学习笔记

SPSS第七讲 | 单因素方差分析怎么做？

IBM SPSS Statistics 26。

《小白爱上SPSS》课程 #统计原理

前面我们学习过，两独立样本T检验主要用于两组连续型正态分布的数据比较。但如果需要比较多组（三组及以上）的连续型数据，T检验分析方法就不合适了。此时，必须要借助单因素方差分析（One Way ANOVA）。 方差分析用于检验三个或三个以上的样本均数是否存在差异，是统计大神Fisher发明的，为了纪念他，方差分析又称为“F检验”。 其假设检验如下： H0: 各组均数相等，μ1=μ2……=μk； H1：各组均数不全相等，μ1、μ2……μk不全相等 α=0.05。 统计F值=组间变异/组内变异。 根据统计量F值大小和对应p值作为判断的标准，若p≤0.05，拒绝H0，接受H1，即各样本的总体均数不全相等；反之，则接受H0，拒绝H1，各样本的总体均数全相等。

为了探讨不同教学方法对铅球教学效果的影响，小白将条件基本相近的33名学员分为了3组，分别实施以A1、A2和A3三种不同教学方法，经过一学期的教学，测得成绩如下，试问不同的教学方法之间是否存在着差异? 读取数据：

统计分析策略口诀“目的引导设计，变量确定方法” 针对上述案例，扪心七问。 Q1：本案例研究目的是什么？ A：比较差异。 Q2：比较的组数是多少呢？ A：比较三组，这三组相互独立。 Q3：本案例属于什么研究设计？ A：实验性研究。 Q4：有几个变量？ A：有两个变量。教法和铅球成绩两个变量。 Q5：变量类型是什么？ A：教法为分组（分类）变量，分成A1、A2和A3三种教法; 铅球成绩为连续型变量。 Q6：连续型变量服从正态分布么？ A：需要检验。若服从，采用方差分析；若不服从正态，采用多样本秩和检验。 Q7：两样本总体成绩的方差是否齐性？ A：需要检验（原假设：方差齐性检验符合）。如果不齐，看韦尔奇矫正结果。

本案例需要对三组都进行正态性检验。原假设：数据符合正态分布。 命令行：

经S-W（夏皮洛-威尔克）检验，三组的铅球成绩的p值分别为0.461、0.108和0.263，均大于0.05，无统计学意义(接受原假设)，可认为三组数据符合正态分布。

Step1：依次点击“分析——比较平均值——单因素ANOVA”。 Step2: “单因素方差分析”窗口中，将因变量“推铅球成绩”放入“因变量列表”选项框中，将处理因素“教法”放入“因子”选项框中。 Step3: “单因素方差分析”窗口中点击“事后比较”选项，出现“单因素ANOVA：事后多重比较”窗口，在“假定方差齐性”栏下勾选“邦弗伦尼”方法，在“未假定方差齐性”栏下勾选“塔姆黑尼”方法，然后点击“继续”。

事后比较：英文为Post Hoc Comparison。所谓事后比较，俗称马后炮分析，指的是一个研究项目设计时未事先制定比较的组别和方法，而在统计分析阶段进行任意组别的均数两两比较。虽然在方差分析过程中，我们会选择一些检验方法。但在输出结果中，只有整体的F值，达到显著性水平，即p