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  • 四十二、SPSS方差分析,相关分析和回归分析
    千次阅读
    2020-05-14 16:03:30

    @Author : By Runsen
    @Date:2020/5/14

    在2020年一月初,也是我大三上的寒假,我开始写书,为什么呢?因为化工原理和化工热力学挂了,我需要重拾自己的自信。

    对于一个大学三年,每天往死里干的人,竟然挂了两科。

    虽然,我化工专业已经陷入了绝境,大学我主要学习日语,Python,Java和一系列数据分析软件。

    所以本专栏数据分析将使用Excel,Powerbi,Python,R,Sql,SPSS,stata以及Tableau,后面还会补充BI。

    第五章应该是二月份上完成的。

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  • SPSS 方差分析

    千次阅读 2022-01-18 10:32:45
    单因素方差分析仅研究了单个研究因素,该因素有多个水平(≥3,如果为2个水平就用T检验了),方差分析就是通过分析处理组均数之间的差别,推断试验所代表的多个总体均数间是否存在差别。 其原理是将全部观察数据的...

    统计学上的因素是指研究者关心的实验条件,而水平是指因素的具体表现形式。

    6.1 单因素方差分析

    6.1.1 原理

    单因素方差分析仅研究了单个研究因素,该因素有多个水平(≥3,如果为2个水平就用T检验了),方差分析就是通过分析处理组均数之间的差别,推断试验所代表的多个总体均数间是否存在差别。

    其原理是将全部观察数据的变异(总变异)分解为组间变异和组内变异,如果组间的变异远远大于组内变异,则有理由认为本次研究的因素发挥着作用。

    (1)总变异:每个实验对象数据与总体均数的差异;

    (2)组间变异:各处理组的样本均值与总体均数的差异;

    (3)组内变异:各处理组内部观察值与该组均数的差异。

    三者之间的关系:总差异=组间差异+组内差异

    当组间差异和组内差异均只反映随机误差,即各样本来自同一总体,各组均数之间无差别;当各样本不是来自同一总体,组间差异反映处理效应和随机误差,而组内变异只反映随机误差,即组间变异大于组内变异,具体可用F检验来进行。

    理论上当F值大于1时,认为处理因素有作用,即存在处理效应;当F值等于1时,可认为处理因素无作用或处理效应不显著,各组样本均值差异可以由随机误差来解释。

    6.1.2 操作步骤

    (1)单因素方差分析

    单击“分析”-“比较平均值”-“单因素ANOVA”,弹出“单因素方差分析”对话框如下:

    (2)单击“对比”按钮,弹出如下对话框:

     

    多项式:选择是否对方差分析的组间平方和进行分解并进行趋势检验;

    度:选中“多项式”后,此下拉菜单被激活,用于选择进行趋势检验的曲线类型,包括线性、二次项、三次、四次项和五次项;

    第1/1项对比:用于精确定义组间均值比较的多项式系数。一般按照分组变量升序给每组一个系数值,但务必要保证所有系数和为零。列表中的第一个系数对应于分类变量的最小值,最后一个系数对应于分类变量的最大值。可以同时建立多个多项式,一个多项式的一组系数输入结束后,单击“下一张”按钮,输入下一组数据。

    (3)单击“事后比较”按钮,弹出如下对话框:

    ①假定等方差:包括14中两两比较的方法

    LSD法:最小显著性差异法,用T检验完成组间成对均值的比较,检验的敏感度较高,即使各个水平间的均值存在细微差别也能被检验出来,但此法对第I类弃真错误不进行控制和调整;

    Bonferroni法:为修正最小显著性差异法,用T检验完成组间成对均值的比较,即通过设置每个检验的误差率来控制整个误差率,采用此法看到的显著值是多重比较完成后的调整值;

    Sidak法:用T检验统计量完成多重配对比较后,为多重比较调整显著值,其比Bonferroni法的界限要小。

    等等...

    ②不假定等方差:包括四种两两比较的方法

    Tamhane's T2法:表示采用T检验的保守成对比较;

    Dunnett's T3法:指用学生化最大系数进行配对比较检验;

    Games-Howell 法:表示执行方差不齐时的配对比较检验,该方法比较常用;

    Dunnett'S C 法:表示用Student-Range 极差统计量进行配对比较检验。

    ③“显著性水平”为本次检验的检验水准,通常设置为0.05。

    (4)单击“选项”按钮,弹出如下窗口:


     

    ①统计栏:
    描述:选中该项,则结果中输出每个因变量的个案数、均值、标准差、均值的标准误、最小值、最大值和均值的95%可信区间;

    固定和随机效应:表示显示固定效应模型的标准差、标准误和95%置信区间以及显示随机效应模型的标准误、95%置信区间、方差成分间的估计值;

    方差同质性检验:选中此项,计算Levene方差齐性检验;

    Brown-Forsythe :表示计算分组均值相等的Brown-Forsythe 统计量。当方差齐性未知时,此检验比F统计量更有优势;

    Welch:与Brown-Forsythe类似,当不能把握方差齐性时,比F检验稳健。

    ②均值图:输出各组的均值图,可以辅助判断各组间的趋势。

    ③缺失值:选择处理缺失值的方式。“按具体分析排除个案”表示在分析时,检验变量中含有缺失值的将不被计算;“成列排除个案”表示任何一个变量中含有缺失值的个案都将不被计算。

    (5)自助抽样

    主要功能为让计算机对研究样本进行反复抽样,根据多次抽样的结果对总体均数的置信区间进行估计。单击“自助抽样”按钮,弹出如下对话框:

     ①执行自助抽样:选择此项,其他复选框将被激活,建议样本数不低于1000;

    ②设置梅森旋转算法种子:选择此项,是为了让分析结果能够复制,即再运行时,设置同样的种子数,会得到相同的结果。

    ③置信区间:级别通常被设定为95%,有两种方法:“百分位数”,其95%置信区间值P2.5~P97.5;“加速纠正偏差”法,是对百分位数法的修正,结果更为精确,也需要更多的时间进行计算。

    ④“抽样”栏指定系统进行反复抽样具体采用的方法

    简单:指系统从原始资料中不断抽取样本计算统计量后放回;

    分层:是按照原始资料某个特征进行分层,然后再进行抽样。但层内单位同质性较高,而层之间单位差异较大时,分层法抽样更为科学。

    6.1.3 实例详解

    例:比较三个不同电池生产企业生产电池的寿命,此例企业为因素,不同厂家为水平。

    (1)单击“分析”-“比较平均值”-“单因素ANOVA”,弹出如下对话框:

    (2)单击“对比”按钮,弹出如下对话框:

     

    单击“继续”,返回主对话框。

    (3)单击“事后比较”按钮,弹出如下对话框,本例选择LSD法和Tamhane's T2法进行讲解。

     

     (4)单击“选择”按钮,弹出如下对话框,选择“描述”、“方差齐性检验”和“平均值图”

    单击“继续”返回对话框。

    (5)单击“确定”按钮运行,输出结果如下:

     上图为描述性统计量的结果,分别列出了三个企业的样本量、均值、标准偏差等。

     上图为Levene方差齐性检验的结果,本例莱文统计量为0.039,显著性P值=0.680>0.05,故三组数据方差齐性。

     上图为单因素方差分析的结果,并进行了趋势检验,结果显示不同企业间方差分析统计量F=38.771,P值=0.000<0.01,因此认为不同企业间生产电池的寿命不同。

     上图为事后比较的结果,分别为LSD法和Tamhane法,显著性小于0.05表示有差异。本例应该看LSD的结果,因为前面莱文方差齐性检验显示方差齐性。

    上图为均值图,对不同电池生产企业电池寿命的均值进行作图,可形象展示各组均值间的差异,图中可见企业2与企业1和3相差较大,结果与LSD法结果相同。 

     

     

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  • SPSS方差分析应该如何进行

    千次阅读 2021-11-05 15:24:36
    以前,我们在学统计学的时候,做方差分析的话,常常会用到spss这款软件。后来,在工作上,很多实验数据的分析,也还是会用到 spss,用它来分析比较实验数据之间有无显著差异。 对此,很多刚接触该软件的用户就问...

    以前,我们在学统计学的时候,做方差分析的话,常常会用到 spss 这款软件。后来,在工作上,很多实验数据的分析,也还是会用到 spss,用它来分析比较实验数据之间有无显著差异。 

    对此,很多刚接触该软件的用户就问到如何用spss做方差分析。所以,本文来讲解用spss做方差分析的方法步骤,帮助大家分析结果的数据差异,从而提高实验的有效性。

    用spss做方差分析教程

    1. 首先,我们打开 spss 软件,在软件的左下方点击切换到“变量视图”的操作界面。

    2. 因为要用 spss 做方差分析,故此我们得先根据样板数据,给变量命名并设置它们对应的小数。

    3. 然后,回到 spss 的主界面,点击左下方的“数据视图”,可以看到原来界面横排的前两个变量已经发生了变化,此时,为了做 spss方差分析,就需要输入相关的样板数据。

    4. 再次回到 spss 的“变量视图”操作界面。在此界面中,在“组别”一行中,对应“值”变量,点击它出现的蓝色选择按钮,如下图。

    5. 它便会弹出“值标签”的窗口。在“值”中输入组别中的某个样板数据,为标签命名,再点击“添加”按钮。

    6. 为了做出更有效的 spss 方差分析,我们要依照样板数据,添加更多的组方便后续的方差分析,例如,这里就添加了四组。

    7. 接下来,我们就进入 spss 方差分析的环节。回到 spss 的数据视图操作界面。点击菜单栏“分析”中的“比较均值”,并从中点击“单因素ANOVA”。

    8. 此时,spss 便会弹出如下图的“单因素方差分析”窗口。将不同的变量分别添加到“因变量列表”和“因子”的区域,再点击“两两比较”按钮。

    9. 接着,在两两比较的窗口中,我们可以看到它有多种方差分析的方式,但是我们一般选择“S-N-K(s)”这种分析方法。之后,点击“继续”按钮,从而继续做 spss 方差分析。

    10. 最后,spss 方差分析结果出来了。如果用户便可以从中看到几组数据之间有无显著差异了。

    用 spss 做方差分析,一般来说,如果结果 P>0. 05,那说明几组数据之间是没有明显的差异。而如果 p<0. 05,则说明几组数据之间是有显著差异的。

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