SPSS-单因素方差分析ANOVA案例解析.doc

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。