SPSS第八课:征服一般线性模型 Genera1 Linear model菜单详解(下) (医学统计之星:张文彤) §8.4多元方差分析 所谓的多元方差分析,就是说存在着不止一个应变量,而是两个以上的应 变量共同反映了自变量的影响程度。比如要研究某些因素对儿童生长的影响程 度,则身高、体重等都可以作为生长程度的测量因子,即都应作为应变量 8.4.1分析步骤 为了方便起见,我们这里直接利用SPSS自带的数据集 plastic.sav,假设 tear res、 gloss和 opacity都使反应橡胶质量的指标(不要笑,是假设),现 在要研究 extrusn和 additive对橡胶的质量影响如何,则应采用多元方差分析。 选择 Analyze==> General Linear model=> Multivariate,则弹出 Multivariate对话框,请注意,除了没有 random effect外,它的所有元素都 是和 univariate对话框相同的,里面的内容也相同,因此我们这里就不再重复 按照我们的分析要求,对话框操作步骤如下: 1. Analyze==>General Lineal model==>Multivariate 2. Dependent Variable框:选入 tear res、 gloss和 opacity 3. Fixed Factors框:选入 extrusn和 additive 4.单击OK 此处两个自变量均是二分类变量,故无需选择两两比较方法。 8.4.2结果解释 按上面的选择,分析结果如下 General Linear modelSPSS 第八课：征服一般线性模型 ――General Linear Model 菜单详解（下） （医学统计之星：张文彤） §8.4 多元方差分析 所谓的多元方差分析，就是说存在着不止一个应变量，而是两个以上的应 变量共同反映了自变量的影响程度。比如要研究某些因素对儿童生长的影响程 度，则身高、体重等都可以作为生长程度的测量因子，即都应作为应变量。 8.4.1 分析步骤 为了方便起见，我们这里直接利用 SPSS 自带的数据集 plastic.sav，假设 tear_res、gloss 和 opacity 都使反应橡胶质量的指标（不要笑，是假设），现 在要研究 extrusn 和 additive 对橡胶的质量影响如何，则应采用多元方差分析。 选择 Analyze==>General Linear Model==>Multivariate，则弹出 Multivariate 对话框，请注意，除了没有 random effect 外，它的所有元素都 是和 univariate 对话框相同的，里面的内容也相同，因此我们这里就不再重复 了。 按照我们的分析要求，对话框操作步骤如下： 1. Analyze==>General Lineal model==>Multivariate 2. Dependent Variable 框：选入 tear_res、gloss 和 opacity 3. Fixed Factors 框：选入 extrusn 和 additive 4. 单击 OK 此处两个自变量均是二分类变量，故无需选择两两比较方法。 8.4.2 结果解释 按上面的选择，分析结果如下： General Linear Model