方差分析

十、平衡设计多元方差分析

试对数据“方差分析10”进行平衡设计多元方差分析。 1. 调入文件“方差分析10”。

2. 选择 “Stat→ANOVA→Balanced MANOVA”。 3. Response:T G O；Model:E|A。

4. 单击 “Results”,选择Univariate analysis of variance. 单击OK。

5. 单击OK, 观察结果。 6. 结果分析：

T的方差表 G的方差表 O的方差表 E因子 F=15.8 P<0.01 F=7.92 P<0.05 F=0.10 P>0.05 A因子 F=6.90 P<0.05 F=3.73 P>0.05 F=1.21 P>0.05 E*A因子 F=0.00 P>0.05 F=3.32 P>0.05 F=0.98 P>0.05

? Matrices(hypothesis,error,partial,correlations) 显示矩阵（假设矩阵，误差矩阵，偏相

关矩阵）；

? Eigen analysis 显示特征值和特征值矩阵；

? Univariate analysis of variance 执行每个反应变量的单因素方差分析；

? Expected mean squares for univariate analysis 当用户选择了“执行每一个反应变量的

单因素方差分析”后，可以选用显示期望均方；

? Display means corresponding to the terms 显示模型指定项的对应均数表；

? Custom multivariate tests for the following terms 通常对下列选用项进行4种多变量检

验。

十一、等方差巴特尼特和列文检验

用巴特尼特和列文检验执行等方差或方差齐性检验。某社区随机抽取30名糖尿病患者、IGT异常人和正常人进行载脂蛋白(mg/DL)测定，试对这3组人群的载脂蛋白结果进行方差齐性检验。

1. 调入文件“方差分析1”。

2. 选择 “Stat→ANOVA→Test for Equal Variances”。 3. Response:A；Factors:B。

4. 单击 “Storage”,选择所有项. 单击OK。 5. 单击OK, 观察结果。 6. 结果分析：

? Bartlett's Test (normal distribution)

? Test statistic = 1.81, p-value = 0.404>0.05，可以认为方差齐性。

? Levene's Test (any continuous distribution)

? Test statistic = 0.44, p-value = 0.648>0.05，可以认为方差齐性。

? ? ? ? ?

Storage 可以选择保存； standard deviations 标准差； variances 方差；

upper confidence limits for sigmas 上西格玛可信限； lower confidence limits for sigmas下西格玛可信限。

十二、创建置信区间图

已知30名男（Sex=1）、女（Sex=2）学生的数学（Math）和英语（Eng)成绩（Score）。试创建成绩分析主效应图。 1. 调入文件“方差分析11”。

2. 选择 “Stat→ANOVA→Interval Plot”。 3. 单击 “With Groups”,单击OK。

4. Graph Variables:Math; Categorical Variables: Sex.单击OK。 5. 单击OK, 观察结果。

6. 重复1，2操作，改变选择3，观察结果。

7. 结果分析：主效应图表明男生的数学和英语成绩均高于女生。