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文档简介

1、对两个及以上分类变量或可能出现的协变量与一个连续变量之间的相关分析单因素方差分析和多因素方差分析统称一元方差分析，即针对一个因变量的分析只考虑主效应，不考虑交互效应及协变量考虑主效应和交互效应，但不考虑协变量考虑主效应、交互效应和协变量实例实例1 之前的分析发现受访者的性别会影响其月收入，教育程度也会影响月收入，那么这里的问题是，当我们控制了其中一个变量后，另一个变量对月收入的单独影响是否仍然显著，也就是性别和教育对月收入的主效应是否显著？步骤1：点击“univariate”，弹出对话框步骤2：选择因变量（只能选一个）和自变量步骤3：点击“Model”，弹出对话框 从分析结果的显著度0.05可

2、以得到结论： 在控制了其中一个变量之后，性别和教育对月收入的影响是显著的实例实例2 在例1中，我们分析了性别和教育变量对受访者月收入的主效应，但进一步的问题是，对于不同教育水平的受访者而言，性别对月收入的影响是否存在差异，即在性别和教育之间是否存在交互作用？步骤1：点击“univariate”，弹出对话框步骤2：选择因变量（只能选一个）和自变量步骤3：点击“Model”，弹出对话框从性别与教育的交互作用的显著度0.0370.05，可以得到结论，在控制了性别、教育、性别和教育的交互作用后，年龄对月收入的影响不显著利用spss自带的1991GSS数据进行以下练习： 如果只考虑自变量的主效应，那么性别和种族对职业声望是否存在显著影响？ 如果考虑自变量之间的交互效应，那么性别和种族对职业声望是否存在显著影响？ 如果

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