SPSS由IBM公司出品,它提供了包括描述性統(tǒng)計(jì)、推斷性統(tǒng)計(jì)、因子分析、聚類分析、回歸分析等多種統(tǒng)計(jì)分析功能,并包括文本分析、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)分析模型等。SPSS的界面友好,易于操作,能夠快速從數(shù)據(jù)中提取有用的洞察和分析,廣泛應(yīng)用于教育、心理、醫(yī)學(xué)、市場、人口、保險(xiǎn)等多個(gè)研究領(lǐng)域,也用于產(chǎn)品質(zhì)量控制、人事檔案管理和日常統(tǒng)計(jì)報(bào)表等。 本文將會(huì)重點(diǎn)講解,多因素方差分析方法的事后多重比較及其檢驗(yàn)結(jié)果。我們本次檢驗(yàn)的是性別、工作年限對(duì)工資的影響是否有顯著性。
圖1:使用的數(shù)據(jù)
一、選項(xiàng)設(shè)置
在進(jìn)行多方差分析的事后多重比較時(shí),需滿足等方差的假定。因此,在進(jìn)行選項(xiàng)設(shè)置時(shí),需將“齊性檢驗(yàn)”勾選上。另外,一般情況下,都會(huì)勾選“描述統(tǒng)計(jì)”,以獲取平均值、方差等統(tǒng)計(jì)數(shù)值。
對(duì)于顯著性水平,一般保持0.05即可。
圖2:選項(xiàng)設(shè)置
二、事后多重比較設(shè)置
接著,就可以打開事后多重比較選項(xiàng),將性別、工作年限添加到事后檢驗(yàn)中。
在假定等方差的情況下,常用的是LSD法,也就是最小顯著性差異法,其檢驗(yàn)敏銳度高,一些細(xì)微的差異都能檢驗(yàn)出來。SNK檢驗(yàn)與LSD檢驗(yàn)相似,但檢驗(yàn)結(jié)果更為保守,比較適用于兩兩比較。
圖3:事后多重比較設(shè)置
三、數(shù)據(jù)解讀
完成以上設(shè)置,運(yùn)行檢驗(yàn)。
如圖4所示,從簡單的平均值數(shù)值看到,隨著工作年限的增加,工資的平均值也在增加,無論是男性還是女性的數(shù)據(jù)都表現(xiàn)出此規(guī)律,但男女性的工資似乎差異不大。
圖4:平均值
接著,查看主體間效應(yīng)檢驗(yàn)。
修正模型的顯著性數(shù)值為0.00<0.05,表明主體間效應(yīng)具有顯著性。從性別、工作年限、性別*工作年限的顯著性數(shù)值看到,性別對(duì)工資沒有顯著性影響,而工作年限對(duì)工資有顯著性影響,性別與工作年限的協(xié)同影響不顯著。
圖5:主體間效應(yīng)檢驗(yàn)
而從性別與工作年限的輪廓圖看到,其線條呈現(xiàn)平行關(guān)系,表明性別與工作年限無交互關(guān)系。
圖6:輪廓圖
方差齊性檢驗(yàn),用于檢驗(yàn)事后多重比較結(jié)果的有效性。在使用LSD(最小顯著性差異法)檢驗(yàn)時(shí),需確保數(shù)據(jù)滿足方差齊性的假設(shè)。
基于平均值的顯著性數(shù)值為0.088>0.05,檢驗(yàn)結(jié)果不顯著,不能拒絕原假設(shè),也就是檢驗(yàn)各組中的方差相等。
圖7:方差齊性檢驗(yàn)
在方差齊性的前提下,查看LSD多重比較數(shù)據(jù)。
從顯著性數(shù)值(均小于0.05)看到,工作年限3-4年與工作年限1-2的工資有顯著性差異。
圖8:多重比較
三、小結(jié)
綜上所述,IBM SPSS Statistics的多因素方差分析,可用于檢驗(yàn)多因素對(duì)因變量的影響是否有顯著性,另外,還可以用于檢驗(yàn)因素間的交互作用,并運(yùn)用事后多重比較來檢驗(yàn)因素各組中的差異。
世界上許多有影響的報(bào)刊雜志就SPSS給予了高度的評(píng)價(jià)。 |