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文档简介

1、SPSS多元方差分析分析3种药品对2种疾病的疗效是否与性别有关，观测数据如下表。试进行多元多因素方差分析，分析药品与性别对疗效的影响是否显著。疗效1疗效2药品性别5611541199117611441034106510671076217721912216821662055205820452017153114123117123112103114133012123012103087301. SPSS22.0的分析过程选择【分析】【一般线性模型】【多变量】将因子“疗效1”和“疗效2”放入因变量框，将药品和性别放入固定因子框。并设置各类选项。模型为默认选项，即“全因子”。对比选项中对比方法更改为“差值

2、”。绘制设定中，将药品拖入水平轴，将性别拖入单图，点击添加按钮，绘制“药品*性别”轮廓图。两两比较选项中，选择药品进行两两比较。性别只有两个水平，无需再进行多重比较。选项中选OVERALL，即全部因子，并选择方差齐性检验。可以根据自己的需求选择输出描述性统计等指标。2. 结果分析（1）误差方差等同性的Levene检验表疗效1和疗效2在各组总体方差相等。（2）多元方差分析表多元反差分析药品与性别两个主效应他们的四种检验统计量结果都相同（sig都小于0.05），显著性p值分别0.000和0.013，说明药品与性别两个因素对疗效1和疗效2两个指标影响显著，单其交互作用的影响不显著，p值均大于0.05，说明药品与性别对两个指标的影响不存在协同作用。（3）主体间效应的检验疗效1在药品与性别两个因素都有差别（p值分别为0.000和0.004），而疗效2只在药品上有差别（p值为0.000），在性别间没有显著性（p值0.056）。药品与性别交互作用在疗效1和疗效2上都没有显著性。（4）多重比较结果疗效1和疗效2在药物为1、2间没有显著性差异，而在1与3、2与3之间有显著性差异。（5）两因素交互影响

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