SPSS分析技術(shù)：協(xié)方差分析；剔除工作經(jīng)驗的影響以后，學(xué)歷對工資的影響依然顯著嗎

協(xié)方差分析是方差分析方法里非常重要的一個技術(shù)，特別適用于影響因素多，因素變量類型也多的情況。方差分析主要用于分析分類變量（因素）對因變量的影響，如下圖所示，因素A和因素B都是分類變量。

分析連續(xù)型變量對因變量的影響需要用相關(guān)與回歸分析。如果分類變量和連續(xù)型變量混合在一起分析，則方差分析和相關(guān)回歸分析都不適用了。

協(xié)方差分析在這種情況下就派上用場了。將連續(xù)性變量設(shè)為協(xié)變量，扣除它對因變量的影響后，再用方差分析方法來分析分類變量對因變量的影響情況。當(dāng)然，分類變量也可以作為協(xié)變量進(jìn)行分析。

協(xié)方差分析原理

方差分析中，分析者無法判斷和確定的變量（自變量）被稱為協(xié)變量，能夠確定對因變量有影響的分類因素被稱為控制變量。協(xié)方差分析需要分析的內(nèi)容有：控制變量對因變量的影響，協(xié)變量對因變量的影響，以及控制變量和協(xié)變量的關(guān)系。

協(xié)方差分析的基本思路：

將難以判斷和確定是否對因變量有影響的因素作為協(xié)變量，也就是協(xié)助參考因素。

通過線性回歸方法消除干擾因素的影響；

進(jìn)行方差分析，將因變量的變化（總方差）歸結(jié)為四種方差的加和：每個控制變量的獨立影響、控制變量交互作用以后的影響、協(xié)變量的影響以及隨機(jī)因素的影響。協(xié)方差分析在分析因變量時，扣除協(xié)變量影響的方差后，再分析控制變量對觀測變量的影響，從而實現(xiàn)對控制變量效果的評價。

協(xié)方差分析是一種把直線回歸或多元線性回歸與方差分析結(jié)合起來的方法，多個協(xié)變量間相互獨立，且與控制變量之間沒有交互影響。只有一個協(xié)變量時，稱為一元協(xié)方差分析；當(dāng)有兩個或兩個以上的協(xié)變量時，稱為多元協(xié)方差分析。

案例分析

本年繼續(xù)沿用多因素方差分析的案例，多因素方差分析結(jié)果顯示：學(xué)歷對工資收入有顯著影響，但是沒有剔除工作年限，也就是工作經(jīng)驗對工資的影響，這顯然是不合理的。用協(xié)方差分析，將工作年限設(shè)置為協(xié)變量，觀察扣除工作年限影響后，學(xué)歷是否仍然對工資有顯著影響。

分析步驟

1、選擇菜單【分析】-【一般線性模型】-【單變量】，將工資選為因變量；將學(xué)歷和性別選為自變量，也就是固定因子；選擇工作年限進(jìn)入?yún)f(xié)變量框；如下圖所示

2、模型設(shè)置；在指定模型中選擇定制；在構(gòu)建項里先選擇主效應(yīng)，將性別、學(xué)歷和工作年限選中；然后再選擇交互，將性別*工作年限*學(xué)歷、學(xué)歷*性別選為交互考察模型。

3、選項設(shè)置；單擊選項，打開單變量：選項對話框，選中OVERALL，將其選入顯示平均值。在輸出中選中描述統(tǒng)計和功效估計。單擊繼續(xù)。

4、其它設(shè)置保持系統(tǒng)默認(rèn)，點擊確定，輸出結(jié)果。

結(jié)果解釋

由上表可知，工作年限作為主效應(yīng)的F值為1.595，p值為0.207，大于0.05，表明工作年限對因變量工資的影響不顯著。從偏Eta平方值，即R方值來看，工作年限的R方值為0.03，也就是工作年限因素只能解釋因變量變異方差的0.6%，工作年限與工資的相關(guān)度很低。兩組交互作用分析：性別*學(xué)歷、性別*學(xué)歷*工作年限都對工資沒有顯著影響。

在扣除了工作年限的影響以后，學(xué)歷因素的F值為28.156，p值為0.000，小于0.05，說明學(xué)歷依然對工資有顯著影響。與此形成鮮明對比的是性別，在多因素方差分析中，性別雖然不及學(xué)歷對工資的影響力，但是依舊有顯著影響，在剔除了工作年限以后，性別的F值為0.705，p值為0.402，大于0.05，說明性別對工資的沒有影響。