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spss中双因素方差分析数据录入
来源：互联网 发表时间： 16:03:13 责任编辑：王亮字体：
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折腾了一上午了，不知道这个数据应该怎么录入，跪请各位高手出手相助解决方案2：只要4个变量就可以了~
一个是成绩、一个是A、一个是B、最后一个是被试者~
成绩不用说~就是两个被试在不同条件下的成绩~这是因变量~
A有三个水平~那么录入只有3种值~1、2、3~
B有四个水平~那么录入1、2、3、4~A和B是因素变量~
被试只有2人~那么就是1和2~这是随机变量~
就这么简单~
记得录入的时候成绩、A、B、被试者可要一一对应~
可别录错了~
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京ICP备号-1 京公网安备02号SPSS中的单因素方差分析中,各项指标的含义1）Mean:2)、Std.Deviation:3)、Std.Error4)、Confidence Intercal for Mean5)、Lower Bound6)、Upper Bound7)、Minimum8)、Maximum9)、Sum of Squares10)、df：11)、Mean Square12)、F
1)、Mean: 平均数,均数2)、Std.Deviation: 标准差3)、Std.Error：标准误4)、Confidence Intercal for Mean：均数的可信区间5)、Lower Bound：均数的可信区间的下限6)、Upper Bound：均数的可信区间的上限7)、Minimum：最小值8)、Maximum：最大值9)、Sum of Squares：平方和,离均差平方和,即SS10)、df：degree of freedom,自由度11)、Mean Square：圴方,即MS=SS/df12)、F：F值,两圴方之比
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扫描下载二维码如果方差不齐,能否用SPSS做单因素方差分析?
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one-way ANOVA方差分析项的post Hoc test分别有二选项: 1.假设方差齐时有一系列的分析方法可选.2.假设方差不齐时又有一系列的分析方法可选.再者,为保证统计准确,如果方差不齐,可以进行对数,倒数或函数的转换,选择适当的转换形式,直到齐性检验变为不显著.如果还不行就只能用非参数的单因素分析.如果非要进行方差分析则需要把means±SD范围外的数据剔除.实际操作中对方差齐性等适用条件的把握:1.单因素方差分析:根据BOX的研究结果,在单因素方差分析中,如果各组的例数相同(即均衡),或总体呈正态分布,则方差分析模型对方差略微不齐有一定的耐受力,只要最大与最小方差之比小于3,分析结果都是稳定的2.单元格内无重复数据的方差分析分析:以配伍设计的方差分析最为典型,此时不需要考虑正态性和方差齐性问题,原因在于正态性和方差齐性的考察是以单元格为基本单位的,此时每个格子中只有一个元素,当然没法分析了.除配伍设计的方差分析外,交叉设计,正交设计等也可以出现无重复数据的情况.但必须指出,这里只是因条件不足,无法考察适用条件,而不是说可以完全忽视这两个问题.如果根据专业知识认为可能在不同单元格内正态性,方差齐性有问题,则应当避免使用这种无重复数据的设计方案.3.有重复数据的多因素方差分析：由于正态性,方差齐性的考察以单元格为基本单位,此时单元格数目往往很多,平均每个单元格内的样本粒数实际上比较少.此时实际上很难检验出差别；另一方面,也可能只是因为极个别单元格方差不齐而单质检验不能通过.根据实际经验,实际在多因素方差分析中,极端值的影响远远大于方差齐性等问题的影响,因此实际分析中可以直接考察因变量的分布情况,如果数据分布不是明显偏态,不存在极端值,而一般而言方差齐性和正态齐性不会有太大问题,而且也可以基本保证单元格内无极端值.因此在多因素方差分析中,方差齐性往往只限于理论讨论,但对于较重要的研究,则建模后的残差分析是非常重要的.
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统计第十课：SPSS 重复测量的多因素方差分析
统计第十课：SPSS 重复测量的多因素方差分析
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前面几期，我们讲了基本的方差分析，但是在一些研究中，我们要对样本进行多次重复实验，那么，今天就来讲讲重复测量方差分析。 一、概述 重复测量数据的方差分析是对同一因变量进行重复测量的一种试验设计技术。在给予一种或多种处理后，分别在不同的时间点上通过重复测量同一个受试对象获得的指标的观察值，或者是通过重复测量同一个个体的不同部位（或组织）获得的指标的观察值。重复测量数据在科学研究中十分常见。 分析前要对重复测量数据之间是否存在相关性进行球形检验。如果该检验结果为 P﹥0.05，则说明重复测量数据之间不存在相关性，测量数据符合 Huynh-Feldt 条件，可以用单因素方差分析的方法来处理；如果检验结果 P﹤0.05，则说明重复测量数据之间是存在相关性的，所以不能用单因素方差分析的方法处理数据。在科研实际中的重复测量设计资料后者较多，应该使用重复测量设计的方差分析模型。 球形条件不满足时常有两种方法可供选择： （1）采用 MANOVA（多变量方差分析方法）； （2）对重复测量 ANOVA 检验结果中与时间有关的 F 值的自由度进行调整。 二、实例解析 新生儿胎粪吸入综合征（MAS）是由于胎儿在子宫内或着生产时吸入了混有胎粪的羊水，从而导致呼吸道和肺泡发生机械性阻塞，并伴有肺泡表面活性物质失活，而且肺组织也会发生化学性炎症，胎儿出生后出现的以呼吸窘迫为主，同时伴有其他脏器受损现象的一组综合征 。血管内皮生长因子 (vascular endothelial growth factor，VEGF) 是一种有丝分裂原，它特异作用于血管内皮细胞时，能够调节血管内皮细胞的增殖和迁移，从而使血管通透性增加。而本实验旨在通过观察分析给予外源性肺表面活性物质治疗前后胎粪吸入综合征患儿血清中 VEGF 的含量变化，评价药物治疗的效果。 将收治的诊断胎粪吸入综合症的新生儿共 42 名。将患儿随机分为肺表面活性物质治疗组（PS 组）和常规治疗组（对照组），每组各 21 例。PS 组和对照组两组所有患儿均给予除用药外的其他相应的对症治疗。PS 组患儿给予牛肺表面活性剂 PS 70 mg/kg 治疗。采集 PS 组及对照组患儿 0 小时，治疗后 24 小时和 72 小时静脉血 2 ml，离心并提取上清液后保存备用并记录血清中 VEGF 的含量变化情况。 结果如下：
3、统计分析 建立数据文件 变量视图：
数据视图：
菜单选择：
首先进入如下对话框，在「被试内因子名称」中输入「time」，「级别数」输入 3，因为每个患者重复测量了 3 次。
后点击「添加」按钮。此时下方「定义」按钮变为可用，点击进入下列对话框：
将「group」选入「因子列表」框，t1-t3 分别选入「全体内变量（time）」框内，如下图所示：
点击右上角「模型」按钮，进入以下对话框，选择「设定」，将「time」选入「全体内模型」框，「group」选入「群体间模型」框，「构建项」选择「主效应」。下方的平方和选「类型 III」，这是对于平衡数据。如果两组样本量不等，则选择「类型 IV」。
点击「继续」返回，点击「绘制」按钮。进入下面对话框：将「time」选入「水平轴」，group 选入「单图」，然后点击「添加」按钮，下面框中会显示「time*group」。
点击「继续」返回，点击「两两比较」按钮，将 group 选入右侧「两两比较检验」框中，选中复选框「LSD」。
点击「继续」返回，点击「选项」按钮，进入下面对话框：将 time 选入「显示均值框」，选中「比较主效应」复选框，选中下方「描述统计」复选框。
下方显著性水平设为 0.05。点击「继续」返回，点击「确定」输出结果。 4、结果解读：
这是一个关于各个时间点的两组数据描述性统计。
这是球形检验结果，p = 0.001&0.05，所以不满足球形分布假设，需要进行多变量方差分析或者自由度调整，SPSS 接下来会给出以上两种结果。
这是进行多变量方差分析的结果，给出了 4 种统计量，它们的检验结果一致，time 的 P&0.001，说明各个时间点的数据的差异有统计学意义，time*group 的 P&0.05，说明时间和分组无交互作用，说明时间因素（即 0 小时、24 小时、72 小时）的作用不随分组（即治疗组和对照组）的不同而不同。
所谓「主体内」，即是重复测量的各个时间点。上表是用各个时间点进行分组的方差分析表，给出 4 种统计量，第一种为满足球星假设的情况，后三种对自由度进行了校正，本题目中不满足球形分布假设，只能看下面的三种检验方法。结果解释同上一个表。
这是对分组的方差分析，对变量进行如下的变换：y =(t1+t2+t3)/sqrt(3)。P = 0.043&0.05，说明有治疗组与对照组之间有统计学差异。
这个图可以直观地看出测量指标随时间的变化趋势。治疗组与对照组两组资料随时间变化的趋势大致相同，治疗组血清中 VEGF 的含量较对照组呈下降趋势，说明治疗组的效果优于对照组。 我们还可以给出在每个时间点上两个分组之间的比较，需要用到多变量方差分析：操作步骤如下：跟之前操作类似，不赘述，看图就行。
每个时间点上两组之间的比较（即分别比较 0 小时、24 小时及 72 小时时对照组和治疗组的数据）结果显示 0 小时时 P﹥0.05，治疗组和对照组之间没有统计学差异，而 24 小时和 72 小时时 P﹤0.05，治疗组和对照组两组间有显著的统计学差异。
wudihero007
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