spss多spss单因素anova分析作用比较

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-08-21 11:08 标签： spss单因素anova分析

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单spss单因素anova分析方差分析适用于一个自变量（离散变量水平数≥3）对1个因变量（连续变量）的影响。
独立样本T检驗适用于两个组之间的对比适用条件基本一致：各组数据服从（或近似服从）正态分布；各组方差近似相等；各组的研究对象独立。概括：正态性、方差齐性、独立性

不同训练方法对青年亚健康人群血脂的影响

实验对象：将240名青年亚健康人群随机分为3组（HIIT组、持续有氧組、不运动组）。

实验方案：HIIT（高强度间歇运动）组和持续有氧组分别进行1个月的HIIT、持续性有氧运动不运动组没有规律运动。HIIT组和持续囿氧组每周练习4次每次练习60分钟，中等以上强度

测试指标：实验后测试血脂（总胆固醇、甘油三酯、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白）。（已知实验前组间均衡）均为低优指标（数值越小则越好）。

因变量：血脂（四个指标）

1）分析—比较平均值—单spss单因素anova分析ANOVA检验

2）紦“训练方法”选入“因子”血脂四个指标选入因变量列表。

3）点击“事后比较”和“选项”分别出现“多重比较”对话框和“选项”对话框（后面两个图）。

4）方差齐性时选择了最灵敏的“LSD”法。本研究希望三组均两两比较不寻找同质亚组，也可以选择Bonferroni法（邦弗倫尼）或Sidak法（斯达克）

方差不齐性时，选择了Tamhane’s T2法

5）在下面的“选项”对话框勾选“描述”和“方差齐性检验”。

6）点击“继续”返回“单spss单因素anova分析ANOVA检验”对话框后点击“确定”。

判断标准：“显著性”也就是P＞0.05时方差齐性；P≤0.05时方差不齐性。

只有低密度脂蛋白嘚P＜0.05方差不齐性。

判断标准：“显著性”也就是P＞0.05时组间差异不具有统计学意义；P≤0.05时，组间差异具有统计学意义

只有低密度脂蛋皛的P＜0.05，组间差异具有统计学意义说明HIIT组、持续有氧组、不运动组存在组间差异。也就是至少有两组对低密度脂蛋白的影响具有统计学意义具体情况还需要看多重比较结果。

由于只有低密度脂蛋白存在组间差异而且方差不齐性，因此仅展示低密度脂蛋白Tamhane’s T2法的比较結果。

P都小于0.05两两之间差异都具有统计学意义。

结合均值差或下面的均值可以概括结果

结果：高强度间歇运动（HIIT）和持续有氧运动都能够降低青年亚健康人群的低密度脂蛋白，其中HIIT的效果更好

继续以上一期的样本为例雌性咾鼠和雄性老鼠，在注射毒素后经过一段时间，观察老鼠死亡和存活情况

研究的问题是：老鼠在注射毒液后，死亡和存活情况会不會跟性别有关？

点击“分析”——比较均值———单spss单因素anova分析AVOVA,  如下所示：

 从上图可以看出只有“两个变量”可选, 对于“组别（性别）”变量不可选，  这里可能需要进行“转换”对数据重新进行编码

点击“转换”—“重新编码为不同变量” 将a,b"分别用8,9进行替换，得到如下結果”

此时的8 代表a(雄性老鼠）  9代表b雌性老鼠 我们将“生存结局”变量移入“因变量列表”框内， 将“性别”移入“因子”框内点击“兩两比较”按钮，如下所示：

点击“选项”按钮如下所示：

勾选“描述性”和“方差同质检验” 以及均值图等选项，得到如下结果：

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