實驗目的：
1、學會使用SPSS的簡單操作。
2、掌握方差分析。
實驗內容：
1.單因素方差分析；
2.雙因素方差分析。
實驗步驟：
1.單因素方差分析，方差分析是基於變異分解的思想進行的，在單因數方差分析中，整個樣本的變異可以看成由兩個部分構成：總變異=隨機變異+處理因數導致的變異，其中隨機變異是永遠存在的，確定處理因數導致的變異是否存在就是所要達到的研究目標，即只要能證明它不等於0，就等同於證明了處理因數的確存在影響。
這樣可采用一定的方法來比較組內變異和組間變異的大小，如果后者遠遠大於前者，則說明處理因數的影響的確存在，如果兩者相差無幾，則說明該影響不存在。
SPSS操作：【分析】→【一般線性模型-單變量】，將因變量選入【因變量】，將自變量選入【固定因子】。如果需要均值圖示，【繪圖】，將因子選入【水平軸】，【圖】→【添加】。如果需要多重比較時，【事后多重比較】，將因子選入【兩兩比較檢驗】，【假定方差齊性】→【LSD】。如果需要相關統計量時，【選項】→【顯示】→【描述統計量】。如果需要方差齊性檢驗時，【選項】→【輸出】→【齊性檢驗】。如果需要對模型的參數進行估計時，【選項】→【輸出】→【參數估計值】。如果需要預測值時，【保存】→【預測值】→【未標准化】。
1 UNIANOVA 銷售額 BY 超市位置 2 /METHOD=SSTYPE(3) 3 /INTERCEPT=INCLUDE 4 /CRITERIA=ALPHA(0.05) 5 /DESIGN=超市位置.
1 UNIANOVA 銷售額 BY 超市位置 2 /METHOD=SSTYPE(3) 3 /INTERCEPT=INCLUDE 4 /PLOT=PROFILE(超市位置) TYPE=LINE ERRORBAR=NO MEANREFERENCE=NO YAXIS=AUTO 5 /CRITERIA=ALPHA(0.05) 6 /DESIGN=超市位置.
1 UNIANOVA 銷售額 BY 超市位置 2 /METHOD=SSTYPE(3) 3 /INTERCEPT=INCLUDE 4 /POSTHOC=超市位置(LSD) 5 /CRITERIA=ALPHA(0.05) 6 /DESIGN=超市位置.
1 UNIANOVA 銷售額 BY 超市位置 2 /METHOD=SSTYPE(3) 3 /INTERCEPT=INCLUDE 4 /PRINT DESCRIPTIVE 5 /CRITERIA=ALPHA(.05) 6 /DESIGN=超市位置.
1 UNIANOVA 銷售額 BY 超市位置 2 /METHOD=SSTYPE(3) 3 /INTERCEPT=INCLUDE 4 /PRINT HOMOGENEITY 5 /CRITERIA=ALPHA(.05) 6 /DESIGN=超市位置.
1 UNIANOVA 銷售額 BY 超市位置 2 /METHOD=SSTYPE(3) 3 /INTERCEPT=INCLUDE 4 /PRINT PARAMETER 5 /CRITERIA=ALPHA(.05) 6 /DESIGN=超市位置.
1 UNIANOVA 銷售額 BY 超市位置 2 /METHOD=SSTYPE(3) 3 /INTERCEPT=INCLUDE 4 /SAVE=PRED 5 /CRITERIA=ALPHA(.05) 6 /DESIGN=超市位置.
2.雙因數方差分析：分析兩個因數對實驗結果的影響。可以根據兩個因數間對實驗結果的影響大致分為兩類，當2個因素對實驗數據單獨影響時，只考慮主效應的雙因數方差分析；當因數2個因數對實驗數據的單獨影響外，兩因數的搭配還會對結果產生一種新的影響，這時考慮交互效應的雙因數方差分析。
SPSS操作：需要均值圖示，【圖】，將因子A選入【水平軸】，將因子B選入【單獨的線條】，【圖】→【添加】。需要多重比較時，【事后多重比較】，將因子A，B選入【兩兩比較檢驗】→【假定方差齊性】→【LSD】。需要分析交互效應時，【分析】→【一般線性模型-單變量】，將因變量選入【因變量】，將自變量選入【固定因子】→【模型】→【定制】，將因子A，B選入【模型】（將因子A，B選入【模型】按shift）→【構建項】→【交互】。
| 主體間效應檢驗 |
|||||
| 因變量: 銷售額 |
|||||
| 源 |
III 類平方和 |
自由度 |
均方 |
F |
顯著性 |
| 修正模型 |
282670.222a |
5 |
56534.044 |
15.956 |
.000 |
| 截距 |
4528384.000 |
1 |
4528384.000 |
1278.052 |
.000 |
| 超市位置 |
174008.000 |
2 |
87004.000 |
24.555 |
.000 |
| 競爭者數量 |
108662.222 |
3 |
36220.741 |
10.223 |
.000 |
| 誤差 |
106295.778 |
30 |
3543.193 |
|
|
| 總計 |
4917350.000 |
36 |
|
|
|
| 修正后總計 |
388966.000 |
35 |
|
|
|
| a. R 方 = .727（調整后 R 方 = .681） |
|||||
1 UNIANOVA 銷售額 BY 超市位置 競爭者數量 2 /METHOD=SSTYPE(3) 3 /INTERCEPT=INCLUDE 4 /PLOT=PROFILE(超市位置*競爭者數量) TYPE=LINE ERRORBAR=NO MEANREFERENCE=NO YAXIS=AUTO 5 /CRITERIA=ALPHA(.05) 6 /DESIGN=超市位置 競爭者數量.
| 多重比較 |
||||||
| 因變量: 銷售額 |
||||||
| LSD |
||||||
| (I) 競爭者數量 |
(J) 競爭者數量 |
平均值差值 (I-J) |
標准誤差 |
顯著性 |
95% 置信區間 |
|
| 下限 |
上限 |
|||||
| 0個 |
1個 |
10.44 |
28.060 |
.712 |
-46.86 |
67.75 |
| 2個 |
-119.78* |
28.060 |
.000 |
-177.08 |
-62.47 |
|
| 3個及以上 |
-82.67* |
28.060 |
.006 |
-139.97 |
-25.36 |
|
| 1個 |
0個 |
-10.44 |
28.060 |
.712 |
-67.75 |
46.86 |
| 2個 |
-130.22* |
28.060 |
.000 |
-187.53 |
-72.92 |
|
| 3個及以上 |
-93.11* |
28.060 |
.002 |
-150.42 |
-35.80 |
|
| 2個 |
0個 |
119.78* |
28.060 |
.000 |
62.47 |
177.08 |
| 1個 |
130.22* |
28.060 |
.000 |
72.92 |
187.53 |
|
| 3個及以上 |
37.11 |
28.060 |
.196 |
-20.20 |
94.42 |
|
| 3個及以上 |
0個 |
82.67* |
28.060 |
.006 |
25.36 |
139.97 |
| 1個 |
93.11* |
28.060 |
.002 |
35.80 |
150.42 |
|
| 2個 |
-37.11 |
28.060 |
.196 |
-94.42 |
20.20 |
|
| 基於實測平均值。 誤差項是均方（誤差）= 3543.193。 |
||||||
| *. 平均值差值的顯著性水平為 .05。 |
||||||
1 UNIANOVA 銷售額 BY 超市位置 競爭者數量 2 /METHOD=SSTYPE(3) 3 /INTERCEPT=INCLUDE 4 /POSTHOC=超市位置 競爭者數量(LSD) 5 /CRITERIA=ALPHA(.05) 6 /DESIGN=超市位置 競爭者數量.
| 主體間效應檢驗 |
|||||
| 因變量: 銷售額 |
|||||
| 源 |
III 類平方和 |
自由度 |
均方 |
F |
顯著性 |
| 修正模型 |
330592.667a |
11 |
30053.879 |
12.357 |
.000 |
| 截距 |
4528384.000 |
1 |
4528384.000 |
1861.830 |
.000 |
| 超市位置 |
174008.000 |
2 |
87004.000 |
35.771 |
.000 |
| 競爭者數量 |
108662.222 |
3 |
36220.741 |
14.892 |
.000 |
| 超市位置 * 競爭者數量 |
47922.444 |
6 |
7987.074 |
3.284 |
.017 |
| 誤差 |
58373.333 |
24 |
2432.222 |
|
|
| 總計 |
4917350.000 |
36 |
|
|
|
| 修正后總計 |
388966.000 |
35 |
|
|
|
| a. R 方 = .850（調整后 R 方 = .781） |
|||||
1 UNIANOVA 銷售額 BY 超市位置 競爭者數量 2 /METHOD=SSTYPE(3) 3 /INTERCEPT=INCLUDE 4 /CRITERIA=ALPHA(.05) 5 /DESIGN=超市位置 競爭者數量 競爭者數量*超市位置.
小結：
注意要求做分析。