SPSS第九讲多因素方差分析

（优选）SPSS第九讲多因素方差分析现在是1页\一共有44页\编辑于星期一只考虑主效应，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现在是2页\一共有44页\编辑于星期一现在是3页\一共有44页\编辑于星期一只考虑主效应现在是4页\一共有44页\编辑于星期一实例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？现在是5页\一共有44页\编辑于星期一步骤1：点击“univariate”，弹出对话框现在是6页\一共有44页\编辑于星期一步骤2：选择因变量（只能选一个）和自变量现在是7页\一共有44页\编辑于星期一步骤3：点击“Model”，弹出对话框现在是8页\一共有44页\编辑于星期一步骤4：在Model中选择Custom，在BuildTerm中选择Maineffects现在是9页\一共有44页\编辑于星期一步骤5：将性别和教育变量选入右侧Model现在是10页\一共有44页\编辑于星期一步骤6：点击Continue，回到主对话框现在是11页\一共有44页\编辑于星期一步骤7：点击Plots，弹出对话框现在是12页\一共有44页\编辑于星期一步骤8：将教育变量作为横坐标现在是13页\一共有44页\编辑于星期一步骤9：将性别变量作为两条不同水平线现在是14页\一共有44页\编辑于星期一步骤10：点击Add现在是15页\一共有44页\编辑于星期一步骤11：点击Continue，回到主对话框现在是16页\一共有44页\编辑于星期一步骤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现在是17页\一共有44页\编辑于星期一结果二：均数图现在是18页\一共有44页\编辑于星期一考虑交互效应现在是19页\一共有44页\编辑于星期一实例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？现在是20页\一共有44页\编辑于星期一步骤1：点击“univariate”，弹出对话框现在是21页\一共有44页\编辑于星期一步骤2：选择因变量（只能选一个）和自变量现在是22页\一共有44页\编辑于星期一步骤3：点击“Model”，弹出对话框现在是23页\一共有44页\编辑于星期一步骤4：在Model中选择Custom，在BuildTerm中选择Interaction现在是24页\一共有44页\编辑于星期一步骤5：将性别和教育变量分别选入右侧Model现在是25页\一共有44页\编辑于星期一步骤6：将性别和教育变量同时选入右侧Model现在是26页\一共有44页\编辑于星期一步骤7：点击Continue，回到主对话框现在是27页\一共有44页\编辑于星期一步骤8：点击Plots，弹出对话框现在是28页\一共有44页\编辑于星期一步骤9：将教育变量作为横坐标现在是29页\一共有44页\编辑于星期一步骤10：将性别变量作为两条不同水平线现在是30页\一共有44页\编辑于星期一步骤11：点击Add现在是31页\一共有44页\编辑于星期一步骤12：点击Continue，回到主对话框现在是32页\一共有44页\编辑于星期一步骤13：点击OK，出现结果一现在是33页\一共有44页\编辑于星期一结果二：均数图现在是34页\一共有44页\编辑于星期一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。现在是35页\一共有44页\编辑于星期一考虑协变量现在是36页\一共有44页\编辑于星期一实例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？现在是37页\一共有44页\编辑于星期一步骤1：点击“univariate”，弹出对话框现在是38页\一共有44页\编辑于星期一步骤2：选择因变量（只能选一个）和自变量现在是39页\一共有44页\编辑于星期一步骤3：选择年龄作为斜变量现在是40页\一共有44页\编辑于星期一步骤4：点击“Model”，弹出对话框现在是41页\一共有44页\编辑于星期一步骤5：选择Custom和Interaction现在