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SPSS分析技術:方差成分分析
2017-01-18
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SPSS分析技術:方差成分分析

下面介紹SPSS方差分析的最后一項內容：方差成分分析。

方差成分分析原理

方差成分分析用于計算方差成分，它可以將總方差精細地分解到不同變量上。方差成分分析能夠考查每個變量所占總方差的比例大小，以及幾個交互變量對總方差的貢獻，為如何減小數據方差提供依據的統計方法。通過計算方差成分能夠確定減小方差時的重點關注對象，但方差成分分析只是一個預處理過程，其本身功能有限，只能進行初步分析，為進一步處理提供線索。

案例分析

某保險公司年終整理購買某款養老保險的客戶資料，最后整理得到的客戶資料有3110份，每名客戶收集的信息包括投保金額、年齡、性別、收入水平、教育程度、婚姻狀況等，通過方差成分分析，看年齡、教育程度、婚姻狀況對購買保險金額的影響程度如何。

（例題數據文件已經上傳到QQ群中，需要的朋友可以前往下載）

操作步驟

1、選擇菜單【分析】-【一般線性模型】-【方差分量估計】，打開方差成分對話框，將教育水平和婚姻狀況兩個分類變量選入固定因子；將年齡分布分類變量選入隨機變量；將收入類型選為協變量。

PS：若在試驗中考慮分類變量的全部水平，則該變量稱為固定因子；若在試驗中僅隨機選擇了分類變量的部分水平，則該變量稱為隨機因素。因為收入水平對于投保金額有強相關性，所以需要剔除，才能考察其它因子對于投保金額的影響。

2、點擊模型按鈕，將在模型中包含截距取消。方差成分分析不考慮擬合截距。

3、點擊選項按鈕，選擇最大似然方法。ANOVA和MINQUE不需要正態假設，它們對正態假設的濕度偏差來說是穩健的。最大似然和約束最大似然要求模型參數和偏差項服從正態分布。本案例中選擇最大似然。對于每種方法的解釋，可以點擊幫助選項查看。

4、點擊確定，輸出結果。

結果解釋

由上表可知：年齡組的方差最大，為5.609，說明它對投保金額的影響最大；年齡組*教育交互效應方差估算值為0.811，表明該交互效應對因變量影響較??；而其余兩組交互效應方差估計算值為0.000，表明兩組無交互作用。

漸進協方差矩陣中依然是年齡組的均方最大，進一步表明了年齡組對投保金額的需要效應最大。



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