SPSS单因素方差分析（One-wayAnova）

SPSS单因素⽅差分析（One-wayAnova）

单因素⽅差分析（One-way Anova）与T检验的⽤途很类似：

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1. 都需要样本数据符合正态分布；

2. 都是检验样本均值是否有显著差异；

3. 都需要满⾜⽅差齐性要求（⽅差不齐没有可⽐性）；

4. 都是针对单因⼦进⾏分析。

T检验胜在⽤起来⽅便简单，但是有以下两个局限：

1. T检验最多只能研究两个样本，超过两个样本需要⽤⽅差分析；

2. T检验的结果能告诉我们因⼦是否显著，但是该因⼦的关键性不知道（也就是因⼦对结果的影响程度），通过T检验可能会到10个显著因⼦，但是这些因⼦对输出的影响度不同，其中可能只有5个或更少⾮常关键。

⽅差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，⼜称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，⽤于两个及两

个以上样本均数差别的显著性检验。

单因素⽅差分析的前提

⽅差分析是建⽴在三项假定的基础上进⾏的：

合金加工1. 样本数据符合正态分布；

2. 样本数据满⾜⽅差齐性要求；

3. 数据相互独⽴。

例⼦：

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案例

三个处理对桔⼩实蝇产卵量的影响，测验是否有差异？

原假设H0：3种处理对产卵量没有影响；

对⽴假设H1:3种处理对产卵量有影响。

执⾏分析/⽐较均值/单因素ANOVA命令

产卵量——因变量列表

处理——因⼦

⽐对：多项式--线性

两两⽐较：假定⽅差齐性--LSD--SNK

选项：描述性--⽅差同质性检验

SNK为Student-Newman-Keuls三⼈姓⽒的缩写，亦称q检验，适⽤于多个均数的两两⽐较，在“两两⽐较”对话框中选择LSD和S-N-K检验（SNK

中国少年先锋队章程LSD为最⼩显著差异t检验。适⽤于某⼀对或⼏对在专业上有⾮凡价值的均数间差别的⽐常⽤于探索性研究。只告诉有⽆差异，不提供精确P值。LSD

较。提供P值）

结果分析：

显⽰结果为P=0.302>0.05，因此⽅差是齐性的，也就是整体对象是同质的，这样才可以做下⼀步的分析；

在⽅差分析的结果中，两两⽐较的结果是组间的⽅差是齐性，其中，F=559.111,P=0.00.

同时，看多重⽐较的分析结果，可以看到：组间平均值的差值（M12=335.300;M23=120.400;M13=45

5.7），三组在齐质性的条件下，显⽰显著的差异，P都为0.00. 因此，拒绝原假设，接受对⽴假设。

魔音组合参考资料1：【实例讲解】单因素⽅差分析（One-way Anova）

参考资料2：SPSS基本常⽤分析⽅法总结周亮李美玲

cspn参考资料3：⽅差分析基本概念及单因素⽅差分析

本文发布于:2024-09-23 00:22:59，感谢您对本站的认可！

标签：分析样本检验

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