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1、Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,11/7/2009,,‹#›,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,,,*,SPSS,第九讲多因素方差分析,什么是多因素方差分析,只考虑主效应，不考虑交互效应及协变量,考虑主效应和交互效应，但不考虑协变量,考虑主效应、交互效应和协变量,多因素方差分析的三种情况,只考虑主效应,实例,1,,,之前的分析发现受访者的性别会影响
2、其月收入，教育程度也会影响月收入，那么这里的问题是，当我们控制了其中一个变量后，另一个变量对月收入的,单独影响,是否仍然显著，也就是性别和教育对月收入的,主效应,是否显著？,步骤,1,：点击“,univariate”,，弹出对话框,步骤,2,：选择因变量（只能选一个）和自变量,,,步骤,3,：点击“,Model”,，弹出对话框,步骤,4,：在,Model,中选择,Custom,，在,Build Term,中选择,Main effects,,,步骤,5,：将性别和教育变量选入右侧,Model,,步骤,6,：点击,Continue,，回到主对话框,,步骤,7,：点击,Plots,，弹出对话框,,步
3、骤,8,：将教育变量作为横坐标,,步骤,9,：将性别变量作为两条不同水平线,,步骤,10,：点击,Add,,步骤,11,：点击,Continue,，回到主对话框,,步骤,12,：点击,OK,，出现结果一,,从分析结果的显著度,<0.05,可以得到结论：,在控制了其中一个变量之后，性别和教育对月收入的影响是显著的,,结果二：均数图,,考虑交互效应,实例,2,,在例,1,中，我们分析了性别和教育变量对受访者月收入的主效应，但进一步的问题是，对于不同教育水平的受访者而言，性别对月收入的影响是否存在差异，即在性别和教育之间是否存在,交互作用,？,步骤,1,：点击“,univariate”,，弹出对话框
4、,步骤,2,：选择因变量（只能选一个）和自变量,,,步骤,3,：点击“,Model”,，弹出对话框,步骤,4,：在,Model,中选择,Custom,，在,Build Term,中选择,Interaction,,,步骤,5,：将性别和教育变量,分别,选入右侧,Model,,步骤,6,：将性别和教育变量,同时,选入右侧,Model,,步骤,7,：点击,Continue,，回到主对话框,,步骤,8,：点击,Plots,，弹出对话框,,步骤,9,：将教育变量作为横坐标,,步骤,10,：将性别变量作为两条不同水平线,,步骤,11,：点击,Add,,步骤,12,：点击,Continue,，回到主对话框,
5、,步骤,13,：点击,OK,，出现结果一,,结果二：均数图,,结果解释,从性别与教育的交互作用的显著度＝,0.037<0.05,，可以发现性别与教育除了各自对月收入存在显著的单独影响外，在不同性别和教育水平的组合上还存在附加影响。,从均数图可以发现，在不同教育水平上，男女之间的平均月收入差异是不一样的。,考虑协变量,实例,3,,在例,1,和例,2,中，我们分别考察了性别和教育的主效应和交互效应，但是，除了这两个分类自变量的影响外，我们还想知道在控制了性别和教育变量后，年龄这一连续变量是否也对月收入产生影响？,步骤,1,：点击“,univariate”,，弹出对话框,步骤,2,：选择因变量（只能选一个）和自变量,,,步骤,3,：选择年龄作为斜变量,,步骤,4,：点击“,Model”,，弹出对话框,步骤,5,：选择,Custom,和,Interaction,,,步骤,6,：将性别、教育和年龄分别选入右侧,Model,,步骤,7,：将性别和教育变量,同时,选入右侧,Model,,步骤,8,：点击,Continue,，回到主对话框,,步骤,9,：点击,OK,，出现分析结果,,结果解释,从年龄的显著度＝,0.609>0.05,，可以得到结论，在控制了性别、教育、性别和教育的交互作用后，年龄对月收入的影响不显著,
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