistics

spss如何做三因素方差分析?三因素方差分析对应的是三个自变量的单因素方差分析,在spss的单变量方差分析中选入三个自变量即可。三因素方差分析结果怎么看?需关注主体间效应与多重比较结果,本文将会具体讲解。

一、spss如何做三因素方差分析

三因素方差分析是基于三个自变量对单个因变量的影响分析,在spss里,可运用单方差的分析方法进行三因素方差分析。

以图1的数据为例,可创建“测试时间”、“水平”、“治疗方式”对“a指标”的三因素方差分析,以探究各因素对因变量“a指标”影响是否具有统计学意义。

图1:样本数据
图1:样本数据

 

将数据导入spss后,如图2所示,依次点击分析-一般线性模型-单变量方差分析。

图2:单变量方差分析
图2:单变量方差分析

 

在spss单变量方差分析设置中,如图3所示,将“a指标”选入“因变量”列表框,将“测试时间”、“水平”、“治疗方式”选入“固定因子”列表框。

图3:变量设置
图3:变量设置

 

打开“EM平均值”,即估算边际平均值(剔除其他变量影响的均值),选入“overall”可将左侧“因子与因子交互”的选项都囊括,以研究不同因子以及因子交互对因变量的影响是否有显著差异。

图4:估算边际平均值
图4:估算边际平均值

 

在统计量的设置上,

1. 选入“描述统计”,以了解数据的概括与分布特点,提供数据解读的参考。

2. 选入“齐性检验”,以检验数据是否满足齐性的假设。

图5:分析方法
图5:分析方法

 

如果数据满足齐性假设的话,可进一步探究因素的“事后多重比较”,以探究因素各水平间的影响是否存在差异。

图6:事后多重比较
图6:事后多重比较

 

二、三因素方差分析结果怎么看

基于以上的数据与spss单因素方差分析的设置后,可得到以下的分析结果。

首先从“主体间效应检验”,观察不同因素以及因素交互后对因变量的影响是否存在差异。可以看到,“水平”、“水平*测试时间”对“a指标”影响的P值为<0.05,说明“水平”、“水平*测试时间”对“a指标”的影响有统计学意义,影响效果显著。

而“治疗水平”、“测试时间”、“治疗水平*水平”、“治疗水平*测试时间”的P值>0.05,说明以上因素对“a指标”的影响无统计学意义,无法说明其影响对“a指标”的变化有显著差异。

图7:主体间效应检验
图7:主体间效应检验

 

由于“测试时间”本身对“a指标”的影响不显著,因此“水平*测试时间”对“a指标”的显著影响更多来源于“水平”。

接下来,我们可以对“水平”这一因素进行“事后的多项比较”,以进一步了解“水平”的不同值之间的影响差异是否显著。在这之前,需验证一下数据是否满足“方差齐性”的假设。

如图8所示,可以看到,“a指标”基于平均值的P值为0.002<0.05,拒绝“各个组中的因变量误差方差相等”这一假设,数据不符合方差齐性的假设,无法进行“事后多项比较”分析。

图8:方差齐性检验
图8:方差齐性检验

 

三、spss三因素方差分析是多变量方差分析吗

在刚开始应用spss三因素方差分析时,部分人会将其误以为是“多变量方差分析”,实际上,spss三因素方差分析是属于“单变量方差分析”,区分单或多变量的标准是“因变量”的数量,而不是“自变量”的数量,三因素方差分析中的“三”指的是三个自变量。

上述我们演示单方差分析方法,以下简单演示下多变量方差分析,以更清楚地展示两者的区别。

如图9所示,多变量方差分析会在“因变量”中选入两个或以上的变量。

图9:多重比较
图9:多重比较

 

而在结果解读时,多变量方差分析可针对同一因素对不同因变量的影响作用。比如,在本例中,“水平”对“a指标”的影响有统计学意义,但对“b指标”的影响无统计学意义。

图10:主体间效应检验
图10:主体间效应检验

 

在spss多变量方差分析中,可针对因素中的水平进行“事后多重比较(在满足因变量方差齐性前提下)”,这与单变量方差分析相似。而在本例中,可以看到,“水平”中的值2对“a指标”的影响与值1、值3对“a指标”的影响均有差异。

图11:多重比较
图11:多重比较

 

四、小结

以上就是关于spss如何做三因素方差分析,三因素方差分析结果怎么看的相关内容。Spss三因素方差分析,可同时研究多个自变量对单个自变量的影响差异,从而找到影响自变量的显著因素,同时也能通过事后多项对比,研究因素中不同水平对因变量的影响是否有差异。

 

作者:泽洋

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标签:单因素方差分析多因素方差分析多元方差分析方差分析

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