很多朋友希望推荐一些学习SPSS的书籍,以便系统学习统计学知识。现推荐几本书,也是我经常参考学习的,供大家参考选购。


下面开始今天的正文:

对于多个组之间的对比分析,方差分析表中如果显示差异具有统计学意义,就需要进一步“多重比较”。SPSS提供了很多多重比较的方法,这些方法如何选择呢?通过一个案例展开介绍。

案例:

不同训练方法对青年亚健康人群心血管健康的影响

实验对象:将240名青年人随机分为3组(HIIT组、持续有氧组、不运动组)。

实验方案:HIIT组和持续有氧组分别进行1个月的HIIT(高强度间歇训练)、持续性有氧运动,对照组没有规律运动。HIIT组和持续有氧组每周练习4次,每次练习60分钟,中等强度。

测试指标:实验后测试心血管健康相关指标。(已知实验前组间均衡)。

部分数据:

图1

因变量“体脂率”为例

一、初步分析

1.SPSS操作步骤

(1)分析→比较平均值→单因素ANOVA检验

图2

(2)“训练方法”选入“因子”;“体脂率”选入“因变量列表”。

图3

(3)点击“选项”,勾选“描述”、“方差齐性检验”。点击“继续”,返回后点击“确定”。

图4

2.主要结果

图5

图5中,P>0.205,方差齐性。

图6

P<0.05,说明三种训练方法对低密度脂蛋白的影响不一致。

需要进一步检验三组之间的差异性,也就是“多重比较”。

二、进一步分析

(1)在图3点击“事后比较”,选择多重比较方法。

图7

本讲重点来了,根据分析目的,选择“多重比较”的方法:

1)先看方差是否齐性,如果方差齐性,选择图7上面①的方法;如果方差不齐性,选择图7下面②的“塔姆黑泥T2”。

2)方差齐性时(比如,本例中图5显示方差齐性),根据以下分析目的选择相应的方法。

a.两两之间均需比较

建议选择:LSD或Bonferroni(邦弗伦尼)

三种方法的结果敏感性:LSD>Sidak(斯达克)> Bonferroni(邦弗伦尼)

结果敏感性越大,则两两对比结果越容易出现“有统计学意义”的结果(也就是P值越容易小于0.05)。

b.多个实验组与1个对照组比较

Dunnet(邓尼特)

c.寻找齐性亚组

各组样本量相同—Tukey(图基)

各组样本量不同—Scheffe(雪费)、S-N-K

(2)图7勾选“LSD”的“多重比较”结果

图8

结果:本研究所设计的HIIT可以降低体脂率,但是持续有氧运动不能降低体脂率。

(3)图7勾选“Dunnet(邓尼特)” ,控制类别选择“最后一个”的“多重比较”结果

图9

结果同上。不运动组为本研究的对照组,本研究最想了解的是HIIT和持续有氧的减肥效果,因此Dunnet更符合本研究的分析目的。

(4)图7勾选“Tukey(图基)”的“多重比较”结果

图10

图11

图10类似图8,图11给出了齐性子集结果。最下方一行为同一子集组间对比的P值,因为属于同一子集,因此P值都>0.05。不同子集组间对比结果都具有统计学意义,具体可以查看图10。

根据图11,持续有氧同属于两个子集,不能说明其具有减脂作用。

组别比较多时,“齐性子集”结果会容易使读者理解各组间的差异性。

科学研究中,可以根据分析需求选择合适的“多重比较”结果。


往期回顾:

三个以上“独立组”之间的对比分析(SPSS:单因素方差分析)

两个自变量(离散)对一个因变量(连续)的影响(SPSS:双因素方差分析)

如何计算双因素方差分析中“单独效应”?

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)

重测测量数据资料的统计分析方法(SPSS:重复测量方差分析)

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