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如何进行SPSS的重复测量方差区分

发布时间:2024-05-04 文章来源:深度系统下载 浏览:

SPSS由IBM公司出品,它提供了包括描述性统计、推断性统计、因子分析、聚类分析、回归分析等多种统计分析功能,并包括文本分析、机器学习算法、数据分析模型等。SPSS的界面友好,易于操作,能够快速从数据中提取有用的洞察和分析,广泛应用于教育、心理、医学、市场、人口、保险等多个研究领域,也用于产品质量控制、人事档案管理和日常统计报表等。

 IBM SPSS Statistics的重复测量方差分析,为重复测量的数据提供了单变量与多变量的方差分析,其分析的是多次测量数据之间存在的相关关系,与单因素或多元素方差分析不同的是,其不同测量数据之间不是独立的,存在一定相关性。

重复测量方差分析与分析测试前后数据方法相似,但需要注意的是重复测量方差分析要求使用3个或以上的测试次数。接下来,我们使用一个实际的操作例子演示一下SPSS的重复测量方差分析。

一、使用数据介绍

如图1所示,打开一组包含门店编码以及三组销售量的数据,需要注意的是,重复测量方差分析使用的是变量组的数据。

示例数据

图1:示例数据

为了让三组销售量的数据含义更加清晰,可以打开变量视图,并在其标签处输入相关的备注,表明三组数据分别代表的是1-3月份的销售量。

变量标签 图2:变量标签

二、应用重复测量方差分析

接着,依次单击SPSS的分析——一般线性模型——重复测量,来开启重复测量设置面板。

重复测量分析

图3:重复测量分析

1.定义因子

如图4所示,主体内因子指的是对重复测量的,具有相关性的变量进行分组。由于本文进行的是单变量的重复测量分析,因此只需添加一个“月份”的主体内因子,并将其级别数指定为“3”。

如果进行的是多变量的重复测量方差分析,就要注意添加的因子顺序,每个因子都构成前一个因子内的一个水平。比如,先添加了一个月份的因子,然后再添加一个年份(如2019、2020)的因子,就会出现“2020年月份1”、“2020年月份2”、“2020年月份3”三个因子。

定义主体内因子

图4:定义主体内因子

完成了主体内因子的添加后,再添加重复测量的变量名称,本例中测量的是“销售量”,在测量名称中输入“销售量”,并点击“添加”即可。

定义测量名称

图5:定义测量名称

2.选择变量

定义了因子后,软件自动跳转到重复测量设置界面。

如图4所示,右侧主体内变量已经出现了刚才定义的因子,接下来,需要将变量与定义的因子对应,选中三组重复测量变量(1-3月份销售量),将其添加到右侧方框中。

选择变量

图6:选择变量

添加完毕后,如图7所示,即可将变量与定义的因子一一对应。接着,单击“图”选项,设置轮廓图。

选取主体内变量

图7:选取主体内变量

3.轮廓图

在轮廓图设置面板中,将月份添加为水平轴,以观察不同月份的销量边际平均值。

添加月份

图8:添加月份

将“月份”添加到图选项后,选择“折线图”作为轮廓图。

月份折线图

图9:月份折线图

4.估算边际平均值

接着,打开估算边际平均值面板,将月份添加到右侧方框中,以观察不同月份的相关关系。

估算边际平均值

图10:估算边际平均值

5.选项设置

由于本例中不包含主体间因子,仅包含主体间变量,因此不作齐性检验,仅选择“描述统计”作为数据参考。

选项设置

图11:选项设置

三、小结

综上所述,IBM SPSS Statistics重复测量方差分析,衡量的是多次测量值之间的关系,比较的是不同时间点的动态变化趋势,其分析重点是测量值之间的相关关系。


世界上许多有影响的报刊杂志就SPSS给予了高度的评价。
本文章关键词: SPSS重复测量方差区分