《spss统计分析与行业应用案例详解》实例35 协方差分析 36多元方差分析

协方差分析的功能与意义

协方差分析是将回归分析同方差分析结合起来，以消除混杂因素的影响，对实验数据进行分析的一种分析方法，协方差分析一般研究比较一个或者几个因素在不同水平上的差异，但观测量同时还受两一个难以控制的协变量的影响，在分析中剔除其影响，再分析各因素对现测变量的影响。

数据来源

新政策和教师级别对教师工资提高是否有显著影响。

分析过程

分析-一般线性模型-单变量

绘制

选项

结果分析

（1）误差方差等同性的Levene检验表

显著性0.827大于0.05，认为各组样本所来自的总体的方差相等

（2）协方差分析表

协变量原工资的相伴概率sig为0.000，即改协变量对年轻教师工资的影响显著；同理，因素教师级别对工资影响不显著，政策实施对工资影响显著；两因素交互作用没有对结果造成显著影响。

（3）两因素交互影响折线图

无相交迹象，说明两因素交互作用不够显著。

多元方差分析的功能与意义

目的在于，检测影响因素或处理因素如何同时影响一组因变量，多元方差分析氛围单因素多元方差分析和多因素多元方差分析。

相关数据

药品与性别是否存在交互作用

分析过程

分析-一般线性模型-多变量

对比

绘制

两两比较

选项

结果分析

（1）误差方差等同性的Levene检验表

疗效1和疗效2在各组总体方差相等。

（2）多元方差分析表

多元方差分析药品与性别两个主效应他们的四种检验统计量结果都相同（sig都小于0.05），显著性p值分别0.000和0.013，说明药品与性别两个因素对疗效1和疗效2两个指标影响显著，单其交互作用的影响不显著，p值均大于0.05，说明药品与性别对两个指标的影响不存在协同作用。

（3）主体间效应的检验

疗效1在药品与性别两个因素都有差别（p值分别为0.000和0.004），而疗效2只在药品上有差别（p值为0.000），在性别间没有显著性（p值0.056）。药品与性别交互作用在疗效1和疗效2上都没有显著性。

（4）多重比较结果

疗效1和疗效2在药物为1、2间没有显著性差异，而在1与3、2与3之间有显著性差异。

（5）两因素交互影响折线图

基本平行，说明疗效和药品两因素交互作用不显著。