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单因素方差分析操作步骤原理spss

方差分析(Analysis of Variance,简称ANOVA),又称“变异数分析”用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 由于各种因素的影响,研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类,一是不可控的随机因素,另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个:(1) 实验条件,即不同的处理造成的差异,称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示,记作SSb,组间自由度dfb。(2) 随机误差,如测量误差造成的差异或个体间的差异,称为组内差异,用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示, 记作SSw,组内自由度dfw。总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m,组间dfb=m-1,其中n为样本总数,m为组数),得到其均方MSw和MSb,一种情况是处理没有作用,即各组样本均来自同一总体,MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用,组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果,即各样本来自不同总体。那么,MSb>>MSw(远远大于)。MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较,推断各样本是否来自相同的总体  。
工具/原料
1

spss

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数据

方法/步骤
1

首先了解下单因素方差分析的原理

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单因素方差分析的模型表达式

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依次点击【一般线性模型】,【单变量】

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结果与分析

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继续进行两两比较,注意:两两比较是在方差分析F检验差异显著(P<0.05)的前提下进行的,首先运用LSD法

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结果较为详细但大小结果较难看出。对于事后多重比较方法的选用。

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接下来运用S-N-K法

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方差分析的适用条件:正态性;独立性;方差齐性。进行方差齐性检验,【选项】,【同质性检验】

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给出较为详尽的结果。结果不具有统计学意义

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下边运用下【分析】,【比较平均值】,【单因素方差分析】有时候要做一些数值型变换

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设置好相应的属性之后得到结果

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