SPSS第九讲多因素方差分析

（优选）SPSS第九讲多因素方差分析当前1页，总共44页。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、交互效应和协变量多因素方差分析的三种情况当前2页，总共44页。当前3页，总共44页。只考虑主效应当前4页，总共44页。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？当前5页，总共44页。步骤1：点击“univariate”，弹出对话框当前6页，总共44页。步骤2：选择因变量（只能选一个）和自变量当前7页，总共44页。步骤3：点击“Model”，弹出对话框当前8页，总共44页。步骤4：在Model中选择Custom，在BuildTerm中选择Maineffects当前9页，总共44页。步骤5：将性别和教育变量选入右侧Model当前10页，总共44页。步骤6：点击Continue，回到主对话框当前11页，总共44页。步骤7：点击Plots，弹出对话框当前12页，总共44页。步骤8：将教育变量作为横坐标当前13页，总共44页。步骤9：将性别变量作为两条不同水平线当前14页，总共44页。步骤10：点击Add当前15页，总共44页。步骤11：点击Continue，回到主对话框当前16页，总共44页。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当前17页，总共44页。结果二：均数图当前18页，总共44页。考虑交互效应当前19页，总共44页。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？当前20页，总共44页。步骤1：点击“univariate”，弹出对话框当前21页，总共44页。步骤2：选择因变量（只能选一个）和自变量当前22页，总共44页。步骤3：点击“Model”，弹出对话框当前23页，总共44页。步骤4：在Model中选择Custom，在BuildTerm中选择Interaction当前24页，总共44页。步骤5：将性别和教育变量分别选入右侧Model当前25页，总共44页。步骤6：将性别和教育变量同时选入右侧Model当前26页，总共44页。步骤7：点击Continue，回到主对话框当前27页，总共44页。步骤8：点击Plots，弹出对话框当前28页，总共44页。步骤9：将教育变量作为横坐标当前29页，总共44页。步骤10：将性别变量作为两条不同水平线当前30页，总共44页。步骤11：点击Add当前31页，总共44页。步骤12：点击Continue，回到主对话框当前32页，总共44页。步骤13：点击OK，出现结果一当前33页，总共44页。结果二：均数图当前34页，总共44页。结果解释从性别与教育的交互作用的显著度＝0.037<0.05，可以发现性别与教育除了各自对月收入存在显著的单独影响外，在不同性别和教育水平的组合上还存在附加影响。从均数图可以发现，在不同教育水平上，男女之间的平均月收入差异是不一样的。当前35页，总共44页。考虑协变量当前36页，总共44页。实例3在例1和例2中，我们分别考察了性别和教育的主效应和交互效应，但是，除了这两个分类自变量的影响外，我们还想知道在控制了性别和教育变量后，年龄这一连续变量是否也对月收入产生影响？当前37页，总共44页。步骤1：点击“univariate”，弹出对话框当前38页，总共44页。步骤2：选择因变量（只能选一个）和自变量当前39页，总共44页。步骤3：选择年龄作为斜变量当前40页，总共44页。步骤4：点击“Model”，弹出对话框当前41页，总共44页。步骤5：选择Custom和Interact