平衡或不平衡数据模型。Includeinterceptinmodel:模型中包含截距项，SPSS默认选项。本例选择SPSS系统默认，即建立饱和模型（Fullfactorial），平方和选项选择TypeIII，单击Continue按钮，返回Univariate对话框。XUnivariate:ModelSpecify ModelCCustomFullfactorialModelFactors&Covariates组别）性别F）Build Term[s]1Interaction-Type III口Include interceptin modelSumofsquares:ContinueCancelHelp图2-1-2Model对话框5.单击Contrasts按钮，出现Contrasts对话框，该对话框用来实现对比检验相关选项如下：Factors：因素栏，列出单变量方差分析对话框的各种因素素和对照方框。ChangeContrast：改变对比的方法，在对比方法（Contrast）选项下拉菜单中有8种方法可供选择：None：不设立对比，SPSS默认选项。Deviation：差别对比，每一水平的平均效应与总效应比较。Simple：简单对比，每个水平与指定水平的平均效应比较。Difference：差分对比，除第一水平外，每个水平与前面各水平的平均效应比较。Helmert：Helmert对比，除最后一个水平外，每个水平与随后各水平的平均效应比较。Repeated：重复对比，除最后一个水平外，每个水平与随后1个水平的平均效应比较。Polynomial：多项式对比，比较线性效应、二次效应、三次效应等，各水平间隔假定均匀，常用于预测多项式趋势。ReferenceCategory：参考分类。Last：SPSS默认选项，以变量的最后水平作为参照水平First：以变量的第一水平作为参照水平。本例对两个变量都选择Simple方式，并以最后一个水平（Last）的观测变量均值为标准单击Continue按钮，返回Univariate对话框。14
14 平衡或不平衡数据模型。 Include intercept in model:模型中包含截距项，SPSS 默认选项。 本例选择 SPSS 系统默认，即建立饱和模型（ Full factorial），平方和选 项选择 Type III，单击 Continue 按钮，返回 Univariate 对话框。 图 2-1-2 Model 对话框 5.单击 Contrasts 按钮，出现 Contrasts 对话框，该对话框用来实现对比检验 相关选项如下： Factors：因素栏，列出单变量方差分析对话框的各种因素素和对照方框。 Change Contrast：改变对比的方法，在对比方法（ Contrast）选项下拉菜单中 有 8 种方法可供选择： None：不设立对比，SPSS 默认选项。 Deviation：差别对比，每一水平的平均效应与总效应比较。 Simple：简单对比，每个水平与指定水平的平均效应比较。 Difference：差分对比，除第一水平外，每个水平与前面各水平的平均效应比较。 Helmert： Helmert 对比，除最后一个水平外，每个水平与随后各水平的平均效 应比较。 Repeated：重复对比，除最后一个水平外，每个水平与随后 1 个水平的平均效应 比较。 Polynomial：多项式对比，比较线性效应、二次效应、三次效应等，各水平间隔 假定均匀，常用于预测多项式趋势。 Reference Category：参考分类。 Last：SPSS 默认选项，以变量的最后水平作为参照水平 First：以变量的第一水平作为参照水平。 本例对两个变量都选择 Simple 方式，并以最后一个水平（Last）的观测 变量均值为标准单击 Continue 按钮，返回 Univariate 对话框
XUnivariate:ContrastsFactors:Continue组别（None）Cancel性别NoneHelpChange ContrastChangeSimple-Contrast:LastCFirstReferenceCategory图2-1-3Contrasts对话框6.单击Plots按钮，出现ProfilePlots对话框，该对话框用来设置以图形的方式展现控制变量之间是否存在交互作用。相关选项如下：Factors：因素栏，列出备选的因素变量。HorizontalAxis：水平轴，放入一个控变量作作为交互图形中的横轴。SeparateLines分离线，指定在交互图中各直线代表的是哪个控制变量的不同水平。SeparatePlots：分离图，如果控变量有三个，第三个变量只能选入SeparatePlots，第三个变量有几个水平便绘制出几张交互图。Plots绘制栏，放入形状图的组成因素，可以通过Add、Change、Remove按钮分别实现绘图因素的添加、改变、删除。本例将Factors框中的变量“组别”移入HorizontalAxis框内，作为横轴；并将Factors框中的另外一个变量“性别”移入SeparateLines框内，这时激活下方的Plots旁的Add按钮，是两变量进入Plots框。然后单击Continue按钮，返回Univariate对话框。XUnivariate:ProfilePlotsFactors:Horizontal Axis:Continue程CancelSeparate Lines:HelpSeparate Plots:Plots:AddChangeBemoy组别性别图2-1-4Plots对话框7.单击PostHoc按钮，出现PostHoc对话框，该对话框用来实现多重比较检验。相关选项如下：Facton（s)：因素栏，列出固定因素。15
15 图 2-1-3 Contrasts 对话框 6.单击 Plots 按钮，出现 Profile Plots 对话框，该对话框用来设置以图形的方 式展现控制变量之间是否存在交互作用。相关选项如下: Factors：因素栏，列出备选的因素变量。 Horizontal Axis：水平轴，放入一个控变量作作为交互图形中的横轴。 Separate Lines 分离线，指定在交互图中各直线代表的是哪个控制变量的不同 水平。 Separate Plots：分离图，如果控变量有三个，第三个变量只能选入 Separate Plots，第三个变量有几个水平便绘制出几张交互图。 Plots 绘制栏，放入形状图的组成因素，可以通过 Add、 Change、 Remove 按钮 分别实现绘图因素的添加、改变、删除。 本例将 Factors 框中的变量“组别”移入 Horizontal Axis 框内，作为横 轴；并将 Factors 框中的另外一个变量“性别”移入 Separate Lines 框内，这 时激活下方的 Plots旁的Add按钮，是两变量进入 Plots框。然后单击 Continue 按钮，返回 Univariate 对话框。 图 2-1-4 Plots 对话框 7.单击 Post Hoc 按钮，出现 Post Hoc 对话框，该对话框用来实现多重比较 检验。相关选项如下: Facton（s）：因素栏，列出固定因素
PostHocTestsfor：两两比较检验因素列表，选择将做两两比较的因素。EqualVariancesAssumed：假定方差齐性的两两比较方法。在该条件下有14种比较均值的方法可供选择，各种方法的含义与单因素方差分析相同。EqualVariancesNotAssumed：假定方差不齐性的两两比较方法。在该条件下有4种方法，各种方法的含义与单因素方差分析相同。本例选择“组别”变量添加到PostHoc'Testsfor框中，选择LSD与S一N一K比较检验法。单击Continue按钮，返回Univariate对话框。Univariate:Post HocMultipleComparisons forObser...XFactor(s):Post Hoc TestsforCortinue程组别1CancelAHelpEqualVariancesAssumedLSDFS-N-KWaller-DuncanBonfemoniTukey100Typel/Typell ErrorRatioSidakTukey'sbDunnettScheffeDuncanLastMControl CategoryREG-WFHochberg'sGT2-TestR-EG-WQGabriel厂2-sidedC<ControlC>ControlEqual VaniancesNotAssumedTamhane'sT2Dunnett'sT3Games-Howell Dunnett'sC图2-1-5PostHoc对话框8.单击Save按钮，出现Save对话框，该对话框用来对模型进行分析，并将分析结果以变量的形式保存到SPSS数据编辑窗口。相关选项如下PredictedValues：预测值选项，用来计算模型的预测值。Unstandardized：未标准化预测值。Weighted：加权未标准化预测值。Standarderror：未标准化预测值的标准误差。Diagnostics：诊断方法选项，实现异常值的诊断。Cooksdistance：库克距离，其值大表示当删除某case时，回归系数有实质上改变。Leveragevalues：非中心化杠杆值，表示每个观测值对模型拟合的相对影响。Residuals：残差选项，用来计算各种残差。Unstandardized：未标准化残差，观测值与预测值之差。Weighted：加权未标准化残差，只能用于主对话框中选择WLSWeight变量的情况。Standardized：标准化残差，残差除以其标准误差的估计值。Studentized：学生化残差，残差除以其标准差的估计值。Deleted：删除残差，应变量值与调整预测值之差。SavetoNewFile：保存到新变量，将参数保存到新文件夹中，包括模型参数估计的方差矩阵。Coefficientstatistics：系数统计量，包括参数估计值、标准误差、残差自由16
16 Post Hoc Tests for：两两比较检验因素列表，选择将做两两比较的因素。 Equal Variances Assumed：假定方差齐性的两两比较方法。在该条件下有 14 种比较均值的方法可供选择，各种方法的含义与单因素方差分析相同。 Equal Variances Not Assumed：假定方差不齐性的两两比较方法。在该条件下 有 4 种方法，各种方法的含义与单因素方差分析相同。 本例选择“组别”变量添加到 Post Hoc＇ Tests for 框中，选择 LSD 与 S －N－K 比较检验法。单击 Continue 按钮，返回 Univariate 对话框。 图 2-1-5 Post Hoc 对话框 8.单击 Save 按钮，出现 Save 对话框，该对话框用来对模型进行分析，并将分析 结果以变量的形式保存到 SPSS 数据编辑窗口。相关选项如下 Predicted Values：预测值选项，用来计算模型的预测值。 Unstandardized：未标准化预测值。 Weighted：加权未标准化预测值。 Standard error：未标准化预测值的标准误差。 Diagnostics：诊断方法选项，实现异常值的诊断。 Cook＇s distance：库克距离，其值大表示当删除某 case 时，回归系数有实质 上改变。 Leverage values：非中心化杠杆值，表示每个观测值对模型拟合的相对影响。 Residuals：残差选项，用来计算各种残差。 Unstandardized：未标准化残差，观测值与预测值之差。 Weighted：加权未标准化残差，只能用于主对话框中选择 WLS Weight 变量的情 况。 Standardized：标准化残差，残差除以其标准误差的估计值。 Studentized：学生化残差，残差除以其标准差的估计值。 Deleted：删除残差，应变量值与调整预测值之差。 Save to New File：保存到新变量，将参数保存到新文件夹中，包括模型参数估 计的方差矩阵。 Coefficient statistics：系数统计量，包括参数估计值、标准误差、残差自由
度和显著性，并且存为文件。本例选择SPSS系统默认。单击Continue按钮，返回Univariate对话框。XUnivariate:SavePredictedValuesResidualsUnstandardizedUnstandardizedWeightedWeightedStandard ermorStandardizedStudentizedDiagnosticsDeletedCook'sdistanceLeveragevaluesSavetoNew FleCoefficient statisticsContinueCancelHelp图2-1-6Save对话框9.单击Options按钮，出现如图2一1一7所示对话框，该对话框用来对方差分析的前提条件进行检验，方差分析的前提是各个水平下的总体服从方差相等的正态分布，其中对于方差相等的要求比较严格，因此必须进行方差齐性检验。另外，该对话框还用来指定输出其他相关统计量。相关选项介绍如下：EstimatedMardinalMeans：估计边缘均值选项。Factor（s）andFactorInteractions：因素列表，列出单变量多因素方差分析的各种可能的因素。DisplayMeansfor：显示因素的边缘均数栏，选入计算边缘均数的因素。Comparemaineffects：比较主效应，对模型中任何主效应的估计边缘均数进行非校正配对比较。Confidenceintervaladjustment：置信区间调整，主效应各种水平两两对比方法和置信区间选项，由下端的下拉菜单可以选择LSD（最小显著差异法）、Bonferroni（修正最小显著差异法）或Sidak（Sidak法）。Display：显示选项，有8种统计量可以选择Descriptivestatistics：描述性统计量，显示所有单元格中因变量的观测均值、标情况准差和平均数。Estimatesofeffectsize：效应大小估计，计算每个效应和每个参数估计值的部分值，值越大对总变异贡献就越大。observedpower：观测效能，列出每个效应和每个参数估计值的检验效能。Parameterestimates：参数估计值，列出参数估计值、标准误差、t值、显著性和的置信区间。Contrastcoefficientmatrix：对比系数矩阵，可获得L矩阵。Homogeneitytests：齐性检验，列出每个因变量各因素各水平之间方差齐性的Levene检验。Spreadvs.levelplot：水平散点图，可绘制观测值与残差散点图。Residualplot：残差图，可绘制每个因变量的观测值、预测值和标准残差的散点17
17 度和显著性，并且存为文件。 本例选择 SPSS 系统默认。单击 Continue 按钮，返回 Univariate 对话框。 图 2-1-6 Save 对话框 9.单击 Options 按钮，出现如图 2－1－7 所示对话框，该对话框用来对方差分 析的前提条件进行检验，方差分析的前提是各个水平下的总体服从方差相等的正 态分布，其中对于方差相等的要求比较严格，因此必须进行方差齐性检验。另外， 该对话框还用来指定输出其他相关统计量。相关选项介绍如下： Estimated Mardinal Means：估计边缘均值选项。 Factor（s） and Factor Interactions：因素列表，列出单变量多因素方差分 析的各种可能的因素。 Display Means for：显示因素的边缘均数栏，选入计算边缘均数的因素。 Compare main effects：比较主效应，对模型中任何主效应的估计边缘均数进行 非校正配对比较。 Confidence interval adjustment：置信区间调整，主效应各种水平两两对比方 法和置信区间选项，由下端的下拉菜单可以选择 LSD（最小显著差异法）、 Bonferroni（修正最小显著差异法）或 Sidak（ Sidak 法）。 Display：显示选项，有 8 种统计量可以选择 Descriptive statistics：描述性统计量，显示所有单元格中因变量的观测均值、 标情况准差和平均数。 Estimates of effect size：效应大小估计，计算每个效应和每个参数估计值的 部分值，值越大对总变异贡献就越大。 observed power：观测效能，列出每个效应和每个参数估计值的检验效能。 Parameter estimates：参数估计值，列出参数估计值、标准误差、t 值、显著 性和的置信区间。 Contrast coefficient matrix：对比系数矩阵，可获得 L 矩阵。 Homogeneity tests：齐性检验，列出每个因变量各因素各水平之间方差齐性的 Levene 检验。 Spread vs．level plot：水平散点图，可绘制观测值与残差散点图。 Residual plot:残差图，可绘制每个因变量的观测值、预测值和标准残差的散点
图。Lackoffit：拟合度缺失，检验模型能否充分描述因变量和自变量的关系。Generalestimablefunction：广义估计函数，建立广义估计函数的假设检验，对比系数矩阵的行是广义估计函数的线性组合。Significancelevel：显著性水平，相相同默认为0.05；onfidenceintervalare：置信区间，相同默认为95%，即检验的显著性水平为0.05，置信区间为95%。可以调整显著性水平和置信度，当设定显著性水平后，在对话框中可自动显示相应置信度。本例选择Homogeneity tests选项。单击Continue按钮，返回Univariate对话框。XUnivariate:OptionsEstimated MarginalMeansFactor(s)andFactorInteractions:Display Means for.(OVERALL)程到V组别性别Compare main effectsConfidence interval adjustment[LSD (none)一DisplayHomogeneitytestsDescnptivestatisticsEstimates of effect sizeSpreadvs.level plotObservedpowerResidual plotLackof fitParameterestimatesGeneral estimablefunctionContrastcoefficientmatrixSignificance level:.05Confidence intervals are 95%ContinueCancelHelp图2-1-7Options对话框10.单击OK按钮，SPSS自动完成计算。SPSS结果输出窗口Viewer中就会给出所需要的结果。二.主要运行结果解释1.各个控制变量水平下观测样本的个数。Between-SubjectsFactorsN组别1012103100性别15115结果 2-1-818
18 图。 Lack of fit：拟合度缺失，检验模型能否充分描述因变量和自变量的关系。 General estimable function：广义估计函数，建立广义估计函数的假设检验， 对比系数矩阵的行是广义估计函数的线性组合。 Significance level:显著性水平，相相同默认为 0．05； onfidence interval are：置信区间，相同默认为 95％，即检验的显著性水平为 0．05，置信区间为 95％。可以调整显著性水平和置信度，当设定显著性水平后，在对话框中可自动 显示相应置信度。 本例选择 Homogeneity tests 选 项 。 单 击 Continue 按 钮 ， 返 回 Univariate 对话框。 图 2-1-7 Options 对话框 10.单击 OK 按钮，SPSS 自动完成计算。SPSS 结果输出窗口 Viewer 中就会给出 所需要的结果。 二.主要运行结果解释 1.各个控制变量水平下观测样本的个数。 Between-Subjects Factors 10 10 10 15 15 1 2 3 组别 0 1 性别 N 结果 2-1-8