SPSS 单因素方差分析(ANOVA)案例解析
本文将详细讲解如何使用 SPSS 进行单因素方差分析(ANOVA),以一个实际案例为例,演示如何将 SPSS 应用在单因素方差分析中。
一、问题背景
在这个案例中,我们研究的问题是:老鼠在注射毒液后,死亡和存活情况,会不会跟性别有关?我们将使用 SPSS 单因素方差分析来解决这个问题。
二、数据准备
我们的数据样本如下所示:
| 性别 | 死亡或存活 | 注射毒液后时间 |
| --- | --- | --- |
| a (雄性老鼠) | 0 (死亡) | 1 |
| a (雄性老鼠) | 1 (存活) | 2 |
| b (雌性老鼠) | 0 (死亡) | 1 |
| b (雌性老鼠) | 1 (存活) | 2 |
在这里,我们需要将性别变量转换为数值变量,以便进行单因素方差分析。我们可以使用 SPSS 的“转换”功能,将 a 和 b 分别替换为 8 和 9。
三、单因素方差分析(ANOVA)
我们需要将“生存结局”变量移入“因变量列表”框内,将“性别”移入“因子”框内。然后,我们点击“两两比较”按钮,选择“ LSD” 和 “Tamhane's T2” 选项。
在这里,我们需要注意方差齐性检验的结果。如果方差齐性检验结果显著性小于 0.05,我们就不能够进行方差分析。但是,在 SPSS 中,即使方差齐性不相等,我们还是可以进行方差分析的。
四、结果分析
从结果来看,单因素 ANOVA 分析结果的显著性为 0.098,由于 0.098 > 0.05,我们可以得出结论:生存结局受性别的影响不显著。
五、非参数检验
由于方差齐性不相等,我们需要进行非参数检验。在这里,我们使用 Kruskal-Wallis 检验方法,结果如下所示:
通过 Kruskal-Wallis 检验,我们得出 sig = 0.098,跟我们先前分析的结果一样。这进一步证实了生存结局受性别的影响不显著。
本文使用 SPSS 进行单因素方差分析,解决了老鼠在注射毒液后,死亡和存活情况是否跟性别有关的问题。同时,我们还介绍了如何使用 Kruskal-Wallis 检验方法进行非参数检验。