如何使用 SPSS 執行單因素多級分析

因子多層次分析是這樣的，它需要有乙個處理，每個處理有幾個水平，每個水平有幾個重複。

SPSS（統計產品和服務解決方案）軟體。 原本軟體的全稱是“Statistical Package for the Social Sciences”，但隨著SPSS產品和服務的擴充套件和服務深度的提公升，SPSS於2000年正式將英文全稱改為“Statistical Products and Services Solutions”，標誌著SPSS戰略方向的重大調整。 SPSS 是 IBM 推出的用於統計分析操作、資料探勘、分析和決策支援任務的一系列軟體產品和相關服務的統稱，可用於 Windows 和 Mac OS X 版本。

單因素方差分析SPSS步驟如下：

操作工具：win10電腦。

操作軟體：SPSS分析工具。

操作版本：

1.首先，通過快捷方式開啟SPSS分析工具，預設顯示資料檢視。

2. 切換到變數檢視，然後新增六個變數，分別是 name、m、c、e、s 和 r，其中 name 是字串型別，其他是數值型別。

3. 返回資料檢視，將對應的資料插入到六個變數列中。

4. 單擊“分析”選單，然後選擇“分類---系統聚類”。

5. 開啟系統聚類分析視窗，將變數 m 和 c 移動到變數框中。

6. 單擊右側的統計按鈕，開啟系統聚類分析：統計資訊視窗，選擇集中式計畫，然後單擊繼續。

7. 單擊圖表按鈕開啟圖表設定視窗，檢查譜系圖，然後單擊繼續。

8. 然後單擊“方法”按鈕開啟“系統聚類分析：方法”視窗，選擇 Wald 方法作為聚類方法，然後單擊“繼續”。

9.最後，點選 OK 系統聚類分析視窗中的按鈕，然後生成系統聚類分析結果和圖形顯示。

SPSS 自動計算 F 統計量，如果相關概率 p 小於顯著性水平 a，則否定原假設，並認為每個總體的均值在控制變數的不同水平上存在顯著差異，反之亦然，即沒有差異。

方差的同質性檢驗：分析不同控制變數水平下每個觀測變數的整體方差是否相等。 使用方差同質性檢驗，原假設是“觀測變數在各個水平上的方差沒有顯著差異，並且該思路與SPSS的雙獨立樣本T檢驗中的方差分析相同”。

伴隨概率大於顯著性水平，因此認為總體方差相等。

兩類政黨的區別是一樣的

兩類方差分析的基本步驟相同，但變異的分解不同，對於分組設計的資料，將總變異分解為組內變異和組間變異（隨機誤差），即：SS總計=SS組間+SS組內，而對於相容性組中設計的資料， 總變異除相容組變異外，還分解為治療組變異和隨機誤差，即：SS總=SS治療+SS相容性+SS誤差。

如果要進行單因素方差分析，請在進行相關操作之前，對單因素方差分析（寫在統計書籍中）的方法和原理有很好的了解。

單因素方差分析的條件：

1）每個種群服從正態分佈。

2） 每個總體的方差 2 相同。

3）從每個群體中抽取的樣本彼此獨立。

方差分析，一種對多個（兩個以上）治療平均值進行假設檢驗的方法，而單變數僅指該實驗中的乙個實驗因素。 採用單因素方差分析法確定該實驗因子對每種處理的優缺點。

簡單地說，如果實驗中只有乙個影響因素，並且有多個不同的處理水平，則可以使用單因素方差分析來分析最終資料。 f 值用於判斷顯著性。

例如，結果表明，將 f 值與顯著性水平 f 進行比較，如果它大於顯著性的 f 值，則 p 小於顯著性概率 f>f（，則 p<，表明處理之間存在顯著差異。

1.首先，點選SPSS軟體，開啟並點選“分析”-“比較平均值”-“單因素方差分析”。

2. 在彈出的“單因素方差分析”選項卡中，在應變變數列表中選擇“重量”，在因子列表中選擇“進料型別”。

3. 點選右側的“事後多重比較”，在彈出的標籤中選擇“LSD”，然後點選繼續。

4. 然後點選右側的“選項”，在彈出的標籤中選擇“描述性”和“方差同質性檢驗”，點選確定。

5.在結果中，我們需要看到的是方差的同質性檢驗，在“單因素同質性檢驗”的表格中可以看到p=>，這意味著方差是同質的，可以使用單因素方差分析法。

回歸分析通常用於研究多個因素對結果的影響程度，線性回歸和對數回歸很常見。

線性回歸分析和邏輯回歸有什麼區別？ 資料型別、前提條件、分析和應用場景說明如下。

1.資料型別不同。

線性回歸要求因變數為定量變數，邏輯回歸要求因變數為分類變數，如果是二元邏輯回歸分析，則要求avid變數的數量為二分變數，無帆只能為0和1，如是否購買， 1表示是，2表示否，多分類logistic回歸分析，因變數要求為分類變數且無序，如“踢冰雹足球”、“打籃球”和“打羽毛球”等。有序邏輯回歸分析要求因變數分類有序，如“不願意”、“願意”、“非常願意”等。

2.先決條件是不同的。

線性回歸要求因變數服從正態分佈，但邏輯回歸不需要，線性回歸要求自變數和因變數之間有線性關係，而邏輯回歸不需要自變數和因變數之間的線性關係。

3.以不同的方式分析這種關係。

線性回歸分析的是整個因果面與自變數的關係，而邏輯回歸分析的是因變數取某值的概率與自變數之間的關係。 例如，二元邏輯回歸分析分析因變數 1 的概率與自變數之間的關係。

4.應用場景不同。

在實際生活中，線性回歸一般是在定量統計方法的基礎上使用的，常用於定量資料，比如房價，Logistic回歸分析更適合分類問題，比如某物的發生，貸款是否違約等，線性回歸一般可以解決線性問題，Logistic回歸可以解決非線性問題。

3. 同時操作兩者。

線性回歸分析。

操作路徑：一般方法線性回歸。

邏輯回歸分析。

操作路徑：高階方法 二進位 Logit 多分類 Logit 有序 Logit

多變數方差分析是對自變數是否受乙個或多個因素或變數影響的方差分析。 SPSS調諧。

“單變數”過程用於檢驗由於不同因素導致的不同水平組合之間的因變數均值是否存在差異。 在這個過程中，可以分析每個因素的作用。

還可以分析因子之間的互動作用以及協方差，以及因子變數和協變數之間的互動作用。 該過程要求從多元正態總體中隨機抽取因變數，並且總體中每個元素的方差相同。

但是，也可以通過方差的同質性檢驗來選擇均值比較結果。 因變數和協變數必須是數值變數，協變數和因變數不能相互獨立。 因子變數是分類變數，可以是長度不超過 8 個的數值變數或基於字元的變數。

固定因子變數是反應處理的因子; 隨機因子是從總體中隨機抽取的因子。

實施例]研究了不同溫度和濕度對粘蟲發育期的影響，實驗資料見表5-7。分析不同溫度和濕度對粘蟲發育持續時間的影響是否存在顯著差異。

SPSS for Windows的分析結果清晰直觀，易學易用，可直接讀取Excel和DBF資料檔案，並已推廣到各種作業系統的多種計算機，與SAS、BMDP並稱為全球最具影響力的三大統計軟體。

國際學術界有一條不成文的規則，即在國際學術交流中，所有使用SPSS軟體完成的計算和統計分析都不需要解釋該演算法，可見其影響力大，可信度高。