SPSSAU进行方差分析以及指标解读
2021-12-22 18:12 作者:SPSSAU官方账号 | 我要投稿
方差分析(单因素方差分析),用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况.例如研究人员想比如比较4种不同饲料对猪体重增加的作用有无不同。
SPSSAU通用方法里面的‘方差’研究方法包含方差分析、方差齐检验、Welch anova或者Brown-Forsythe anova四种模式。如下图:

SPSSAU操作如下图:

将数据放入分析框中,SPSSAU系统默认计算出F值、P值。并且提供单因素方差分析结果。结果如下:

利用方差分析(全称为单因素方差分析)去研究fodder对于weight共1项的差异性,从上表可以看出:不同fodder样本对于weight全部均呈现出显著性(p<0.05),意味着不同fodder样本对于weight均有着差异性。
如果方差分析显示呈现出显著性差异(p<0.05),可通过平均值对比具体差异,同时还可使用效应量(Effect size)研究差异幅度情况;结果显示如下:

PS:因为本案例中数据波动性较大,所以Cohen's f 值较大。
分析结果涉及公式如下:
(1)方差分析时使用偏Eta方表示效应量大小(差异幅度大小),该值越大说明差异越大;
(2)方差分析使用偏Eta方表示效应量大小时,效应量小、中、大的区分临界点分别是:0.01,0.06和0.14;
(3)偏Eta方(Partial η²)=SSB/SST;
(4)方差分析也可以使用Cohen’s f表示效应量,其计算公式为Sqrt(Partial η² / (1 - Partial η²)),Cohen’s f表示效应量大小时,效应量小、中、大的区分临界点分别是:0.10,0.25和0.40。
参考文献:
数据来源于《医用统计方法》(金丕焕,人民卫生出版社)