两因素方差分析检验讲解学习Word格式.docx
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1、能够熟练的使用SPSS进行二因素方差分析；
2、通过本次试验理解二因素方差分析的概念和思想，理解多个因素存在交互效应的统计学含义和实际含义；
3、了解方差分析分解的理论基础和计算原理，能够熟练应用单因素方差分析对具体的实际问题进行有效的分析，通过测量数据研究各个因素对总体的影响效果，判定因素在总变异中的重要程度；
4、进一步熟悉SPSS软件的应用。
（二）、实验设备及材料：
微机、SPSSforWindowsV18.0统计软件包及相应的要统计的数据
（三）、实验原理：
1、两因素方差分析主要用来检测两个自变量之间的是否有显著的影响，检测不同组合之间哪种最显著；
2、两因素方差分析有两种类型：
一个是无交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的效应之间是相互独立的，不存在相互关系；
另一个是有交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应；
3、双因素方差分析的前提假定：
采样地随机性，样本的独立性，分布的正态性，残差方差的一致性；
4、比较观测变量总离差平方和各部分的比例，在观测变量总离差平方和中，如果组间离差平方和所占比例较大，则说明观测变量的变动主要是由于控制变量引起的，可以主要由控制变量来解释，即控制变量给观测变量带来了显著影响；
5、两因素方差分析：
（一）、交叉分组资料的方差分析：
设试验考察A、B两个因素，A因素分个水平，B因素分b个水平。
所谓交叉分组是指A因素每个水平与B因素的每个水平都要碰到，两者交叉搭配形成b个水平组合即处理，试验因素A、B在试验中处于平等地位，试验单位分成b个组，每组随机接受一种处理，因而试验数据也按两因素两方向分组。
这种试验以各处理是单独观测值还是有重复观测值又分为两种类型：
1）、两因素单独观测值试验资料的方差分析对于A、B两个试验因素的全部b个水平组合，每个水平组合只有一个观测值，全试验共有b个观测值；
2）、两因素有重复观测值试验的方差分析对两因素和多因素有重复观测值试验结果的分析，能研究因素的简单效应、主效应和因素间的交互作用（互作）效应；
（二）、无交互作用的双因素试验的方差分析：
1）、基本假设：
方差齐性和相互独立；
2）、线性统计模型：
，其中，所有期望值的总平均：
，
要分析因素A，B的差异对试验结果是否有显著影响，即为检验如下假设是否成立：
，；
6、两因素方差分析的进一步分析：
1）、方差齐性检验：
由于方差分析的前提是各水平下的总体服从正态分布并且方差相等，因此有必要对方差齐性进行检验，即对控制变量不同水平下各观测变量不同总体方差是否相等进行分析。
SPSS单因素方差分析中，方差齐性检验采用了方差同质性（HomogeneityofVariance）的检验方法，其零假设是各水平下观测变量总体方差无显著性差异，实现思路同SPSS两独立样本t检验中的方差齐性检验；
2）、多重比较检验：
多重比较检验就是分别对每个水平下的观测变量均值进行逐对比较，判断两均值之间是否存在显著差异。
其零假设是相应组的均值之间无显著差异；
3）、其他检验：
①先验对比检验，②趋势检验；
7、方差分析与t检验的区别：
t检验只适宜检验两个平均数之间是否存在差异。
对于一个复杂的问题，t检验只能进行多组平均数两两之间的差异检验。
而方差分析可以同时检验两个或多个平均数之间的差异以及几个因素水平之间的交互作用；
8、有时原始资料不满足方差分析的要求，除了求助于非参数检验方法外，也可以考虑变量变换。
常用的变量变换方法有：
对数转换：
用于服从对数正态分布的资料等；
平方根转换：
可用于服从Possion分布的资料等；
平方根反正弦转换：
可用于原始资料为率，且取值广泛的资料；
其它：
平方变换、倒数变换、Box－Cox变换等。
（四）、实验内容：
内容：
生物统计学（第四版）121页第六章习题6.7
实验方法步骤
1、启动spss软件：
开始→所有程序→SPSS→spssforwindows→spss18.0forwindows，直接进入SPSS数据编辑窗口进行相关操作；
2、定义变量，输入数据。
点击“变量视图”定义变量工作表，用“name”命令定义变量“适宜的条件”（小数点零位）；
变量“原料”（小数点零位），“A1”赋值为“1”，“A2”赋值为“2”,“A3”赋值为“3”,变量“温度”（小数点零位），“B1（30℃）”赋值为“1”，“B2（35℃）”赋值为“2”,“B3（40℃）”赋值为“3”，点击“变量视图工作表”，一一对应将不同“原料”与“温度”的适宜的条件的数据依次输入到单元格中；
3、设置分析变量。
数据输入完后，点菜单栏：
“分析（A）”→“一般线性模型（G）”→“单变量（U）…”，将“适宜的条件”移到因变量列表（E）中，将“原料”及“温度”移入固定因子（F）的列表中进行分析；
1）、点“模型（M）…”，指定因子：
“全因子”前打钩，“在模型中包含截距”前打钩，（默认），点“继续”；
2）、点“绘制（T）…”：
将“原料”移入“水平轴”列表中，将“温度”移入“单图”中；
3）、点“两两比较（H）…”，将因子“原料”和“温度”移入“两两比较检验”列表中，①假定方差齐性：
点“S-N-K（S）”法检验；
②未假定方差齐性，点“Tamhane’sT2（M）”,点“继续”，然后点“确定”，便出结果；
4）、点“选项（O）…”，估计边际均值：
将“因子与因子交互”列表中的“OVERLL”、“原料”、“温度”、“原料*温度”移入“显示均值”列表中，在“比较主效应”前打钩，输出：
在“描述统计”、“方差齐性检验”、“功能估计”、“分布-水平图”、“检验效能”、“参数估计”前打钩，显著水平：
0.05（默认），点“继续”，然后点击“确定”便出结果；
模型（M）…：
绘制（T）…
两两比较（H）…
选项（O）…
4、表格绘制出来后，进行检查修改，将其复制到实验报告中，将虚框隐藏等；
5、将所求的描述性统计指标数据表格保存，对其所求得的结果进行分析，书写实验报告。
（五）、实验结果：
UNIANOVA适宜的条件BY原料温度
/METHOD=SSTYPE（3）
/INTERCEPT=INCLUDE
/POSTHOC=原料温度（SNK）
/PLOT=PROFILE（原料*温度）
/EMMEANS=TABLES（OVERALL）
/EMMEANS=TABLES（原料）COMPAREADJ（LSD）
/EMMEANS=TABLES（温度）COMPAREADJ（LSD）
/EMMEANS=TABLES（原料*温度）
/PRINT=OPOWERETASQHOMOGENEITYDESCRIPTIVEPARAMETER
/PLOT=SPREADLEVEL
/CRITERIA=ALPHA（.05）
/DESIGN=原料温度原料*温度.
方差的单变量分析
表1
主体间因子
值标签
N
原料
1
A1
12
2
A2
3
A3
温度
B1（30℃）
B2（35℃）
B3（40℃）
表2
误差方差等同性的Levene检验a
因变量:
适宜的条件
F
df1
df2
Sig.
1.367
8
27
.255
检验零假设，即在所有组中因变量的误差方差均相等。
a.设计:
截距+原料+温度+原料*温度
表3
描述性统计量
均值
标准偏差
34.50
12.583
4
18.25
7.274
18.00
8.641
总计
23.58
11.958
49.00
7.874
37.50
4.203
15.50
5.972
34.00
15.562
45.25
8.016
46.00
7.071
27.00
6.055
39.42
11.196
42.92
10.900
33.92
13.413
20.17
8.167
32.33
14.313
36
表4
主体间效应的检验
源
III型平方和
df
均方
偏Eta方
非中心参数
观测到的幂b
校正模型
5513.500a
689.187
11.233
.000
.769
89.867
1.000
截距
37636.000
613.445
.958
1554.167
777.083
12.666
.484
25.332
.993
3150.500
1575.250
25.676
.655
51.351
原料*温度
808.833
202.208
3.296
.025
.328
13.184
.766
误差
1656.500
61.352
44806.000
校正的总计
7170.000
35
a.R方=.769（调整R方=.701）
b.使用alpha的计算结果=.05
表5
参数估计
参数
B
标准误差
t
95%置信区间
观测到的幂a
下限
上限
27.000
3.916
6.894
18.964
35.036
.638
[原料=1]
-9.000
5.539
-1.625
.116
-20.364
2.364
.089
1.625
.347
[原料=2]
-11.500
-2.076
.048
-22.864
-.136
.138
2.076
.517
[原料=3]
0b
.
[温度=1]
18.250
3.295
.003
6.886
29.614
.287
.888
[温度=2]
19.000
3.430
.002
7.636
30.364
.304
.911
[温度=3]
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