《SPSS教程02带图-协方差分析-chenxy.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《SPSS教程02带图-协方差分析-chenxy.docx（18页珍藏版）》请在三一文库上搜索。
1、简单教程021 .相关配套数据已经上传百度文库：2 .配套软件 SPSS 17.0已经上传百度文库；百度文库搜索“ SPSS简单教程配套数据及软件 _chenxy百度云盘链接；3协方差分析 2.3.1 单因素协方差分析 3.3.2 双因素协方差分析 103.2.1 无交互作用 的协方差分析 103.2.2 有交互作用的协方差分析 133协方差分析课程内容：协方差分析这种不是在试验中限制某个因素,而是在试验后对该因素的影响进行估计,并对试验指标的值作出调整的方法称为 统计限制以统计限制为目的,利用线性回归消除混杂因素的影响后再进行的方差分析,称为协方差分析；所需要统计限制的一个或多个因素,称为协
2、变量；1 .自变量是分类变量,协变量是定距变量,因变量是连续变量；2 .对连续变量或定距变量的协变量的测量不能有误差；3 .协变量与因变量之间的关系是线性关系,可以用协变量和因变量的散点图来检验是否违背这一假设；4 .协变量的回归系数是相同的.在分类变量形成的各组中,协变量的回归系数 即各回归线的斜率必须是相等的,即各组的回归线是平行线.如果违背了这一假设,就有可能犯第一类错误,即错误地接受虚无假设.5 .自变量与协变量是直角关系,即互不相关,它们之间没有交互作用. 如果协方差受自变量的影响,那么协方差分析在检验自变量的效应之前对因变量所作的限制调整将是偏倚 的,自变量对因变量的间接效应就会被
3、排除.分类变量：以班级将学生分类班级即为分类变量定距变量：刻度级变量 定距定比连续变量：可以用小数表示的变量协方差分析：将回归分析与方差分析相结合的一种分析方法3.1单因素协方差分析判断是否需要做协方差分析1对自变量做单因素方差分析2对自变量和因变量做相关分析方差齐性检验和回归系数的假设检验斜率同质性检验,只有满足上述条件后才能应用,否那么不宜适用操作步骤1 数据见文件20211022_单因素协方差分析1.在 Variable View 窗口定义变量肥料nominal并设定标签值 13 肥料AC 第一年产量Scale 第二年产量Scale 判断需不需要做协方差分析操作步骤1 :先对第一年产量为
4、协变量进行单因素协方差分析：Analyze - Compare Means - one-way ANOVAContinue - OK结果如下:ANOVA第一库花量Suit of Sana res比Mean S an areFSia.Between Groups3500632178 042S 340.007Within Groups599,7502128,083Total945 83323由表可知：F=6.340 sig.P值=0.007 Correlate - Bivariate进彳P Pearson计算要求变量必须是刻度级数据,点击OK结果如下:Correlations后一年L里第一年产量第
5、一年卢里Fears on Correlati o n1F834Sia,2-tailed)i,000N2424外一年卢量Pearson Correlation.831181g r (2-tallBd).000N2424*-. Correlaticn is signiflcant atthe 0.01 lev/el p-tailed).相关系数大于0,5以上存在显著相关0.8以上高度相关0.9以上极度相关1 .相关系数为0.834;第一年产量与第二年产量是高度相关的；2 .检验统计量对应的 P值为0.000 General Linear Model - Univariate协方差因素按彳i shi
6、ft点击 model 进入 model 窗口全选两个Continue - OK得到结果如下BoCwwn Subfocts FtciiorTRlueL咄 elN叫“8itn吧收匕0J .00肥W：QTeM% M IXe血毒i嘶jeftif修门鼻Deoe - dwit t与n ab M 第_ 第 A S；-| |J .AType III Sum orca ,.ar:odrMW.CUTt!ia二 r山；hdM；的$4U4e5侬QQQ65 311QQOIntwix 喇SIB1201湘胆HEsjaeii21.7906B4.512期一F户里775.0 D91775.0C93D2 IOO.000胆口西之一第
7、一军声世315321 317517Error幅i nIB2.566Ttrial1101.ODD24Girrerted Total13自 R Sq uarBd = 34 B (ArijustFci R SquarFd = 934)由此可知： 实质上是检验自变量与协变量之间是否有交互作用.由交互作用双因素方差分H0,说析结果可知,肥料和协变量的交互作用的Sig. P值=0.605 0.05,接受原假设明没有交互作用,即可以做方差分析；操作步骤4 :Analyze - General Linear Model - Univariate直接OK得到结果如下：Bl其岬h妣bWubMM;出F&4U比Vil
8、lus L3 7FI田料冲空 1叶帕护82.00肥料E83 DD昭阳:8I aitt d UelwMii Siibiectv Ulecti,Suu.?*白川sum 巾国dfMg甲aoF9iqCw传d Model842705a3300 B32115.DG4,OOQIrdPH 匪547154T4第一年声子762451702 D45,OOQ,嘲神霄禽和12111 A2W*5.636.OOQError46JB3O加2 (42Total80101JQOOCcrrected ToraiE 91 62S工3a R 网的目 c = 9 d 5 (Adju 9fed 启 StjgeiT = H7J由肥料种类因素
9、Sig.P值=0.00 General Linear Model - Univariate点击OK结果为:Between-Subje eta FactorsValue LabelN业科拜克 1.00*物020D朋科口33.UD肥粕匚BTests at Ddvrecn-Subiects Ctfcdsjvoordvntvanabls 二讦)后SjiurnpT券电11 DfEa.urssdfMecn Sa jare,Sja.Corrected Model60.750-*230,375Al?|丽和-75I2229.453OOD心挪英ea.TGO230 375.侬由77Eri of830.37 521斯
10、加TotalSSICiIjOOD24Corrected Toial881 K 5羽a. R Sqiared= 060 Wd usted R Squanec = .D21)由步骤4表中添加协变量情况下不同肥料种类Sig. = 0.00 0.05所借接受原假设H0 ,即认为不添加协变量的三种肥料的产量矫正后无显著性差异操作步骤6查看各肥料均值,比拟肥料效果：Analyze - General Linear - Univariate点击 optionsContinue - OK得到结果如下:Descriptive StatisticsDeuendent就招:第7与户里陋料砧殖MoanStd. Dev
11、iationN肥料459,37506.479369肥料B61.75005.650548肥料C6175006.63221STotal60,62506.2262624比拟：均值最大的标准差最小的 另外通过计算标准差系数评判产量好坏标准差系数等于标准差除以均值.且系数越小,说明均值的代表性越好计算得到：各系数为： 0.110990.091500.10837操作步骤7:继续 Analyze - General Linear - Univariate录入 数据后 点击 options 勾选 parameter EstimatesContinue OK得到结果如下Parameter EstimatesDe
12、nendent Variable:-8BStd. ErrortSia95% Confidence InteivalLower BoundUooer BoundIn 怕 rcept2.0133.383.585,553-5.049 071第一年产里1.152,06417,6970001.0171.2A6II蝌种类=1-2 223,784-2.B36,010-3.859-5B8肥料种类=2工0-9.731.923*s.5ie000-10.7056 858肥料种类=口叫0a事.This parameter is set to zero because it is redundant.由结论可知： 第一
13、年产量越好,第二年产量越好3.2双因素协方差分析3.2.1 无交互作用的协方差分析操作步骤1 :数据见文件 20211022_无交互的双因素协方差分析在Variable窗口定义变量产量Scale 品种nominal设置标签值 1-5 :品种15 小区nominal设置标签值 1-3 :小区13 株数Scale 检验因素点击 Analyze - General Linear - UnivariateMeans effect结果如下:FdUuis小区-1.00小区12.00小孝3.00小卮口品加 1.UU1 002.002003.003 00too100fl 00500Value qbel NSr
14、iJITRTkk id Sum orsa jajesdrM的I SuiliitiFSincorrectem vocteiJ176314 358.01intercept1M11.0036.254,024小区6062,3022.409品就7.12 0.05故接受原假设H0 ,认为各小区的产量矫正后没有显著性差异,品种：Sig = 0.002General Linear model-点击model按钮添加因素Continue-OK得到结果如下:Det 岫口的ioct,r actorsVAiijp LheiN混偃 l.Qn划S3172.30就高口1;花种 1那么122.00础312Tests uf B
15、Elivtiun-SuljmcL! Effects匚用mm0nm却加厄好工乜隹钳SourceTfEE III Sum ot Sawara削ivtea* SauarsF引0Camctad Madal711 L2BQ4 614JOUInlercepl7BB4.9731T6e4,5?31130.635.HUQ湿度14,0351的用髓6.476K?30,80013S,E085710JO 3.趣田大小3703.30013703.309JOO遽度*螂i优监团立小10,73333.573.526.370温度+花和ErrorTotalComeded - 口t鱼 1X2810B 74R122EeB.COO与口的
16、力皿1IE2433,0237S7.QM湖a F Sfluarri = J7SR Squared = .SS9)分析协变量x与花种a和湿度b的交互项 湿度*花种*实验田大小 的P值由湿度*花种*实验田大小 交互作用下 P值=0.67 0.05故接受原假设H0 ,有95%的把握认为湿度*花种*实验田大小交互作用对鲜花出售量无显著性影响操作步骤2Analyze- General Linear model-同上点击 model后选取model因素不同Continue-OK得到结果如下:Hctwoon ractorcValue LabeM近度 I.M浸度信倒112.M温度高SJ12花神 I.DC花随p1
17、22. MJ花粗HB12r 门户im8加丫瓶加M二胃肉I*隹母SjyrceTyp*% III 3uph jirsciuarySCTM电an SiMJaraFctad MM屯 1Intercept gg4UE6.fi1 9fl 9216.103 际旧如.12 + LB30 3219.103 323,6+9igT 41611906 m51.499ODO000000在说9t,6U?19G0215祝忖侬国大小 近段F花神3994,51916 04?11第 94 51916.042635 2123 551noo127IE norTotalCcaret1t!ilTc分析上述表格a.R.Squared 0,6 勉强0.8最好判别评价的因素好坏以及对因变量的重要程度依次对 湿度 花种 湿度*花种 三种因素提出假设,做假设检验 根据各P值得到结果1由湿度对应 P值=0.000 0.01故拒绝原假设H0有99%的把握认为湿度对鲜花出售量有显著性影响2由花种对应P值=0.001 0,05故接受原假设H0有95%的把握认为湿度*花种的交互作用对鲜花出售量无显著性影响