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文档简介

1、SPSS第九讲多因素方差分析只考虑主效应，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”，弹出对话框步骤4：在Model中选择Custom，在Build Term中选择Main effects步骤5：将性别和教育变量选入右侧Model步骤

2、6：点击Continue，回到主对话框步骤7：点击Plots，弹出对话框步骤8：将教育变量作为横坐标步骤9：将性别变量作为两条不同水平线步骤10：点击Add步骤11：点击Continue，回到主对话框步骤12：点击OK，出现结果一 从分析结果的显著度0.05可以得到结论： 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结果二：均数图实例实例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”，弹出对话框步骤4：在Model中选择Custom，在Build Term中选择Interaction步骤5：将性别和教育变量分别选入右侧Model步骤6：将性别和教育变量同时选入右侧Model步骤7：点击Continue，回到主对话框步骤8：点击Plots，弹出对话框步骤9：将教育变量作为横坐标步骤10：将性别变量作为两条不同水平线步骤11：点击Add步骤12：点击Continue，回到主对话框步骤13：点击OK，出现结果一结果二：均数图从性别与教育的交互作用的显著度0.0370

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