SPSS单因素方差分析的办法推荐

阅读：22次时间：2017-10-23 22:22:52来源：用户

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方差分析是检验多个总体均值是否相等的统计方法，本质上研究的是分类型自变量对数值型因变量的危害，本文将为大伙儿分享的是SPSS单因素方差分析的办法，以下内容是由微蓝经验网用户发布SPSS单因素方差分析的办法，希望对于用户有一定帮助，为朋友进行解决疑惑，如若想了解更多相关内容，可以向底部移动了解更多与本教程文章相关解决经验方法！

步骤与方法

1
分析-比较均值-单因素方差分析。
技巧处理意思区别方法过程效果经验意义原理用途做法攻略常识使用用法详解注意事项步骤图解含义窍门妙招。
2
对比-多项式。
在此对话框是用于对组间平方和进行分解并确定均值的多项式比较；当控制变量为定序变量时，趋势检验能够分析随着控制变量水平的变动，观测变量值变化的总体趋势是怎么样的，是呈现线性变化趋势，还是呈二次、三次等多项式变化；通过趋势检验，可以帮助人们从另一个角度把握控制变量不同水平对观测变量总体作用的程度。
3
两两比较。
多重比较检验利用全部观测变量值，实现对各个水平下观测变量总体均值的逐对比较，其功能是分析样本(处理)间产生差异的具体原因；多重比较检验分两种情况，一种是假定方差相同，对应“假定方差齐性”选框，另一种是假定方差不相同，对应“未假定方差齐性”选框；不同情况对应不同的办法，每种方法有其对应的检验统计量和统计量的分布，本例选择“LSD(L)”和“Tamphane’sT2(M)”。
4
方差同质性检验：计算Levene统计量以检验组方差是否相等。该检验不需要进行总体正态性的假设。
Brown-Forsythe：计算Brown-Forsythe统计量以检验组均值是否相等。当方差相等的假设不成立时，这种统计量优于F统计量。

Welch：计算Welch统计量以检验组均值是否相等。当方差相等的假设不成立时，这种统计量优于F统计量。
5
输出结果。

第一步：SPSS中方差齐次性检验的原假设是：各水平下观测变量总体的方差无显著差异。在该表中，从显著性P值看，p>0.05，说明在显著性水平0.05时，不能拒绝原假设。也就是说各组的方差在a=0.05水平上没有显著性差异，即方差具有齐次性。
第二步：F值对应的P值，由于P<0.05,则可以下结论，否定原假设H0：组间均值无显著性差异，即8种势力的智力的平均值有显著性差异。
第三步：方差齐性前提下，看LSD检验。由基本分析可知，由于势力的不同，智力水平也不相同。