SPSS > 使用技巧 > SPSS重复测量方差分析如何两两比较 SPSS重复测量方差分析步骤

SPSS重复测量方差分析如何两两比较 SPSS重复测量方差分析步骤

发布时间:2022-05-27 11: 10: 48

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重复测量方差分析如何两两比较?虽然都是多个变量的检验,但与多因素方差分析多组数据不同,重复测量方差分析采用的是任意两组数据间的分析,以探究两两数据之间有无差异。本文会使用实例演示SPSS复测量方差分析步骤以及结果解读。

一、SPSS重复测量方差分析如何两两比较

常用的SPSS多因素方差分析,是为了探究多组数据间是否存在差异,但只能说明多组数值中总体均值不同,而无法说明两组之间的数据差异。如果要实现变量间的两两比较,就需要使用到SPSS的重复测量方差,以探究两组变量间的统计学差异。

比如,如图1中的数据,采用重复测量的方式,得到同一门店不同时期的销售量,以探究不同时期销售量之间是否存在统计学差异,为了探究两两时期间的销售量是否存在差异,需要使用到SPSS的重复测量方差分析。

图1:示例数据
图1:示例数据

 

依次单击SPSS的分析-一般线性模型-重复测量,可应用重复测量方差分析。

图3:重复测量分析
图3:重复测量分析

 

二、SPSS重复测量方差分析步骤

接下来,我们详细讲解一下spss重复测量方差分析步骤。

第一步、定义因子

首先进行因子的定义,因子实际上是对重复测量变量的分组,有多少个重复测量变量,就需要创建多少个因子。

本例使用的重复测量为销售量数据,属于一个因子的分析情况。因此只需添加一个“月份”的主体内因子,然后根据其重复测量次数将级别数指定为“3”。如果除此之外,还有销售额的重复测量数据,就需要创建另一个因子。

图4:定义主体内因子
图4:定义主体内因子

 

添加了主体内因子的后,创建重复测量的测量名称,本例重复测量的是“销售量”,因此测量名称中输入“销售量”,并点击“添加”。

图5:定义测量名称
图5:定义测量名称

 

第二步、选择变量

定义了因子后,进行重复测量方差分析的变量选择。

如图4所示,将左侧3个重复测量的销售量(分别对应1-3月份)添加到主体内变量选项中。

图6:选择变量
图6:选择变量

 

添加了主体内变量后,如图7所示,spss会将主体内变量与定义的主体内因子一一对应。

图7:选取主体内变量
图7:选取主体内变量

 

第三步、设置图表

在图表设置中,将月份添加为水平轴,以观察不同月份销售量的数据分布。

图8:添加月份
图8:添加月份

 

接着,如图9所示,选择“折线图”,以观察不同月份销售量的折线图。

图9:月份折线图
图9:月份折线图

 

第四步、设置统计量

估算边际平均值,将月份添加到“显示下列各项的平均值”方框中,并勾选“比较主效应”,以观察不同月份销售量的相关关系。

图10:估算边际平均值
图10:估算边际平均值

 

由于本例使用的是主体内变量,可不作齐性检验,仅选择“描述统计”作为数据参考。

图11:选项设置
图11:选项设置

 

三、SPSS重复测量方差分析结果解读

接下来,我们进行SPSS重复测量方差分析后的结果解读。

首先,从描述统计观察数据的均值与分布趋势。从数据趋势来看,1-3月份的销售量呈现增长的势头。

图12:描述统计
图12:描述统计

 

而从估算边际平均值图表也观察到,随着月份的推进,销售量也在增长,而且1-2月份的增长较多,而2-3月份则增长较少。

图13:估算边际平均值
图13:估算边际平均值

 

 

虽然从描述统计与估算边际平均值图表可观察到销售额随月份变化增长的趋势,但需要通过分析方法进一步检验1-3月份的销售量是否有显著差异。在重复测量方差分析中,会以球形假设的检验结果来判断重复测量方差分析的显著性。

如图4所示,在Mauchly球形度检验结果中(原假设为重复测量的销售量数据服从球形假设),可以看到,其显著性数值为0.191>0.05,不能拒绝原假设,也就是说,数据服从球形假设。

图14:满足球形假设
图14:满足球形假设

 

在满足球形假设的前提下,如图5所示,查看“主体内效应检验”中“假设球形度”的显著性数值。其显著性数值为0.00<0.05,可以拒绝原假设,也就是说1-3月份重复测量的销售量数据存在着显著性差异。

图15:球形假设显著性
图15:球形假设显著性

 

在检验销售量数据存在显著性差异的前提下,再进一步查看两两月份间的销售量数据差异。

如图6所示,观察成对比较数据,其中1月份与2月份、3月份的显著性值均小于0.05,说明1月份与2月份、3月份之间存在着显著性差异;而2月份与3月份的显著性值为0.525>0.05,说明2月份与3月份无显著性差异。

图16:成对比较
图16:成对比较

 

四、小结

以上就是关于SPSS重复测量方差分析如何两两比较,SPSS重复测量方差分析步骤的相关内容。SPSS重复测量方差分析用于多次测量变量的两两对比差异分析,与多因素方差分析关注总体差异不同,其关注的是两组数据间的差异。

 

作者:泽洋

展开阅读全文

标签:SPSSIBM SPSS StatisticsSPSS教程IBM SPSS

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分析方法有哪些怎么用 SPSS分析相关性怎么分析
SPSS软件为用户提供了丰富的数据分析工具,以便更深入地理解和解释数据。不同的数据类型有其不同的处理方式,本文将介绍SPSS分析方法有哪些怎么用,SPSS分析相关性怎么分析的相关内容。
2024-12-10
SPSS显著性差异分析步骤 SPSS显著性差异abc怎么分析
对于经常需要进行数据分析的用户来说,一款好用的数据分析软件当然是不可缺少的。这里给大家介绍一款名为SPSS的专业数据分析软件,它既能够帮助我们进行数据分析,还能够将数据分析的结果进行导出,方便了学生党和科研党及时进行数据的调用。接下来给大家介绍SPSS显著性差异分析步骤,SPSS显著性差异abc怎么分析的具体内容。
2024-12-10
SPSS回归分析怎么操作 SPSS回归分析怎么看正相关负相关
回归分析是一种统计方法,用于研究变量之间的关系,特别是一个或多个自变量对一个因变量的影响。回归分析旨在建立一个数学模型,能够根据自变量的值来预测因变量的值,因此回归分析应用广泛。例如,研究药物剂量与疗效之间的关系,或疾病发病率与身体某项指标的关系。使用专业的统计学软件IBM SPSS Statistics,可以高效地完成回归分析。SPSS回归分析怎么操作,SPSS回归分析怎么看正相关负相关,本文向大家作简单介绍。
2024-12-10
SPSS回归分析怎么看回归系数 SPSS回归分析怎么看显著性
回归分析是一种统计方法,目的在于探究复杂现象中变量的数量关系,并为人工干预提供科学依据。回归分析的应用非常广泛,例如分析血压与心脏病发病率之间的关系,分析居民收入和消费之间的关系,研究教育水平对生活水平的影响等。借助专业的统计分析软件IBM SPSS Statistics,用户可以快速完成回归分析,无需进行繁杂的计算。SPSS回归分析怎么看回归系数,SPSS回归分析怎么看显著性,本文结合实例向大家做简单的介绍。
2024-12-09
SPSS分析前先对数据怎么处理 SPSS相关性分析为负怎么办
通过分析不同离散变量之间的关系,我们可以更好地理解各种社会现象,从而制定出有效的干预策略,提高经济效益。例如,分析性别与电子产品消费金额之间的相关性,可以有针对性的投放广告,增加销售额。借助专业统计学软件IBM SPSS Statistics ,可以高效的完成相关性分析。SPSS分析前先对数据怎么处理,SPSS相关性分析为负怎么办,本文结合实例向大家做简单说明。
2024-12-09
SPSS怎么分析数据显著性差异 SPSS怎么分析数据分布特征
获取样本数据后,恰当地处理这些数据对于确保研究结果和结论的准确性至关重要。数据处理的关键步骤包括识别数据间的差异和探究数据的分布特性。下面给大家介绍一下SPSS怎么分析数据显著性差异,SPSS怎么分析数据分布特征的相关内容。
2024-12-09

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: