用SPSS进行单因素方差分析和多重比较Word格式文档下载.docx
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数据保存在“data1.sav”文件中，变量格式如图1-1
图1-1
分析水稻品种对稻纵卷叶螟幼虫抗虫性是否存在显著性差异。
。
2）启动分析过程
点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“CompareMeanS项,在右拉式菜单中点击“One-WayANOVA项，系统
打开单因素方差分析设置窗口如图1-2。
图1-2单因素方差分析窗口
3）设置分析变量
因变量：
选择一个或多个因子变量进入“DependentList”框中。
本例选择“幼虫”。
因素变量：
选择一个因素变量进入“Factor”框中。
本例选择“品种”。
4）设置多项式比较
单击“Contrasts”按钮，将打开如图1-3所示的对话框。
该对话框用于设置均值的多项式比较。
图1-3“Contrasts”对话框
定义多项式的步骤为：
均值的多项式比较是包括两个或更多个均值的比较。
例如图1-3中显示的是要求计算“1.1xmean1-1xmean2的值，检验的假设H0第一组均值的1.1倍与第二组的均值相等。
单因素方差分析的“One-WayANOVA过程允许进行
高达5次的均值多项式比较。
多项式的系数需要由读者自己根据研究的需要输入。
具体的操作步骤如下：
1选中“Polynomial”复选项，该操作激活其右面的“Degree”参数框。
2单击Degree参数框右面的向下箭头展开阶次菜单，可以选择“Linear”线性、“Quadratic”二次、“Cubic”三次、“4th”四次、“5th”五次多项式。
3为多项式指定各组均值的系数。
方法是在“Coefficients”框中输入一个系
数，单击Add按钮，“Coefficients”框中的系数进入下面的方框中。
依次输入各组均值的系数，在方形显示框中形成一列数值。
因素变量分为几组，输入几个系数，多出的无意义。
如果多项式中只包括第一组与第四组的均值的系数，
必须把第二个、第三个系数输入为0值。
如果只包括第一组与第二组的均值，则只需要输入前两个系数，第三、四个系数可以不输入。
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，激话“N
ext”按钮，单击该按钮后“Coefficients”框中清空，准备接受下一组系数数据。
如果认为输入的几组系数中有错误，可以分别单击“Previous”或“Next”按钮
前后翻找出错的一组数据。
单击出错的系数，该系数显示在编辑框中，可以在
此进行修改，修改后单击“Changd'
按钮在系数显示框中出现正确的系数值。
当在系数显示框中选中一个系数时，同时激话“Remove按钮，单击该按钮将选
中的系数清除。
4单击“Previous”或“Next”按钮显示输入的各组系数检查无误后，按“Continue”按钮确认输入的系数并返回到主对话框。
要取消刚刚的输入，单击“Cancel”按钮；
需要查看系统的帮助信息，单击“Help”按钮。
本例子不做多项式比较的选择，选择缺省值。
5）设置多重比较
在主对话框里单击“PostHoc”按钮，将打开如图5-4所示的多重比较对话框。
该对话框用于设置多重比较和配对比较。
方差分析一旦确定各组均值间
存在差异显著，多重比较检测可以求出均值相等的组；
配对比较可找出和其它
组均值有差异的组，并输出显著性水平为0.95的均值比较矩阵，在矩阵中用星
号表示有差异的组。
图1-4“PostHocMultipleComparisons”对话框
（1）多重比较的选择项：
1方差具有齐次性时（EqualVariancesAssumed），该矩形框中有如下方法供选择：
LSD（Least-significantdifferenee）最小显著差数法，用t
检验完成各组均值间的配对比较。
对多重比较误差率不进行调整。
Bonferroni（LSDMOD）用t检验完成各组间均值的配对比较，但通
过设置每个检验的误差率来控制整个误差率。
Sidak计算t统计量进行多重配对比较。
可以调整显著性水平，比
Bofferroni方法的界限要小。
Scheffe对所有可能的组合进行同步进入的配对比较。
这些选择项
可以同时选择若干个。
以便比较各种均值比较方法的结果。
R-E-G-WF（Ryan-Einot-Gabriel-WelschF）用F检验进行多重比
较检验。
正态分布
R-E-G-WQ（Ryan-Einot-Gabriel-Welschrangetest）范围进行多重配对比较。
S-N-K（Student-Newmnan-Keuls）用StudentRange分布进行所
有各组均值间的配对比较。
如果各组样本含量相等或者选择了“Harmonicaver
ageofallgroups”即用所有各组样本含量的调和平均数进行样本量估计时还
用逐步过程进行齐次子集（差异较小的子集）的均值配对比较。
在该比较过程中，各组均值从大到小按顺序排列，最先比较最末端的差异。
Tukey（Tukey'
s，honestlysignicantdifferenee）用Student-
Range统计量进行所有组间均值的配对比较，用所有配对比较误差率作为实验误差率。
Tukey'
s-b
用“stndentRange”分布进行组间均值的配对比较。
其
精确值为前两种检验相应值的平均值。
Duncan（Duncan'
smultiplerangetest）新复极差法（SSR，指
定一系列的“Rangd'
值，逐步进行计算比较得出结论。
Hochberg'
sGT2用正态最大系数进行多重比较。
Gabriel用正态标准系数进行配对比较，在单元数较大时，这种方
法较自由。
Waller-Dunca用t统计量进行多重比较检验,使用贝叶斯逼近。
Dunnett指定此选择项，进行各组与对照组的均值比较。
默认的对照组是最后一组。
选择了该项就激活下面的“ControlCategory”参数框。
展开下拉列表，可以重新选择对照组。
“Test”框中列出了三种区间分别为：
“2-sides”双边检验；
“<
Control”左边检验
“>
Conbo1”“右边检验。
2方差不具有齐次性时（EqualVarancenotassumed），检验各均数间是否有差异的方祛有四种可供选择：
Tamhane'
sT2,t检验进行配对比较。
Dunnett'
sT3，采用基于学生氏最大模的成对比较法。
Games-Howell,Games-Howell比较，该方法较灵活。
sC，采用基于学生氏极值的成对比较法。
3Significanee选择项，各种检验的显著性概率临界值，默认值为0.05，可
由用户重新设定。
本例选择“LSD”和“Duncan”比较，检验的显著性概率临界值0.05。
6）设置输出统计量
单击“Options”按钮，打开“Options”对话框，如图1-5所示。
选择要求输出的统计量。
并按要求的方式显示这些统计量。
在该对话框中还可以选择对缺失值的处理要求。
各组选择项的含义如下：
图1-5输出统计量的设置
“Statistics”栏中选择输出统计量：
Descriptive,要求输出描述统计量。
选择此项输出观测量数目、均值、标准差、标准误、最小值、最大值、各组中每个因变量的95%置信区间。
Fixedandrandomeffects,固定和随机描述统计量
Homogeneity-of-varianee，要求进行方差齐次性检验，并输出检验结果。
用“Levenelest”检验，即计算每个观测量与其组均值之差，然后对这些差值进行一维方差分析。
Brown-Forsythe布朗检验
Welch,韦尔奇检验
Meansplot,即均数分布图，根据各组均数描绘出因变量的分布情况。
“MissingValues”栏中，选择缺失值处理方法。
Excludecasesanalysisbyanalysis选项，被选择参与分析的
变量含缺失值的观测量，从分析中剔除。
Excludecaseslistwise选项，对含有缺失值的观测量，从所有
分析中剔除。
以上选择项选择完成后，按“Continue”按钮确认选择并返回上一级对话框；
单击“Cancel”按钮作废本次选择；
单击“Help”按钮，显示有关的帮助信息。
本例子选择要求输出描述统计量和进行方差齐次性检验，缺失值处理方法选系统缺省设置。
6）提交执行
设置完成后，在单因素方差分析窗口框中点击“0K按钮，SPSS就会根据设置进行运算，并将结算结果输出到SPSS结果输出窗口中。
7）结果与分析
输出结果：
N
Mean
StdDeviation
Std.
Error
95%ConfidenceIntervalforMean
Minimum
Maximum
Lower0ojric
UpperBound
40.00
roo
.55
37.52
42.46
35,00
2.00
1.15
30.03
39.97
36.00
1,73
1.00
31.70
40.30
38.00
58
3552
40.48
3300
173
100
2870
37.30
Total
15
36.40
282
73
34.34
37.96
表£
-2描述统计虽Descriptives
百梵初虫
表5-2描述统计量，给出了水稻品种分组的样本含量N、平均数Mean
标准差Std.Deviation、标准误Std.Error、95%勺置信区间、最小值和最大值。
表方差齐枚性检验TestafHomogeneityofVariances
百兇幼虫
I““亠I
LeveneStatistic
dn
df2
Sig.
.750
ici
.580
表5-3为方差齐次性检验结果，从显著性慨率看，p>
0.05，说明各组的
方差在a=0.
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