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spss多元方差分析
2017-07-05
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spss多元方差分析

分析步驟

為了方便起見，我們這里直接利用SPSS自帶的數據集plastic．sav，假設tear_res、gloss和opacity都使反應橡膠質量的指標（不要笑，是假設），現在要研究extrusn和additive對橡膠的質量影響如何，則應采用多元方差分析。

選擇
Multivariate，則彈出Multivariate對話框，請注意，除了沒有random effect外，它的所有元素都是和univariate對話框相同的，里面的內容也相同，因此我們這里就不再重復了。
按照我們的分析要求，對話框操作步驟如下：
Multivariate
Dependent Variable框：選入tear_res、gloss和opacity
Fixed Factors框：選入extrusn和additive
單擊OK
此處兩個自變量均是二分類變量，故無需選擇兩兩比較方法。
結果解釋
按上面的選擇，分析結果如下：
這是引入模型的自變量的取值情況列表。
上表是針對模型中的自變量間及其交互作用所做的檢驗，采用的是四種多元檢驗方法。一般他們的結果都是相同的，如果不同，一般以Hotelling's Trace方法的結果為準?？梢娫谒玫哪Ｐ椭?，extrusn和additive對結果變量是有統計學意義的，但交互作用無統計學意義。
上表實際上是四個一元方差分析表的合并，即分別考慮四個應變量時的方差分析結果。上面的多元方差分析已經得知兩自變量對應變量有影響，從現在的分析表就可以更清楚的知道是對那些自變量影響較大。對照可知，extrusn和additive對tear resistance和gloss都有較大影響，而他們的交互作用對gloss有影響，他們（及交互作用）對Opacity都沒有影響。



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