SPSS多因素方差分析PPT.ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,第九讲 多因素方差分析,1,对,两个及以上,分类变量或可能出现的协变量与,一个,连续变量之间的相关分析,单因素方差分析和多因素方差分析统称,一元方差分析,，即针对一个因变量的分析,什么是多因素方差分析,2,只考虑主效应，不考虑交互效应及协变量,考虑主效应和交互效应，但不考虑协变量,考虑主效应、交互效应和协变量,多因素方差分析的三种情况,3,4,只考虑主效应,5,实例,1,之前的分析发现受访者的性别会影响其月收入，教育程度也会影响月收入，那么这里的问题是，当我们控制了其中一个变量后，另一个变量对月收入的,单独影响,是否仍然显著，也就是性别和教育对月收入的,主效应,是否显著？,6,步骤,1,：点击“,univariate”,，弹出对话框,7,步骤,2,：选择因变量（只能选一个）和自变量,8,步骤,3,：点击“,Model”,，弹出对话框,9,步骤,4,：在,Model,中选择,Custom,，在,Build Term,中选择,Main effects,10,步骤,5,：将性别和教育变量选入右侧,Model,11,步骤,6,：点击,Continue,，回到主对话框,12,步骤,7,：点击,Plots,，弹出对话框,13,步骤,8,：将教育变量作为横坐标,14,步骤,9,：将性别变量作为两条不同水平线,15,步骤,10,：点击,Add,16,步骤,11,：点击,Continue,，回到主对话框,17,步骤,12,：点击,OK,，出现结果一,从分析结果的显著度,0.05,可以得到结论：,在控制了其中一个变量之后，性别和教育对月收入的影响是显著的,18,结果二：均数图,19,考虑交互效应,20,实例,2,在例,1,中，我们分析了性别和教育变量对受访者月收入的主效应，但进一步的问题是，对于不同教育水平的受访者而言，性别对月收入的影响是否存在差异，即在性别和教育之间是否存在,交互作用,？,21,步骤,1,：点击“,univariate”,，弹出对话框,22,步骤,2,：选择因变量（只能选一个）和自变量,23,步骤,3,：点击“,Model”,，弹出对话框,24,步骤,4,：在,Model,中选择,Custom,，在,Build Term,中选择,Interaction,25,步骤,5,：将性别和教育变量,分别,选入右侧,Model,26,步骤,6,：将性别和教育变量,同时,选入右侧,Model,27,步骤,7,：点击,Continue,，回到主对话框,28,步骤,8,：点击,Plots,，弹出对话框,29,步骤,9,：将教育变量作为横坐标,30,步骤,10,：将性别变量作为两条不同水平线,31,步骤,11,：点击,Add,32,步骤,12,：点击,Continue,，回到主对话框,33,步骤,13,：点击,OK,，出现结果一,34,结果二：均数图,35,结果解释,从性别与教育的交互作用的显著度,0.0370.05,，可以得到结论，在控制了性别、教育、性别和教育的交互作用后，年龄对月收入的影响不显著,48,练习题,利用,spss,自带的,1991GSS,数据进行以下练习：,如果只考虑自变量的主效应，那么性别和种族对职业声望是否存在显著影响？,如果考虑自变量之间的交互效应，那么性别和种族对职业声望是否存在显著影响？,如果再引入教育这一协变量，性别、种族和教育对职业声望是否对存在显著影响？,49,