用SPSS进行多变量数据分析

本文通过实例演示了如何使用SPSS进行多变量数据分析,包括数据输入、作图及多因素变量分析等步骤,并对不同温度和体重组条件下蜗牛取食量的影响进行了详细解读。

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用SPSS进行多变量数据分析
1.将所给的数据输入SPSS 22.0中文版。分别设置变量为温度,体重1、2、3、4;体重,温度5、10、15、20、30。
这里写图片描述

2.用SPSS进行作图(过程略)。

3.对数据进行多因素变量分析,具体操作如下:
(1)以体重组和温度5、10、15、20、30作为变量,在菜单里选择分析->比较平均值->单因素ANOVA,将体重组选入“因子”,将温度5、10、15、20、30选入“因变量列表”,在“事后多重比较”中选中Tukey-B(视情况选择其他),分别修改显著性水平为0.05、0.01,点击“选项”,勾选“描述性”,然后点击确定,得到输出结果,把结果导出到Excel里。
(2)以温度和体重组1、2、3、4作为变量,再次重复上述步骤,其中将温度选入“因子”,将体重组1、2、3、4选入“因变量列表”,其余操作步骤相同。
(3)根据SPSS导出的数据,处理结果如下:

这里写图片描述
表1 同一温度下,不同体重组之间显著性分析结果
Table 1 The significant results of different weight at the same temperature

从表1可以得出结论:
1.在alpha = 0.05水平上,在5℃时,体重组1和体重组3、4有明显差异;在10℃时,体重组1和3、4之间有明显差异,体重组2和4之间有明显差异;在15℃和20℃时,体重组1、2和3、4之间有明显差异;在30℃时,各体重组之间无明显差异。
2.在alpha = 0.01水平上,在5℃时,体重组1、2和4之间有明显差异;在10℃时,体重组1和4之间有明显差异;在15℃时,体重组1和3、4,2和4之间有明显差异;在20℃和30℃时,各体重组之间无明显差异。
注:有不同字母即代表有明显差异。

这里写图片描述
表2 同一体重组下,不同温度之间显著性分析结果
Table2. The significant results of different temperature at the same weight
从表2可以得出结论:
1.在alpha = 0.05水平上,对于体重组1,温度5和10、15、20、30有明显差异,温度10和30有明显差异;对于体重组2,温度5和10、15、20、30有明显差异,温度10、15、20和30有明显差异;对于体重组3和4,温度5和10、15、20、30有明显差异。
2.在alpha = 0.01水平上,对于体重组1,温度5和10、15、20、30有明显差异,温度10和30有明显差异;对于体重组2,温度5和10、15、20、30有明显差异;对于体重组3和4,温度5和10、15、20、30有明显差异。

结论:
由以上分析可以得出结论,蜗牛的初始体重和所处的温度都对取食量有一定的影响。在温度较低时,体重差别大的取食量差别也大,温度较高时则没有明显差别。在体重较低时,取食量受温度影响较为明显,在体重较高时,5℃和10℃及以上温度有明显差别,10℃、15℃、20℃、30℃之间则无明显差别。

注:本人非此专业学生,因此文中如有错误,恳请大家批评指正。
附Excel原始数据:
这里写图片描述
2019年6月21日update:原始数据已传百度网盘
链接: https://pan.baidu.com/s/1vvULATLX9Kj8j4Rf1-7kMw 提取码: 2wkp

### 如何在SPSS中进行显著性检验 #### 显著性检验概述 显著性检验是一种用于评估观察到的数据是否支持某种假设的统计方法。它可以帮助研究者判断不同组之间的差异是否有统计学意义。SPSS 是一种功能强大的统计分析工具,能够执行多种类型的显著性检验。 #### 单因素方差分析 (ANOVA) 当需要比较多个独立样本均值是否存在显著差异时,可以使用单因素方差分析 (One-Way ANOVA)[^1]。此方法适用于连续型因变量和分类型自变量的情况。具体操作如下: - **输入数据**:将各组数据按照类别分别录入 SPSS 数据编辑器。 - **运行分析**: - 菜单路径:`Analyze -> Compare Means -> One-Way ANOVA...` - 将因变量移入 `Dependent List` 框,将分组变量移入 `Factor` 框。 - **选项设置**: - 勾选 `Descriptive` 获取描述性统计信息。 - 如果希望进一步了解哪些组之间存在显著差异,则需勾选 `Post Hoc` 并选择适合的事后多重比较方法(如 Tukey 或 LSD)。 结果解读方面,主要关注 ANOVA 表中的 F 值与 p 值。如果 p 值小于预设的显著性水平(通常是 0.05),说明至少有一对组间存在显著差异。事后检验部分会提供具体的两两对比结果以及相应的显著性标记(如 a, b, c 等字母表示法)。这有助于更精确地定位哪几组有明显区别[^1]。 ```plaintext Example Output: Source SS df MS F Sig. Between Groups 87.9 2 43.95 12.34 .001 Within Groups 126.4 27 4.68 Total 214.3 29 ``` #### 非参数检验 对于不满足正态分布或其他前提条件的数据集来说,非参数检验是一个很好的替代方案。例如,在处理顺序等级资料或者偏态分布测量值的时候,可以选择 Kruskal-Wallis H 测试来代替传统的 ANOVA 方法[^3]。 - 执行步骤类似于上面提到的一维方差分析过程,只是选择了不同的菜单项:`Nonparametric Tests -> Legacy Dialogs -> K Independent Samples...`. - 设置好测试变量列表(Test Variable List) 和 分组依据(Grouping Variable), 定义范围之后点击OK即可得到相应输出. 同样需要注意的是最终呈现出来的P-value 来决定拒绝还是接受原假设; 同样也可以配合Dunn's test之类的后续配对比较手段深入探讨各个子群间的联系强度.[^3] #### 折线图上的显著性标注 除了单纯的数值计算外,可视化也是展示实验成果的重要组成部分之一。借助于某些插件或是手动调整图形属性的方式可以在生成的标准图表基础上增加额外的信息层比如星号(*)或者其他形式的文字标签表明特定位置处存在的统计意义上的重要发现[^2]. --- ### 示例代码片段 以下是实现基本流程的一个简单例子: ```spss * Example Syntax for Running an ANOVA Test in SPSS *; ONEWAY score BY group /STATISTICS DESCRIPTIVES POSTHOC=TUKEY ALPHA=0.05 . ``` ---
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