SPSS方差分析【005期】
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方差分析(ANalysis Of VAriance， ANOVA) 是由英国统计学家R.A.Fisher于1923年提出的，它是一种利用试验获取数据并进行分析的统计方法，经常用于研究不同效应对指定试验的影响是否显著。常用的方差分析方法包括单因素方差分析、多因素方差分析、多元方差分析、协方差分析、重复设计方差分析。
通过对试验进行精心的设计，能够在有限的物质条件下(时间、金钱、人力等)，从尽可能少的试验中获取数据，并最大限度地包含有用的信息，而方差分析就是从相应的试验数据中提取这种信息的统计分析方法。在科学试验和现代工业质量控制中，这套统计方法都得到了广泛的应用，并产生了很好的效果。
5.1 概述
方差分析把观测总变异的平方和及自由度分解为对应于不同变异来源的平方和及自由度，以此获得不同来源变异的估计值，从而发现各个因素在总变异中的重要程度。通过计算这些变异估计的适当比值，还可以做某些假设检验，如检验各样本所属总体的平均数是否相等。方差分析实质上是关于观测变异原因的数量分析，它在科学研究中的应用十分广泛。
5.1.1方差分析的概念
在第4章中曾经讨论了如何对一个总体及两个总体的平均值进行检验，如要确定两种销售方式的效果是否相同，可以对零假设进行检验。但有时销售方式有很多种，这就是多个总体平均值是否相等的假设检验问题了，所采用的方法是方差分析。
方差分析中有以下几个重要概念。
(1) 因素(Factor) ：指所要研究的变量， 它可能对因变量产生影响。如果方差分析只针对一个因素进行，称为单因素方差分析；如果同时针对多个因素进行，称为多因素方差分析。
(2) 水平(Level) ：水平指因素的具体表现， 如销售的4种方式就是因素的不同取值等级。
(3)单元(Cell) ：指因素水平之间的组合。
(4)元素(Element) ：指用于测量因变量的最小单位。一个单元里可以只有一个元素， 也可以有多个元素。
(5)交互作用(Interaction) ：如果一个因素的效应大小在另一个因素不同水平下明显不同，则称两因素间存在交互作用。
5.1.2方差分析的基本思想
在表5.1中，要研究不同推销方式的效果，其实就归结为一个检验问题，设为第i(i=1、2、3、4)种推销方式的平均销售量，即检验原假设是否为真。从数值上观察，4个平均值都不相等，
海神之光提示：SPSS版本及参考文献
1 SPSS版本
版本25.0
2 参考文献
[1]张文彤.SPSS分析基础教程[M].高等教育出版社.2004.
[2]张文彤.SPSS分析高级教程[M].高等教育出版社.2004.
[3]倪雪梅.精通SPSS统计分析[M].清华大学出版社.2010.
[4]王彤.医学统计学与SPSS软件应用[M].北京大学医学出版社.2008
[5]杜强.SPSS统计分析从入门到精通[M].人民邮电出版社.2011
[6]吴明隆.SPSS统计应用实务-问卷分析与应用统计[M].科学出版社.2010
[7]吴明隆.结构方程模型：AMOS的操作与应用[M].重庆大学出版社.2009
[8]宇传华.SPSS与统计分析 [M].电子工业出版社.2007
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