两个自变量和一个因变量spss_多个自变量(包括离散变量和连续变量)对一个因变量的影响(SPSS:协方差分析)...
协方差分析解决的问题:多个自变量(包括离散变量和连续变量)对一个因变量(连续数据)的影响。自变量中的连续变量被作为协变量加以“控制”(控制变量)。
协方差分析可以在一定程度上排除非处理因素的影响,从而准确的获得处理因素的影响。
协方差分析的条件:除了满足一般的方差分析条件外,还需要满足“平行性检验”。
协方差分析是回归分析和方差分析的结合。
分析步骤包括两个部分:
第一部分:平行性检验
自变量与协变量的交互作用:P>0.05,满足平行性检验,满足协方差分析的条件;P≤0.05,不满足平行性检验,不满足协方差分析的条件。
第二部分:协方差分析
案例:
运动干预对高血压人群的治疗效果研究
实验设计(简化版):选取54名高血压人群,随机分为3组,分别采用健身走、广场舞、太极拳运动干预。干预时间为6个月。实验前、实验后测试安静收缩压,差值形成变量“血压下降”。已经统计检验过,实验前三组的收缩压基础值差异没有统计学意义。
统计分析思路说明:考虑到年龄可能对血压下降程度有较大影响,而年龄又是连续变量,因此把“年龄”作为“协变量”。在研究运动干预对血压影响的同时,排除协变量“年龄”的影响,使结果更加准确。协方差分析就是用于解决类似问题的。
自变量:锻炼项目
协变量:年龄
因变量:血压下降。
1部分数据图1
2平行性检验
这是协方差分析的一个重要条件。意思是:各组的协变量与因变量存在线性回归关系且斜率基本相同。也就是回归直线近似平行。
可以先做一个散点图,初步探索平行性。图2 散点图
根据图2,三条回归直线近似平行,可以尝试采用协方差分析。
SPSS步骤:
1)分析-一般线性模型-单变量图3
2)“血压下降”为“因变量”;“组别”为“固定因子”;“年龄”为“协变量”。图4
3)点击“模型”。图5
4)点击“定制”,然后把因子与协变量的主效应和交互作用都选到“模型”列表(默认是没有交互作用的)。点击“继续”。
5)返回“图4”后,点“确定”。下面是结果。图6
组别与年龄的交互作用,P=0.770>0.05,说明交互作用不显著。也就是满足平行性检验。
因为交互作用不显著,可以精简模型。把交互作用剔除,再做协方差分析。
3协方差分析
1)图4状态点击“模型”,把“组别”和“年龄”的交互作用取消。点击“继续”。图7
2)回到图4后,点击“选项”,如下图勾选。点击“继续”,返回后,点击“确定”查看结果。图8
4 SPSS结果
1)方差齐性检验结果图9
P=0.462>0.05,方差齐性。满足了协方差分析的另一个条件。
2)方差分析表图10
组别P=0.019<0.05,说明三种运动干预方式对血压下降的效果不同。
年龄P=0.000<0.05,说明年龄的确对血压下降程度产生了影响。排除这部分影响后,使运动干预对血压的影响结果更加准确。图11
结合图11均值可知。结果:降压效果由高到低依次为HIIT、持续有氧、核心训练。(当然,如果结合后面的成对比较统计结果进一步做出判断会更加合适,篇幅原因,不再展开。)
5请一定要往下看
如果不考虑“年龄”这个协变量对因变量(血压下降)的影响,结果会怎样?
1)“组别”为“固定因子”;“血压下降”为“因变量”。其他全默认。直接点击“确定”。图12
2)方差分析表图13
组别P=0.133>0.05,说明三种运动干预方式对血压下降的效果相同。
由此可见,不考虑协变量“年龄”时得出了与前面完全相反的结果。
这提示我们:科学研究中选择准确统计方法的重要性,方法一旦选错,我们将无法追求科学真理。
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