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1、SPSS11.0单因素方差分析步骤1 .数据输入后点击“分析”（analyze）菜单2 .进入CompareMeans（均值比较LOneTayANOVA（单因素方差分析）百施分析数据（胰岛细胞葡萄糖刺激试验金二SPSSgroup低糖StGenefalLinearModelCorrelateRegressionClassifyOne-ampleTTest.Independent-SamplesTTest.Paired-SamplesTTest.ar11.0X023.622100002746EOne-WayANOVA.34100002.000035.5635.347QataReductionSc,
2、leNOnPardmeECTestsMultipleResponse-52.0X019.25E62000018,6制73.000011.054117.9383000019053720.54FieEditViewQataTransformAnalyzeGraphsUtMiesWindow11ev凶旦画国1:函无函CompareMeans3.点击One-WayANOVA,:4 .确定“DependentList（相关要分析的组）（图中分别为低糖St和高糖St）,左侧匡中选中点击箭头键：5.确定Factor”（因素）（图中为group）:5.ContraSt子对话框:该对话框有两个用途：对均数的变动
3、趋势进行趋势检验：定义根据研究目的需要进行的某些精确两两比较。由于该对话框太专业，也较少用，这里只做简单介绍，在综合实例中会结合具体例题讲解。1） .Polynomial：定义是否在方差分析中进行趋势检验，即随着组别的变化,各组均数是否呈现某种变化趋势。2） .Degree下拉列表：和Polynomial复选框配合使用，用于定义需检验的趋势曲线的最高次方项，可选择从线性趋势一直到五次方曲线。如果你选择了高次方曲线，系统会给出所有相应各低次方曲线的拟合优度检验结果（比如选择3次方曲线时，系统会给出线性、二次方、三次方三个结果），以供你选择。3） .Coefficients框：精确定义某些组间均数
4、的比较。这里按照分组变量升序给每组一个系数值，注意最终所有系数值相加应为。比如说在上例中要对第一、三组进行单独比较，则在这里给三组分配系数为1、0、-1,就会在结果中给出相应的检验内容。6 .点击PostHoc确定两两比较方法（当各组方差齐时适用）：equalvariancesassume复选框：方差齐时比较结果有效，根据需要选择，通常选LSD、Tukey等，点击Contimue返回。EquaivariancesNotAssunied复选框组：提供了方差不齐时可以采用的两两比较方法，共有四种可以选择，-般认为是GameS-HoWelI法稍好一些，推荐使用。不过在我看来，由于这方面统计学界尚无定
5、论，建议大家最好在方差不齐时直接使用非参数检验方法，具体的非参数两两比较方法会在相应章节中讲述。注：1.SD法：即LSD法，实际上就是t检验的变形，只是在变异和自由度的计算上利用了整个样本信息，而不仅仅是所比较两组的信息。因此它敏感度最高，在比较时仍然存在放大a水准（一类错误）的问题，但换言之就是总的二类错误非常的小，要是LSD法都没检验出差别，那恐怕是真的没差别。S-N-K法：即StudentNewmanKeuls法，是运用最广泛的一种两两比较方法。它采用StudentRange分布进行所有各组均值间的配对比较。该方法保证在Ho真正成立时总的a水准等于实际设定值，即控制了一类错误。Bonfe
6、rroni法：由LSD法修正而来，通过设置每个检验的a水准来控制总的a水准，该方法的敏感度介于LSD法和Scheffe法之间。Sidak:也是从t检验修正而采，和BOnferrOni法非常相似，但比BOnferroni法保守。TUKEY法：即Tukeyshonestlysignificantdifference法（TUkeysHSD）,同样采用Student-Range统计量进行所有组间均值的两两比较。但与S-N-K法不同的是，它控制的是所有比较中最大的一类错误概率值不超过a水准。SchefTe法：当各组人数不相等，或者想进行复杂的比较时，用此法较为稳妥。它检验的是各个均数的线性组合，而不是只
7、检验某一对均数间的差异，并控制整体a水准等于0.05。但正因如此，它相对比较保守，有时候方差分析F值有显著性，用该法两两比较却找不出差异来。（当方差不齐时应用此检验的数据较可靠）DUnnett法：将所有的处理组均数分别与指定的对照组均数进行比较，并控制所有比较中最大的一类错误概率值不超过a水准，请注意该方法并不适用于完全两两比较的情况。选定此方法后会激活下面韵ControlCategory框，用于设定对照组及单双侧检验。如何在如此之多的两两比技方法中选由舍it的一种是个令人头痛的问题。以前国内外都以SNK法最为常用，但根据研究，当两两比校的次数极多时，读方法的假阳性非常之商，量终可以达到100
8、%1因此比校次数较多时，包括SPSS和SAS在内的权威统计软件都不再推荐使用此法.根据对相关研究的检索储果，除了参照所研究领域.的惯例外，一般可以参照如下标准：如果存在明确的对照组，要进行的是验证性研究，即计划好的某两个或几个蛆间（和对照组）的比校，宜用Balferroni（LSD）法：若需要进:行的是多个均数间的两两比校（榛索性研究），且各组人数相等，适宜用TUkey法：其他情况宜用SCheffe法。该标准仅供大家参考。SignificanceLevel:定义两两比较时的显著性水平，默认是0.05,一般来说不用更改。7 .点击Options对话框：Statistcs复选框组：提供了一些可选的
9、统计指标，请注意它们并非可有可无。Descriptive：为各组输出常用统计描述指标，如均数、标准差等。Fixedandrandomeffects：为11.0版新增，按固定效应模型输出标准差、标准误和95%可信区间，同时按随机效应模型输出标准误、95%可信区间和成分间方差。关于这两种模型的详情请参见一般线性模型部分。HomOgeneity-Of-VarianCe:方差齐性检验，这是常常被人忽略的一项重要功能。Brown-Forsvthe:为11.0版新增，采用BrOWn-FOrSythe统计量检验各组均数是否相等，当方差不齐时，该方法要比方差分析更为稳健。Welch：为11.0版新增，采用We
10、ICh统计量检验各组均数是否相等，当方差不齐时，该方法要比方差分析更为稳健。Meansplot：用各组均数做图，同时可辅助对均数间趋势做出判断。通常选择Homogeneityofvariancetest”（方差齐性检验），点击Continue”返回。MissingValues单选框组：定义分析中对缺失值的处理方法。8 .按OK”后开始检验并获得检验结果输出。双因素方差分析-析因设计(两因素两水平，22ANOVA,Factorialdesign)适用对象：分析两个因素同时作用时是否存在交互作用。如：动物实验时设四个组：对照、应激、高脂、应激+高脂。为了观察应激+高脂对动物是否存在交互作用(即协同
11、)，可用此分析。两个因素：应激，高脂饮食两个固定水平：应激有无(1,0),高脂饮食有无(1,0)分析两个因素对血FFA升高是否有协同作用，数据如下：应变量：FFA高脂应激饱var1.00.00750002.00.00694443.00.00513.894,口口.00777785.00.00645.836.00.00923.6171.00.001270.8381,00.001458.3391.00.00133333101.00.00132639111.00CO1B52.78121.00月口13750013,001.00916.6714001.00986.1115JO10010416716.001
12、.009722217.001.001451.3918.001.001270.83191.001.002402.78201.001002354,17211.00LOO2000.0022LOO1.00206250231.001.0023263924LDO1.002055561 .通过线性作图大致观察是否有交互作用(此步与以下分析无关，只是直观从线性图形观察)回血U,常，50d，皿a（双因素）.-SPSSDataEditorEileEditYieWRtaTransformAnalyzeGr&phsIUtilitiesWindowHelp选：Multiple/VSimpleDefineCancel竺 11MultipleDrop-lineHelpGglPl剧GljlM=QdgalleryInteractivew曳18.Bar.高脂应激ffa）rvarva1.口口00750.0(Mea20000694.4Fie-3.0000513.816001.00972217001
