SPSS第九讲多因素方差分析PPT课件下载推荐.ppt
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选择因变量(只能选一个)和自变量,步骤3:
点击“Model”,弹出对话框,步骤4:
在Model中选择Custom,在BuildTerm中选择Maineffects,步骤5:
将性别和教育变量选入右侧Model,步骤6:
点击Continue,回到主对话框,步骤7:
点击Plots,弹出对话框,步骤8:
将教育变量作为横坐标,步骤9:
将性别变量作为两条不同水平线,步骤10:
点击Add,步骤11:
点击Continue,回到主对话框,步骤12:
点击OK,出现结果一,从分析结果的显著度0.05可以得到结论:
在控制了其中一个变量之后,性别和教育对月收入的影响是显著的,结果二:
均数图,考虑交互效应,实例2在例1中,我们分析了性别和教育变量对受访者月收入的主效应,但进一步的问题是,对于不同教育水平的受访者而言,性别对月收入的影响是否存在差异,即在性别和教育之间是否存在交互作用?
在Model中选择Custom,在BuildTerm中选择Interaction,步骤5:
将性别和教育变量分别选入右侧Model,步骤6:
将性别和教育变量同时选入右侧Model,步骤7:
点击Continue,回到主对话框,步骤8:
点击Plots,弹出对话框,步骤9:
将教育变量作为横坐标,步骤10:
将性别变量作为两条不同水平线,步骤11:
点击Add,步骤12:
点击Continue,回到主对话框,步骤13:
点击OK,出现结果一,结果二:
均数图,结果解释,从性别与教育的交互作用的显著度0.0370.05,可以发现性别与教育除了各自对月收入存在显著的单独影响外,在不同性别和教育水平的组合上还存在附加影响。
从均数图可以发现,在不同教育水平上,男女之间的平均月收入差异是不一样的。
考虑协变量,实例3在例1和例2中,我们分别考察了性别和教育的主效应和交互效应,但是,除了这两个分类自变量的影响外,我们还想知道在控制了性别和教育变量后,年龄这一连续变量是否也对月收入产生影响?
选择年龄作为斜变量,步骤4:
点击“Model”,弹出对话框,步骤5:
选择Custom和Interaction,步骤6:
将性别、教育和年龄分别选入右侧Model,步骤7:
将性别和教育变量同时选入右侧Model,步骤8:
点击Continue,回到主对话框,步骤9:
点击OK,出现分析结果,结果解释,从年龄的显著度0.6090.05,可以得到结论,在控制了性别、教育、性别和教育的交互作用后,年龄对月收入的影响不显著,练习题,利用spss自带的1991GSS数据进行以下练习:
如果只考虑自变量的主效应,那么性别和种族对职业声望是否存在显著影响?
如果考虑自变量之间的交互效应,那么性别和种族对职业声望是否存在显著影响?
如果再引入教育这一协变量,性别、种族和教育对职业声望是否对存在显著影响?
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- SPSS 第九 因素 方差分析