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SPSS第八课：征服一般线性模型 --General Linear Model 菜单详解（上） 两因素方差分析 univarate对话框界面说明 结果解释 协方差分析 分析步骤 结果解释 其他较简单的方差分析问题 多元方差分析 分析步骤 结果解释 重复测■的方差分析 Repeated measures对话框界面说明 结果解释 请注意，本章的标题用了一些修辞手法，一般线性模型可不是用一章就可 以说清楚的，因为它包括的内容实在太多了。 那么，究竟我们用到的哪些分析会包含在其中呢？简而言之：凡是和方差 分析粘边的都可以用他来做。比如成组设计的方差分析（即单因素方差分析）、 配伍设计的方差分析（即两因素方差分析）、交叉设计的方差分析、析因设计的 FOOD ,非常遗憾，它的P值为0.084 ,还没有统计学意义。尽管不太愿意，我 们的结论也只能是：尚不能认为三种营养素喂养的小白鼠体重增量有差别。 上表的标题内容翻译如下： 变异来源 III型方差SS 自由度 均方MS 统计量F P值 校正的模型 2521.294 9 280.144 11.517 .000 截距 74359.534 1 74359.534 3056.985 .000 GROUP 2376.376 7 339.482 13.956 .000 FOOD 144.917 2 72.459 2.979 .084 误差 340.543 14 24.324 合计 77221.370 24 校正的合计 2861.836 23 Post Hoc Tests FOOD Homogeneous Subsets 1.00 8 53.9000 2.00 8 53.9500 3.00 8 59.1375 Sia. .121 WEIGHT Student-Newman-Keulsa,b Subset FOOD N 1 Means for groups in homogeneous subsets are displayed. Based on Type III Sum of Squares The error term is Mean Square(Error)= 24,324. Uses Harmonic Mean Sample Size = 8.000. Alpha = .05, 现在是两两比较的结果，方法为SNK法，由于前面总的比较无差异，所以 这里三种食物均在一个亚组内，检验无差异，P值为0.121o 前面方差分析FOOD的P值不是0.084吗？这里又是0.121 ,究竟哪个为 准？两两比较只是近似的比较结果，应以前面方差分析的P为准，不过这两个P 值不会在检验结果上发生质的冲突，一般只是大小不同而已。 好了，上面是正确的结果，如果model选择是采用Full factor又如何呢？ 会得出方差分析表如下： Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable: WEIGHT Source Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig. Corrected Model 2861.836s 23 124,428 ? ? Intercept 74359.534 1 74359.534 ? ? GROUP 2376.376 7 339,482 ? ? FOOD 144,917 2 72.459 ? ? GROUP*FOOD 340.542 14 24.324 ? ? Error .000 0 ? Total 77221.370 24 Corrected Total 2861.836 23 a. R Squared = ：1.000 (Adjusted R Squared = .) 看到了吗？由于所谓的交互作用将自由度给全部“吃”掉了，没有误差可用于 统计分析，什么结果也做不出来。 §8.2协方差分析 例8.2某医生欲了解成年人体重正常者与超重者的血清胆固醇是否不同。 而胆固醇含量与年龄有关，资料见下表。 正常组 超重组 年龄(X1)胆固醇(Y1)年龄(X2)胆固醇(Y2) 48 3.5 58 7.3 33 4.6 41 4.7 51 5.8 71 8.4 43 5.8 76 8.8 44 4.9 49 5.1 63 8.7 33 4.9 49 3.6 54 6.7 42 5.5 65 6.4 40 4.9 39 6.0 47 5.1 52 7.5 41 4.1 45 6.4 41 4.6 58 6.8 56 5.1 67 9.2 该题选自《医学统计学》第二版第七章。考虑到统计分析对数据格式的要 求，我们这里建立三个变量：GROUP表示组别，AGE代表年龄,CHOL则表 示胆固醇。 分析步骤 由于协方差