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spss多元方差分析
2017-07-05
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spss多元方差分析

分析步驟

為了方便起見，我們這里直接利用SPSS自帶的數(shù)據(jù)集plastic．sav，假設(shè)tear_res、gloss和opacity都使反應(yīng)橡膠質(zhì)量的指標(biāo)（不要笑，是假設(shè)），現(xiàn)在要研究extrusn和additive對(duì)橡膠的質(zhì)量影響如何，則應(yīng)采用多元方差分析。

選擇
Multivariate，則彈出Multivariate對(duì)話框，請(qǐng)注意，除了沒有random effect外，它的所有元素都是和univariate對(duì)話框相同的，里面的內(nèi)容也相同，因此我們這里就不再重復(fù)了。
按照我們的分析要求，對(duì)話框操作步驟如下：
Multivariate
Dependent Variable框：選入tear_res、gloss和opacity
Fixed Factors框：選入extrusn和additive
單擊OK
此處兩個(gè)自變量均是二分類變量，故無需選擇兩兩比較方法。
結(jié)果解釋
按上面的選擇，分析結(jié)果如下：
這是引入模型的自變量的取值情況列表。
上表是針對(duì)模型中的自變量間及其交互作用所做的檢驗(yàn)，采用的是四種多元檢驗(yàn)方法。一般他們的結(jié)果都是相同的，如果不同，一般以Hotelling's Trace方法的結(jié)果為準(zhǔn)?？梢娫谒玫哪Ｐ椭校琫xtrusn和additive對(duì)結(jié)果變量是有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的，但交互作用無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
上表實(shí)際上是四個(gè)一元方差分析表的合并，即分別考慮四個(gè)應(yīng)變量時(shí)的方差分析結(jié)果。上面的多元方差分析已經(jīng)得知兩自變量對(duì)應(yīng)變量有影響，從現(xiàn)在的分析表就可以更清楚的知道是對(duì)那些自變量影響較大。對(duì)照可知，extrusn和additive對(duì)tear resistance和gloss都有較大影響，而他們的交互作用對(duì)gloss有影響，他們（及交互作用）對(duì)Opacity都沒有影響。


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