之前的单因素方差分析和多因素方差分析,都在针对一个因变量,而实际工作中,经常会碰到多个因变量的情况,如果单纯的将其拆分为多个单因变量的做法不妥,需要使用多元方差分析或因子分析 多元方差分析与一元方差分析本质区别是:一元方差分析是组间均方与组内均方进行比较,而多元方差分析时组间方差协方差矩阵与组内方差协方差矩阵进行比较,这也解释了为何不做多次的一元方差分析,因为一元方差分析不能分析出自变量对多个因变量的协方差结构模式的影响,而多元方差分析同时考察多个因变量而不是一个,把多个因变量看做一个整体联合分…

SPSS分析技术:多元方差分析 下面要介绍多元方差分析的内容,多元方差分析是研究多个自变量与多个因变量相互关系的一种统计理论方法,又称多变量分析.多元方差分析实质上是单因变量方差分析(包括单因素和多因素方差分析)的发展和推广,适用于自变量同时对两个或两个以上的因变量产生影响的情况,用来分析自变量取不同水平时这些因变量的均值是否存在显著性差异. 分析原理 多元方差分析可以看做是多因素方差分析和协方差分析合并后的拓展,能够一次性做两个以上因变量的多因素方差分析和协方差分析.多元方差分析的优点是可以在…

t检验可以解决单样本.两个样本时的均值比较问题,但是对于两个以上样本,就不能用t检验了,而要使用方差分析.t检验是借助t分布,方差分析是借助F分布,基于变异分解的思想进行. 在算法上,由于线性模型的引入,在SPSS中,方差分析在比较均值.一般线性模型菜单中都可以做. 在适用条件上,方差分析和两独立样本t检验一样,也分别是独立性.正态性.方差齐性. 方差检验的原假设是: n个样本均值相同或n个样本来自同一个总体或自变量对因变量没有影响 由于是两组以上样本进行分析,那么方差分析除了要说明多个样本均值…

  SPSS难吗?无非就是数据类型的区别后,就能理解应该用什么样的分析方法,对应着分析方法无非是找一些参考资料进行即可.甚至在线网页SPSS软件直接可以将数据分析结果指标人工智能地分析出来,这有多难呢?本文章将周老师(统计学专家)8年的数据分析经验浓缩,便于让不会数据分析的同学,在学习数据分析的过程中可以少走弯路,树立数据分析价值观,以及以数据进行决策的思维意识,并且可以快速的掌握数据分析.本文章分为四个板块进行说明,一是数据分析思维的培养.二是数据间的几类关系情况.三是数据分析方法的选择.四是…

1.1 Hotelling T2检验 Hotelling T2检验是一种常用多变量检验方法,是单变量检验的自然推广,常用于两组均向量的比较. 设两个含量分析为n,m的样本来自具有公共协方差阵的q维正态分布N(μ1,∑),N(μ2,∑),欲检验 H0:μ1=μ2 H1:μ1≠μ2 分别计算出两样本每个变量的均值构成的均向量X.Y及合并的组内协方差阵S,则统计量T2为 其中,S=(Lx+Ly)/(n+m-2),为合并协方差矩阵,分别为两样本的离差阵,即: 求得T2后,可查相应界值表得到P值,从而作出…

  一提到数学,高等数学,线性代数,概率论与数理统计,数值分析,空间解析几何这些数学课程,头疼呀.作为文科生,遇见这些课程时,通常都是各种寻求帮助,班上有位宅男数学很厉害,各种被女生‘围观’,这数学为什么这么难,学了有啥用呀. 有用的,当做数据分析的时候,使用到SPSS,在线SPSS分析的时候就知道用处了,在写论文的时候会用到SPSS数据分析,工作的时候也会用到SPSS数据分析.此时才知道原来数学很重要.我的数学不好肿么办?听我一 一道来. 1. 数据类型 学过数学的童鞋都知道,数学里面分了两类…

多因素方差分析中,每个被试者仅接受一种实验处理,通过随机分配的方式抵消个体间差异所带来的误差,但是这种误差并没有被排除.而重复测量设计则是让每个被试接受所有的实验处理,这样我们就可以分离出个体差异所带来的误差,进而进一步细化因变量的变异来源,传统的方差分析只要分析处理因素对于因变量的影响,而重复测量方差分析需要分析处理因素.时间因素.处理和时间的交互作用三者对于因变量的影响. 具体而言就是传统方差分析的变异分解为: 总变异=处理因素导致的变异(组间变异)+随机变异(组内变异) 但是重复测量设计引…

我们前面介绍的一般线性模型.Logistic回归模型.对数线性模型.Poisson回归模型等,实际上均属于广义线性模型的范畴,广义 线性模型包含的范围非常广泛,原因在于其对于因变量.因变量的概率分布等条件的限制放宽,使其应用范围加大. 广义线性模型由以下几个部分组成 1.因变量广义线性模型的因变量还是要去独立性,但是分布不再局限于正态分布一种,而是可以是指数族概率分布的任意一种,其方差也可 以不稳定,但必须要能表达为依赖均值的函数 2.线性部分广义线性模型因变量与自变量必须为线性关系,即因变量与…

我们之前讲Logistic回归模型的时候说过,分类数据在使用卡方检验的时候,当分类过多或者每个类别的水平数过多时,单元格会划分的非常细,有可能会导致大量单元格频数很小甚至为0,并且卡方检验虽然可以分析因素作用,但是无法描述作用的大小和方向,并且无法进一步考察因素间的交互作用,这些都是卡方检验的局限,实际上卡方检验更多的用于行列交叉表,也就是列联表的分析. 以上问题似乎可以使用方差分析解决,但是方差分析仅适用于连续变量,对于分类变量除了可以使用Logistic回归之外,还可以使用对数线性模型,对数…

判别分析作为一种多元分析技术应用相当广泛,和其他多元分析技术不同,判别分析并没有将降维作为主要任务,而是通过建立判别函数来概括各维度之间的差异,并且根据这个判别函数,将新加入的未知类别的样本进行归类,从这个角度讲,判别分析是从另一个角度对数据进行归类. 判别分析由于要建立判别函数,因此和回归分析类似,也有因变量和自变量,并且因变量应为分类变量,这样才能够最终将数据进行归类,而自变量可以是任意尺度变量,分类变量需要设置为哑变量. 既然和回归分析类似,那么判断分析也有一定的适用条件,这些适用条件也和…