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SPSS实验报告3

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SPSS数据统计软件实验报告 专业 信息与计算科学 班级 15级1班 组别 指导教师 朱云颉 姓名 史博强 同组人

实验时间 2018 年 4 月 9 日 实验地点 k7-405 实验名称 协方差分析和重复测量方差分析 实验目的: 学习利用spss进行协方差、方差的分析。 实验仪器: 1、支持Intel Pentium Ⅲ及其以上CPU,内存256MB以上、硬盘1GB以上容量的微机; 软件配有Windows98/2000/XP操作系统及SPSS软件。 2、了解SPSS软件的特点及系统组成,在电脑上操作SPSS软件。 实验内容、步骤及程序: 一、1.实例内容 为研究年龄对胆固醇的影响效果,研究者将受试对象随机分为两组,分别将年龄分为两组,进行比较,得得到数据如图所示。本例年龄对胆固醇存在影响,因此采用协方差分析较为合适。

2.实例操作 Step 01 打开对话框 选择菜单栏中的【分析】【一般线性模型】|【单变量】命令,弹出【单变量】对话框。 Step 02选择分析比较。 在候选变量列表框中选择【胆固醇】变量作为因变量,将其添加至【因变量】列表框中。选择【年龄】作为协变量,将其添加至【协变量】列表框中。选择【组别】作为因素变量,将其添加至【固定因子】列表框中,如图所示。 Step 03【模型】选项选择。 单击【模型)】按钮,弹出【单变量:模型】对话框。在【指定模型】选项组中选中【定制】单选按钮,将【因子与协变量】列表框中的【组别】与【年龄】放入【模型】列表框中。在【构建项】选项组中的【类型】下拉列表框中选择【主效应】选项,如图所示。单击【继续】按钮,返回主对话框。 Step 04【选项】选项选择 单击【选项】按钮,弹出【单变量:选项】对话框。将【因子与因子交互】列表框中的【组别】移入【显示下列各项的平均值】列表框,同时选中【比较主效应】复选框。选中【描述统计】复选框表示输出描述性统计量;选中【齐性检验】复选框表示输出方差齐性检验表,如图所示。再单击【继续】按钮,返回主对话框。 Step 05 完成操作。 最后,单击【确定】按钮,操作完成。 3.实例结果及分析 (1)描述性统计分析表。 下表是对样本数据的基本描述结果,给出了样本均值、标准差和个案数。从数值大小比较看,这两组有一定的差异性,可以进一步采用方差分析。 描述性统计资料 因变数: 胆固醇 组别 平均数 标准偏差 N 1 5.092 1.3067 13 2 6.785 1.4416 13 总计 5.938 1.6005 26 (2)方差齐性检验。 下表所列结果报告列出了方差齐性检验结果。表格首先显示 Levene统计量等于0.818。由于概率P=0.375,明显大于显著性水平005,故认为两组样本数据的方差是相同的,满足方差分析的前提条件。

Levene's 错误共变异等式检定a

因变数: 胆固醇

F df1 df2 显著性 .818

1

24

.375

检定因变量的错误共变异在群组内相等的空假设。 a. 设计:截距 + age + group

(3)协方差检验验结果。

下表列列出了协方差检验结果,包括各变差分解的情况、自由度、均方值、F统计量值和概率P值。可见年龄因素F=26.642、P=0.000,年龄因素对胆固醇效果有差别。

主旨间效果检定

因变数: 胆固醇

来源 第 III 类平方和 df 平均值平方 F 显著性 修正的模型 42.995a 2 21.498 23.493 .000 截距 1.527 1 1.527 1.668 .209 age 24.380 1 24.380 26.642 .000 group 4.458 1 4.458 4.872

.038

错误 21.047 23 .915

总计 980.940 26 校正后总数

64.042

25

a. R 平方 = .671(调整的 R 平方 = .643)

二、1.实例内容

某研究者欲了解一套新的锻炼方法的减压效果。该研究者在某小学随机抽取了18名肥胖学生,分成两组,第一组每天下午按新的锻炼方法锻炼,第二组不参与新的锻炼方法,并在试验开始的第1、2、3个月分别测量学生体重减重情况,测量值如图所示。

2.实例操作 Step 01 打开对话框 选择菜单栏中的【分析】【一般线性模型】|【重复测量】命令,弹出图所示【重复测量定义因子】对话框。 Step 02定义组内因素名及水平。 从【主体内因子名】文本框中删除原有的 【因子1】,然后输入组内因素名减压。在【级成几个别数】文本框中输入因素水平数3,然后单击【添加】按钮,则在右侧的列表框中显示班级(3)。此时,【定义】按钮有效,如图所示。

单击【定义】按钮,打开图所示的【重复测量】对话框。先后选择变量第一次、第二次、第三次进入【主体内变量】列表框。 将因素变量组别放入【主体体间因子】列表框,如图所示。 单击【模型】按钮,打开【重复测量:模型】对话框。选中【全因子】单选按钮,单击【继续】按钮返回。 Step 03 执行操作 单击【确定】,结束操作,spss软件输出结果。 3.实例结果及分析 (1)表所示为多变量检验结果,其中采用4种检验方法计算了T检验值、F值、假设d∫值和误差d值,表中可见不同测试时间的降压有统计学差异,P=0.000,而测试时间与组别间无统计学差异,P=0.269。然而是是否以此结果为准依据的是球形性检验,若不符合球形性オ以此结果为准或者以一元方差分析中校正结果为准。 多变数检定a 效果 数值 F 假设 df 错误 df 显著性 降压 Pillai's 追踪 .970 240.958b 2.000 15.000 .000 Wilks' Lambda (λ) .030 240.958b 2.000 15.000 .000 Hotelling's 追踪 32.128 240.958b 2.000 15.000 .000 Roy's 最大根 32.128 240.958b 2.000 15.000 .000 降压 * 组别 Pillai's 追踪 .161 1.436b 2.000 15.000 .269 Wilks' Lambda (λ) .839 1.436b 2.000 15.000 .269 Hotelling's 追踪 .191 1.436b 2.000 15.000 .269 Roy's 最大根 .191 1.436b 2.000 15.000 .269 a. 设计:截距 + 组别 主旨内设计:降压 b. 确切的统计资料 (2)下表所示为球形性检验结果,可见 Mauchly=0.683、P=0.057,符合球形性,结果以一元方差结果为准。如果P<0.05,则不符合球形性检验,则则给出了3种校正模式,即Greenhouse-greissers、Huynh- Feldt和下限校正,其中Greenhouse-greissers较为常用。 Mauchly 的球形检定a 测量: MEASURE_1 Epsilonb 主旨内效大约 卡Greenhouse-GHuynh-Feld果 Mauchly's W 方 df 显著性 eisser t 下限 降压 .683 5.718 2 .057 .759 .875 .500 检定标准正交化转换因变量的错误共变异数矩阵是恒等式矩阵比例的空假设。 a. 设计:截距 + 组别 主旨内设计:降压 b. 可以用来调整显著平均检定的自由度。更正的检定显示在「主旨内效果检定」表格中。 (3)下表所示为方差分析结果。因为本例符合球形性,因此,以第一条“假设球形度”结果,可见不同时间测量的体重有统计学差异,F=278.572,P-=0.000;并且测试时间与组别交互作用检验F=0.677,P=0.515>0.05,认为测测试时间与组别间不存在着交互作用。

主旨内效果检定 测量: MEASURE_1 第 III 类平来源 方和 df 平均值平方 F 显著性 降压 假设的球形 563.593 2 281.796 278.572 .000 Greenhouse-Geisser 563.593 1.519 371.118 278.572 .000 Huynh-Feldt 563.593 1.750 322.142 278.572 .000 下限 563.593 1.000 563.593 278.572 .000 降压 * 组假设的球形 1.370 2 .685 .677 .515 别 Greenhouse-Geisser 1.370 1.519 .902 .677 .478 Huynh-Feldt 1.370 1.750 .783 .677 .497 下限 1.370 1.000 1.370 .677 .423 Error(降假设的球形 32.370 32 1.012 压) Greenhouse-Geisser 32.370 24.298 1.332 Huynh-Feldt 32.370 27.992 1.156 下限 32.370 16.000 2.023 实验小结: 通过进行详细的实验,使我掌握了利用spss软件对协方差和重复测量方差的分析我会再接再厉在后续的学习中更加努力。 教师评语: 1. 实验结果及解释:( 准确合理、 较准确、 不合理 );占30% 2. 实验步骤的完整度:( 完整、 中等、 不完整 );占30% 3. 实验程序的正确性:( 很好、 较好、 中等、 较差、 很差 );占30% 4. 卷面整洁度:( 很好、 较好、 中等、 较差、 很差 );占10% 评定等级:( ) 教师签名: 日期:

SPSS实验报告3

SPSS数据统计软件实验报告专业信息与计算科学班级15级1班组别指导教师朱云颉姓名史博强同组人实验时间2018年4月9日实验地点k7-405实验名称协方差分析和重复测量方差分析
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