单因素方差分析步骤方法_单因素方差分析步骤方法
单因素方差分析步骤方法
方差分析有很多种类型，最普遍的是单因素方差，即研究一个x对于y的差异性，其中x为定类数据，y为定量数据。
打开spssau，右上角【上传数据】点击或者拖拽上传原始数据
选择【通用方法】->【方差】，这里的方差分析指的是单因素方差分析，多因素方差分析，在【进阶方法】-【多因素方差】中
将分析项拖拽到右侧选框，点击“开始方差分析”
方差分析结果
方差分析对比图
智能文字分析
如果希望进行方差齐检验，可以在复选框中选择即可
单因素方差分析步骤方法
方差分析有很多种类型，最普遍的是单因素方差，即研究一个x对于y的差异性，其中x为定类数据，y为定量数据。
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方差分析结果
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双因素方差分析spss步骤(双因素方差分析spss步骤结果)
您好,今天乐乐来为大家解答以上的问题。双因素方差分析spss步骤相信很多小伙伴还不知道,现在让我们一起来看看吧！
双因素方差分析spss步骤(双因素方差分析spss步骤结果)
1、双因素方差分析（Two-way ANOVA）有两种类型：一个是无交互作用的双因素方差分析，另一个是有交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。
2、 双因素方差分析（Double factor variance analysis) 有两种类型：一个是无交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的效应之间是相互独立的，不存在相互关系；另一个是有交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。
3、例如，若假定不同地区的消费者对某种品牌有与其他地区消费者不同的特殊偏爱，这就是两个因素结合后产生的新效应，属于有交互作用的背景；否则，就是无交互作用的背景。
4、这里介绍无交互作用的双因素方差分析 双因素方差分析的基本思想：通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。
5、 下面用一个简单的例子来说明双因素方差分析的基本思想： 如某克山病区测得11例克山病患者和13名健康人的血磷值（mmol/L）如下： 问该地克山病患者与健康人的血磷值是否不同？ 患者：0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 健康人：0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87 从以上资料可以看出，24个患者与健康人的血磷值各不相同，如果用离均差平方和（SS）描述其围绕总均数的变异情况，则总变异有以下两个来源： 组内变异，即由于随机误差的原因使得各组内部的血磷值各不相等； 组间变异，即由于克山病的影响使得患者与健康人组的血磷值均数大小不等。
6、 而且：SS总=SS组间+SS组内 v总=v组间+v组内，如果用均方（即自由度v去除离均差平方和的商）代替离均差平方和以消除各组样本数不同的影响，则方差分析就是用组内均方去除组间均方的商（即F值）与1相比较，若F值接近1，则说明各组均数间的差异没有统计学意义，若F值远大于1，则说明各组均数间的差异有统计学意义。
7、实际应用中检验假设成立条件下F值大于特定值的概率可通过查阅F界值表（方差分析用）获得。
8、 因素A位于列的位置，共有r个水平，表示第j种水平的样本平均数； 因素B位于行的位置，共有k个水平，表示第I种水平的样本平均数。
9、 x为样本总平均数 样本容量为 n = r x k 。
10、 每一个观察值xij是由因素A的r个水平和因素B的k个水平所组成的总体中抽取的样本容量为1的独立随机样本。
11、 在进行双因素方差分析时，假定在个总体中，每一个总体都服从正态分布，而且有相同的方差。
12、 在实际问题的研究中，有时需要考虑两个因素对实验结果的影响。
13、例如饮料销售，除了关心饮料品牌之外，我们还想了解销售地区是否影响销售量，如果在不同的地区，销售量存在显著的差异，就需要分析原因。
14、采用不同的销售策略， 使该饮料品牌在市场占有率高的地区继续深入人心，保持领先地位；在市场占有率低的地区，进一步扩大宣传，让更多的消费者了解、接受该产品。
15、若 把饮料的品牌看作影响销售量的因素A，饮料的销售地区则是影响因素B。
16、对因素A和因素B同时进行分析，就属于双因素方差分析的内容， 双因素方差分析是对影响因素进行检验，究竟是一个因素在起作用，还是两个因素都起作用，或是两个因素的影响都不显著[2]。
17、 双因素方差分析的前提假定：采样地随机性，样本的独立性，分布的正态性，残差方差的一致性。
本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。
spss单因素方差分析 spss单因素方差分析怎么操作
大家好，今日小柳来为大家解答以上的问题。spss单因素方差分析，spss单因素方差分析怎么操作很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
1、如果你要做单因素方差分析,请你先好好认识一下单因素方差分析的方法和原理（统计类书刊有写）,然后再进行相关操作. 按照你的描述,是否是把A作为因素,B作为结果做出来的一组数列矩阵,如果是这样,那么就是类似于在不同的A条件下,检测B的结果是否具有差异性,如果条件A没有做重复,那么两两之间无法进行方差分析,如果你将50个数据定义为一组,每组之间进行方差分析,可以进行比较,那你的比较结果会自由度会是49/（总数N-50）,你需要查找一下F49,N-50,0.05以及F49,N-50,0.01的值,然后于输出结果中的F值进行比较,最后分析是否具有显著性或者极显著差异. 理论上讲,你分了150组以上的A数据,如果B的结果还是看不出差异,那你不妨用这些数据以A为横坐标,B为纵坐标做一个散点图看看趋势,添加个合适的趋势线看是否能够导出结果,如果有函数关系,输出的曲线上可以给出公式和R方,那个就可以说明问题了,不需要进行单因素方差分析. 。
本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。
SPSS如何进行单因素方差分析
单因素方差分析是在单一处理因素之下，多个不同水平之间的连续性观察值的比较，目的是通过对多个样本的研究来判断这些样本是否来自于同一总体，那么现在就来教你spss如何进行单因素方差分析
打开一份要进行单因素方差齐性检验的数据表，然后点击【分析-比较均值-单因素方差齐性检验】
然后打开单因素方差分析对话框，然后将要分析方差齐性的变量放在因变量列表中，将要单因素分组的变量放在因子中
接着点击【选项】，然后勾选【方差同质性检验】
然后点击【对比】子对话框，然后勾选【多项式】
接着打开【两两比较】，然后将显著性水平调整为0.05
最后点击运行即可看到单因素方差分析检验结果
素寿司制作方法和步骤 自制素寿司制作方法和步骤
1、用料：胡萝卜条，若干，黄瓜条若干，鸡蛋1个，牛油果半个，米饭，紫菜一张，寿司醋，蛋黄酱。
2、将胡萝卜切条，煮熟。
3、黄瓜切条。
4、摊蛋皮，切条。
5、牛油果切条。
6、大米和糯米混合煮饭，煮好后加入寿司醋，拌均匀，放凉。
7、寿司帘上铺一层保鲜膜，再放一张紫菜。
8、将拌好寿司醋的米饭平铺在紫菜上，在下三分之一处挤上蛋黄酱，将各种条铺好。然后卷寿司。
9、刀蘸点水（不粘）切片，大功告成。
山药素炒的方法 山药素炒的方法与步骤
山药，食盐适量，调和油适量。
山药去皮，洗净；
切片，同时把葱花切好备用；
在去皮的同时先烧一锅水；
水冒泡就放入切好的山药片，焯下；
差不多淖不到一分钟就可以出锅，沥干水分，把盐和鸡精撒上；
烧锅热油，放入葱花炝锅；
然后放入山药片翻炒，因为本身这个山药我们吃的就是脆的，所以不用炒太长时间，而且是用水淖过的。
翻炒的同时可以稍微放一点点水，大约翻炒钟 就可以出锅了。
素丸子的制作方法 素丸子的制作方法与步骤
1、主料：面粉、豆腐、鸡蛋、香菜、胡萝卜、盐、食用油。
2、将豆腐抓碎备用；
3、胡萝卜擦成丝备用；
4、香菜切1厘米长的段备用；
5、取干净的海碗一只，倒入豆腐、胡萝卜丝、香菜丝；
6、打入鸡蛋一个后加盐调味，将所有的材料搅拌均匀；
7、逐步加入适量面粉至所有材料粘稠度刚好可以挤成丸子；
8、锅中做油，6成热时将食材挤成丸子逐个下锅炸成金黄色即成。
炒素菜的方法 清炒素菜的做法步骤
1、将黄豆芽、胡萝卜、小菠菜、芹菜、豌豆苗洗净；黄豆芽去尾巴尖，胡萝卜削皮，小菠菜去黄叶保留整棵形状，芹菜去梗去叶，豌豆苗去老梗。
2、用温水将木耳、香菇泡发；同时将香干、豆皮洗净备用。
3、将泡发好的木耳、干香菇以及香干、豆皮，胡萝卜切丝，芹菜切同等长度的段。
4、炒锅热油，将木耳丝倒入，快速翻炒后，加入适量盐，炒熟后倒入事先准备好的大盆。
5、炒锅热油，将香菇丝倒入，快速翻炒后，加入适量盐，炒熟后倒入装木耳的大盆中。
6、依次将香干、豆皮、黄豆芽、胡萝卜、芹菜、小菠菜、豌豆苗、雪里蕻分别炒熟，倒入大盆。在炒芹菜时要加一些糖，炒雪里蕻时，盐不要加了，加一些糖即可。
7、在大盆中加入鸡精与香油，将全有的材料与调味料混合均匀即可。
spss方差分析 spss方差分析结果f和p
spss单因素方差分析结果解读是什么？
如果你要做单因素洞厅方差分析，请你先好好认识一下单因素方差分析的方法和原理（统计类书刊有写），然后再进行相关操作。
spss方差分析 spss方差分析结果f和p
单因素方差分析的适用条件：
（1）每个总体均服从正哗颤早态分布。
（2）每个总体的方差σ2相同。
（3）从每个总体中抽取的样本相互独立。
相关内容：
方差分析，对多个（两个以上）处理平均数进行假设检验的方法，而单因素是指该实验中只有一个实验因素。单因素方差分析是用来判断这一乱雀实验因素对各处理的优劣情况。
简单而言，如果实验，只有一种影响因素，而又有多个不同的处理水平，最后得到的数据就可以用单因素方差分析来分析数据。F值是用于判断显著性的。
例如结果显示F值为20.571，将这一数值与显著性水平的F进行比较，若大于显著性的F值，那么P则小于该显著性的概率，F>F（0.05），那么P<0.05，说明处理间差异显著。
SPSS如何进行方差分析
SPSS主要用于统计学，对于数学上的一些数据统计分析有十分大的帮助，那么SPSS如何进行方差分析呢？就让我来告诉大家吧
材料/工具
SPSS
方法
1/3
将数据录入到SPSS的数据视图中，输入数据后脊弊，选择【分析】→【比较均值】→【单因素ANOVA】
请点击输入图片描述
2/3
点击后物野仔，会出现下图的单因素方差分析的窗口，使【value】→【因子】，【group】→【因变量列表】
请点击输入图片描述
3/3
点击【选项】后，出现线面单因素ANOVA的窗罩汪口，勾选【方差同质性检验】后，点击【继续】，确定后，即可在结果中看到方差齐性的结果
请点击输入图片描述
spss方差分析
多因素方差分析用来研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响。
多因素方差分析不仅能够分析多个槐宽控制变量对观测变量的独立影响，更能够分析多个控制变量的交互作用能否对观测变量产生显著影响，最终找到利于观测庆银变量的最优组合。
多因素方差分析的第一步是明确观测变量和若干个控制变量，并在此基础上提出原假设。
多因素方差分析的原假设是：各控制变量不同水平下观测变量各总体的均值无显著性差异，控制变量各效应和交互作用效应同时为0，即控制变量和它们的交互作用没有对观测变量产生显著影响。
spss功能强大
具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类铅差亮型136个函数。
SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。
SPSS 方差分析
方差分析，用来观察某一变量在另一变量的不同水平上，是否有显著差异。
例如，学员的"心理适应情况"在"不同性别间"（或者不同汉语水平上）有没有显著差别。
具体的操作是这样的:
点击分析…比较均值…单因素ANOVA
选择因变量和因子
点击右侧对比，弹出对话框，选择多项式…线性。
继续，点击右侧两两比较，选择LSD,SNK,Tamhane's T2，然后点击继续。
再点击右侧选项，选择描述性，方差同质性检验，均值图。 点击旅谨继续。
回到对话框，点击确定。
出现以下结果:
因为选择数据的时候，因子为性别，只有男女两个水平，因此显示了"没有执行"在此之后"的检验"。不滚凯过，这仍然得到了结果，看单因素方差分析表，可以看到，显著性为0.580，说明组间差别不显著。
---------------------------------------------------
重新从"分析"开始，尝试把因子改为"汉语水平"，重复以上步骤，可以得到以下结果。
看"方差齐性检验表"，显著性＜0.05，说明方差不齐，也就是不相等，这时候看Tamhane检验的结果。（当然，如果显著性＞0.05，说明方差齐，这时候看LSD和SNK的结果）大镇唤。
Tamhane是各个水平两两比较的结果，可以看到不同水平间的差异显著性。
怎么用spss做方差分析？
单因素方差分析spss步骤如下所示：
操作工具：win10电脑。
操作软件：SPSS分析工具。
操作版本：1.32.5。
1、首先通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。
2、切换到变量视图，然后添加六个变量，分别为姓名、M、C、E、S和R，其中姓名是字符串类型，其他都是数字类型。
3、返回到数据视图，向六个变量列插入对应的数据。
4、点击分析菜单，然后依次选择分茄搏类--->系统聚类。
5、打开系统聚类分析窗口，将变量M和变量C移到变量框中。
6、点击右侧统计按钮，打开系统聚类分析：统计窗口，选择集中计划，接着点击继续。
7、单击图按钮，打开图设置窗口，勾毁源选谱系图，然后点击继续。
8、接着点击方法按钮，打开系统聚类分析：方法窗口，聚类方法选择瓦尔德法，然后单击继续。
9、最后点击系统聚类分析窗口中的确定按钮，然后生成系统聚类分析结果和图形展示。
Spss自动计算F统计值，如果相伴概率P小于显著性水平a，拒绝零假设，认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异，反之，则相反，即没有差异。
方差齐性检验：控制变量不同水平下各观察变量总体方差是否相等进行分析。采用方差同质性检验方法，原假设“各水平下观察变量总体的方差无显著差异，思路同spss两独立样本t检验中的方差分析”。 相伴概率0.515大于显著性水平0.05，故认为总体方差相等。
两类颤余祥方差异同
两类方差分析的基本步骤相同，只是变异的分解方式不同，对成组设计的资料，总变异分解为组内变异和组间变异（随机误差），即：SS总=SS组间+SS组内，而对配伍组设计的资料，总变异除了分解为处理组变异和随机误差外还包括配伍组变异，即：SS总=SS处理+SS配伍+SS误差。
spss单因素方差分析是什么？
SPSS是单因素方差分析，是检验由单一因素隐前影响的多组样本某因变量的均值是否有显著差异。与之对应的是多因素方差分析，需要说明的是：这里的单因素与多因素是针对自变量而言的，因变量可以有多个，但只有一个自变量。
单因素方差分析的适用条件：
（1）每个总体均服从正态分布。
（2）每个总体的方差σ2相同。
（3）从每个总体中抽取的样本相互独立。
原理
方差分析的基本原理是认为不同处理组返碧的均数间的差别基本来源有两个：
(1) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间灶世清自由度dfb。
(2)随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。
spss分析方法-方差分析
方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。
下面我们主要从下面四个方面来解说：
实际应用
理论思想
操作过程
分析结果
一、实际应用
在科学实验中常常要探讨不同实验条件或处理方法对实验结果的影响。通常是比较不同实验条件下样本均值间的差异。
例如医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响；不同化学药剂对作物害虫的杀虫效果等，都可以使用方差分析方法去解决。
方差分析主要用途：
均数差别的显著性检验
分离各有关因素并估计其对总变异的作用
分析因素间的交互作用
方差齐性检验
二、理论思想
方差分析是一种处理K(K≥3)个总体间计量变量比较方法，两个总皮迅运体比较一般用T检验。用变异的思想，将总的变异分为组间变异和组内变异，组内变异往往是个体变异导致，一般不会太大；而组间变异除了个体变异外，还有组间干预措施导致的变异，因此，R.A.Fisher认为， 如果组间的变异除以组内的变异，结果远远大于1，就有理由认为，组内的干预措施在发挥着作用 ，为了纪念Fisher，这种方法简称F检验。
根据不同的分组方法，即干预措施的添加方法不同，方差分析有着不同的类型：
单因素方差分析
用于分析 单个控制因素 取 不同水平时 因变量的均值是否存在显著差异
多因素方差分析
用于分析 两个或两个以上控制因素 是否对 不同水平下样本 的均值产生显著的影响
协方差分析
协方差分析的基本思想是将难以人为控制的因素作为协变量， 首先通过线性回归方法消除干扰因素的影响，然后进行方差分析。 协方差分析中认为因变量的变化受4个因素的影响，即控制变量的独立与交互作用、协变量的作用和随机因素的作用，协方差分析在消除了协变量的影响后再分析控制变量对观测变量的作用
多因变量方差分析
多因变量方差分析用于研究控制变量对 多个因变量 的影响
三、操作过程
方差分析前的数据条件：
可比性。 数据中各组均数本身必须具有可比性
正态性。 方差分析要求样本来源于正态分布总体，偏态分布数据不适用方差分析。
方差齐性。 方差分析要求各组间具有相同的方差，即满足方差齐性。
多因素方差分析案例：
题目：将20只大鼠随机等分为4组，每组5只，进行肌肉损伤后的缝合试验。处理由两个因素组合而成，A因素为缝合方法，分别为外膜缝合和内膜缝合，记做a1、a2；B因素为缝合后的时间，分别为缝合后1月和2月，记做b1、b2。试验结果为大鼠肌肉缝合后肌肉力度的恢复度（%）。考察缝合方法和缝合后时间对肌肉力度的恢复度是否有显著影响。
一、数据输入
二、操作步骤
进入SPSS，打开相关数据文件，选择“分析”|“一般线性模型”|“单变量”命令
选择“肌肉力度的恢复度”进入“因变量”列表框；选择“缝合方法”和“缝合后时间”进入“固定因子昌简”列表框
设置以图形方式展现多因素之间是否存在交互作用。单击“单变量”对话框右侧的“图”按钮，弹出“单变量：轮廓图”对话框的左侧列表框中，选择“缝合后时燃梁间”进入“水平轴”编辑框，选择“缝合方法”进入“单独的线条”编辑框。然后单击“添加”按钮，设置进入“图”列表框。设置完毕后，单击“继续”按钮返回“单变量”对话框。
设置均值多重比较类型。单击“单变量”对话框右侧的”事后比较”按钮，在对话框左侧的“因子”列表框中，选择“缝合后时间”进入“下列各项的事后检验”列表框，选择“LSD”法进行比较。
设置输出到结果窗口的选项。单击“单变量”对话框右侧的“EM平均值”按钮，在“因子与因子交互”列表框中，选择“OVERALL”进入“显示下列各项的平均值”列表框；单击“单变量”对话框右侧的“选项”按钮，选中“齐性检验”复选框。设置完毕后，单击“继续”按钮返回“单变量”对话框。
其余设置采用系统默认值即可
单击“确定”按钮，等待输出结果。
四、结果分析
误差方差等同性的莱文检验表
显著性0.335大于0.05，因此认为各组样本来自的总体的方差相等。
方差分析表
因素缝合方法和缝合后时间的显著性分别为0.45和0.012，分别大于和小于显著性水平0.05，所以缝合方法对于肌肉力度的恢复度影响不显著，而缝合后时间对于肌肉力度的恢复度影响显著；两因素交互作用的显著性为0.067，大于显著性水平0.05，即对肌肉力度的恢复度影响不显著。
两因素交互影响折线图
两条线近似于平行，说明两因素交互作用不显著。
分析结论：
通过多因素方差分析，可以得到如下结论。
由结果（1）可知：在本案例中各组样本来自的总体的方差相等。
由结果（2）可知：缝合方法对于肌肉力度的恢复度影响不显著，缝合后时间对于肌肉力度的恢复度影响显著，两因素的交互作用影响不显著。
结果（3）同样说明加入交互作用项后，交互作用并不显著。
综上所述，缝合方法对于肌肉力度的恢复度影响不显著，缝合后时间对于肌肉力度的恢复度影响显著，两因素的交互作用影响不显著。
