单因素方差分析属于比较平均值类的参数检验法,检验的是各组均值是否有显著性差异。其检验需满足的前提是:(1)数据的总体服从正态分布,(2)各个总体的方差相等,符合方差齐性,(3)各组观测值之间是相互独立的,不会相互影响。
除了可检验多个个案组的均值差异外,还可检验个案组与个案组之间的差异性。在发现数据存在显著性差异后,但不清楚差异是由哪些组别的观测值引起的,就可以进行单因素方差分析中的事后多项检验,检验个案组之间的差异性。
一、使用的数据类型
单因素方差分析使用的是个案组数据,如图1所示,从组别变量中,可以观察到1、2等数值。
组别变量中的数值代表什么含义?如图2所示,打开数据集的变量视图。
在变量视图中,打开组别的值标签,可以看到,组别变量中的数值代表的是初中生的组别。
本文需要检验的是不同组的初中生身高样本数据均值是否存在差异。
二、应用单因素分析
了解了数据检验的目的后,就可以依次单击分析-比较平均值-单因素ANOVA检验,打开单因素方差分析设置面板。
1.选择变量
ANOVA,是单因素方差分析的英文简称。
鉴于本文的检验目的,如图4所示,需将身高变量添加到因变量列表,将组别变量添加到因子。
然后,打开对比设置。
2.对比设置
在对比设置面板中,设置对比的方式。
多项式,指的是将组间平方和划分成趋势成分,包括线性(一次)、二次等。
系数(第1/1项对比),指的是为各个组别指定系数,各系数总和为0,比如设为-2,-1,0,0,1,2,系数为0的组别不参与对比。
一般情况下,选择多项式下的线性选项。
3.选项设置
接着,打开选项设置。如图8所示,勾选描述、方差齐性检验(重要)、布朗-福赛斯检验、平均值图等选项。
4.事后多重比较
在选项设置中,我们勾选了方差齐性检验选项,是为了检验数据的方差齐性,从而选择合适的事后多重比较结果。
在事后多重比较的设置面板中,包含了假定等方差、不假定等方差的选项。一般情况下,需根据方差齐性检验结果进行选择。这部分内容,将在下一节中详细展开说明。
三、小结
本文中,我们了解到单因素方差分析可用于多个个案组的差异分析,并可通过事后多重比较来了解个案组与个案组之间的差异。其他更多IBM SPSS Statistics的使用技巧,欢迎访问城东书院网站继续了解。