SPSS理多元方差分析例子.doc

实验三 多元方差分析 民族 农村 城市 人均收入 文化程度 人均收入 文化程度 1 46，50，60，68 70，78，90，93 52，58，72，75 82，85，96，98 2 52，53，63，71 71，75，86，88 59，60，73，77 76，82，92，93 3 54，57，68，69 65，70，77，81 63，64，76，78 71，76，86，90 一、实验目的 用多元方差分析说明民族和城乡对人均收入和文化程度的影响。 二、实验要求 调查24个社区，得到民族与城乡有关数据如下表所示，其中人均收入为年均，单位百元。文化程度指15岁以上小学毕业文化程度者所占百分比。试依此数据通过方差分析说明民族和城乡对人均收入和文化程度的影响。 三、实验内容 1．依次点击“分析”---- “常规线性模型”----“多变量”，将“人均收入”和“文化程度”加到“因变量”中，将“民族”和“居民”加到“固定因子”中，如下图一所示。 【图一】 2.点击“选项”，将“输出”中的相关选项选中，如下图二所示： 【图二】 3.点击“继续”，“确定”得到如下表一的输出： 【表一】 常规线性模型 主体间因子 值标签 N 民族 1.00 1 8 2.00 2 8 3.00 3 8 居民 1.00 农村 12 2.00 城市 12 描述性统计量 民族 居民 均值 标准差 N 人均收入 1 农村 56.0000 9.93311 4 城市 64.2500 11.02648 4 总计 60.1250 10.66955 8 2 农村 59.7500 8.99537 4 城市 67.2500 9.10586 4 总计 63.5000 9.28901 8 3 农村 62.0000 7.61577 4 城市 70.2500 7.84750 4 总计 66.1250 8.40812 8 总计 农村 59.2500 8.45442 12 城市 67.2500 8.89458 12 总计 63.2500 9.41899 24 文化程度 1 农村 82.7500 10.68878 4 城市 90.2500 7.93200 4 总计 86.5000 9.59166 8 2 农村 80.0000 8.28654 4 城市 85.7500 8.18026 4 总计 82.8750 8.21910 8 3 农村 73.2500 7.13559 4 城市 80.7500 8.77021 4 总计 77.0000 8.41767 8 总计 农村 78.6667 9.00841 12 城市 85.5833 8.53291 12 总计 82.1250 9.27977 24 协方差矩阵等同性的 Box 检验(a) Box 的 M 12.397 F .587 df1 15 df2 1772.187 Sig. .887 检验零假设，即观测到的因变量的协方差矩阵在所有组中均相等。 a 设计: Intercept+A+B+A * B 多变量检验(d) 效应 值 F 假设 df 误差 df Sig. 偏 Eta 方 非中心。参数 观察到的幂(a) 截距 Pillai 的跟踪 .995 1832.265(b) 2.000 17.000 .000 .995 3664.530 1.000 Wilks 的 Lambda .005 1832.265(b) 2.000 17.000 .000 .995 3664.530 1.000 Hotelling 的跟踪 215.561 1832.265(b) 2.000 17.000 .000 .995 3664.530 1.000 Roy 的最大根 215.561 1832.265(b) 2.000 17.000 .000 .995 3664.530 1.000 A Pillai 的跟踪 .901 7.378 4.000 36.000 .000 .450 29.511 .991 Wilks 的 Lambda .101 18.305(b) 4.000 34.000 .000 .683 73.221 1.000 Hotelling 的跟踪 8.930 35.720 4.000