spss單因素方差數據分析? 大家好，歡迎來到MedSPSS小課堂在之前的教學案例中，我們為大家介紹了差異性分析中的獨立樣本t檢驗本期内容，我們将為大家帶來差異性分析中另一種較為常見的分析方法-單因素方差分析的教學案例，下面我們就來聊聊關于spss單因素方差數據分析?接下來我們就一起去了解一下吧!

spss單因素方差數據分析

大家好，歡迎來到MedSPSS小課堂。在之前的教學案例中，我們為大家介紹了差異性分析中的獨立樣本t檢驗。本期内容，我們将為大家帶來差異性分析中另一種較為常見的分析方法-單因素方差分析的教學案例。

單因素方差分析

1. 概念

單因素方差分析（analysis of variance,ANOVA）：又稱F檢驗，用作3組以上樣本均值的比較。其基本思想是将全部觀測值的總變異按影響因素分解為相應若幹部分變異，計算假設統計量，從而對總體均數進行差異性推斷。

2. 用法

用于分析多分類變量(k≥3)與定量變量之間的關系，如研究人員想了解三種藥物對患者的治療效果是否存在差異。

3. 使用條件

對于多組(k≥3)樣本均數的比較。

各樣本必須是相互獨立的随機樣本。

樣本的總體符合正态分布，若數據非正态應考慮用對數轉換、平方根變換、倒數變換、平方根反正弦變換等變量變換方法變為正态或接近正态分布後再進行方差分析。

各組樣本具有方差齊性。

4. 案例描述

在評價某藥物耐受性及安全性的臨床實驗中，将符合規範的30名健康志願者随機分成3組，每一組10人，每組注射劑量分别為0.5U，1U，2U的某種藥物，觀察記錄48小時部分凝血活酶時間(s)，分析不同劑量組的部分凝血活酶時間有無差異？

5. 案例分析

通過考察劑量因素，通過對該因素下不同水平組間48小時部分凝血活酶時間均值的比較，推斷三組劑量因素下不同水平之間是否具有統計學意義，如果有統計學意義，則理論上說明劑量因素對部分凝血活酶時間有影響。

6. 基于MedSPSS案例分析

以下通過MedSPSS的單因素方差分析來驗證不同劑量組的部分凝血活酶時間有無差異。

Step1：上傳數據

基于 MedSPSS，通過【數據管理】-【文件】-【上傳文件】，上傳整理好的“三種不同劑量組48小時部分凝血活酶時間.xlsx”數據，用作接下來的單因素方差分析。

分析數據是來自于3組劑量水平下48小時部分凝血活酶時間記錄，在進行單因素方差之前，需檢驗3組劑量水平下48小時部分凝血活酶時間是否滿足正态性和方差齊性。

Step2：數據特征探索

在進行數據的正态性和方差齊性分析前，由箱線圖了解到不同劑量下，48小時部分凝血活酶時間數據分布較為對稱，沒有異常值。

Step3：正态性檢驗

選擇 【假設檢驗】-【分布檢驗】-【正态檢驗】，将48小時部分凝血活酶時間作為檢驗變量，劑量作為組别變量，這裡采用shapiro-wilk進行正态性檢驗。

正态檢驗結果

結果說明：采用 shapiro-wilk 檢驗其正态性，分析結果的顯著性p值都大于 0.05，在95%的置信區間下，沒有呈現出顯著性，故不能拒絕原假設H0，因此數據服從正态分布，滿足單因素方差分析的條件。

Step4：方差齊性檢驗

選擇【假設檢驗】-【分布檢驗】-【方差齊性分析】，将48小時部分凝血活酶時間作為檢驗變量，劑量作為組别變量。經上一步的正态性檢驗，三組不同劑量組下和總的48小時部分凝血活酶時間均符合正态分布，因此可選擇Bartlett進行方差齊性檢驗。

方差齊性檢驗結果

結果說明：采用Bartlett檢驗法檢驗方差齊性，顯著性p值大于 0.05，在95%的置信區間下，沒有呈現顯著性水平，故不能拒絕原假設H0，因此三組不同劑量組下48小時部分凝血活酶時間方差齊，可以進行單因素方差分析。

Step5：單因素方差分析

選擇 【假設檢驗】-【方差分析】-【單因素方差分析】，将48小時部分凝血活酶時間作為檢驗變量，劑量作為組别變量，顯著水平α為5%，點擊開始分析，輸出結果。

單因素方差分析結果

ANOVA

結果說明：MedSPSS給出了單因素方差智能分析結果，在95%置信水平下，因(p =0.000<0.05)，呈現顯著性，因此拒絕原假設H0,接受備選假設H1(2U,1U,0.5U三組樣本48小時部分凝血活酶時間的總體均值不等)，表明不同劑量組的部分凝血活酶時間有差異。

本期内容分享就到這裡，MedSPSS将持續地為大家帶來案例教學，大家在學習的過程中有任何想法，歡迎積極留言。

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