内容发布更新时间 : 2024/4/27 0:47:11星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。
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单因素方差分析和多因素方差分析简单实例
单因素方差分析和多因素方差分析简单实例 单因素方差分析实例 [例 6-8]在 1990 年秋对亚运会期间收看电视的时间 调查结果如下表所示。 问：
收看电视的时间比平日减少了 （第一组） 、 与平日无增减（第二组） 、 比平日增加了 （第 三组） 的三组居民在对亚运会的总态度得分 上有没有显著的差异？ 即要检验从态度 上看， 这三组居民的样本是取自同一总体还是取自不同的总体 在 SPSS 中进行方差分析的步骤如下：
（1） 定义居民对亚运会的总态度得分 变量为 X（数值型） ， 定义组类变量为 G（数 值型） ， G=1、 2、 3 表示第一组、 第二组、 第三组。
然后录入相应数据， 如图 6-66 所示 图 6-66 方差分析数据格式 （2） 选择[Analyze]=[Compare Means]=[One-Way ANOVA. . . ]， 打开[One-Way ANOVA]主对 话框（如图 6-67 所示） 。
从主对话框左侧的变量列表中选定 X， 单击按钮使之进入[Dependent List]框， 再选定变量 G， 单击按钮使之进入[Factor]框。
单击[OK]按钮完成。
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图 6-67 方差分析对话框 （3） 分析结果如下： 因此， 收看电视时间不同的三个组其对亚运会的态度是属于三个不同的总体。
多因素方差分析 [例 6-11] 从由五名操作者操作的三台机器每小时产量中分别各抽取 1 个不同时段的产 量， 观测到的产量如表 6-31 所示。
试进行产量是否依赖于机器类型和操作者的方差分析。 SPSS 的操作步骤为：
（1） 定义操作者的产量 变量为 X（数值型） ， 定义机器因素变量为 G1（数值型） 、 操作 者因素变量为 G2（数值型） ， G1=1、 2、 3 分别表示第一、 二、 三台机器， G2=1、 2、3、 4、 5 分别表示第 1、 2、 3、 4、 5 位操作者。 录入相应数据， 如图 6-68 所示。
图 6-68 双因素方差分析数据格式 （2） 选择[Analyze] =[General Linear Model]=[Univariate. . . ] ， 打开[Univariate]主对话框（如 图 6-69 所示） 。
从主对话框左侧的变量列表中选定 X， 单击按钮使之进入[Dependent List]框， 再选定变量 G1 和 G2， 单击按钮使之进入[Fixed Factor(s) ]框。
单击[OK]按钮 图 6-69 单变量多因素方差分析主对话框 （3） 分析结果如下：
因此， 可以认为机器类型和操作者的影响均是显著的。
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