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實驗九方差分析實驗素單變量方差分析)和GLMMultivariate(多因素多變量方差分析)。方差分析(analysisofv方差分析將不同水平間的總離差(SST:反映了全部②計算檢驗的統計量F(F=MSR/MSE)。③統計決策。將統計量的值F與給定的顯著性水平α的臨具體內容與方法參看實驗六(均值比較分析)的第四小節某食品集團公司生產A、B、C三個品牌的食品為,了解不表9-1某公司三種不同的食品的銷售數據單位:噸地區編號12345678如面低出要量機部圖9.12)選擇菜單“Analyze→GeneralLinearModel→Univariate”,擇“food”和“group”進入“FixedFactor(s)”框(如圖9.2)。食品重藍N隨機世子4)3)選擇建立多因素方差分析的模型。單擊“Model”,選中單衰量:模要g平力和9類整m?在壤復中他合度圖9.3鈕可改變多因素變量的各組差異比較類型(如圖9.4)。對比B:簡單參考類別:◎最后一個L)繼續取消幫助○第一個B)圖9.45)設置以圖形方式展現多因素之間是否存在交互作用。單擊“Plots”按鈕,選擇變量“food”進入“HorizontalAxis”編輯框,單擊“ADD”進入“Plots”框后,選擇變量“group”框(如圖9.5)。四子.D類四g)圖糖助圖9.5“food”選入“PostHocTestfor”列表框,進行多重比較分進行方差齊時兩兩均值的比較(如圖9.6)。兩兩比積穩釋區)(工行**4科體)圖9.6“Display”復選框中選擇Descriptivestatistics和Homogeneity))圖9.7F 2376.376 圖9.8圖9.8第一行為所用方差分析模型的檢驗,P小于0.05,因此0.084,大于0.05,表明三種品牌的產品的銷售情況沒有差別。甲地區為大城市,乙地區為縣城,丙地區為農村。某地分別調查了上述三類地區8歲男生三項身體生長發育指標:身高、體重和胸圍,數據見表9-2,問:三類地區之間男生三項身體生長發育指標的差異有無顯著性?表9-2甲、乙、丙、地區8歲男生三項身體生長發育指標編號甲地區乙地區丙地區身高體重胸圍身高體重胸圍身高體重胸圍1234567891)激活數據管理窗口,定義變量area為地區,high為身高,weight為體重,breast為胸圍,按順序輸入相應數值,甲地區為1,乙地區為2,丙地區為3(如圖9.9).112131415161722961.75S,460.800.060.065.253.81189意想機圖,分明中圖9.92)選擇菜單“Analyze→GeneralLinearModel→Univariate”。變量area進入Factor(s)框中(如圖9.10)。組定世子②)E對比90課存@)3)點擊Options,選變量area進入DisplayMeansfor框;在圖9.11)。圖9.11F身高胸圍222Teststhenullhypothesisthattheer圖9.12圖9.12說明了三個變量均滿足方差齊性條件。F662.46川22胸圍2身高胸圍1身高22胸圍2Error身高胸圍身高體重胸圍Total體重胸圍由圖9.13的area行可知:三類地區之間男生三項身體生長發育指標的有顯著差異。身高胸圍胸固Covariance身高體垂胸圍Correlation身高陶圍圖9.14由圖9.14可知:身高與體重具有較高的相關關系。表9-3是影響橡膠質量的相關數據,假設tear_res(抗撕扯能力)、gloss(光澤)和opacity(不透明度)都是反應橡(添加劑)膠質量的指標,請檢驗extrusn(擠壓)和additive(添加劑)表9-3影響橡膠質量的相關數據111111111112121212122121212l2l2222222222additive為添加劑(如圖9.15).0t123456789圖9.152)選擇菜單“Analyze→GeneralLinearModel→Univariate”。*保喜②)3)點擊Options,在“輸出”欄內選SSCP、ErrorSSCP與Homogeneitytest項(如圖9.17)。多要單,選確多要單,選確四子與凹于交互)h出?方型齊性檢90口殘堃圖q□缺乏擬合優度檢驗)一報估計語意)燃續聯消相助□功禁估計)參數估計)圖9.17F抗撕扯能力光澤不透明度Teststhenullhypothesisthattheerrorvarianceofthedependentvariableisequalacrossgroups.a.Design:+extrusn+additive+extr圖9.18圖9.18說明了三個變量均滿足方差齊性條件。Fextrusn*additivePillb.Design:+extrusn+additive+extrusn*add由圖9.19可知:Extrusn和Additive的交互作用檢驗不顯著,抗撕扯能力光澤不透明度Sum-of-SquaresundCross-抗撕扯能力Products光澤不透明度Covarianee抗撕扯能力光澤不透明度抗撕批能力光澤不透明度由圖9.20可知:tear_res(抗撕扯能力)、gloss(光澤)和opacity(不透明度)彼此不相關。FCorrectedModel抗撕扯能力光澤不透明度333抗撕扯能力光澤不透明度1抗撕扯能力光澤不透明度抗撕扯能力光澤不透明度光澤不透明度Error抗撕扯能力光澤不透明度Total抗撕扯能力光澤不透明度CorrectedTotal抗撕扯能力光澤不透明度c.RSquared=.125(驗顯著,而對其他性能檢驗不顯著。表9-4是某高校心理調查的具體的數據,請檢驗anxiety和tension對實驗結果(即trial1-trial4)有無影響、四次試驗間有無差異以及試驗次數和兩個變量有無交互作用。表9-4某高校心理調查的具體數據1116284311624124528626125172184828419216222822922881)激活數據管理窗口,定義變量anxiety、tension和trial1-trial4(如圖9.22).…單甲單中2用用2A12 18:8:6力8”的42”23456789圖9.22定義重復測量因子為trial,在因素等級數中填入4(因一共測量了四次),單擊Add鈕(如圖9.23)。加級心E加)第改心)n圖9.23選入anxity和tension,單擊0K(如圖9.24)。兼要很帶兼要很帶分高藥比較a0緊作圖素[tsmnion]獻助圖9.24Mauchly'sW5圖9.25圖9.25表明數據服從球形分布,可以進行重復測量的方差分析。Fa.Exactstatisticb.Design:+anxiety+tension+anxiety"tensionWithinSubjectsDesign:圖9.26由圖9.26可知:四次實驗結果檢驗顯著(有區別),trialanxiety的交互作用顯著,其他不顯著。與為研究某行業的高級工程師在不同的經濟發展地區的收入是否明顯不同,由于年齡和經驗影響該行業的收入,考慮年齡狀況,現隨機抽取經濟較發達地區與經濟欠發達地區的兩組各13個數據,其具體數據資料見下表9-5。表9-5經濟發展狀況與不同年齡的收入數據單位:千元經濟欠發達地區經濟較發達地區年齡(X1)月工資(Y1)年齡(X2)月工資(Y2)1)激活數據管理窗口,定義變量group表示組別、age表示年齡和wage表示工資(如圖9.27)。2)首先進行預分析,了解數據是否符合協方差分析的要求,最重要的一點就是看age的影響在兩組中是否相同,這可以用選擇Analyze→GeneralLinealmodel→USumofsquares列表框中選ModelI,單擊OK(如圖1W121314151671181911111229圖9.27單衰嫩單衰嫩隨機因子在給兩兩比較90選項的)腔治4)制助O:金子4)精圖9.29單擊Option選項,在Displaymeansfor中選入group,勾選?比較主就應如)置信區間進節90□方考開樣00□熱型圖華)□糖乏相合優度檔能Q)□一級藥計函數基需性求平:[%|查信區間為99.0%□帶數結計立)對書軍矩陣@DependentVariable;工資F22上表顯示交互作用無統計學意義,可進行協方差分析(可將交互項從模型中去掉)。DependentVariable:工資組別經濟欠發達地區經濟較發達地區上表為在年齡因素的影響情況下,各組的工資情況。欠發達地區發達地區發達地區欠發達地區上表表明,在年齡影響情況下,各組的工資情況比較有顯

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