OneWayANOVA过程单因素方差分析.doc

SPSS--One-Way?ANOVA过程--单因素方差分析 ? One-Way ANOVA过程 该命令用于两组及多组独立样本平均数差异显著性的比较，即成组设计的方差分析。还可进行随后的两两成对比较。 1　界面说明 Dependent List框 选入需要分析的变量，可选入多个结果变量（因变量）。 【Factor框 选入需要比较的分组因素，只能选一个。 【Contrast钮 弹出Contrast对话框， Polynomial复选框 定义是否在方差分析中进行趋势检验。 Degree下拉列表 和Polynomial复选框配合使用，可选则从线性趋势一直到最高五次方曲线来进行检验。 Coefficients框?比如说在下面的例2要对一、三组进行单独比较，则在这里给三组分配系数为1、0、-1，就会在结果中给出相应的检验内容。 Post Hoc按钮 弹出Post Hoc Multiple Comparisons对话框，用于选择进行各组间两两比较的方法： EquaL Variances Assumed复选框：当各组数据方差齐性时的两两比较方法，共14种。其中最常用的为LSD和S-N-K法。 EquaL Variances Not Assumed复选框:当各组方差不齐性时的两两比较方法，共4种，其中以Dunnettss C法较常用。 Significance Level框 定义两两比较时的显著性水平，默认为0.05。 ? Options按钮 弹出Options对话框，用于定义相关的选项： Statistics复选框：选择一些附加的统计分析项目，有统计描述（Descriptive）和方差齐性检验（Homogeneity-of-variance）。 Means plot复选框： 用各组均数做图，直观了解它们的差异。 Missing Values单选框组：定义分析中对缺失值的处理方法，可以是具体分析时用到的变量有缺失值才去除该记录（Excludes cases analysis by analysis），或只要相关变量有缺失值，则在所有分析中均去除该记录(Excludes cases listwise)。默认为前者，目的是充分利用已收集数据。 2　分析实例 例2 某职业病防治院对31名石棉矿工中的石棉肺患者、可疑患者及非患者进行了用力肺活量（L）测定，问三组石棉矿工的用力肺活量有无显著差别？ 石棉肺患者 可疑患者 非患者 1.8 2.3 2.9 1.4 2.1 3.2 1.5 2.1 2.7 2.1 2.1 2.8 1.9 2.6 2.7 1.7 2.5 3.0 1.8 2.3 3.4 1.9 2.4 3.0 1.8 2.4 3.4 1.8 ? 3.3 2.0 ? 3.5 解：设数据已经输好，共两个变量：分组变量group，三组数据group变量的取值分别为1、2、3；肺活量变量X，输入上面的具体数据。即注意数据是以每个人占一行的形式输入。 先进行单因素方差分析，然后进行两两比较，具体选择S-N-K法。 操作如下： Dependent List框： Factor框 Post Hoc钮：选中S-N-K复选框：单击Continue钮 单击OK钮 3　结果解释 输出结果如下： ? 这是一个典型的方差分析表。给出了单因素方差分析的结果，可见F=84.544，P0.001。因此可认为三组矿工用力肺活量显著不同。上表主要内容翻译如下： ? 离差平方和SS 自由度 均方MS F值 P值 组间变异 9.266 2 4.633 84.544 .000 组内变异 1.534 28 5.480E-02 ? ? 总变异 10.800 30 ? ? ? Homogeneous Subsets ? ? 上表是用S-N-K法进行两两比较的结果，在表格纵向各组均数按大小排序，表格横向被分成了若干个亚组，不同亚组间的P值小于0.05，而同一亚组内的各组均数比较的P值则大于0.05。 从上表可见，石棉肺患者、可疑患者和非患者被分在三个不同亚组中，因三组间两两比较均有差异； 由于各个亚组均只有1个组别进入，因此最下方的组内两两比较P值均为1.000（自己和自己比较，当然绝对不会有差异了）。