（優(yōu)選）SPSS第九講多因素方差分析目前一頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點只考慮主效應(yīng)，不考慮交互效應(yīng)及協(xié)變量考慮主效應(yīng)和交互效應(yīng)，但不考慮協(xié)變量考慮主效應(yīng)、交互效應(yīng)和協(xié)變量多因素方差分析的三種情況目前二頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點目前三頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點只考慮主效應(yīng)目前四頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點實例1

之前的分析發(fā)現(xiàn)受訪者的性別會影響其月收入，教育程度也會影響月收入，那么這里的問題是，當(dāng)我們控制了其中一個變量后，另一個變量對月收入的單獨影響是否仍然顯著，也就是性別和教育對月收入的主效應(yīng)是否顯著？目前五頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟1：點擊“univariate”，彈出對話框目前六頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟2：選擇因變量（只能選一個）和自變量目前七頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟3：點擊“Model”，彈出對話框目前八頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟4：在Model中選擇Custom，在BuildTerm中選擇Maineffects目前九頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟5：將性別和教育變量選入右側(cè)Model目前十頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟6：點擊Continue，回到主對話框目前十一頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟7：點擊Plots，彈出對話框目前十二頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟8：將教育變量作為橫坐標(biāo)目前十三頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟9：將性別變量作為兩條不同水平線目前十四頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟10：點擊Add目前十五頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟11：點擊Continue，回到主對話框目前十六頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟12：點擊OK，出現(xiàn)結(jié)果一從分析結(jié)果的顯著度<0.05可以得到結(jié)論：在控制了其中一個變量之后，性別和教育對月收入的影響是顯著的目前十七頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點結(jié)果二：均數(shù)圖目前十八頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點考慮交互效應(yīng)目前十九頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點實例2在例1中，我們分析了性別和教育變量對受訪者月收入的主效應(yīng)，但進(jìn)一步的問題是，對于不同教育水平的受訪者而言，性別對月收入的影響是否存在差異，即在性別和教育之間是否存在交互作用？目前二十頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟1：點擊“univariate”，彈出對話框目前二十一頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟2：選擇因變量（只能選一個）和自變量目前二十二頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟3：點擊“Model”，彈出對話框目前二十三頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟4：在Model中選擇Custom，在BuildTerm中選擇Interaction目前二十四頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟5：將性別和教育變量分別選入右側(cè)Model目前二十五頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟6：將性別和教育變量同時選入右側(cè)Model目前二十六頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟7：點擊Continue，回到主對話框目前二十七頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟8：點擊Plots，彈出對話框目前二十八頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟9：將教育變量作為橫坐標(biāo)目前二十九頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟10：將性別變量作為兩條不同水平線目前三十頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟11：點擊Add目前三十一頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟12：點擊Continue，回到主對話框目前三十二頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟13：點擊OK，出現(xiàn)結(jié)果一目前三十三頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點結(jié)果二：均數(shù)圖目前三十四頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點結(jié)果解釋從性別與教育的交互作用的顯著度＝0.037<0.05，可以發(fā)現(xiàn)性別與教育除了各自對月收入存在顯著的單獨影響外，在不同性別和教育水平的組合上還存在附加影響。從均數(shù)圖可以發(fā)現(xiàn)，在不同教育水平上，男女之間的平均月收入差異是不一樣的。目前三十五頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點考慮協(xié)變量目前三十六頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點實例3在例1和例2中，我們分別考察了性別和教育的主效應(yīng)和交互效應(yīng)，但是，除了這兩個分類自變量的影響外，我們還想知道在控制了性別和教育變量后，年齡這一連續(xù)變量是否也對月收入產(chǎn)生影響？目前三十七頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟1：點擊“univariate”，彈出對話框目前三十八頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟2：選擇因變量（只能選一個）和自變量目前三十九頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟3：選擇年齡作為斜變量目前四十頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟4：點擊“Model”，彈出對話框目前四十一頁\總數(shù)四十四頁\編于十六點步驟5：選擇Custom和Interaction目前四