SPSS单因素方差分析中coefficients如何赋值,

发布网友发布时间：2024-11-04 16:53

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热心网友时间：2024-11-04 17:13

在SPSS的单因素方差分析中，coefficients的赋值和解读是关键步骤。首先，通过计算F统计值和P值，我们判断各控制变量不同水平下观察变量的均值差异是否达到显著性水平（如a=0.05）。如果P值小于显著性水平，意味着差异显著；否则，认为差异不显著。

其次，进行方差齐性检验，检查各水平下观察变量总体方差是否一致。若P值大于显著性水平，我们假设各水平下的方差无显著差异。在给出的示例中，P值为0.515，因此方差被认为相等。

趋势检验则探究观察变量随控制变量变化的趋势，如果线性相伴概率小于显著性水平（如0.05），则表明观察到的非线性关系。在本例中，结果显示不符合线性关系。

多重比较检验进一步细化分析，区分不同控制变量水平对观察变量的具体影响。LSD方法虽然灵敏，但可能增加弃真错误。根据图表，报纸和广播在LSD方法下无显著差异，但在其他方法中，广告与宣传之间存在显著差异。

最后，相似性子集的划分通常采用S-N-K方法，其结果与多重比较检验一致。例如，子集分析证实了之前在LSD项中报纸与广播无显著差异的结论。