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SPSS:方差分析之趨勢檢驗
2016-08-15
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SPSS:方差分析之趨勢檢驗

有網友問方差分析可以做趨勢檢驗嗎?比如想知道研究對象的指標是否隨著年齡的增長有變化趨勢時，是否可以用趨勢檢驗得到答案呢？其實SPSS是提供了解決辦法的。

〖例題〗已知97名幼兒的體檢資料，已建立數據文件child.sav，試按年齡組（age)對坐高（x6，cm）進行方差分析并做趨勢檢驗。

一、數據格式

1、x6（坐高）為數值變量。

2、age（年齡組)為數值變量，共有3個年齡組，其值標簽分別為：5-5周歲；6-6周歲；7-7周歲。

二、方差分析

步驟：選擇【分析（Analyze）】→【比較平均值（Compare Means）】→【單因素ANOVA（One-Way ANOVA）…】

☆因變量列表（Dependent List）,應為定量變量，選擇x6（坐高）。

☆因子（Factor）變量，變量值應為整數，選擇age（年齡組）。

●注：由于需要進行趨勢檢驗，要求因子變量必須為有序變量。


當因子變量為有序變量時，選擇多項式（Polynomial），可進行趨勢檢驗，可將組間平方和劃分為趨勢成分，并檢驗因變量在因子變量分組順序水平間的趨勢是呈現線性變化趨勢，還是呈二次、三次等多項式變化 。在此選擇度（Degree，次數）下拉菜單中的線性（Linear）項。

☆Statistics（統(tǒng)計），選擇描述性（Descriptive）和方差同質性檢驗（Homogeneity of variance test，方差齊性檢驗）。

并選擇平均值圖（Means plot）。

二、結果分析

1、描述性（Descriptives）表，5歲組、6歲組、7歲組兒童的坐高平均值分別為58.888、61.424、64.650。

2、方差齊性檢驗（Test of Homogeneity of Variances）表，Levene統(tǒng)計量（Levene Statistic）為0.176，P=0.839>0.10，按α=0.10水準，可認為3個年齡組兒童坐高的總體方差齊。

3、方差分析（ANOVA）表（紅字部分），F=36.767，P=0.000<0.05，按α=0.05水準，故可認為3個年齡組兒童坐高的總體平均值不全相等，各組方差齊時，應采用F檢驗的結果。

4、趨勢檢驗的線性項（Linear Term）（藍字部分），F=68.402，P=0.000<0.05，按α=0.05水準，可認為兒童坐高隨著年齡的增長呈現線性變化趨勢，平均值圖（Means Plots）顯示：兒童坐高與隨著年齡的增長呈上升的線性趨勢，兩者的結果是一致的。


理論上類似的因子變量為有序變量的情況都可以進行趨勢檢驗，如因子變量為不同藥物濃度水平、接觸有害因素時間的長短等都可以進行趨勢檢驗，但有個前提條件是分析的資料要滿足方差分析的條件。


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