一、实验名称和性质
所属课程 | 社会科学SPSS统计分析软件 |
实验名称 | SPSS两个独立样本非参数检验 |
实验学时 | 4 |
实验性质 | 验证 |
必做/选做 | 必做 |
二、实验目的
掌握数据文件在SPSS基本页面操作
三、实验的软硬件要求
硬件环境要求:
IBM兼容机;奔腾2.0GHz以上CPU;1GB内存以上;CD-ROM光驱(用来安装);
10GB硬盘空间
使用的软件名称、版本号以及模块:
SPSS20.0所有模块
四、知识准备
前期要求掌握的知识:
了解计算机基本知识,会使用windows操作系统。
实验相关理论或原理:无
五、实验材料和原始数据:详见随书附带光盘资料。
六、实验要求和注意事项:按照相关的操作流程逐一操作,不要漏掉某些关键指标。
七、实验步骤及内容:
方差分析
事件的发生往往与多个因素有关,但各个因素对事件发生的影响可能是不一样的,而且同一因素的不同水平对事件发生的影响也是不同的。通过方差分析,就可以研究不同因素以及因素的不同水平对事件发生的影响程度。根据自变量个数的不同,方差分析可以分为单因素方差分析和多因素方差分析。
SPSS提供的方差分析过程有:
1.One-Way ANOVA过程是单因素简单方差分析过程。可以进行单因素方差分析、均值多重比较和相对比较。
2.General Linear Model过程可以完成简单的多因素方差分析和协方差分析,不但可以分析各因素的主效应,还可以分析各因素间的交互效应。该过程允许指定最高阶次的交互效应,建立包括所有效应的模型。如果想在模型中包括某些特定的交互效应的模型,就要用到该过程。
² Univariate命令调用GLM过程完成一般的单因变量、多因素方差分析。可以指定协变量,即进行协方差分析。在指定模型方面有较大的灵活性并可以提供大量的统计输出。
² Multivate命令调用GLM过程进行多因变量的多因素分析。当研究的问题具有两个或两个以上相关的因变量时,要研究一个或几个因素变量与因变量集之间的关系时,才可以选用Multivariate菜单项调用GLM过程。如果只有几个不相关的因变量或只有一个因变量,应该使用Univariate菜单项调用GLM过程
² Repeated Measures命令调用GLM过程进行重复测量方差分析。当一个因变量在同一课题中在不只一种条件下进行测度,要检验有关因变量均值的假设应该使用该过程。
² Variance Components命令调用GLM过程进行方差估计分析。通过计算方差估计值,可以帮助我们分析如何减小方差
1. 单因素方差分析
单因素方差分析检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量的各因素水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。它检验由单一因素影响的几个(两个以上)彼此独立的组是否来自均值相同的总体。One-Way ANOVA过程要求因变量属于正态分布总体。如果因变量的分布明显的是非正态,不能使用该过程,而应该使用非参分析过程。如果几个因变量之间彼此不独立,应该用Repeated Measures命令调用GLM过程。
:不同水平下,各总体均值无显著差异,即不同水平下控制因素的影响不显著
1)SPSS实现
方法:“Analyze”|“Compare Means”|“One-Way ANOVA…”
图1
图1中,图的下面有三个按钮,点击将分别打开不用的对话框用于设置参数。
² Contrasts…:打开“One-Way Anova Contransts”对话框,如图2所示
图2
图2中的Coefficients窗口的意义在于:有时候需要比较自变量不同取值对应的分组数据的均值,例如某一组均值是否与另一组均值或另几组的均值相等,或者某组均值的多少倍是否与另一组均值的多少倍相等。在该窗口中输入数值,作为自变量不同取值对应的分组数据的系数(即倍数),需要为每组分组数据添加一个系数,一般要求各系数之和为0。
² Post Hoc按钮:打开“One-Way ANOVA: Post Hoc Multiple Comparisons”对话框如图3
图3
这个对话框中用于设置均值的多重比较。各个参数的意思在这里就不详细解说了。
² Options按钮:单击该按钮,打开“One-Way ANOVA : Options”对话框,如图4
图4
在图4对话框中可以进行统计量、检验和缺失值处理等方面的设置。各选项的意义如下:
Descriptive复选框:选择此项,将输出每个次级分组的因变量的描述统计量,包括个案数(Number of Cases)、均值(Means)、标准离差(Std.Deviation)、标准误差(Std.Error)、最小值(Minimum)、最大值(Maximum)和95%置信区间(95% Confidence Interval)等。
Homogeneity of variance test复选框:选择此项,用Levene法进行方差齐性检验
Means plot复选框:绘制各次级分组数据均值的连线图
2)实验题目
一位教师想要检查3种不同的教学方法的效果,为此随机的选取了水平相当的15位学生,把他们分为3组,每组5人,每一组用一种方法教学,一段时间以后,这位教师给这15位学生统一考试,统考成绩(单位:分)如下:
方 法 | 成 绩 | ||||
组1 | 75 | 62 | 71 | 58 | 73 |
组2 | 81 | 85 | 68 | 92 | 90 |
组3 | 73 | 79 | 60 | 75 | 81 |
要求检验这3种教学方法的效果有没有显著差异(:假设这3种教学方法的效果没有显著差异)。
要求:
1.输入数据到SPSS中,并保存为teaching.sav文件;
2.给出输出结果并对输出结果进行分析
提示:
1)输入数据的类型如下:
部分数据输入如下:
2)输出结果中部分变量中文解释如下:
Sum of Squares:平方和
df:自由度
Mean Square:均方和
F:F值
Sig.:F值的显著性概率。若显著性概率小于显著性水平(0.05),在否定原假设
原假设H0:不同水平瞎,各总体均值无显著差异,即不同水平下控制因素的影响不显著
2. 多因素方差分析
单响应多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析,常用的是单响应变量双因素方差分析。基本上都要用到“Analyze”菜单中“General Linear Model”子菜单中的“Univariate”命令。利用该方差分析过程,可以检验不同组之间的均数受不同因素的影响是否有差异。
双因素方差分析又分为双因素不重复试验的方差分析和双因素重复试验的方差分析。
1)SPSS实现
方法:“Analyze”|“General Linear Model”|“Univariate…”
图5
①Dependent Variable:因变量
Fixed Factor(s):固定因素
Random Factor(s):随机因素。
Covariate(s):协变量。它是一个定量预测变量,可与因变量一起定义回归模型
WLS Weight:加权变量。放入加权变量作加权最小二乘法(WLS)分析。
②点击图5中的Model按钮:激活设定模型对话框,如图6所示
图6
下面针对图6的一些参数设置进行简单介绍
指定模型类型:
Ø Full Factorial选项:系统默认的模型类型。建立全模型。全模型包括所有因素变量的主效应和所有的交互效应。例如,有三个因素变量,全模型包括三个因素变的主效应、两两的交互效应和三个因素的交互效应。选择此项后无须进行下一步的操作,按Continue按钮返回主对话框。
Ø Custom选项:建立子定义的模型。此项的选择激活其下各操作框。
选择了Custom后,在Factors & Covariates框中自动列出可以作为因变量的变量名,其变量名后面的括号中标有字母“F”,也列出可以作为协变量的变量名,其变量名后面的括号后标有字母“C”。这些变量都是由用户在主对话框中定义的。
根据表中列出的变量名建立模型。
在Build Term(s)栏中有一个下拉列表,里面有几项选择如下:
² Main effects:指定主效应
² Interaction:指定任意的交互效应
² All 2-Way:指定所有2维交互效应
² All 3-Way:指定所有3维交互效应
² All 4-Way:指定所有4维交互效应
² All 5-Way:指定所有5维交互效应
注意,要建立模型中的交互项的时候如果涉及多个因素,需要同时选中。
选择分解平方和的方法:Sum of squares下拉列表中可以用四项选择来确定平方和的分解方法。这里略去对其的详细讲解。
Include Intercept in model:通常截距包括在模型中。如果能假设数据通过原点,可以不包括截距,即不选择此项。
③点击图5中的Contrasts按钮:激活对照对话框,如图7所示
图7
④点击图5中的Plots按钮激活图形对话框,如图8所示:
图8
² Separate Lines:纵坐标
² Horizontal Axis:横坐标
² Separate Plots:散点
⑤点击图5中的Post Hoc按钮:激活多重比较对话框,如图9所示:
图9
图9所示对话框中具体选项含义略
⑥点击图5中的Options按钮:激活选择输出对话框,如图10所示:
2)实验题目
下表为三因素实验的资料,请用方差分析说明不同基础液与不同血清种类对钩端螺旋体的培养计数的影响。
基础液(a) | 血清种类(b) | |||
兔血清浓度(c) | 胎盘血清浓度(c) | |||
5% | 8% | 5% | 8% | |
缓冲液 | 648 1246 1398 909 | 1144 1877 1671 1845 | 830 853 441 1030 | 578 669 643 1002 |
蒸馏水 | 1763 1241 1381 2421 | 1447 1883 1896 1926 | 920 709 848 574 | 933 1024 1092 742 |
自来水 | 580 1026 1026 830 | 1789 1215 1434 1651 | 1126 1176 1280 1212 | 685 546 595 566 |
要求:
1.输入数据到SPSS中,并保存为.sav文件;
2.给出输出结果并对输出结果进行分析
提示:
1)定义分组变量名:基础液为a,血清种类为b,血清浓度为c,钩端螺旋体的培养计数为x。a=1、2、3分别代表缓冲液、蒸馏水、自来水;b=1、2分别代表兔血清和胎盘血清;而c=1、2分别代表5%和8%的浓度。
2)输入数据的类型如下:
部分数据输入如下:
3)需要判断各因素的交互作用影响
八、实验结果和总结
实验结果以打印的实验报告为准。理解测验报告,总结实验过程,完成实验报告。
九、实验成绩评价标准
本实验采用五级评分制
A:能够熟练掌握软件,正确导出测评报告;实验报告内容完整、书写规范,能正确理解实验结果;
B:能够熟练掌握软件,正确导出测评报告;实验报告内容完整、书写比较规范,基本理解实验结果;
C:能够熟练掌握软件,正确导出测评报告;实验报告内容基本完整、书写基本规范,基本理解实验结果;
D:能够掌握软件,正确导出测评报告;实验报告内容基本完整、书写规范性较差,不能完全理解实验;
E:不能够掌握软件,不能正确导出测评报告;实验报告内容不完整、书写不规范,不能正确理解实验结果;