SPSS-单因素方差分析(ANOVA) 案例解析[通俗易懂]

SPSS-单因素方差分析(ANOVA) 案例解析[通俗易懂]继续以上一期的样本为例,雌性老鼠和雄性老鼠,在注射毒素后,经过一段时间,观察老鼠死亡和存活情况。研究的问题是:老鼠在注射毒液后,死亡和存活情况,会不会跟性别有关?样本数据如下所示:(a代表雄性老鼠

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继续以上一期的样本为例,雌性老鼠和雄性老鼠,在注射毒素后,经过一段时间,观察老鼠死亡和存活情况。

研究的问题是:老鼠在注射毒液后,死亡和存活情况,会不会跟性别有关?

样本数据如下所示: (a代表雄性老鼠   b代表雌性老鼠       0代表死亡  1 代表活着    tim 代表注射毒液后,经过多长时间,观察结果)

SPSS-单因素方差分析(ANOVA) 案例解析[通俗易懂]

点击“分析”——比较均值———单因素AVOVA,  如下所示:

SPSS-单因素方差分析(ANOVA) 案例解析[通俗易懂]

 从上图可以看出,只有“两个变量”可选, 对于“组别(性别)”变量不可选,  这里可能需要进行“转换”对数据重新进行编码,

点击“转换”—“重新编码为不同变量” 将a,b”分别用8,9进行替换,得到如下结果”

SPSS-单因素方差分析(ANOVA) 案例解析[通俗易懂]

此时的8 代表a(雄性老鼠)  9代表b雌性老鼠, 我们将“生存结局”变量移入“因变量列表”框内, 将“性别”移入“因子”框内,点击“两两比较”按钮,如下所示:

SPSS-单因素方差分析(ANOVA) 案例解析[通俗易懂]

 

 “ 勾选“将定方差齐性”下面的 LSD 选项, 和“未假定方差齐性”下面的Tamhane’s T2选项    点击继续

 

点击“选项”按钮,如下所示:

SPSS-单因素方差分析(ANOVA) 案例解析[通俗易懂]

勾选“描述性”和“方差同质检验” 以及均值图等选项,得到如下结果:

SPSS-单因素方差分析(ANOVA) 案例解析[通俗易懂]

 

结果分析:方差齐性检验结果, “显著性”为0, 由于显著性0<0.05 所以,方差齐性不相等, 在一般情况下,不能够进行方差分析

   但是对于SPSS来说,即使方差齐性不相等,还是可以进行方差分析的,

   由于此样本组少于三组,不能够进行多重样本对比

      从结果来看“单因素 ANOVA” 分析结果,显著性0.098,由于0.098>0.05   所以可以得出结论:

生存结局受性别的影响不显著

 

  很多人,对这个结果可能存在疑虑,下面我们来进一步进行论证,由于“方差齐性不相等”下面我们来进行“非参数检验”检验结果如下所示:  (此处采用的是“Kruskal-Wallis “检验方法)

SPSS-单因素方差分析(ANOVA) 案例解析[通俗易懂]

通过“Kruskal-Wallis ”检验方法,我们得出“sig=0.098″  跟我们先前分析的结果一样, 都是0.098, 事实得到论证。

 

原文地址:http://hi.baidu.com/shuaibing001/item/192579d8e7e3fdfecb0c39ba

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