SPSS--One-WayANOVA过程--单因素方差分析 anova多因素方差分析

One-WayANOVA过程

该命令用于两组及多组独立样本平均数差异显著性的比较,即成组设计的方差分析。还可进行随后的两两成对比较。

1 界面说明

【Dependent List框】

选入需要分析的变量,可选入多个结果变量(因变量)。

【Factor框】

选入需要比较的分组因素,只能选一个。

【Contrast钮】

弹出Contrast对话框,用于对精细趋势检验和精确两两比较的选项进行定义,该对话框比较专业,也较少用,这里做简单介绍。

【Post Hoc按钮】

弹出PostHoc Multiple Comparisons对话框,用于选择进行各组间两两比较的方法:

【Options按钮】

弹出Options对话框,用于定义相关的选项:

2 分析实例

例2某职业病防治院对31名石棉矿工中的石棉肺患者、可疑患者及非患者进行了用力肺活量(L)测定,问三组石棉矿工的用力肺活量有无显著差别?

石棉肺患者可疑患者非患者

1.8

2.3

2.9

1.4

2.1

3.2

1.5

2.1

2.7

2.1

2.1

2.8

1.9

2.6

2.7

1.7

2.5

3.0

1.8

2.3

3.4

1.9

2.4

3.0

1.8

2.4

3.4

1.8

3.3

2.0

3.5

解:设数据已经输好,共两个变量:分组变量group,三组数据group变量的取值分别为1、2、3;肺活量变量X,输入上面的具体数据。即注意数据是以每个人占一行的形式输入。

先进行单因素方差分析,然后进行两两比较,具体选择S-N-K法。

操作如下:

3 结果解释

输出结果如下:

Oneway


SPSS--One-WayANOVA过程--单因素方差分析 anova多因素方差分析

这是一个典型的方差分析表。给出了单因素方差分析的结果,可见F=84.544,P<0.001。因此可认为三组矿工用力肺活量显著不同。上表主要内容翻译如下:

离差平方和SS

自由度

均方MS

F值

P值

组间变异

9.266

2

4.633

84.544

.000

组内变异

1.534

28

5.480E-02

总变异

10.800

30

Post Hoc Tests

Homogeneous Subsets


上表是用S-N-K法进行两两比较的结果,在表格纵向各组均数按大小排序,表格横向被分成了若干个亚组,不同亚组间的P值小于0.05,而同一亚组内的各组均数比较的P值则大于0.05。

从上表可见,石棉肺患者、可疑患者和非患者被分在三个不同亚组中,因三组间两两比较均有差异;

由于各个亚组均只有1个组别进入,因此最下方的组内两两比较P值均为1.000(自己和自己比较,当然绝对不会有差异了)。

注:以上几篇SPSS基础命令资源,均改编自“生物谷”网站。

  

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