单因素方差分析.doc

单因素方差分析.doc:..单因素方差分析定义:单因素方差分析测试某一•个控制变量的不同水平是否给观察变量造成了显著差界和变动。例如,培训是否给学生成绩造成了显著影响;不同地区的考生成绩是否有显著的差杲等。前提:1总体匸态分布。当有证据表明总体分布不是正态分布时,可以将数据做正态转化。2变界的和互独立性。3各实验处理内的方差耍-•致。进行方差分析时,各实验组内部的方差批次无显著差异,这是最重要的一个假定,为满足这个假定,在做方差分析前要对各纟R内方差作齐性检验。一、单因素方差分析1选择分析方法木题要判断控制变量“组别〃是否对观察变量“成绩〃冇显著性影响,而控制变量只冇一个,即“组别〃,所以本题采川单因索分析法,但需要进行正态检验和方差齐性检验。,定义3个变量「'人名"、"成绩"、“组别"。控制变量为"组别",观察变量为“成绩〃。在数据视图输入数据,得到如下数据文件:(P>,服从正态分布)正态检验操作过程:“分析”一“描述统计”一“探索”,出现“探索”窗口,将因变量“成绩”放入“因变量列表〃,将自变量"组别〃放入"因了列表〃,将“人名〃放入“标注个案”;点击“绘制”,出现“探索:图”窗口,选中“直方图〃和“带检验的正态图”,点击“继续〃;点击“探索”窗口的“确定”,输出结杲。因变量是用八所研究的目标变量。因子变量是影响因变量的因素,例如分组变量。标注个案是区分每个观测量的变量。| 带检验的正态图(Normalityplotswithtest,复选框):选择此项,将进行正态性检验,并生成正态QQ概率图和无趋势正态QQ概率图。正态性检验组别Kolmogorov-Smirnov"Shapiro- *.’.’.*.这是真实显著水平的下限。正态检验结果分析:,因而我们不能拒绝零假设,也就是说没冇证据表明各组的数据不服从正态分布(检验中的零假设是数据服从正态分布)。即p值$,数据服从正态分布。4单因索方差分析操作过程“分析”一“比较均值”一“单因素ANOVA”,出现“单因素方差分析”窗口,将因变量“成绩”放入“因变量列表〃,将自变量"组别〃放入咽子〃列表;点击“选项〃选择“方差同质性检验〃和"描述性〃,点击"继续〃,回到主对话框;点击“两两比较〃选择"LSD〃和"S-N-K〃、“fsC〃,点击"继续〃,回到主对话框;点击"对比〃,选择“多项式〃,点击〃继续〃,冋到主对话框;点击“单因索方差分析”窗口的“确定”,输出