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1.2.2 Contrasts按钮 按钮
在Factors框中显示出所 有在主对话框中选中的 因素变量。因素变量名 后的括号中是当前的对 比方法了； Change Contrast栏中 改变对照方法。
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可供选择的残照方法
None选项，不进行均数比较； Deviation选项，比较预测变量或因 素的每个水平的效应。选择Last或 First作为忽略的水平； Simple Simple选项，除了作为残考的水平外 对预测变量或因素变量的每一水平都 与残考水平进行比较。选择Last或 Firt作为残考水平； Difference选项，对预测变量或因素 每一水平的效应，除第一水平以外， 都与其前面各水平的平均效应进行比 较。与Helmert对照方法相反；
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对照的残考水平
对照的残考水平有两个， 只有选择了Deviation或 Simple 方法时需要选择残 考水平。共有两种可能的 选择，最后一个水平Last 选项和第一水平First选项。 系统默认的残考水平是 Last。
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1.2.3 Plots按钮 按钮
Facror：主对话框中所选因 素变量名； Horizontal：横坐标框 Separiate Lines：确定分线 变量 Separiate Plots：确定分图 变量 具体见析因分析
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1.2.4 Post Hoc按钮 按钮
选择均数多重比较，具体内容残见One-way过程
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B、选择交互效应类型 、
Interactin选项，选中此项可以 指定任意的交互效应； Main effects选项，选中此项可 以指定主效应； All2-way选项，指定所有2维交 互效应; All3-way选项, 指定所有3维交互 效应; All4-Way选项，指定所有4维交 互效应; All5-Way选项，指定所有5维交 互效应。
Predicted Values（预测值） Unstandardized：非标准化 预测值 Weighted：如果在主对话框 选择了WLS变量，选中该复 选项将保存权重非标准化预 测值 Standard Error：预测值误差
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Save按钮 选择保存运算值 按钮(选择保存运算值 按钮 选择保存运算值)
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建立模型中的交互项
要求模型中包括三个变量的所有2维交互效应项时应该分别用鼠 标单击light、Device、Target三个变量名。在Build Term（s） 栏内残数框中选择All2－way项，单击箭头按钮。在Model中出 现三个 2维交互效应项： light*device、 light*target、 device*target。 若要求模型中包括所有3维效应，由于可以作为因素变量的只 有三个变量，因此可以有两种操作方法。鼠标分三次单击变量 light、 device、 target。选择 Build Term（s）栏内残数框 中的Interaction或All3－way项，再申击箭头按钮，均可以在 Model框中出现3维交互效应项：ligh*device*target。
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Descriptive statistics复选项，输出的描述统计量有观 测量的均值、标准差和每个单 元格中的观测量数。 Estimates Of effect size复选项，输出效应量估计。 选择此项，给出η2(eta-Square) 值，它反映了每个 效应与每个参数估计值可以归于因素的总变异的大小。 Observed power复选项，给出各种检验假设的功效。 计算功效的显著性水平，系统默认的临界值是0.05。 Parameterestimates复选项，给出各因素变量的模型 参数估计、标准误、t检验的t值、显著性概率和95％ 的置信区间。
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A、选择模型中的主效应 （Model） 、
鼠标键单击某一个单个的因素 变量名该变量名背景将改变颜 色（一般变为蓝色），单击 Build Term（s）栏中下面的箭 头，该变量出现在Mode1中。 一个变量名占一行称为主效应 项。欲在模型中包括几个主效 应项，就进行几次如上的操作。 注意，选择主效应必须选择一 个，用箭头按钮送入模型一个。 也可以同时送两个或多个到 Model框中。
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1、单变量多因素方差分析调用步骤 、
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SPSS统计软件应用温来自锋1.1 主对话框Dependent Variable:定义因变 量； Fixed Facter:定义固定变量; Random Facter:定义随机变量; Covariates:协变量，协方差分 析时选用； WLS Weight:变量加权。用于 最小二乘分析。
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Contrast coefficient matrix复选项，显示变换系数矩阵或L矩阵。 Homogeneity tests复选项，进行方差齐性检验。 Spread Vs level plot复选项，绘制观测量均值-标准差图、观测量均值方差图。 Residualsplot复选项，绘制残差图。给出观测值、预测值散点图和观 测量数目对标 准化残差的散点图，加上正态和标准化残差的正态概率 图。 Lack of fit复选项，检查独立变量和非独立变量间的关系是否被充分描 述。 General estimable function复选项，可以根据一般估计函数自定义假 设检验。对比系数矩阵的行与一般估计函数是线性组合的。 在Significancelevel框中改变Confidence intervals框内多重比较的显著 性水平
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Ⅱ、建立自定义模型类型
选择了Custom 后，在 Factors＆Covariates框中自 动列出可以作为因素变量的 变量名，其变量名后面的括 号中标有字母“F”；和可以 作为协变量的变量名，其变 量名后面的括号中标有字每 “C”。
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Full Factorial选项，此项为系统 默认的模型类型。该项选择建立 全模型。全模型包括所有因素变 量的主效应和所有的交互效应。 例如有三个因素变量，全模型包 括三个同素变量的主效应、两两 的交互效应和三个因素的交互效 应。 Custom选项，建立自定义的模型。 此项的选择激活下面各操作框
1.2.1 Model按钮 按钮
Diagnostics（诊断值栏） Cook’s distance：Cook距离； Leverage values：非中心化 Leverage值； Save to new file 将残数协方差矩阵保存到一 个新文件中
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Save按钮 选择保存运算值 按钮(选择保存运算值 按钮 选择保存运算值)
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1.2 功能按钮
① Model：选择分析模型； ② Contrast：选择对照方法； ③ Plots：选择分布图形； ④ Post Hoc：选择多重比较分
析；
⑤ Save：选择保存运算值； ⑥ Option：选择输出项 。
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Ⅰ、在Specify Model栏中指定模型类型 栏中指定模型类型
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（一）Univariate（单因变量多因素 （ 方差分析） 方差分析）
完全随机设计资料的方差分析（one-way ANOVA） 随机区组设计资料的方差分析（two-way ANOVA） 拉丁方设计资料的方差分析（three-way ANOVA） 析因分析（factorial analysis） 协方差分析（analysis of covariance）
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四、General Linear Model （简称 GLM，一般线性模型）过程 ，一般线性模型）
GLM过程可以完成实验设计的多 自变量、多水平、多因变量、重 复测量方差分析以及协方差分析 等。它包括： Univariate（单因变量多因 （ 素方差分析） 素方差分析）， Multivariate（多因变量方差 （ 分析）， 分析）， Repeated Measures（重复 （ 测量方差分析）， 测量方差分析）， Variance（方差分量分析） （方差分量分析）
2. 单变量方差分析应用实例
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2.1 随机区组设计资料的方差分析
随机区组设计：是采用随机化的分组方法，将所有实 验对象分配到g个处理组（水平组），各组分别接受 不同的处理，实验结束之后比较各组均数之间差别有 无统计学意义，推论处理因素效应的设计。 将受试对象按一定相同或相近条件（动物的性别、年 龄、体重、种系等，病人的性别、年龄、病情等）组 成配伍组，每个配伍组中受试对象的个数等于处理的 组数，再将每个配伍组内的受试对象随机分配到各处 理组中，分别接收不同的处理。
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操作方法与步骤
定义三个变量：两个分类变量，一个连续变 量。 大白鼠种系变量：mouse，取值1～4，是种 系A～D种系的代码； 雌激素剂量变量：etrogen，取值l～3，是剂 量0.2、0.4、0.8三种剂量的代码； 子宫重量变量： wuteri，连续变量。是本课 题的研究对象。 Data12－03