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SPSS单因素和多因素方差分析法


4.因素的主效应和因素间的交互效应

如果一个因素的效应大小在另一个因素不 同水平下明显不同,则称两因素间存在交 互作用
表5-1 某公司产品销售方式所对应的销售量
序号 销售方式 1 2 3 4 5 水平 均值
方式一
方式二 方式三
77
95 71
86
92 76
81
78 68
88
96 81
83
89 74

2.水平

因素的不同等级称作水平。 例如,性别因素在一般情况下只研究两个水平:男、 女。 应该特别注意的是在SPSS数据文件中,作为因素出现 的变量不能是字符型变量,必须是数值型变量。例如 性别变量SEX,定义为数值型,取值为0、1。换句话说 ,因素变量的值实际上是该变量实际值的代码,代码 必须是数值型的。可以定义值标签F、M(或Fema1e、 ma1e)来表明0、1两个值的实际含义,以便在打印方 差分析结果时使用。使结果更加具有可读性。
2.基本原理 方差分析认为: SST(总的离差平方和)=SSA(组间离差平方和) +SSE(组内离差平方和) 如果在总的离差平方和中,组间离差平方和所占 比例较大,说明观测变量的变动主要是由因素的不同 水平引起的,可以主要由因素的变动来解释,系统性 差异给观测变量带来了显著影响;反之,如果组间离 差平方和所占比例很小,说明观测变量的变动主要由 随机变量因素引起的。
第5章 SPSS的方差分析
5.1 方差分述析概念
5.1.1 方差分析的概念
在上节课中我们讨论了如何对一个总体及两个 总体的均值进行检验,如我们要确定两种销售 方式的效果是否相同,可以对零假设进行检验 。但有时销售方式有很多种,这就是多个总体 均值是否相等的假设检验问题了,所采用的方 法是方差分析。
2. 实例操作
Step01 :打开或建立数据文件 5-2.sav ,选择菜单栏 中 的 【Analyze ( 分 析 ) 】 →【Compare Means( 比 较 均 值 )】→【One-Way ANOVA( 单 因 素 ANOVA)】命令,弹出【One-Way ANOVA( 单因素ANOVA) 】对话框。 这里“rate”变量表示基金的费用比率;“fund”变 量表示基金的类型,其中,“ 1”表示中等规模的资 本股票基金,“2”表示小额资本股票基金,“3”表 示混合型股票基金,“4”表示专项股票基金。
Step05:单击【Post Hoc】按钮,弹出【Post Hoc(两两比较) 】对话框。由于这里已计划好对这4组均值进行两两比较,则 在其对话框中勾选【LSD】复选框。单击【Continue】按钮, 返回主对话框。
LSD(最小显著差异法):用
t检验完成各组均值间的配对比较。对多重比较误差率不进行调
83
90 74
方式四
80
84
79
70
82
79
81.5
总均值
5.1.2 方差分析的基本思想
在表 5-1 中,要研究不同推销方式的效果,其实就归 结为一个检验问题,设为第i(i=1,2,3,4)种推销方 式的平均销售量,即检验原假设是否为真。从数值上 观察,四个均值都不相等,方式二的销售量明显较大 H 0 : 1 2 3 4 。 从表5-1可以看到,20个数据各不相同,这种差异可 能是由以下两方面的原因引起的。 一是推销方式的影响,不同的方式会使人们产生不 同消费冲动和购买欲望,从而产生不同的购买行动。 这种由不同水平造成的差异,称之为系统性差异。


5.2.4 实例进阶分析:股票基金的费用比率
1. 实例内容 Money杂志报告了股票和债券基金的收益和费用比 率。10种中等规模的资本股票基金、10种小额资本股 票基金、10种混合型股票基金和10种专项股票基金的 费用比率的数据见表5-5所示(单位:%)。 (1)请检验这4种类型股票基金之间的平均费用比率 的差异性。 (2)混合型股票基金的费用比率是其他三种类型基 金费用比率的平均水平吗?
5.2 SPSS在单因素方差分析中 的应用
单因素方差分析也叫一维方差分析,它用来研究一个 因素的不同水平是否对观测变量产生了显著影响,即 检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因 变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统 计意义。 1.使用条件 应用方差分析时,数据应当满足以下几个条件: 在各个水平之下观察对象是独立随机抽样,即独立 性; 各个水平的因变量服从正态分布,即正态性; 各个水平下的总体具有相同的方差,即方差齐;
Coefficients:为多项式指定各组均值的系数。因素变量分为几组,输入几个系数,多出的无意 义。如果多项式中只包括第一组与第四组的均值的系数,必须把第二个、第三个系数输入为0值。 如果只包括第一组与第二组的均值,则只需要输入前两个系数,第三、四个系数可以不输入 。 多项式的系数需要由读者自己根据研究的需要输入。
(2)方差齐性检验 表5-7是方差齐性检验结果表。表中显示Levene 统计量等于2.086。由于概率P值0.119大于显著性水 平0.05,故认为这四种类型基金费用比率的方差是相 同的,满足方差分析的前提条件。
(3)单因素方差分析表 表5-7为单因素方差分析表。可以看到,费用比率总的离 差平方总和为13.320;不同基金的组间离差为1.772;组内离 差为11.548;它们的方差比分别为0.591和0.321,相除得F统 计量的观测值为1.841,对应的概率P值为0.157。这里显著性 水平为0.05,由于P值大于显著性水平0.05,所以接受零假设 ,认为不同类型基金的费用比率没有显著性差异。
4.各组均值的精细比较 多重比较检验只能分析两两均值之间的差异性,但是 有些时候需要比较多个均值之间的差异性。具体操作 是将其转化为研究这两组总的均值是否存在显著差异 。这种比较是对各均值的某一线性组合结构进行判断 ,即上述检验可以等价改写为对进行统计推断。这种 事先指定均值的线性组合,再对该线性组合进行检验 的分析方法就是各组均值的精细比较。显然,可以根 据实际问题,提出若干种检验问题。
5.1.3 方差分析的基本假设
(1)各样本的独立性。即各组观察数据,是从相互 独立的总体中抽取的。 (2)要求所有观察值都是从正态总体中抽取,且方 差相等。在实际应用中能够严格满足这些假定条件的 客观现象是很少的,在社会经济现象中更是如此。但 一般应近似地符合上述要求。 水平之间的方差(也称为组间方差)与水平内部的方 差(也称组内方差)之间的比值是一个服从F分布的 统计量 F = 水平间方差 / 水平内方差 = 组间方差 / 组内 方差
整;
Step06:单击【Options】按钮,在弹出的对话框中勾选 【Descriptive(描述性)】复选框表示输出描述性统计量,选择
此项,会计算并输出:观测量数目、均值、标准差、标准误、最小值、最大值、各组中每个因变量的95%
勾选【Homogeneity-of-variance (方差同质性)】复选 框表示输出方差齐性检验表;勾选【Mean plot(均值图)】复 选框表示输出各水平的均值折线图。再单击【Continue】按钮 ,返回主对话框。 Step07:单击【One-Way ANOVA(单因素ANOVA)】对话框中的【 OK】按钮,完成操作。
1 ( 1 2 ) 2
1 ( 3 4 ) 2

One-way过程就是单因素简单方差分析过程 ,它在Analyze菜单中的Compare Means过程 组中,用 One-way ANOVA菜单项调用,可 以进行单因素方差分析、均值多重比较和 相对比较。

One-way ANOVA过程要求因变量属于正态分布总 体; 如果因变量的分布明显的是非正态,不能使用该 过程,而应该使用非参数分析过程; 如果几个因变量之间彼此不独立,应该用GLM过 程。
第一栏:方差来源;第二栏:离均差平方和;第三栏:自由度 第四栏:均方差(第二栏与第三栏之比);第五栏:F值(组间均方与 组内均方之比);第六栏:F值对应的概率即P值
(4)多重比较检验结果 表5-8显示了两两基金之间费用比率均值比较结果。表中的星号表示在显著性水平0.05的条件下,相应 的两组均值存在显著性差异。表中第四列Mean Difference表示两两不同基金费用比率差值的均值。第六列 是进行t检验的概率P值,可以通过比较P值大小来判断两两基金之间的费用比率是否有显著差异。从结果来 看,只有第一种和第四种基金费用比率的概率P值(0.033)小于显著性水平。因此这四种基金中,只有它 们之间的费用比率存在显著性差异,其他基金的费用比率之间都没有显著差异。
SPSS将自动计算检验统计量和相伴概率P值,若P值小 于等于显著性水平α ,则拒绝原假设,认为因素的不 同水平对观测变量产生显著影响;反之,接受零假设 ,认为因素的不同水平没有对观测变量产生显著影响 。 3.多重比较检验问题 多重比较是通过对总体均值之间的配对比较来进一步 检验到底哪些均值之间存在差异。
H 0 : 1 2 3 4
方差分析中的术语
因素与处理(Factor and Treament) 水平(Level) 单元(Cell) 因素的主效应和因素间的交互效应 均值比较 协方差分析

1.因素与处理

因素(Factor)是影响因变量变化的客观条件;例如影响农 作物产量的因素有气温、降雨量、日照时间等;
置1)描述性统计量表SPSS的结果报告中首先输出了描述性统计量,如表56所示。首先,中等规模的资本股票基金的平均费用比率(1.440)最低, 而专项股票基金的平均费用比率(2.000)最高,但各类型基金的平均值差 距不大。其次,从标准差大小来看,中等规模的资本股票基金(0.3806) 最低,而混合型股票基金(0.7379)最高。最后,表5-6还列出了各种类型 基金的最大值、最小值及95%水平的置信区间。
Step02:在【候选变量】列表框中选择“rate”变量 作为因变量,将其添加至【Dependent List(因变量 列表)】列表框中。 Step03:在【候选变量】列表框中选择“fund”变量 作为水平值,将其添加至【Factor(因子)】列表框中 。
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