SPSS进行广义线性回归多组比较

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛使用的统计分析软件，对于广义线性模型（Generalized Linear Model, GLM），它允许你在一组数据上进行多组比较，特别是当你的因变量是非正态分布或响应变量的方差与均值不呈恒定比例时。

在SPSS中进行广义线性回归并进行多组比较，通常涉及以下步骤：

1. **数据准备**：确保你的数据已经清洗、编码和整理好，包括自变量（解释变量）、因变量（预测变量）以及分组变量。

2. **创建模型**：通过`GLM`或`Generalize`菜单选择`Linear`选项，进入广义线性回归界面，输入因变量和自变量，并设置所需的数据变换和链接函数。

3. **设定多组比较**：如果你想要比较的是不同组之间的效应大小或者调整后的估计值（例如，使用交互作用项区分不同组别），需要在模型构建过程中加入适当的固定效应或交互项。比如，可以指定分组变量作为固定因素或者自变量与其他因子的交互项。

4. **运行模型**：点击“Fit”或“分析”按钮执行模型拟合。

5. **结果解读**：查看输出的结果，如系数、标准误、P值等，特别是那些表示组间差异的部分（比如组间效应量、F统计量或Z统计量）。通常会有一个对比部分，列出各组之间效应的显著性检验。

6. **多重比较**：如果模型包含了显著的组间差异，你可以通过`Post Hoc Tests`（如Tukey's HSD、Bonferroni校正等）来进行具体的多重比较，查看哪些组间的差异是显著的。