SPSS | 多因素方差分析双因素多水平

发布网友发布时间：2024-10-21 18:07

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热心网友时间：2024-11-17 08:34

多因素方差分析，源于中科院张爱茜和肖康老师的教学课件，是一种统计方法，它通过比较组间（因素水平间的）方差与组内（样本间的）方差的比率来评估不同因素对结果的影响。以2010年各行业工业废水污染物排放量与去除量数据为例，污染物去除率是因变量，涉及行业和污染物种类两个因素，每个因素都有多个水平。

进行方差分析时，关键步骤包括数据的正态性、方差齐次性和独立性检查。正态性要求各水平下的总体服从正态分布，方差齐次性要求所有水平下的方差相同，而独立性则指不同水平下的总体不相关联。在SPSS中，首先导入数据，然后重构数据以满足SPSS内置格式要求，接着通过一般线性模型分析单变量，将两个因素作为自变量，去除率作为因变量。如果有交互作用，可能需要修正模型以分析主效应。

为了探索差异来源，会进行事后两两比较，如Fisher's LSD、Bonferroni's LSDMOD或Scheffe等方法，这些方法各有优缺点。方差齐次性和正态性检验也是必要的前提，但由于没有重复数据，只能通过残差分析来间接判断。在存在交互作用时，需要通过列联表分析确认，并可能需要调整模型以排除交互影响。

SPSS | 多因素方差分析 双因素多水平

SPSS | 多因素方差分析双因素多水平