熟练使用SPSS进行单因素方差分析(共3页).doc
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熟练使用SPSS进行单因素方差分析(共3页).doc
精选优质文档-倾情为你奉上熟练使用SPSS进行单因素方差分析试验内容:试验 例 五个地区每天发生交通事故的次数如下:表1 五个地区每天发生交通事故数据列表东部北部中部南部西部1512101413171014912141313791117151014141281079 试以=0.01的显著水平检验各地区平均每天交通事故次数是否相等。1.数据录入。以变量x 表示交通事故数据;g 表示组别,可设1 为东部,2 为北部,3为中部,4为南部,5为西部,比如东部数据1可以录入为x=15,g=1。具体格式见下图。图1 数据输入界面2.统计分析。 依次选取“Analyze”、 “Compare Means”、 “One way ”。图2 选择分析工具 ANOVA 弹出对话框如下图所示,将x 选入Dependent list(因变量框),g 选入Factor (研究因素框),对话框下方还有三个按钮:Contrast、Post Hoc 和Options 。下面简单介绍其子对话框:Post Hoc:指定一种多重比较检验方法和水准;Options:指定要输出的统计量(方差齐性检验和统计描述结果)和处理缺失值的方法图3 选择变量进入右侧的分析列表 本例要选用一种两两比较的方法,单击Post Hoc 弹出对话框如下图所示,对话框中列出了常用的两两比较方法,其中SNK 即q 检验,LSD least significant difference 即最小显著差法,本例选用SNK法,并设置下面的置信度significance level为0.01,单击Options, 展开其对话框指定输出方差齐性检验结果。按Continue 返回主对话框,单击OK 提交执行。图4 设置分析参数 输出结果及结果说明 表2 方差齐性检验结果Levene Statisticdf1df2Sig.096421.983 表3 方差分析结果 Sum of SquaresdfMean SquareFSig.Between Groups82.637420.6593.676.020Within Groups118.017215.620 Total200.65425 第一个表格显示了方差齐性检验结果P0.983,所以认为方差齐次;第二个表格给出了方差分析的内容,Sum of Squares 为平方和,Mean Square 为均方和 ,df 为自由度,Between Groups为组间,Within Groups 为组内,F3.676 ,所以接受原假设,即各地区每天发生的交通事故次数相等。专心-专注-专业