SPSS方差分析教程：变量设置与数据输入

该资源主要介绍了SPSS软件在进行方差分析时的变量设置和数据输入方法，特别关注了重复测量设计的统计分析。内容涵盖了方差分析的基本思想、应用条件、类型以及分析步骤，同时提供了具体的数据操作步骤示例。 在方差分析中，其基本思想是将观测值的总离均差平方和分解为多个部分，这些部分可能由不同的因素影响。通过比较这些来源的方差，利用F统计量进行推断，判断因素是否对观测指标有显著影响。方差分析的应用需要满足以下条件：样本间的独立性、样本来自正态总体以及各处理组的方差相等（方差齐性）。 方差分析可以应用于多种设计类型，包括完全随机设计、随机区组设计、析因设计和重复测量设计。在SPSS中，进行方差分析通常涉及以下步骤： 1. 数据准备：创建包含指标变量（如细胞培养时间ti-t4）和分组变量（如分组1、2）的数据文件，例如设置变量“Group”为1、2、3来表示不同处理组，变量"x"为体重变化值。 2. 正态性检验：首先需对数据进行正态性检验，确保符合正态分布假设，这通常通过非参数检验如Kolmogorov-Smirnov检验完成。 3. 方差齐性检验：检查各处理组的方差是否一致，这是进行方差分析的前提。 4. 执行方差分析：在SPSS中，选择菜单Analyze -> Compare Means -> One-Way ANOVA，然后在对话框中设置因变量（例如"x"）和因素变量（例如"Group"）。 5. 多重比较：如果需要进行组间差异的进一步分析，可以选择PostHoc Multiple Comparisons进行多重比较。 6. 输出结果解读：查看统计描述、方差齐性检验结果以及F统计量和P值，根据P值判断因素是否有显著影响。 在实际操作中，需要注意的是，进行完正态性和方差齐性检验后，必须恢复原始数据状态，以便后续分析。 本资源提供的是一种使用SPSS进行方差分析的详细指南，对于理解和应用SPSS进行统计分析，尤其是重复测量设计的方差分析具有指导意义。