最新SPSS-单因素方差分析(ANOVA)-案例解析.docx

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1、精品资料SPSS-单因素方差分析(ANOVA)-案例解析.SPSS-单因素方差分析（ANOVA) 案例解析2011-08-30 11:10这几天一直在忙电信网上营业厅用户体验优化改版事情，今天将我最近学习SPSS单因素方差分析（ANOVA)分析，今天希望跟大家交流和分享一下： 继续以上一期的样本为例，雌性老鼠和雄性老鼠，在注射毒素后，经过一段时间，观察老鼠死亡和存活情况。研究的问题是：老鼠在注射毒液后，死亡和存活情况，会不会跟性别有关？样本数据如下所示： （a代表雄性老鼠 b代表雌性老鼠 0代表死亡 1 代表活着 tim 代表注射毒液后，经过多长时间，观察结果）点击“分析”比较均值单因素AVO

2、VA, 如下所示：从上图可以看出，只有“两个变量”可选,对于“组别（性别）”变量不可选， 这里可能需要进行“转换”对数据重新进行编码， 点击“转换”“重新编码为不同变量” 将a,b分别用8,9进行替换，得到如下结果”此时的8 代表a(雄性老鼠） 9代表b雌性老鼠， 我们将“生存结局”变量移入“因变量列表”框内， 将“性别”移入“因子”框内，点击“两两比较”按钮，如下所示：“ 勾选“将定方差齐性”下面的 LSD 选项， 和“未假定方差齐性”下面的Tamhanes T2选项 点击继续点击“选项”按钮，如下所示：勾选“描述性”和“方差同质检验” 以及均值图等选项，得到如下结果：结果分析：方差齐性检验结果， “显著性”为0， 由于显著性00.05 所以可以得出结论：生存结局受性别的影响不显著 很多人，对这个结果可能存在疑虑，下面我们来进一步进行论证，由于“方差齐性不相等”下面我们来进行“非参数检验”检验结果如下所示： （此处采用的是“Kruskal-Wallis 检验方法）通过“Kruskal-Wallis ”检验方法，我们得出“sig=0.098 跟我们先前分析的结果一样， 都是0.098， 事实得到论证