方差分析spss結(jié)果解讀(spss方差數(shù)據(jù)分析教程)

研究場景

方差分析（單向方差分析）用于分析分類數(shù)據(jù)和定量數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。例如，研究人員想知道三組學生的平均智商是否存在顯著差異。方差分析可以用于多組數(shù)據(jù)，比如三組之間的差異：本科學歷、本科學歷、本科及以上學歷。下面的t檢驗只能比較兩組數(shù)據(jù)之間的差異。

SPSSAU操作

SPSSAU左側(cè)儀表板上的“通用方法”“方差”；

SPSSAU結(jié)果指標解讀

1.方差分析結(jié)果

從上表可以看出，方差分析（全稱單因素方差分析）是用來研究飼料在一項重量上的差異的。從上表可以看出，不同飼料樣品對所有重量均表現(xiàn)出顯著性（p0.05），這意味著不同飼料樣品的重量存在差異。

補充說明：p值有‘*’說明有顯著性差異，一個‘*’說明p0.05，兩個‘*’說明p0.01。

2.方差分析中間過程值

方差分析用于研究差異。差值由兩部分組成，即組間平方和和組內(nèi)平方和。

(1)自由度

組間自由度df1=組數(shù)1；本例中組為4，組間自由度：4-1=3；

組內(nèi)自由度df2=樣本量組數(shù)；本例中樣本量為19，組內(nèi)自由度：19-3=15；

(2)均方

組間均方=組間平方和/組間自由度df1；

組間均方：20538.698/3=6846.233；

組內(nèi)均方=組內(nèi)平方和/組內(nèi)自由度df2；

組內(nèi)均方：652.159/15=43.477；

(3)F

F值=組間均方/組內(nèi)均方；F值：6846.233/43.477=157.467；

(4)p值

p值是通過組合F值、df1和df2來計算的。

3.深度分析——效應(yīng)大小指標

(1)偏eta平方(Partial)

部分Eta=SSB/SST；例如：20538.698/21190.858=0.969；

(2)Cohensf值

Cohensf值=Sqrt(偏埃塔平方/(1-偏埃塔平方));\sqrt{0.969/(1-0.969)}=5.612；

補充說明：Cohen’sf表示效應(yīng)量大小時，效應(yīng)量小、中、大的區(qū)分臨界點分別是：0.10，0.25和0.40。

4.事后多重比較

方差分析可用于比較多組數(shù)據(jù)。如果X和Y在不同水平上確實存在顯著差異，并且您想進一步了解兩組之間數(shù)據(jù)的差異，則可以使用事后多重比較。(SPSSAU進階方法事后多重比較）事后檢驗的方法有多種，但功能均一致，只是在個別點或使用場景上有小區(qū)別。SPSSAU目前共提供LSD，Scheffe，Tukey，Bonferroni校正，TamhaneT2常見的五種方法，其中LSD方法最常使用。區(qū)別如下：

需要注意的是事后多重比較是基于方差分析基礎(chǔ)上進行的，因此首先要滿足方差分析確實存在顯著性差異，接著才來比較兩兩的差異。如果本身只有兩組數(shù)據(jù)做比較或者方差分析顯示P值大于0.05各個組別之間沒有差異性，此時則不需要進行事后檢驗。

疑難解惑

1、方差不均勻怎么辦？

當方差不均勻時，可以使用‘非參數(shù)檢驗’，也可以使用welch方差，或者Brown-Forsythe方差。非參數(shù)檢驗避免了方差同質(zhì)的問題；而welch方差或Brown-Forsythe方差則面臨著方差同質(zhì)的問題，即使在方差不均勻的情況下也能保證結(jié)果相對穩(wěn)健。Welch方差和Brown-Forsythe方差只是計算公式不一致。目的是即使在方差不均勻的情況下也能使結(jié)果穩(wěn)健。只需選擇其中之一即可。

2.方差分析結(jié)果出現(xiàn)空值？

如果某類數(shù)據(jù)的標準差為0，即為空值，則進行方差分析或方差齊性檢驗、Welch方差或Brown-Forsythe方差可能會導致相關(guān)指標無法計算。建議在分析之前使用數(shù)據(jù)處理-數(shù)據(jù)編碼功能對組進行合并。

總結(jié)

本文介紹了方差分析的場景、SPSSAU操作、指標解讀以及方差分析中的故障排除。方差分析是檢驗多個樣本均值之間的差異是否具有統(tǒng)計差異的方法。在研究中也是比較常用的，以上就是方差分析的指標解讀。