分析

“营养素”选入固定因子框点击右边“模型”按钮统计操作：如下图，设置显著性水平，开始分析、建立数据文件变量视图、“营养素”均选入右边框中再选择两两比较的方法，点击“继续”按钮回到“单变量”主界面点击“选项”按钮勾选“统计描述”及“方差齐性检验”，在“构建项”下拉菜单中选择“主效应”把左边框中区组和营养素均选入右边框中其余选项取默认值就行，营养素号用1-3表示2，Duncan为常用的三种方法，“区组”、统计菜单选择，点击“继续”按钮:1：分析->：模型对话框”点击“设定”单选按钮，进入下面对话框将右边框中“区组”：建立3个变量;一般线性模型->单变量点击进入“单变量”对话框将“体重”选入“因变量”框，LSD，如下图数据视图，回到“单变量”主界面点击下方“确定”按钮、S-N-K。3：区组号用1-8表示，进入“单变量，点击“继续”按钮，回到“单变量”界面点击“两项比较”按钮

“营养素”选入固定因子框点击右边“模型”按钮统计操作：如下图，设置显著性水平，开始分析、建立数据文件变量视图、“营养素”均选入右边框中再选择两两比较的方法，点击“继续”按钮回到“单变量”主界面点击“选项”按钮勾选“统计描述”及“方差齐性检验”，在“构建项”下拉菜单中选择“主效应”把左边框中区组和营养素均选入右边框中其余选项取默认值就行，营养素号用1-3表示2，Duncan为常用的三种方法，“区组”、统计菜单选择，点击“继续”按钮:1：分析->：模型对话框”点击“设定”单选按钮，进入下面对话框将右边框中“区组”：建立3个变量;一般线性模型->单变量点击进入“单变量”对话框将“体重”选入“因变量”框，LSD，如下图数据视图，回到“单变量”主界面点击下方“确定”按钮、S-N-K。3：区组号用1-8表示，进入“单变量，点击“继续”按钮，回到“单变量”界面点击“两项比较”按钮

设置因变量: 在左边变量列表中选“历期”，用向右拉按钮选入到“Dependent Variable：”框中。设置因素变量: 在左边变量列表中选“a”和“b”变量，用向右拉按钮移到“Fixed Factor(s):”框中。可以选择多个因素变量。由于内存容量的限制，选择的因素水平组合数(单元数)应该尽量少。设置随机因素变量: 在左边变量列表中选“重复”变量，用向右拉按钮移到“到Random Factor(s)”框中。可以选择多个随机变量。设置协变量：如果需要去除某个变量对因素变量的影响，可将这个变量移到“Covariate(s)”框中。

一下子问了这么多问题啊多因素方差分析，一般分析以下内容：1、各因素间是否有差异，主要看“主体间效应的检验表”中的F和P2、同一个因素不同水平情况是否有差异，主要看“性别”、“年级”的多重检验中的t和P

R语言中的多元方差分析1、当因变量（结果变量）不止一个时，可用多元方差分析（MANOVA）对它们同时进行分析。library(MASS)attach(UScereal)y <- cbind(calories, fat, sugars)aggregate(y, by = list(shelf), FUN = mean)Group.1 calories fat sugars1 1 119.4774 0.6621338 6.2954932 2 129.8162 1.3413488 12.5076703 3 180.1466 1.9449071 10.856821cov(y)calories fat sugarscalories 3895.24210 60.674383 180.380317fat 60.67438 2.713399 3.995474sugars 180.38032 3.995474 34.050018fit <- manova(y ~ shelf)summary(fit)Df Pillai approx F num Df den Df Pr(>F) shelf 1 0.19594 4.955 3 61 0.00383 **Residuals 63 ---Signif. codes: 0 ‘***" 0.001 ‘**" 0.01 ‘*" 0.05 ‘." 0.1 ‘ " 1summary.aov(fit)Response calories : Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) shelf 1 45313 45313 13.995 0.0003983 ***Residuals 63 203982 3238 ---Signif. codes: 0 ‘***" 0.001 ‘**" 0.01 ‘*" 0.05 ‘." 0.1 ‘ " 1Response fat : Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) shelf 1 18.421 18.4214 7.476 0.008108 **Residuals 63 155.236 2.4641 ---Signif. codes: 0 ‘***" 0.001 ‘**" 0.01 ‘*" 0.05 ‘." 0.1 ‘ " 1Response sugars : Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) shelf 1 183.34 183.34 5.787 0.01909 *Residuals 63 1995.87 31.68 ---Signif. codes: 0 ‘***" 0.001 ‘**" 0.01 ‘*" 0.05 ‘." 0.1 ‘ " 12、评估假设检验单因素多元方差分析有两个前提假设，一个是多元正态性，一个是方差—协方差矩阵同质性。（1）多元正态性第一个假设即指因变量组合成的向量服从一个多元正态分布。可以用Q-Q图来检验该假设条件。center <- colMeans(y)n <- nrow(y)p <- ncol(y)cov <- cov(y)d <- mahalanobis(y, center, cov)coord <- qqplot(qchisq(ppoints(n), df = p), d, main = "QQ Plot Assessing Multivariate Normality", ylab = "Mahalanobis D2")abline(a = 0, b = 1)identify(coord$x, coord$y, labels = row.names(UScereal))如果所有的点都在直线上，则满足多元正太性。2、方差—协方差矩阵同质性即指各组的协方差矩阵相同，通常可用Box"s M检验来评估该假设3、检测多元离群点library(mvoutlier)outliers <- aq.plot(y)outliers

关键词：spss自变量因变量，spss自变量和因变量，spss自变量相关性分析，spss多自变量回归分析提问：我是在做问卷,然后是要研究A与B两个问题之间的关系.然后AB分别设定了n个问题,从完全不符合到完全符合设为1到5的数值.昨晚问卷后我就有A1,A2……An这些自变量,然后B1,B2……Bn这些因变量,都有数值,要分析A对B的影响,该怎么办?实在不能直接分析能不能用简单相加的方法,就是把一个问卷的A1到An加起来,B1到Bn加起来,然后再把所有问卷放在一起分析,这样可不可以?如果用因子分析提取主成分的话,就只能把收集来的所有问卷的A1提取一个主成分,所有问卷的A2提取一个主成分以此类推,可是我想要的是一个问卷中的A1到An提取一个主成分,如果不能的话能不能简单相加啊……精彩回答：可以做因子分析.首先,先将A1到An用提取主成分分析的方法,形成一个因子,同理,对B项做同样处理.其次,再在因子的层面上对两个因子单变量方差分析（当然,如果存在多个自变量因子和多个因变量因子,可以用多变量方差分析）.最后,如果想考察两者的线性的数量关系,可以再做回归分析.因子分析的步骤：菜单栏”分析”——“降维”——“因子分析”,在变量框里分别选入变量,记住将因子得分保存为新的变量.方差分析的步骤：分析——一般线性模型——单变量,将因变量选入“因变量”框内,将自变量选入”固定因子“框内,点确定.回归分析：分析——回归.选择线性或曲线模型个自变量多个因变量用SPSS如何分析?我是在做问卷,然后是要研究A与B两个问题之间的关系.然后AB分别设定了n个问题,从完全不符合到完全符合设为1到5的数值.昨晚问卷后我就有A1,A2……An这些自变量,然后B1,B2……Bn这些因变量,都有数值,要分析A对B的影响,该怎么办?实在不能直接分析能不能用简单相加的方法,就是把一个问卷的A1到An加起来,B1到Bn加起来,然后再把所有问卷放在一起分析,这样可不可以?如果用因子分析提取主成分的话,就只能把收集来的所有问卷的A1提取一个主成分,所有问卷的A2提取一个主成分以此类推,可是我想要的是一个问卷中的A1到An提取一个主成分,如果不能的话能不能简单相加啊…可以做因子分析.首先,先将A1到An用提取主成分分析的方法,形成一个因子,同理,对B项做同样处理.其次,再在因子的层面上对两个因子单变量方差分析（当然,如果存在多个自变量因子和多个因变量因子,可以用多变量方差分析请教各位同仁一个问题。我在论文实证部分遇到一个问题，如下，自变量与因变量有多个，我想检验自变量与因变量间的回归效应，用SPSS进行操作，自变量与因变量都是定距尺度，难点在于怎样检验多个自变量与多个因变量之间的关系呢，我的想法是将多个自变量分别与每一个因变量进行回归分析，即不将自变量与因变量整体放进去检验，但不知我的这种做法是否有理论根据，另外有没有其它办法（在SPSS里）同时检验多个自变量与多个因变量之间的回归效应。在此请教诸位，感谢。

可以做因子分析.首先,先将A1到An用提取主成分分析的方法,形成一个因子,同理,对B项做同样处理.其次,再在因子的层面上对两个因子单变量方差分析（当然,如果存在多个自变量因子和多个因变量因子,可以用多变量方差分析）.最后,如果想考察两者的线性的数量关系,可以再做回归分析.因子分析的步骤：菜单栏"分析"——“降维”——“因子分析”,在变量框里分别选入变量,记住将因子得分保存为新的变量.方差分析的步骤：分析——一般线性模型——单变量,将因变量选入“因变量"框内,将自变量选入”固定因子“框内,点确定.回归分析：分析——回归.选择线性或曲线模型.

方差分析多因素就纳入多个因素，在univariate分析

多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。SPSS调用逗Univariate地过程，检验不同水平组合之间因变量均数，由于受不同因素影响是否有差异的问题。在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作用，以及分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差相同。但也可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此独立。因素变量是分类变量，可以是数值型也可以是长度不超过8的字符型变量。固定因素变量(Fixed Factor)是反应处理的因素;随机因素是随机地从总体中抽取的因素。[例子]研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异。表5-7 不同温度与不同湿度粘虫发育历期表相对湿度（%） 温度℃重 复12341002591.295.093.893.02787.684.781.282.42979.267.075.770.63165.263.363.663.3802593.289.395.195.52785.881.681.084.42979.070.867.778.83170.786.566.964.94025100.2103.398.3103.82790.691.794.592.22977.285.881.779.73173.673.276.472.5数据保存在逗DATA5-2.SAV地文件中，变量格式如图5-1。 下载信息 [文件大小：1.02 KB 下载次数： 次] 点击下载文件:DATA5-2.rar 1）准备分析数据在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量历期逗历期地变量，因素变量温度逗A地，湿度为逗B地变量，重复变量逗重复地。然后输入对应的数值，如图5-6所示。或者打开已存在的数据文件逗DATA5-2.SAV地。图5-6 数据输入格式2）启动分析过程点击主菜单逗Analyze地项，在下拉菜单中点击逗General Linear Model地项，在右拉式菜单中点击逗Univariate地项，系统打开单因变量多因素方差分析设置窗口如图5-7。图5-7 多因素方差分析窗口 3）设置分析变量设置因变量: 在左边变量列表中选逗历期地，用向右拉按钮选入到逗Dependent Variable：地框中。设置因素变量: 在左边变量列表中选逗a地和逗b地变量，用向右拉按钮移到逗Fixed Factor(s):地框中。可以选择多个因素变量。由于内存容量的限制，选择的因素水平组合数(单元数)应该尽量少。设置随机因素变量: 在左边变量列表中选逗重复地变量，用向右拉按钮移到逗到Random Factor(s)地框中。可以选择多个随机变量。设置协变量：如果需要去除某个变量对因素变量的影响，可将这个变量移到逗Covariate(s)地框中。设置权重变量：如果需要分析权重变量的影响，将权重变量移到逗WLS Weight地框中。 4）选择分析模型在主对话框中单击逗Model地按钮，打开逗Univariate Model地对话框。见图5-8。图5-8 逗Univariate Model地 定义分析模型对话框在Specify Model栏中，指定分析模型类型。① Full Factorial选项此项为系统默认的模型类型。该项选择建立全模型。全模型包括所有因素变量的主效应和所有的交互效应。例如有三个因素变量，全模型包括三个因素变量的主效应、两两的交互效应和三个因素的交互效应。选择该项后无需进行进一步的操作，即可单击逗Continue地按钮返回主对话框。此项是系统缺省项。② Custom选项建立自定义的分析模型。选择了逗Custom地后，原被屏蔽的逗Factors & Covariates地、逗Model地和逗Build Term(s)地栏被激活。在逗Factors & Covariates地框中自动列出可以作为因素变量的变量名，其变量名后面的括号中标有字母逗F地；和可以作为协变量的变量名，其变量名后面的括号中标有字母逗C地。这些变量都是由用户在主对话框中定义过的。根据表中列出的变量名建立模型，其方法如下：在逗Build Term(s)地栏右面的有一向下箭头按钮（下拉按钮），单击该按钮可以展开一小菜单，在下拉菜单中用鼠标单击某一项，下拉菜单收回，选中的交互类型占据矩形框。有如下几项选择：Interaction 选中此项可以指定任意的交互效应；Main effects 选中此项可以指定主效应；All 2-way 指定所有2维交互效应；All 3-way 指定所有3维交互效应；All 4-way 指定所有4维交互效应All 5-way 指定所有5维交互效应。③ 建立分析模型中的主效应：在逗Build Term(s)地栏用下拉按钮选中主效应逗Main effects地。在变量列表栏用鼠标键单击某一个单个的因素变量名，该变量名背景将改变颜色(一般变为蓝色)，单击逗Build Term(s)地栏中的右拉箭头按钮，该变量出现在逗Model地框中。一个变量名占一行称为主效应项。欲在模型中包括几个主效应项，就进行几次如上的操作。也可以在标有逗F地变量名中标记多个变量同时送到逗Model地框中。本例将逗a地和逗b地变量作为主效应，按上面的方法选送到逗Model地框中。④ 建立模型中的交互项要求在分析模型中包括哪些变量的交互效应，可以通过如下的操作建立交互项。例如，因素变量有逗a(F)地和逗b(F)地，建立它们之间的相互效应。连续在逗Factors &地框的变量表中单击逗a(F)地和逗b(F)地变量使其选中。单击逗Build Term(s)地栏内下拉按钮，选中交互效应逗Interaction地项。单击逗Build Term(s)地栏内的右拉按钮，逗a*b地交互效应就出现在逗Model地框中，模型增加了一个交互效应项：a*b⑤ Sum of squares 栏分解平方和的选择项Type I项，分层处理平方和。仅对模型主效应之前的每项进行调整。一般适用于：平衡的AN0VA模型，在这个模型中一阶交互 效应前指定主效应，二阶交互效应前指定一阶交互效应，依次类推；多项式回归模型。嵌套模型是指第一效应嵌套在第二 效应里，第二效应嵌套在第三效应里，嵌套的形式可使用语句指定。Type II项，对其他所有效应进行调整。一般适用于：平衡的AN0VA模型、主因子效应模型、回归模型、嵌套设计。Type III项，是系统默认的处理方法。对其他任何效应均进行调整。它的优势是把所估计剩余常量也考虑到单元频数中。对没 有缺失单元格的不平衡模型也适用，一般适用于：Type I、Type II所列的模型：没有空单元格的平衡和不平衡模型。Type IV顶，没有缺失单元的设计使用此方法对任何效应F计算平方和。如果F不包含在其他效应里，Type IV = Type IIIl = TypeII。如果F包含在其他效应里，Type IV只对F的较高水平效应参数作对比。一般适用于：Type I、Type lI所列模型； 没有空单元的平衡和不平衡模型。⑥ Include intercept in model栏选项系统默认选项。通常截距包括在模型中。如果能假设数据通过原点，可以不包括截距，即不选择此项。 5）选择比较方法在主对话框中单击逗Contrasts地按钮，打开逗Contrasts地比较设置对话框，如图5-9所示。如图5-9 Contrasts对比设置框在逗Factors地框中显示出所有在主对话框中选中的因素变量。因素变量名后的括号中是当前的比较方法。① 选择因子在逗Factors地框中选择想要改变比较方法的因子，即鼠标单击选中的因子。这一操作使逗Change Contrast地栏中的各项被激活。② 选择比较方法单击逗Contrast地参数框中的向下箭头，展开比较方法表。用鼠标单击选中的对照方法。可供选择的对照方法有：None，不进行均数比较。Deviation，除被忽略的水平外，比较预测变量或因素变量的每个水平的效应。可以选择逗Last地(最后一个水平)或 逗First地(第一个水平)作为忽略的水平。Simple，除了作为参考的水平外，对预测变量或因素变量的每一水平都与参考水平进行比较。选择逗Last地或逗First地作为 参考水平。Difference，对预测变量或因素每一水平的效应，除第一水平以外，都与其前面各水平的平均效应进行比较。与Helmert对照 方法相反。Helmert，对预测变量或因素的效应，除最后一个以外，都与后续的各水平的平均效应相比较。Repeated，对相邻的水平进行比较。对预测变量或因素的效应，除第一水平以外，对每一水平都与它前面的水平进行比较。Polynomial，多项式比较。第一级自由度包括线性效应与预测变量或因素水平的交叉。第二级包括二次效应等。各水平彼此 的间隔被假设是均匀的。③ 修改比较方法先按步骤①选中因子变量，再选比较方法，然后单击逗Change地按钮，选中的(或改变的)比较方法显示在步骤①选中的因子变量后面的括号中。④设置比较的参考类在逗Reference Category地栏比较的参考类有两个，只有选择了逗Deviation地或逗Simple地方法时才需要选择参考水平。共有两种可能的选择，最后一个水平逗Last地选项和第一水平逗First地项。系统默认的参考水平是逗Last地。 6) 选择均值图在主对话框中单击逗Plot地按钮，打开逗Profile Plots地对话框，如图5-10所示。在该对话框中设置均值轮廓图。如图5-10 逗Profile Plots地对话框均值轮廓图(Profile Plots)用于比较边际均值。轮廓图是线图，图中每个点表明因变量在因素变量每个水平上的边际均值的估计值。如果指定了协变量，该均值则是经过协变量调整的均值。因变量做轮廓图的纵轴；一个因素变量做横轴。做单因素方差分析时，轮廓图表明该因素各水平的因变量均值。双因素方差分析时，指定一个因素做横轴变量，另一个因素变量的每个水平产生不同的线。如果是三因素方差分析，可以指定第三个因素变量，该因素每个水平产生一个轮廓图。双因素或多因素轮廓图中的相互平行的线表明在因素间无交互效应；不平行的线表明有交互效应。Factors 框中为因素变量列表。Horlzontal Axis 横坐标框，选择选择逗Factors地框中一个因素变量做横坐标变量。被选的变量名反向显示，单击向右拉箭 头按钮，将变量名送入相应的横坐标轴框中。 如果只想看该因素变量各水平的，因变量均值分布，单击逗Add地按钮，将所选因素变量移入下面的逗Plots地框中。否 则，不点击逗Add地按钮，接着做下步。Separate Lines 分线框。如果想看两个因素变量组合的各单元格中因变量均值分布，或想看两个因变量间是否存在交互效应， 选择逗Factors地框中另一个因素变量，单击右拉按钮将变量名送入逗Separate Lines地框中。单击逗Add地按钮，将自动生成 的图形表达式送入到逗Plots地栏中。分线框中的变量的每个水平将在图中是一条线。图形表达式是用逗*地连接的两个因素变 量名。Separate Plots 分图框。如果在逗Factors地栏中还有因素变量，可以按上述方法，将其送入逗Separate Plot地框中，单击 逗Add地按钮，将自动生成的图形表达式送入到逗Plots地栏中。图形表达式是用逗*"连接的三个因素变量名。分图变量的每个 水平生成一张线图。将图形表达式送到逗Plots地框后发现有错误，单击选错的变量，单击逗Remove地按钮，将其取消，再重新输入正确内容。在检查无误后，按逗Continue地按钮确认，返回到主对话框。如果取消做的设置单击逗Cancel地按钮 7) 选择多重比较在主对话框中单击逗Post Hoc地选项，打开逗Post Hoc Multiple Comparisons for Observed Means地对话框，从逗Factor(s)地框选择变量，单击向右拉按钮，使被选变量进入逗Post Hoc test for地框。本例子选择了逗a地和逗b地。然后选择多重比较方法。在对话框中选择多重比较方法。本例子选择了逗Duncan地和逗Tamhane"s T2地。8）选择保存运算值图5-11 Save对话框在主对话框中，单击逗Save地按钮，打开逗Save地设置对话框，如图5-11所示。通过在对话框中的选择，可以将所计算的预测值、残差和检测值作为新的变量保存在编辑数据文件中。以便于在其他统计分析中使用这些值。① Predicted Values 预测值Unstsndardized，非标准化预测值。Weighted，如果在主对话框中选择了WLS变量，选中该复选项，将保存加权非标准化预测值。Standard error，预测值标准误。② Diagnostics 诊断值Cook"s distance，Cook 距离。Leverage values，非中心化 Leverage 值。③ Residuals 残差Unstsndardized，非标准化残差值，观测值与预测值之差。Weighted，如果在主对话框中选择了WLS变量，选中该复选项，将保存加权非标准化残差。Standardized，标准化残差，又称Pearson残差。Studentized，学生化残差。Deleted，剔除残差，自变量值与校正预测值之差。④ Save to New File 保存协方差矩阵选中地Coefficient statistics地项，将参数协方差矩阵保存到一个新文件中。单击逗File地按钮，打开相应的对话框将文件保存。 9）选择输出项在主对话框中单击逗Options地按钮，打开逗Options地输出设置对话框，见图5-12。图5-12 逗Options地输出设置对话框① Estimated Marginal Means 估测边际均值设置在逗Factor(s) and Factor Interactions地框中列出逗Model地对话框中指定的效应项，在该框中选定因素变量的各种效应项， 单击右拉按钮就将其复制到逗Display Means for地框中。选择主效应，则产生估计的边际均值表；选择二维交互效应产生的估计 边际均值表实际上是典型的单元格均值表。选择三维交互效应也是单元格均值表。在逗Display Means for地框中有主效应时激活此框下面的逗Compare main effects地复选项，对主效应的边际均值进行组间的配 对比较。Confidence interval adjustment参数框，进行多重组间比较。打开下拉菜单，共有三个选项： LSD(none)、Bonferroni、Sidak.。② 在逗Display地栏中指定要求输出的统计量Descriptive statistics项，输出描述统计量：观测量的均值、标准差和每个单元格中的观测量数。Estimates of effect size项，效应量估计。选择此项，给出η2(eta-Square)值。它反应了每个效应与每个参数估计值可以归于 因素的总变异的大小。Observed power复选项，选中此项给出在假设是基于观测值时各种检验假设的功效。计算功效的显著性水平，系统默认的临界值 是0.05。Parameter estimates项。选择此项给出了各因素变量的模型参数估计、标准误、t检验的t值、显著性概率和95％的置信区间。Contrast coefficient matrix项，显示协方差矩阵。Homogeneity test项，方差齐次性检验。本例子选中该项。Spread vs.level plot项，绘制观测量均值对标准差和观测量均值对方差的图形。Residual plot项，绘制残差图。给出观测值、预测值散点图和观测量数目，观测量数目对标准化残差的散点图，加上正态和标准化 残差的正态概率图。Lack of fit项，检查独立变量和非独立变量间的关系是否被充分描述。General estimable function项，可以根据一般估计函数自定义假设检验。对比系数矩阵的行与一般估计函数是线性组合的。③ Significance level 框设置改变逗Confidence intervals地框内多重比较的显著性水平。 10) 提交执行设置完成后，在多因素方差分析窗口框中点击逗OK地按钮，SPSS就会根据设置进行运算，并将结算结果输出到SPSS结果输出窗口中。 11) 结果与分析主要输出结果：结果分析:方差不齐次性检验显著 表5-8 方差齐次性检验表明：方差不齐次性显著，p<0.05。方差分析: 表5-9 主效应方差分析表：在表的左上方标明研究的对象是粘虫历期。偏差来源和偏差平方和:Source 列是偏差的来源。其次列是逗Type III Sum of Squares地偏差平方和。Corrected Model 校正模型，其偏差平方和等于两个主效应a、b平方和加上交互a*b的平方和之和。Intercept 截距。a 温度主效应，其偏差平方和反应的是不同温度造成对粘虫历期的差异。与b偏差平方相同均属于组间偏差平方和。b 湿度主效应，其偏差平方和反应的是不同湿度计量造成的粘虫历期之差异。a*b 温度和湿度交互效应，其偏差平方和反应的是不同温度和湿度共同造成的粘虫历期的差异。Error 误差。其偏差平方和反应的是组内差异。也称组内偏差平方和。Total 是偏差平方和在数值上等于截距、主效应、次效应和误差偏差平方和之总和。Corrected Total 校正总和。其偏差平方和等于校正模型与误差之偏差平方和之总和。df 自由度Mean Square 均方，数值上等于偏差平方和除以相应的自由度。F 值，是各效应项与误差项的均方之比值Sig 进行F检验的p值。p≤0.05，由此得出逗温度地和逗湿度地对因变量逗粘虫历期地在0.05水平上是有显著性差异的。根据方差分析表明：不同温度（a）对粘虫历期的偏差均方是1575.434，F值为90.882，显著性水平是0.000，即p<0.05存在显著性差异；不同湿度（b）对粘虫历期的偏差均方是322.000，F值为18.575，显著性水平是0.000，即p<0.05存在显著性差异；不同温度和不同湿度（a*b）共同对粘虫历期的偏差均方是19.809，F值为1.143，显著性水平是0.358，即p>0.05存在不显著性 差异。多重比较由于方差不齐次性，应选择方差不具有齐次性时的逗Tamhane"s T2地t检验进行配对比较。表5-10 多重比较表就是逗温度地各水平逗Tamhane"s T2地方法比较的结果。表中的各项说明参见表5-6（5.2.2节）。温度25℃与27℃、29℃和31℃之间都有显著性差异；温度27℃与25℃、29℃和31℃之间都有显著性差异；温度29℃与26℃和27℃之间都有显著性差异；与31℃无显著性差异；温度31℃与25℃和27℃之间都有显著性差异；与29℃无显著性差异。不同湿度水平之间无显著性差异存在，这里没有列出多重比较表。地址：

s M 检测sig小于0.05 说明很复杂。。

1、将数据粘贴到spss软件中。2、点击界面上方的“分析”，然后选择“一般性模型”选项。3、选择“多变量”分析。4、选中数据，然后点击箭头，将数据导入到指定位置。5、数据导入完成后点击左下角的确定按钮。多因素方差分析多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此独立。

可以。方差分析可以用于两个多分类变量的分析，能分析多个因素对因变量的独立影响，方差分析(AnalysisofVariance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，是RAFisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。

1、分析对象不同回归分析（regressionanalysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。多因素方差分析，当有两个或者两个以上的因素对因变量产生影响时，可以用多因素方差分析的方法来进行分析。2、应用不同多因素方差分析不仅能够分析多个控制变量对观测变量的独立影响，更能够分析多个控制变量的交互作用能否对观测变量产生显著影响，最终找到利于观测变量的最优组合。而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式，确定其因果关系，并用数学模型来表现其具体关系。比如说，从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关，但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响，影响程度如何，则需要通过回归分析方法来确定。3、分析方法不同回归分析方法有LinearRegression线性回归、LogisticRegression逻辑回归、PolynomialRegression多项式回归、StepwiseRegression逐步回归、LassoRegression套索回归等。多因素方差分析往往选用一般化线性模型(GeneralIinearModel)进行参数估计。相同点回归分析和多因素方差分析都属于统计学的分析方法。分析几种因素对因变量的影响显著性的时候，选用方差分析，二者不能通用。参考资料来源：百度百科-多因素方差分析参考资料来源：百度百科-回归分析

多因素方差分析，用于研究一个因变量是否受到多个自变量也称为因素的影响，它检验多个因素取值水平的不同组合之间，因变量的均值之间是否存在显著的差异。多因素方差分析既可以分析单个因素的作用主效应，也可以分析因素之间的交互作用交互效应，还可以进行协方差分析，以及各个因素变量与协变量的交互作用。1、进入SPSS环境，打开数据文件。2、选择变量，在多变量窗口中，将数学成绩、英语成绩选入因变量列表框，将考生所在地，性别选入固定因子列表框。3、对比设置，单击对话框右侧对比按钮，在弹出的窗口中选择差值，并单击继续。4、绘图设置，单击右侧绘图按钮，将考生所在地选入水平轴，性别选入单图，再单击添加按钮。5、多重比较设置。将考生所在地区和性别选入时候检验列表框中，并选择LSD复选框，单击继续按钮回到多变量对话框，确定后等待结果输出即可。

其实多元方差分析，指的就是多变量方差分析，“多元”即是“多变量”，同时监测多个指标，与单变量方差分析相对；另外，有些人将多元方差分析理解为多因素方差分析也是不对的！

单因素方差分析是研究一个变量的多种水平对观测量的影响。比如研究施肥的多少对于庄稼生长的影响。单因素方差分析就是检测施肥多少这个单因素对于庄稼生长这应变量的影响。若方差分析显著，就表明存在影响，若不显著就表明没有影响。多因素方差分析就是研究多个变量对于应变量的影响。结果也是一个一个分开的，比如研究施肥多少，和光照强度两个自变量对于庄稼生长的影响，结果算得是施肥多少对于庄稼生长是否存在影响，和光照强度对庄稼生长是否存在影响。交互作用不显著，表明这些因素之间没有交互作用。既这些自变量之间没有内在联系。这个交互作用是可以有多种情况的，得根据结果具体讨论。比如，施肥多少，和光照强度两个自变量，若当施肥比较多时，光照强度的变化对于庄稼生长影响不大，这就是一种交互作用。

多因素方差分析菜单选择：分析 -> 一般线性模型 -> 单变量将研究变量选入“因变量”框，分组变量都选入固定因子框点击右边“模型”按钮，进入“单变量：模型对话框，点击“设定”单选按钮，设置“主效应”、“交互作用”其余选项取默认值就行，点击“继续”按钮，回到“单变量”界面，ok统计专业研究生工作室为您服务

多元方差分析就是有多个因变量的分析，但是这几个因变量并不是没有关系的，他们应该属于同一种质的不同的形式，比如一个问卷的几个不同的维度。看一下spss多元方差分析的操作方法和结果分析吧。材料/工具spss方法1/10在spss中打开数据，在菜单栏上执行：analyse--general linear model--multivariate。请点击输入图片描述2/10将所有的因变量都放到第一个列表里，将自变量放到固定因素列表里。请点击输入图片描述3/10点击options按钮，打开子对话框。请点击输入图片描述4/10将自变量矫正方式放到右侧的display means，勾选如图所示的三个选项，用来展示描述统计、方差齐性、效应大小，点击继续，返回到主对话框。请点击输入图片描述5/10点击post hoc，设置事后检验。请点击输入图片描述6/10将自变量矫正方式放到事后检验的列表里，在方差齐性的方法中选择lsd，在方差不齐性的方法中选dunnet c，点击continue按钮。请点击输入图片描述7/10点击ok按钮，开始数据处理。请点击输入图片描述8/10先来分析多变量检验，如图所示的红色方框中显示的是检验的不同方法，有时候不同的方法会显示出不同的结果，需要分别解释，下面的结果是一致的。请点击输入图片描述9/10以wilks lambda方法为例，看sig值为000说明差异显著，篇eta方位0.375说明可以解释变异的37.5%。请点击输入图片描述10/10看主体间效应的检验，在矫正方式这一栏，也就是自变量的这一栏，乍一看三个水平的自变量都达到了显著水平，因为对自变量的多次比较会造成一类错误的概率增加，所以我们要用显著性水平除以自变量的水平数，也就是0.05/3=0.17，这样来看重复减少这个水平是达不到显著水平的。请点击输入图片描述

多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。SPSS调用“Univariate”过程，检验不同水平组合之间因变量均数，由于受不同因素影响是否有差异的问题。在这个过程中可以分析每一个因素的作用。也可以分析因素之间的交互作用，以及分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差相同。但也可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此独立。因素变量是分类变量，可以是数值型也可以是长度不超过8的字符型变量。固定因素变量(Fixed Factor)是反应处理的因素;随机因素是随机地从总体中抽取的因素。[例子]研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异。SPSS for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，现已推广到多种各种操作系统的计算机上，它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。扩展资料：SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。输出结果十分美观，存储时则是专用的SPO格式，可以转存为HTML格式和文本格式。对于熟悉老版本编程运行方式的用户，SPSS还特别设计了语法生成窗口，用户只需在菜单中选好各个选项，然后按“粘贴”按钮就可以自动生成标准的SPSS程序。极大的方便了中、高级用户。1）统计图：在经过一年的使用后，新的常规图操作界面已基本完善，本次的改进除使得操作更为便捷外，还突出了两个重点。首先在常规图中引入更多的交互图功能，如图组（Paneled charts），带误差线的分类图形如误差线条图和线图，三维效果的简单、堆积和分段饼图等。其次是引入几种新的图形，已知的有人口金字塔和点密度图两种。2）统计表：几乎全部过程的输出都将会弃用文本，改为更美观的枢轴表。而且枢轴表的表现和易用性会得到进一步的提高，并加入了一些新的功能，如可以对统计量进行排序、在表格中合并/省略若干小类的输出等。此外，枢轴表将可以被直接导出到PowerPoint中，这些无疑都方便了用户的使用。参考资料：百度百科——spss

多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。SPSS调用“Univariate”过程，检验不同水平组合之间因变量均数，由于受不同因素影响是否有差异的问题。在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作用，以及分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差相同。但也可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此独立。因素变量是分类变量，可以是数值型也可以是长度不超过8的字符型变量。固定因素变量(Fixed Factor)是反应处理的因素;随机因素是随机地从总体中抽取的因素。[例子]研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异。向左转|向右转1）准备分析数据在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量历期“历期”变量，因素变量温度“A”，湿度为“B”变量，重复变量“重复”。然后输入对应的数值，如图5-6所示。或者打开已存在的数据文件“DATA5-2.SAV”。2）启动分析过程点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“General Linear Model”项，在右拉式菜单中点击“Univariate”项，系统打开单因变量多因素方差分析设置窗口如图5-7。向左转|向右转3）设置分析变量向左转|向右转4）选择分析模型在主对话框中单击“Model”按钮，打开“Univariate Model”对话框。见图5-8。在Specify Model栏中，指定分析模型类型。① Full Factorial选项此项为系统默认的模型类型。该项选择建立全模型。全模型包括所有因素变量的主效应和所有的交互效应。例如有三个因素变量，全模型包括三个因素变量的主效应、两两的交互效应和三个因素的交互效应。选择该项后无需进行进一步的操作，即可单击“Continue”按钮返回主对话框。此项是系统缺省项。向左转|向右转向左转|向右转向左转|向右转向左转|向右转向左转|向右转向左转|向右转向左转|向右转向左转|向右转向左转|向右转向左转|向右转向左转|向右转

数据准备 多元方差分析（ multivariate analysis of variance ，MANOVA），亦称为多变量方差分析，即表示多元数据的方差分析，是一元方差分析的推广。作为一个多变量过程，多元方差分析在有两个或多个因变量时使用，并且通常后面是分别涉及各个因变量的显着性检验。 当因变量（结果变量）不止一个时，可用多元方差分析（MANOVA）对它们同时进行分析。 结果解读：可以看出v1，v2和v3在nitrogen之间存在很大的不同（P值均小于0.05）。 单因素多元方差分析有两个前提假设，一个是多元正态性，一个是方差—协方差矩阵同质性。 第一个假设即指因变量组合成的向量服从一个多元正态分布。可以用Q-Q图来检验该假设条 件。 方差—协方差矩阵同质性即指各组的协方差矩阵相同，通常可用Box"s M检验来评估该假设。 最后，还可以使用mvoutlier包中的ap.plot()函数来检验多元离群点。 如果多元正态性或者方差—协方差均值假设都不满足，又或者你担心多元离群点，那么可以 考虑用稳健或非参数版本的 MANOVA检验。稳健单因素 MANOVA可通过 rrcov包中的 Wilks.test()函数实现。vegan包中的adonis()函数则提供了非参数MANOVA的等同形式。 稳健检验对离群点和违反MANOVA假设的情况不敏感，结果说明在nitrogen的两个水平下，v1、v2、v3的值均存在显著不同。 参考资料：

多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。SPSS调用“Univariate”过程，检验不同水平组合之间因变量均数，由于受不同因素影响是否有差异的问题。在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作用，以及分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差相同。但也可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此独立。因素变量是分类变量，可以是数值型也可以是长度不超过8的字符型变量。固定因素变量(Fixed Factor)是反应处理的因素;随机因素是随机地从总体中抽取的因素。[例子]研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异。表5-7 不同温度与不同湿度粘虫发育历期表相对湿度（%） 温度℃ 重 复1 2 3 4100 25 91.2 95.0 93.8 93.027 87.6 84.7 81.2 82.429 79.2 67.0 75.7 70.631 65.2 63.3 63.6 63.380 25 93.2 89.3 95.1 95.527 85.8 81.6 81.0 84.429 79.0 70.8 67.7 78.831 70.7 86.5 66.9 64.940 25 100.2 103.3 98.3 103.827 90.6 91.7 94.5 92.229 77.2 85.8 81.7 79.731 73.6 73.2 76.4 72.5数据保存在“DATA5-2.SAV”文件中，变量格式如图5-1。 下载信息 [文件大小：1.02 KB 下载次数： 次] 点击下载文件:DATA5-2.rar 1）准备分析数据在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量历期“历期”变量，因素变量温度“A”，湿度为“B”变量，重复变量“重复”。然后输入对应的数值，如图5-6所示。或者打开已存在的数据文件“DATA5-2.SAV”。如何用SPSS进行多因素方差分析？ 图5-6 数据输入格式2）启动分析过程点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“General Lwww.hbbz08.com inear Model”项，在右拉式菜单中点击“Univariate”项，系统打开单因变量多因素方差分析设置窗口如图5-7。如何用SPSS进行多因素方差分析？ 图5-7 多因素方差分析窗口 3）设置分析变量设置因变量: 在左边变量列表中选“历期”，用如何用SPSS进行多因素方差分析？向右拉按钮选入到“Dependent Variable：”框中。设置因素变量: 在左边变量列表中选“a”和“b”变量，用如何用SPSS进行多因素方差分析？向右拉按钮移到“Fixed Factor(s):”框中。可以选择多个因素变量。由于内存容量的限制，选择的因素水平组合数(单元数)应该尽量少。设置随机因素变量: 在左边变量列表中选“重复”变量，用向右拉按钮移到“到Random Factor(s)”框中。可以选择多个随机变量。设置协变量：如果需要去除某个变量对因素变量的影响，可将这个变量移到“Covariate(s)”框中。设置权重变量：如果需要分析权重变量的影响，将权重变量移到“WLS Weight”框中。 4）选择分析模型在主对话框中单击“Model”按钮，打开“Univariate Model”对话框。见图5-8。如何用SPSS进行多因素方差分析？图5-8 “Univariate Model” 定义分析模型对话框在Specify Model栏中，指定分析模型类型。① Full Factorial选项此项为系统默认的模型类型。该项选择建立全模型。全模型包括所有因素变量的主效应和所有的交互效应。例如有三个因素变量，全模型包括三个因素变量的主效应、两两的交互效应和三个因素的交互效应。选择该项后无需进行进一步的操作，即可单击“Continue”按钮返回主对话框。此项是系统缺省项。② Custom选项建立自定义的分析模型。选择了“Custom”后，原被屏蔽的“Factors & Covariates”、“Model”和“Build Term(s)”栏被激活。在“Factors & Covariates”框中自动列出可以作为因素变量的变量名，其变量名后面的括号中标有字母“F”；和可以作为协变量的变量名，其变量名后面的括号中标有字母“C”。这些变量都是由用户在主对话框中定义过的。根据表中列出的变量名建立模型，其方法如下： 在“Build Term(s)”栏右面的有一向下箭头按钮（下拉按钮），单击该按钮可以展开一小菜单，在下拉菜单中用鼠标单击某一项，下拉菜单收回，选中的交互类型占据矩形框。有如下几项选择：Interaction 选中此项可以指定任意的交互效应；Main effects 选中此项可以指定主效应；All 2-way 指定所有2维交互效应；All 3-way 指定所有3维交互效应；All 4-way 指定所有4维交互效应All 5-way 指定所有5维交互效应。③ 建立分析模型中的主效应：在“Build Term(s)”栏用下拉按钮选中主效应“Main effects”。在变量列表栏用鼠标键单击某一个单个的因素变量名，该变量名背景将改变颜色(一般变为蓝色)，单击“Build Term(s)”栏中的右拉箭头按钮，该变量出现在“Model”框中。一个变量名占一行称为主效应项。欲在模型中包括几个主效应项，就进行几次如上的操作。也可以在标有“F”变量名中标记多个变量同时送到“Model”框中。本例将“a”和“b”变量作为主效应，按上面的方法选送到“Model”框中。④ 建立模型中的交互项要求在分析模型中包括哪些变量的交互效应，可以通过如下的操作建立交互项。例如，因素变量有“a(F)”和“b(F)”，建立它们之间的相互效应。连续在“Factors &”框的变量表中单击“a(F)”和“b(F)”变量使其选中。单击“Build Term(s)”栏内下拉按钮，选中交互效应“Interaction”项。单击“Build Term(s)”栏内的右拉按钮，“a*b”交互效应就出现在“Model”框中，模型增加了一个交互效应项：a*b⑤ Sum of squares 栏分解平方和的选择项Type I项，分层处理平方和。仅对模型主效应之前的每项进行调整。一般适用于：平衡的AN0VA模型，在这个模型中一阶交互 效应前指定主效应，二阶交互效应前指定一阶交互效应，依次类推；多项式回归模型。嵌套模型是指第一效应嵌套在第二 效应里，第二效应嵌套在第三效应里，嵌套的形式可使用语句指定。Type II项，对其他所有效应进行调整。一般适用于：平衡的AN0VA模型、主因子效应模型、回归模型、嵌套设计。Type III项，是系统默认的处理方法。对其他任何效应均进行调整。它的优势是把所估计剩余常量也考虑到单元频数中。对没 有缺失单元格的不平衡模型也适用，一般适用于：Type I、Type II所列的模型：没有空单元格的平衡和不平衡模型。Type IV顶，没有缺失单元的设计使用此方法对任何效应F计算平方和。如果F不包含在其他效应里，Type IV = Type IIIl = TypeII。如果F包含在其他效应里，Type IV只对F的较高水平效应参数作对比。一般适用于：Type I、Type lI所列模型； 没有空单元的平衡和不平衡模型。⑥ Include intercept in model栏选项系统默认选项。通常截距包括在模型中。如果能假设数据通过原点，可以不包括截距，即不选择此项。 5）选择比较方法在主对话框中单击“Contrasts”按钮，打开“Contrasts”比较设置对话框，如图5-9所示。如何用SPSS进行多因素方差分析？

单因素多变量方差分析适用于（两个）个因素、（两个）个以上观测变量的检验。单因素统计：单因素的盆栽试验；温室内、实验室内的实验等，应用该设计，若实验中获得的数据各处理重复数相等，采用重复数相等的单因素资料方差分析法分析，若实验中获得的数据各处理重复数不相等，则采用重复数不等的单因素资料方差分析法分析。扩展资料：在方差分析中，将要考察的对象的某种特征称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素可分为两类，一类是人们可以控制的(如原材料、设备、学历、专业等因素)；另一类人们无法控制的(如员工素质与机遇等因素)。下面所讨论的因素都是指可控制因素。每个因素又有若干个状态可供选择，因素可供选择的每个状态称为该因素的水平。参考资料来源：百度百科-单因素方差分析

进行方差分析需要数据满足以下两个基本前提：各观测变量总体要服从正态分布。各观测变量的总体满足方差齐。这是方差分析的两个基本前提条件，理论上讲，数据必须满足以上两个条件才能进行方差分析，如不满足，则使用非参数检验。但现实研究中，数据多数情况下无法到达理想状态。正态性检验要求严格通常无法满足，实际研究中，若峰度绝对值小于10并且偏度绝对值小于3，或正态图基本上呈现出钟形，则说明数据虽然不是绝对正态，但基本可接受为正态分布，此时也可使用方差分析进行分析。方差分析的用途：1、两个或多个样本均数间的比较。2、分析两个或多个因素间的交互作用。3、回归方程的线性假设检验。4、多元线性回归分析中偏回归系数的假设检验。5、两样本的方差齐性检验等。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。

方差分析的应用前提条件为：1、可比性。若资料中各组均数本身不具可比性则不适用方差分析。2、正态性。即偏态分布资料不适用方差分析。对偏态分布的资料应考虑用对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正弦变换等变量变换方法变为正态或接近正态后再进行方差分析。3、方差齐性。即若组间方差不齐则不适用方差分析。多个方差的齐性检验可用 Bartlett法，它用卡方值作为检验统计量，结果判断需查阅卡方界值表。方差分析主要用于：1、均数差别的显著性检验；2、分离各有关因素并估计其对总变异的作用；3、分析因素间的交互作用；4、方差齐性检验。

有交互作用的方差分析，可以这样做（简要步骤）：1。Analyze---general linear model---univeriate 然后你把因变量选进dependent variable ,把因素ABC选进FIX FACTOR 或random factor(注意区分固定因素和随机因素)2。接着在MODEL---CUSTOM,把A,B,C因素一个一个选进右侧的文本框中，并用ctrl+A,B;ctrl+A,C一起把AB,AC选进右侧文本框中（这个是交互作用），完了选continue3。最后，你可以选中OPTIONS按钮，按照需要把自己要做的分析（描述统计，方差齐性检验，系数估计等）选上就可以了。我用的是英文版，怕中文翻译不准确，就直接把英文打出来了，希望能帮得上忙

单因素多变量方差分析适用于（两个）个因素、（两个）个以上观测变量的检验。试验中要考察的指标称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素所处的状态称为水平，若试验中只有一个因素改变则称为单因素试验，若有两个因素改变则称为双因素试验，若有多个因素改变则称为多因素试验。对试验数据进行分析，检验方差相等的多个正态总体均值是否相等，进而判断各因素对试验指标的影响是否显著，根据影响试验指标条件的个数可以区分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。扩展资料因素可分为两类：一类是人们可以控制的(如原材料、设备、学历、专业等因素)；另一类人们无法控制的(如员工素质与机遇等因素)。每个因素又有若干个状态可供选择，因素可供选择的每个状态称为该因素的水平。如果在一项试验中只有一个因素在改变，则称为单因素试验；如果多于一个因素在改变，则称为多因素试验。

单因素多变量方差分析适用于（两个）个因素、（两）个以上观测变量的检验。单因素方差分析是研究一个变量的多种水平对观测量的影响。比如研究施肥的多少对于庄稼生长的影响。单因素方差分析就是检测施肥多少这个单因素对于庄稼生长这应变量的影响。若方差分析显著，就表明存在影响，若不显著就表明没有影响。扩展资料：一、条件原理不同1、两因素方差分析：假定因素A和因素B的效应之间是相互独立的，不存在相互关系2、单因素方差分析：假定因素所处的状态称为水平，试验中只有一个因素改变。二、假设原理不同1、两因素方差分析：假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。例如，若假定不同地区的消费者对某种品牌有与其他地区消费者不同的特殊偏爱，这就是两个因素结合后产生的新效应，属于有交互作用的背景2、单因素方差分析：δi表示在水平Ai下总体的均值μi与总平均μ的差异，称其为因子A的第i个水平Ai的效应。三、影响不同1、两因素方差分析：通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。2、单因素方差分析：每个总体的方差σ2相同；从每个总体中抽取的样本。

录入数据很简单，按列录入信度做α系数，效度做因子分析我替别人做这类的数据分析蛮多的

第一，你的Amos用的是潜变量还是显变量？SPSS只能做显变量，如果Amos做的是潜变量，你们二者肯定有差异；第二，Amos中你是否纳入人口学控制变量？如果Amos没有纳入，SPSS纳入，那结果自然也是不一样。（南心网）

3调节变量可以是定性的,也可以是定量的.在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换.简要模型：Y=aX+bM+cXM+e.Y与X的关系由回归系数a+cM来刻画,它是M的线性函数,c衡量了调节效应(moderatingeffect)的大小.如果c显著,说明M的调节效应显著.2、调节效应的分析方法显变量的调节效应分析方法：分为四种情况讨论.当自变量是类别变量,调节变量也是类别变量时,用两因素交互效应的方差分析,交互效应即调节效应；调节变量是连续变量时,自变量使用伪变量,将自变量和调节变量中心化,做Y=aX+bM+cXM+e的层次回归分析：1、做Y对X和M的回归,得测定系数R12.2、做Y对X、M和XM的回归得R22,若R22显著高于R12,则调节效应显著.或者,作XM的回归系数检验,若显著,则调节效应显著；当自变量是连续变量时,调节变量是类别变量,分组回归:按M的取值分组,做Y对X的回归.若回归系数的差异显著,则调节效应显著,调节变量是连续变量时,同上做Y=aX+bM+cXM+e的层次回归分析.潜变量的调节效应分析方法：分两种情形：一是调节变量是类别变量,自变量是潜变量；二是调节变量和自变量都是潜变量.当调节变量是类别变量时,做分组结构方程分析.做法是,先将两组的结构方程回归系数限制为相等,得到一个χ2值和相应的自由度.然后去掉这个限制,重新估计模型,又得到一个χ2值和相应的自由度.前面的χ2减去后面的χ2得到一个新的χ2,其自由度就是两个模型的自由度之差.如果χ2检验结果是统计显著的,则调节效应显著；当调节变量和自变量都是潜变量时,有许多不同的分析方法,最方便的是Marsh,Wen和Hau提出的无约束的模型.3．中介变量的定义自变量X对因变量Y的影响,如果X通过影响变量M来影响Y,则称M为中介变量.Y=cX+e1,M=aX+e2,Y=c′X+bM+e3.其中,c是X对Y的总效应,ab是经过中介变量M的中介效应,c′是直接效应.当只有一个中介变量时,效应之间有c=c′+ab,中介效应的大小用c-c′=ab来衡量.4、中介效应分析方法中介效应是间接效应,无论变量是否涉及潜变量,都可以用结构方程模型分析中介效应.步骤为：第一步检验系统c,如果c不显著,Y与X相关不显著,停止中介效应分析,如果显著进行第二步；第二步一次检验a,b,如果都显著,那么检验c′,c′显著中介效应显著,c′不显著则完全中介效应显著；如果a,b至少有一个不显著,做Sobel检验,显著则中介效应显著,不显著则中介效应不显著.Sobel检验的统计量是z=^a^b/sab,中^a,^b分别是a,b的估计,sab=^a2sb2+b2sa2,sa,sb分别是^a,^b的标准误.5.调节变量与中介变量的比较调节变量M中介变量M研究目的X何时影响Y或何时影响较大X如何影响Y关联概念调节效应、交互效应中介效应、间接效应什么情况下考虑X对Y的影响时强时弱X对Y的影响较强且稳定典型模型Y=aM+bM+cXM+eM=aX+e2Y=c′X+bM+e3模型中M的位置X,M在Y前面,M可以在X前面M在X之后、Y之前M的功能影响Y和X之间关系的方向(正或负)和强弱代表一种机制,X通过它影响YM与X、Y的关系M与X、Y的相关可以显著或不显著(后者较理想)M与X、Y的相关都显著效应回归系数c回归系数乘积ab效应估计^c^a^b效应检验c是否等于零ab是否等于零检验策略做层次回归分析,检验偏回归系数c的显著性(t检验);或者检验测定系数的变化(F检验)做依次检验,必要时做Sobel检验6.中介效应与调节效应的SPSS操作方法处理数据的方法第一做描述性统计,包括MSD和内部一致性信度a（用分析里的scale里的realibilityanalsys）第二将所有变量做相关,包括统计学变量和假设的X,Y,M第三做回归分析.（在回归中选线性回归linear）要先将自变量和M中心化,即减去各自的平均数1、现将M（调节变量或者中介变量）、Y因变量,以及与自变量、因变量、M调节变量其中任何一个变量相关的人口学变量输入indpendent2、再按next将X自变量输入（中介变量到此为止）3、要做调节变量分析,还要将X与M的乘机在next里输入作进一步回归.检验主要看F是否显著

SPSS需要分布做回归分析，Amos结构方程模型直接处理，后者效果比较好。可以处理！

不一定，但是控制了人口学变量之后的结果更为稳健，结论推论范围越广。（南心）

3调节变量可以是定性的,也可以是定量的.在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换.简要模型：Y = aX + bM + cXM + e .Y 与X 的关系由回归系数a + cM 来刻画,它是M 的线性函数,c 衡量了调节效应(moderating effect) 的大小.如果c 显著,说明M 的调节效应显著.2、调节效应的分析方法 显变量的调节效应分析方法：分为四种情况讨论.当自变量是类别变量,调节变量也是类别变量时,用两因素交互效应的方差分析,交互效应即调节效应；调节变量是连续变量时,自变量使用伪变量,将自变量和调节变量中心化,做 Y=aX+bM+cXM+e 的层次回归分析：1、做Y对X和M 的回归,得测定系数R1 2 .2、做Y对X、M 和XM 的回归得R2 2 ,若R2 2 显著高于R1 2 ,则调节效应显著.或者,作XM 的回归系数检验,若显著,则调节效应显著；当自变量是连续变量时,调节变量是类别变量,分组回归:按 M 的取值分组,做 Y 对 X 的回归.若回归系数的差异显著,则调节效应显著,调节变量是连续变量时,同上做Y=aX +bM +cXM +e 的层次回归分析.潜变量的调节效应分析方法：分两种情形：一是调节变量是类别变量,自变量是潜变量；二是调节变量和自变量都是潜变量.当调节变量是类别变量时,做分组结构 方程分析.做法是,先将两组的结构方程回归系数限制为相等,得到一个χ 2 值和相应的自由度.然后去掉这个限制,重新估计模型,又得到一个χ 2 值和相应的自 由度.前面的χ 2 减去后面的χ 2 得到一个新的χ 2,其自由度就是两个模型的自由度之差.如果χ 2 检验结果是统计显著的,则调节效应显著；当调节变量和自变 量都是潜变量时,有许多不同的分析方法,最方便的是Marsh,Wen 和Hau 提出的无约束的模型.3．中介变量的定义 自变量X 对因变量Y 的影响,如果X 通过影响变量M 来影响Y,则称M 为中介变量.Y=cX+e1,M=aX+ e2 ,Y= c′X+bM+e3.其中,c 是X 对Y 的总效应,ab 是经过中介变量M 的中介效应,c′是直接效应.当只有一个中介变量时,效应之间有 c=c′+ab,中介效应的大小用c-c′=ab 来衡量.4、中介效应分析方法 中介效应是间接效应,无论变量是否涉及潜变量,都可以用结构方程模型分析中介效应.步骤为：第一步检验系统c,如果c 不显著,Y 与X 相关不显著,停止中介 效应分析,如果显著进行第二步；第二步一次检验a,b,如果都显著,那么检验c′,c′显著中介效应显著,c′不显著则完全中介效应显著；如果a,b至少 有一个不显著,做Sobel 检验,显著则中介效应显著,不显著则中介效应不显著.Sobel 检验的统计量是z=^a^b/sab ,中 ^a,^b 分别是 a,b 的估计,sab=^a2sb2 +b2sa2,sa,sb 分别是 ^a,^b 的标准误.5.调节变量与中介变量的比较 调节变量M 中介变量M 研究目的 X 何时影响Y 或何时影响较大 X 如何影响Y 关联概念 调节效应、交互效应 中介效应、间接效应 什么情况下考虑 X 对Y 的影响时强时弱 X 对Y 的影响较强且稳定 典型模型 Y=aM+bM+cXM+e M=aX+e2 Y=c′X+bM+e3 模型中M 的位置 X,M 在Y 前面,M 可以在X 前面 M 在X 之后、Y 之前 M 的功能 影响Y 和X 之间关系的方向(正或负) 和强弱 代表一种机制,X 通过它影响Y M 与X、Y 的关系 M 与X、Y 的相关可以显著或不显著(后者较理想) M 与X、Y 的相关都显著 效应 回归系数c 回归系数乘积ab 效应估计 ^c ^a^b 效应检验 c 是否等于零 ab 是否等于零 检验策略 做层次回归分析,检验偏回归系数c 的显著性(t 检验);或者检验测定系数的变化(F 检验) 做依次检验,必要时做 Sobel 检验 6.中介效应与调节效应的SPSS 操作方法 处理数据的方法 第一做描述性统计,包括M SD 和内部一致性信度a（用分析里的scale 里的 realibility analsys） 第二将所有变量做相关,包括统计学变量和假设的X,Y,M 第三做回归分析.（在回归中选线性回归linear） 要先将自变量和M 中心化,即减去各自的平均数 1、现将M（调节变量或者中介变量）、Y 因变量,以及与自变量、因变量、M 调节变量其中任何一个变量相关的人口学变量输入indpendent 2、再按next 将X 自变量输入（中介变量到此为止） 3、要做调节变量分析,还要将X与M 的乘机在next 里输入作进一步回归.检验主要看F 是否显著

本文是作者主持的国家社科基金项目的阶段性研究成果.39公民参与状况的影响进行了量化分析.为了解性别因素对于政策制定中公民参与的影响。

二元logit回归1.打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单因素拉入一个，多因素拉入多个）。3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。5.选项里面至少选择95%CI。点击ok。

不用纳入人口学指标

生源地的人口学变量采用什么数据分析？回答是：生源地的人口学变量采用网上数据分析。

人口学变量差异必须分析。1、研究目的探讨不同人口学变量[如性别、年龄、职务学历等]和组织学变量如企业性质等在炉忌维度上的差异。2、研究被试采用问卷调查的方法。

　系统动力学方法 系统动力学方法是一种以反馈控制理论为基础，以计算机仿真技术为手段，通常用以研究复杂的社会经济系统的定量方法。自50年代中美国麻省理工学院地的福雷斯特教授创立以来，它已成功地尖用于企业、城市、地区、国家甚至世界规模的许多战略与决策等分析中，被誉为"战略与决策实验室"。这种模型从本质上看是带时间滞后的一阶差微分方程，由于建模时借助于"流图"，其中"积累"、"流率"和其它辅助变量都具有明显的物理意义，因此可以说是一种布告同实际的建模方法。它与其它模型方法相比，具有下列特点：　　（1）适用于处理长期性和周期性的问题。如自然界的生态平衡、人的生命周期和社会问题中的经济危机等都呈现周期性规律并需通过较长的历史阶段来观察，已有不少系统动力学模型对其机制作出了较为科学的解释。　　（2）适用于对数据不足的问题进行研究。建模中常常遇到数据不足或某些数据难于量化的问题，系统动力学籍各要素间的因果关系及有限的数据及一定的结构仍可进行推算分析。　　（3）适用于处理精度要求不高的复杂的社会经济问题。上述总是常因描述方程是高阶非线性动态的，应用一般数学方法很难求解。系统动力学则藉助于计算机及仿真技术仍能获得主要信息。　　（4）强调有条件预测。本方法强调产生结果的条件，采?quot;如果……则"的形式，对预测未来提供了新的手段。

在贸易统计中, 对于限额以下批零餐饮企业普遍采用抽样调查方法进行解决。然而，由于当前市场经济情况的多样性，经济发展的不均衡性，以及地域宽广性，导致情况多种多样；实际情况的复杂，决定了方案的复杂性，增加了具体抽样的难度。经过多年的探讨，区域二相抽样调查比较符合当前我国的实际情况，我们在这里根据试点所掌握的情况针对采用区域二相抽样调查的贸易抽样方案中如何确定样本量进行分析。　　一、样本单位数量的确定原则　　一般情况下，确定样本量需要考虑调查的目的、性质和精度要求。以及实际操作的可行性、经费承受能力等。根据调查经验，市场潜力和推断等涉及量比较严格的调查需要的样本量比较大，而一般广告效果等人们差异不是很大或对样本量要求不是很严格的调查，样本量相对可以少一些。实际上确定样本量大小是比较复杂的问题，即要有定性的考虑，也要有定量的考虑；从定性的方面考虑，决策的重要性、调研的性质、数据分析的性质、资源、抽样方法等都决定样本量的大小。但是这只能原则上确定样本量大小。具体确定样本量还需要从定量的角度考虑。从定量的方面考虑,有具体的统计学公式,不同的抽样方法有不同的公式。归纳起来，样本量的大小主要取决于：(1)研究对象的变化程度，即变异程度；(2)要求和允许的误差大小，即精度要求；(3)要求推断的置信度，一般情况下，置信度取为95%；(4)总体的大小；(5)抽样的方法。　　也就是说,研究的问题越复杂,差异越大时,样本量要求越大；要求的精度越高,可推断性要求越高时,样本量也越大；同时,总体越大,样本量也相对要大,但是,增大呈现出一定对数特征,而不是线形关系；而抽样方法问题,决定设计效应的值,如果我们设定简单随机抽样设计效应的值是1；分层抽样由于抽样效率高于简单随机抽样，其设计效应的值小于1,合适恰当的分层，将使层内样本差异变小，层内差异越小，设计效应小于1的幅度越大；多阶抽样由于效率低于简单随机抽样，设计效应的值大于1,所以抽样调查方法的复杂程度决定其样本量大小。对于不同城市,如果总体不知道或很大,需要进行推断时,大城市多抽,小城市少抽,这种说法原则上是不对的。实际上,在大城市抽样太大是浪费,在小城市抽样太少没有推断价值。　　二、样本量的确定方法　　如何确定样本量,基本方法很多,但是公式检验表明,当误差和置信区间一定时,不同的样本量计算公式计算出来的样本量是十分相近的,所以,我们完全可以使用简单随机抽样计算样本量的公式去近似估计其他抽样方法的样本量,这样可以更加快捷方便，然后将样本量根据一定方法分配到各个子域中去。所以，区域二相抽样不能计算样本量的说法是不科学的。　　1．简单随机抽样确定样本量主要有两种类型:　　（1）对于平均数类型的变量　　对于已知数据为绝对数,我们一般根据下列步骤来计算所需要的样本量。已知期望调查结果的精度(E), 期望调查结果的置信度(L),以及总体的标准差估计值σ的具体数据，总体单位数N。计算公式为:n=σ2/(e2/Z2+σ2/N)特殊情况下,如果是很大总体,计算公式变为:n= Z2σ2/e2例如希望平均收入的误差在正负人民币30元之间,调查结果在95%的置信范围以内,其95%的置信度要求Z的统计量为1.96。根据估计总体的标准差为150元,总体单位数为1000。样本量:n=150*150/(30*30/(1.96*1.96))+150*150/1000)=88(2)于百分比类型的变量对于已知数据为百分比,一般根据下列步骤计算样本量。已知调查结果的精度值百分比(E),以及置信度(L),比例估计(P)的精度,即样本变异程度，总体数为N。则计算公式为:n=P(1-P)/(e2/Z2+ P(1-P)/N)同样,特殊情况下如果不考虑总体,公式为:n= Z2P(1-P)/e2 一般情况下,我们不知道P的取值,取其样本变异程度最大时的值为0.5。例如:希望平均收入的误差在正负0.05之间,调查结果在95%的置信范围以内,其95%的置信度要求Z的统计量为1.96，估计P为0.5,总体单位数为1000。样本量为:n=0.5*0.5/(0.05*0.05/(1.96*1.96)+0.5*0.5/1000)=2782.样本量分配方法　　以上分析我们获得了采用简单随机抽样公式计算得到的样本量，总的样本量需要在此基础上乘以设计效应的值得到。由于样本总量已经确定,我们采用总样本量固定方法分配样本,这种方法包括按照比例分配和不按照比例分配两类。实际工作中首先计算取得区县总的样本量,然后逐级将其分配到各阶分层中,如果不清楚各阶分层的规模和方差等,一般采取比例分配或者比例平方根分配法。如果有一定辅助变量可以使用，可以采用按照规模分配法分配样本量。　　3.样本量和总体大小的关系:　　在其它条件一定的情况下，即误差、置信度、抽样比率一定，样本量随总体的大小而变化。但是，总体越大，其变化越不明显；总体较小时，变化明显。其变化趋势如下：　　二者之间的变化并非是线性关系。所以，样本量并不是越大越好，应该综合考虑，实际工作中只要达到要求就可以了。　　三、贸易抽样调查方案样本量的确定　　根据以上的分析,我们可以确定具体的样本量。当前使用的贸易抽样新方案采用多阶分层区域二相抽样方法、以零售额为核心指标抽取样本。方案规定，县区以下阶分为乡、镇、街道层，乡镇街道一般根据繁华、非繁华分层，层内采用PPS抽样完成对乡镇街道的抽取；乡镇街道以下阶分为居委会、村委会、市场内层，居委会、村委会根据繁华、非繁华分层，层内采用简单随机抽样完成对居委会村委会的抽取，市场内层抽样根据方案完成；最后一阶首先根据规模、类别分层，层内采用简单随机抽样完成对居委会具体样本的抽取。其中，确定居委会具体样本的方法和数量比较模糊,需要基层做很多工作，给基层造成了一定的混乱，增加了很大的负担。　　我们决定首先采取简单随机抽样的方法计算区县的样本量，之所以首先对区县计算样本量,主要是考虑，虽然我们方案中没有要求对区县的估计量，但是区县一级是我们做计划和决策的基础，具有承上启下的作用，如果区县级获得的估计量精度比较高，就可以保证上一级的估计量具有更高的精度，而且各个区县的样本量可以认为是相同的，这主要是因为各个区县的总体数都比较多，而且我们也不清楚；同时也不可能事先进行区县方差估计。没有首先计算区县以下各阶分层的样本量,主要是考虑:　　（1）如果计算区县以下某阶分层的样本量,然后再将计算的样本量合并,将显著增加样本量，增加基层的负担。　　（2）事实上,对于计算阶可以比较好的得到它的估计量,但我们现在不需要得到区县以下各阶分层的估计量,我们仅仅需要区县的估计量,没有必要计算区县以下阶样本量。　　（3）我们直接对整个区县以简单随机抽样进行抽取,然后将其样本量合理分配到各阶分层中,这样可以使用较少样本量得到区县较好的估计量。　　以下我们以试点地区批零业为对象进行研究。由于没有误差限以及置信度和抽样比率的值。我们可以采用常用参数:设定区县总体为很大,置信度是95%,抽样比率保守估计是0.5,抽样误差不能大于15%,根据公式计算得到样本量为43个。由于采取多阶分层抽样,我们如何设定抽样设计效应呢?区县及以下是三阶分层抽样,只要在各阶进行合适的分层，其设计效应应该在2-3之间,我们在这里取保守值3,那么得到本区县样本量是129个,这个样本量就可以根据新方案得到区县要求误差内的估计值。　　1.确定办事处、居委会、村委会样本量　　根据方案,每个居委会抽取样本5-10个,那么这个样本量是否可行呢?这里涉及如何将区县样本分配到街道和居委会中去，根据方案要求，街道抽取采取先分层，后对层内进行PPS抽样；那么分配样本是否也采取同样方法呢？主要看辅助变量与样本量之间的关联程度，方案中提供了两个辅助变量：人口数和个体数，对于辅助变量是个体数的完全可以使用规模分配方法分配样本量，个体数多的分配较多的样本量；对于辅助变量是人口数的如果采取规模分配方法，由于人口数与一个地区的个体单位数没有必然的联系，可能导致某些居委会的个体数比较多，却分配了较少的样本量，使得居委会分层变的困难，同时使居委会方差显著增大。而获得较多样本量的居委会，分层的效果和方差提高幅度有限，故采用比例分配的方法可能更加合适一些。对于居委会村委会的抽取，由于本阶可能存在市场内的抽样，分配复杂一些；如果本阶有市场内抽样，可以适当减少居委会村委会的样本量，但应该大于本阶样本量的80%，由于市场内抽样的特殊性，建议将本阶样本量全部分配给居委会村委会，我们所进行的试点就是将样本全部分配给居委会；至于市场内抽样的具体实施，可以根据方案操作完成。对居委会村委会层内，由于使用简单随机抽样完成，采用比例分配平均分配就可。　　在实际工作时,由于一个区县包括全部乡镇街道或其中的一个；根据方案，区县抽取办事处的数量应该介于12-4个之间,对应于抽中乡、镇、街道的全部或其中一个，那么其每一个乡镇街道采取比例分配平均分配的样本量应该是11-32个之间；所抽中的居委会、村委会数量应该介于16-48个之间,如果个别乡镇街道抽中的居委会是2个,则其居委会总数相应减少一些；最后,每个居委会、村委会的样本量应该介于3-16个之间,大部分介于5-10之间。以上的讨论没有考虑总体的大小,如果考虑到居委会、村委会的总体有限,则每个居委会村委会的样本量可以减少一些,具体可以采用以下公式得到具体样本量的调整数:　　样本量n=n1*N/(N+n1)。N是本地区总体，n1 是给本地区分配样本量　　居委会样本量的调整数，应该作为本居委会样本量的底限。　　确定办事处、居委会村委会的样本量,与以下几点有关:　　a)估计量的误差、置信度，可以决定简单随机抽样的样本量　　b)与采用的抽样方法有关系,它决定了设计效应的大小。例如:分层抽样的设计效应值小于1,多阶抽样的设计效应值大于1。可以决定整个抽样的样本量。　　c)与每一阶的分层的数目有关系,所以,应该重点考虑分层的问题,分层太多,没有必要；分层太少,导致层内的方差增大,可能影响估计值的精度以及设计效应的值,所以，在每阶分层时,应该合理考虑,使得样本的变异程度在层内达到一个合理水平。　　根据以上原则，我们在包头的抽样试点共抽取4个办事处,包括14个居委会；一个乡,包括4个村委会,经过清查共有批零业1042个,单位70个；餐饮业250个,单位3个。由于我们使用人口数作为辅助变量，应该采用比例分配方法平均分配样本量，这样每个街道办事处得到26个样本, 对于抽取4个居委会的办事处,每个居委会分配得到7个样本；对于抽取2个居委会的办事处,每个居委会分配到13个样本。然后根据居委会总体对样本量做出调整，得到居委会实际样本量。　　2.确定居委会村委会内分层样本量　　以上我们讨论如何分配给乡镇居委会村委会样本量,现在分析给居委会村委会以下各层分配样本量,这一步,清查的工作就显得非常重要了,重点应该清查规模、类别,首先是规模，规模的大小不应该根据工商注册为单位或个体决定，应该根据实际情况，即使是个体，如果规模较大，也应该归入大规模分层中，这样就可以使得每层的样本变异程度显著降低，从而提高精确度。根据实际情况可以包括两种：　　（1）如果全部是规模比较小的单位个体户，我们可以根据类别进行适当的分组，将某一类单位比较多的单独分层；将另外类别比较少的，可以几类合并进行抽取具体样本，分层不要多于4层，并保证每层的样本量不小于2个。由于居委会样本量数目已经确定，我们可以直接采取比例分配方法，确定各层样本量。　　（2）如果规模比较大的和规模小的并存，可以将规模比较大的单独分层，不用考虑其中的类别；将规模较小的主要是个体户可以根据类别进行分层；其中的难题是如何将样本量在规模大的和规模小的之间分配，因为大规模层内样本变异程度有可能很大，应该抽取较多的样本量，经过测试，如果大规模层总体小于等于5，应该对其进行全面调查；如果大于5个，可以采用以下的公式计算得到：n=0.25/(e2/t2+ 0.25/N)，其中：e=30%,t=2.1,N为规模较大的数目。　　其他规模较小的，使用比例分配法分配其他的样本，实际分层时，最好不要超过4层，保证每层不少于2个，由于大规模层的存在，可能占去了较多的样本量，导致其它层不够分配，这种情况下，可考虑增加层内一定样本量。　　经过以上的分析、计算可以得到居委会村委会的样本数量。　　总结:　　由于情况的多样性，各地在具体实施方案时可能有所不同，有的分层少一些，有的多一些，但是计算的方法和原则是相同的，各地应该在保证抽样精度的前提下，得到合适的样本量，同时加大对于样本点的管理。下表是我们试点地区抽中居委会的清查数目，以及实际抽中的样本量，与调整数比较，在18个居委会中，16个居委会认为适合要求，2个居委会样本量数目有一些偏少，主要是由于对居委会规模较大的层，没有达到抽取要求；表五、六、七列是大规模层的总体数和应该分配的样本量，在试点中个别地区没有达到要求。这提示我们，应该非常重视各阶的清查工作，提前计算得到得到合适的样本量。在认真清查以后，根据清查结果，对办事处、居委会进行合理的分层,以规定的方法抽取适当的办事处和居委会；同时应该将重点放在对居委会内单位的清查上，将规模大的单位放在一层,其他个体可以根据类别进行合适分层抽样，及时计算得到各层的样本量。　　我们以上的分析计算，均取比较保守的参数，实际上，样本的变异程度即P的值没有达到0.5；同时由于我们在各阶采取了合理的分层，保证了设计效应的值应该小于3，所以对于县区的估计值完全可以达到误差要求。

　　在六西格玛管理的分析阶段(analyze)中，分析问题出现的原因是至关重要的。这时，统计学中的相关分析及回归分析就是很有力的六西格玛工具。　　　　回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，分为回归和多重回归分析；按照自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多重线性回归分析。　　　　一、回归分析的主要内容为：　　1、确定某些变量之间的定量关系式。　　从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。　　　　2、对这些关系式的可信程度进行检验。　　　　3、剔除影响不显著的变量。　　在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。　　　　4、利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。　　回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。　　　　5、在回归分析中，把变量分为两类。　　一类是因变量，它们通常是实际问题中所关心的一类指标，通常用Y表示；而影响因变量取值的的另一类变量称为自变量，用X来表示。在回归分析中，Y被称为因变量，处在被解释的特殊地位，而在相关分析中，X与Y处于平等的地位，即研究X与Y的密切程度和研究Y与X的密切程度是一致的。　　　　二、回归分析研究的主要问题是：　　1、确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程；　　2、对求得的回归方程的可信度进行检验；　　3、判断自变量X对因变量Y有无影响；　　4、利用所求得的回归方程进行预测和控制。　　　　回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。只有当变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。　　　　回归分析是通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各个参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据；如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。

做好数据分析，需要从数据和分析两个方向共同入手：1、数据培养数据培养是进行有效数据分析的基础建设，不是什么数据都可以用来进行数据分析的，企业在注重数据量的积累的同时，还要注重数据积累的质量，将数据培养的意识和任务要求相结合，自上而下推行数据培养的机制。举个例子，很多企业意识到了信息化、数字化建设的重要性，将部署商业智能BI进行信息化建设提上了日程。但在商业智能BI项目规划时，很容易发现企业根本没有部署商业智能BI进行数据分析可视化的条件，原因就是数据缺漏、错误频出，相关的业务部门系统数据库也没有建设，缺少业务数据，这就是没有把数据培养做起来的后果。数据仓库-派可数据商业智能BI想要培养高质量的数据，必须提前做好数据培养规划，动员企业全体员工共同完成数据的管理机制。这不是什么短期内就能完成的工作，而是需要员工在日常业务活动中，按照统一的流程、规范来生产、管理数据，长期坚持下来，在业务活动中沉淀数据，按照规范化、流程化、标准化逐步填补企业的关键数据库。当然，让员工执行数据培养任务不能只靠规定来强制执行，要建立完善的奖惩制度，将数据作为日常的考核指标。同时，企业还应该部署业务信息系统，让企业的财务、销售、生产、运营等不同部门员工有数据培养的工具，在完成业务活动后自动传输数据，将日常业务过程、流程中的数据沉淀到系统后台数据库中。2、分析方法分析方法是有效利用数据、实现数据价值的重要手段。如果没有数据分析方面的人才和熟练的分析方法运用，即使有再好的数据，也无法转化为富有价值的信息。进行数据分析前，数据分析人员必须熟练掌握主流的分析方法，比如对比分析、象限分析、趋势分析、描述性分析、预测分析等。举个简单的例子，人类天生就对数字的大小有很强的敏感性，拿一组没有任何标识的数据展示，人们一眼看过去就会分析出它们的大小差异，如果这些数据之间相互有关联，那这就是有效的对比分析。数据可视化-派可数据商业智能BI一般用到对比分析，通常是在选定的时间区域内，对比业务在不同情况下的差异，分析出业务是进行了增长还是发生了缩减的情况。例如，上图中2021年9月的销量相比8月的销量有所减少，这时候就要深入分析为什么环比销量会减少，可以考虑调取今年3月和去年3月的产品生产数量，看看是不是生产环比下降，导致销量较少。同理，还可以把供应链、经销商、人流量等等都拿进行对比分析，确认到底是什么影响了销量。总之，对比分析的优势就是能够很清晰地分析不同数值之间的差异，从而得到这些差异背后形成的原因。

单一变量法，具体为其他变量不变，让一个变量以一定的步长变化，画出输出结果，然后计算每个变量的相关函数即可，看一下相关程度。

编写过C语言程序的肯定知道通过malloc()方法动态申请内存，其中内存分配器使用的是glibc提供的ptmalloc2。 除了glibc，业界比较出名的内存分配器有Google的tcmalloc和Facebook的jemalloc。二者在避免内存碎片和性能上均比glic有比较大的优势，在多线程环境中效果更明显。 Golang中也实现了内存分配器，原理与tcmalloc类似，简单的说就是维护一块大的全局内存，每个线程(Golang中为P)维护一块小的私有内存，私有内存不足再从全局申请。另外，内存分配与GC（垃圾回收）关系密切，所以了解GC前有必要了解内存分配的原理。 为了方便自主管理内存，做法便是先向系统申请一块内存，然后将内存切割成小块，通过一定的内存分配算法管理内存。 以64位系统为例，Golang程序启动时会向系统申请的内存如下图所示： 预申请的内存划分为spans、bitmap、arena三部分。其中arena即为所谓的堆区，应用中需要的内存从这里分配。其中spans和bitmap是为了管理arena区而存在的。 arena的大小为512G，为了方便管理把arena区域划分成一个个的page，每个page为8KB,一共有512GB/8KB个页； spans区域存放span的指针，每个指针对应一个page，所以span区域的大小为(512GB/8KB)乘以指针大小8byte = 512M bitmap区域大小也是通过arena计算出来，不过主要用于GC。 span是用于管理arena页的关键数据结构，每个span中包含1个或多个连续页，为了满足小对象分配，span中的一页会划分更小的粒度，而对于大对象比如超过页大小，则通过多页实现。 根据对象大小，划分了一系列class，每个class都代表一个固定大小的对象，以及每个span的大小。如下表所示： 上表中每列含义如下： class： class ID，每个span结构中都有一个class ID, 表示该span可处理的对象类型 bytes/obj：该class代表对象的字节数 bytes/span：每个span占用堆的字节数，也即页数乘以页大小 objects: 每个span可分配的对象个数，也即（bytes/spans）/（bytes/obj）waste bytes: 每个span产生的内存碎片，也即（bytes/spans）%（bytes/obj）上表可见最大的对象是32K大小，超过32K大小的由特殊的class表示，该class ID为0，每个class只包含一个对象。 span是内存管理的基本单位,每个span用于管理特定的class对象, 跟据对象大小，span将一个或多个页拆分成多个块进行管理。src/runtime/mheap.go:mspan定义了其数据结构： 以class 10为例，span和管理的内存如下图所示： spanclass为10，参照class表可得出npages=1,nelems=56,elemsize为144。其中startAddr是在span初始化时就指定了某个页的地址。allocBits指向一个位图，每位代表一个块是否被分配，本例中有两个块已经被分配，其allocCount也为2。next和prev用于将多个span链接起来，这有利于管理多个span，接下来会进行说明。 有了管理内存的基本单位span，还要有个数据结构来管理span，这个数据结构叫mcentral，各线程需要内存时从mcentral管理的span中申请内存，为了避免多线程申请内存时不断的加锁，Golang为每个线程分配了span的缓存，这个缓存即是cache。src/runtime/mcache.go:mcache定义了cache的数据结构 alloc为mspan的指针数组，数组大小为class总数的2倍。数组中每个元素代表了一种class类型的span列表，每种class类型都有两组span列表，第一组列表中所表示的对象中包含了指针，第二组列表中所表示的对象不含有指针，这么做是为了提高GC扫描性能，对于不包含指针的span列表，没必要去扫描。根据对象是否包含指针，将对象分为noscan和scan两类，其中noscan代表没有指针，而scan则代表有指针，需要GC进行扫描。mcache和span的对应关系如下图所示： mchache在初始化时是没有任何span的，在使用过程中会动态的从central中获取并缓存下来，跟据使用情况，每种class的span个数也不相同。上图所示，class 0的span数比class1的要多，说明本线程中分配的小对象要多一些。 cache作为线程的私有资源为单个线程服务，而central则是全局资源，为多个线程服务，当某个线程内存不足时会向central申请，当某个线程释放内存时又会回收进central。src/runtime/mcentral.go:mcentral定义了central数据结构： lock: 线程间互斥锁，防止多线程读写冲突 spanclass : 每个mcentral管理着一组有相同class的span列表 nonempty: 指还有内存可用的span列表 empty: 指没有内存可用的span列表 nmalloc: 指累计分配的对象个数线程从central获取span步骤如下： 将span归还步骤如下： 从mcentral数据结构可见，每个mcentral对象只管理特定的class规格的span。事实上每种class都会对应一个mcentral,这个mcentral的集合存放于mheap数据结构中。src/runtime/mheap.go:mheap定义了heap的数据结构： lock： 互斥锁 spans: 指向spans区域，用于映射span和page的关系 bitmap：bitmap的起始地址 arena_start: arena区域首地址 arena_used: 当前arena已使用区域的最大地址 central: 每种class对应的两个mcentral 从数据结构可见，mheap管理着全部的内存，事实上Golang就是通过一个mheap类型的全局变量进行内存管理的。mheap内存管理示意图如下： 系统预分配的内存分为spans、bitmap、arean三个区域，通过mheap管理起来。接下来看内存分配过程。 针对待分配对象的大小不同有不同的分配逻辑： (0, 16B) 且不包含指针的对象： Tiny分配 (0, 16B) 包含指针的对象：正常分配 [16B, 32KB] : 正常分配 (32KB, -) : 大对象分配其中Tiny分配和大对象分配都属于内存管理的优化范畴，这里暂时仅关注一般的分配方法。 以申请size为n的内存为例，分配步骤如下： Golang内存分配是个相当复杂的过程，其中还掺杂了GC的处理，这里仅仅对其关键数据结构进行了说明，了解其原理而又不至于深陷实现细节。1、Golang程序启动时申请一大块内存并划分成spans、bitmap、arena区域 2、arena区域按页划分成一个个小块。 3、span管理一个或多个页。 4、mcentral管理多个span供线程申请使用 5、mcache作为线程私有资源，资源来源于mcentral。

变换域变换域分析特点是将信号与系统的时间变量函数变换成相应变换域中的某个变量函数，利用傅里叶变换来研究系统的特性。根据查询相关公开信息显示：变换输入图像后，得到的中间结果数据所在的域就是变换域。

SS是平方和，它所在列的三个数值分别为回归误差平方和（SSE）、残差平方和（SSR）及总体平方和（SST），即分别为Model、Residual和Total相对应的数值。df（degree of freedom）为自由度。MS为SS与df的比值，与SS对应，SS是平方和，MS是均方，是指单位自由度的平方和。coeft表明系数的，因为该因素t检验的P值是0.000，所以表明有很强的正效应，认为所检验的变量对模型是有显著影响的。F是F test F 检验，联合显著检验值，是表明相关性的系数。扩展资料：Stata具有如下统计分析能力：1、相关与回归分析：简单相关，偏相关，典型相关，以及多达数十种的回归分析方法，如多元线性回归，逐步回归，加权回归，稳键回归，二阶段回归，百分位数 ( 中位数 ) 回归，残差分析、强影响点分析，曲线拟合，随机效应的线性回归模型等。2、数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。

因子分析与主成分分析的异同点:都对原始数据进行标准化处理; 都消除了原始指标的相关性对综合评价所造成的信息重复的影响; 构造综合评价时所涉及的权数具有客观性; 在信息损失不大的前提下，减少了评价工作量公共因子比主成分更容易被解释; 因子分析的评价结果没有主成分分析准确; 因子分析比主成分分析的计算工作量大 主成分分析仅仅是变量变换，而因子分析需要构造因子模型。主成分分析:原始变量的线性组合表示新的综合变量，即主成分；因子分析：潜在的假想变量和随机影响变量的线性组合表示原始变量。

统计学 各种应用条件、校正条件 应用检验方法必须符合其适用条件，不同设计的数据应选用不同检验方法。 一、第五章 参数估计 P74 总体均数的置信区间 1.正态近似法： 总体标准差σ已知，或σ未知但n>50时 2. t分布法 总体标准差σ未知，且n≤50时 二、第六章 计量资料两组均数t检验P93、P99 （一）t 检验的应用条件 适用于计量资料（单样本、两配对样本、两独立样本），并要求： 1. 样本来自正态分布的总体。W检验（n≤50时），H0：样本来自正态总体，P>0.05时尚不能认为两组资料的分布非正态； 2. 两独立样本均数比较时，两总体方差齐性。Levene检验，H0：方差相等。P>0.05时尚不能认为两组资料方差不齐。 （二）方差不齐或非正态时，两计量资料均数的比较方法 方法1. 仅方差不齐时，可采用近似t检验，即 t′检验。 方法2. 变量变换：对数变换、平方根变换、倒数变换等 方法3. 非参数检验：Wilcoxon符号秩检验（两相关样本P142）；Wilcoxon秩和检验、Mann-Whiney-U检验（两独立样本 P145）等 三、第七章 计量资料多组均数的比较-方差分析 （一）方差分析流程 P109 1、多个样本均数比较。若P<0.05，均数不全相等，则进行第2步； 2、作多重比较：LSD-t检验、Dunnett-t检验（多个实验组与一个对照组比较）、SNK-q检验（多个均数间全面比较） （二）方差分析的应用条件 P114 1、各样本相互独立，服从正态分布；W检验 2、各样本方差齐性。Levene检验 四、分类资料（计数资料）的比较-U000f0001U000f0002检验 （一）四格表资料（两独立样本率的U000f0001U000f0002检验）P123 1、n≥40，且所有T≥5时，计算普通Pearson U000f0001U000f0002值 2、n≥40，且有1≤T<5时，用校正公式计算U000f0001U000f0002值； 3、n＜40，或有T＜1时，改用Fisher确切概率法计算P值。 先估计表中最小的理论频数T值 [U000f0003U000f0004U000f0005=(U000f0006U000f0004×U000f0006U000f0005)/n] ，也就是行合计最小值与列合计最小值所对应的格子的T值，结合n值，以确定是否采用校正公式 （二）配对四格表资料（两相关样本率U000f0001U000f0002检验）P127 1、b+cuf0b340时，计算普通McNemar U000f0001U000f0002值 2、b+c<40时，需校正 （三）R×C表的U000f0001U000f0002检验 P131 1、多个样本率的比较 多个样本率比较，若P<0.05，均数不全相等，则进行第2步：做多重比较，采用四格表U000f0001U000f0002检验（U000f0001U000f0002分割） P131 2、多组构成比的比较 分组变量无序而结果变量有序的单项有序资料改用等级资料的秩和检验 3、若较多格子（1/5以上）的理论频数小于5或有一个格子的理论频数小于1，则易犯Ⅰ型错误。

在做回归预测时需要分析的数据往往是多变量的,那么我们在做多元回归时就需要特别注意了解我们的数据是否能够满足做多元线性回归分析的前提条件.应用多重线性回归进行统计分析时要求满足哪些条件呢?总结起来可用四个词来描述：线性、独立、正态、齐性.（1）自变量与因变量之间存在线性关系这可以通过绘制”散点图矩阵”进行考察因变量随各自变量值的变化情况.如果因变量Yi 与某个自变量X i 之间呈现出曲线趋势,可尝试通过变量变换予以修正,常用的变量变换方法有对数变换、倒数变换、平方根变换、平方根反正弦变换等.（2）各观测间相互独立任意两个观测残差的协方差为0 ,也就是要求自变量间不存在多重共线性问题.对于如何处理多重共线性问题,请参考《多元线性回归模型中多重共线性问题处理方法》（3）残差e 服从正态分布N(0,σ2) .其方差σ2 = var (ei) 反映了回归模型的精度,σ 越小,用所得到回归模型预测y的精确度愈高.（4） e 的大小不随所有变量取值水平的改变而改变,即方差齐性.

变量变换、常数变易法、公式法和参数表示法都是解决数学问题的常用方法，每种方法都有其适用的范围和优势。变量变换适用于解决含有变量的复杂方程或积分式的问题。通过将方程中的变量进行适当的变换，可以使方程简化为更易于求解的形式。常数变易法通常用于解决一些特殊类型的微积分问题，如求二阶线性微分方程的通解，或者求定积分的值。通过将常数变为函数，可以将原问题转化为求解一阶微分方程或一阶定积分的问题。公式法是指通过运用数学公式或恒等式，将原问题转化为一个已知的问题，从而求解原问题。这种方法通常适用于一些具有明确公式或恒等式的问题，如三角函数的求值等。参数表示法是一种常用的数学建模方法，它将问题中的未知量表示为某些已知量的函数形式，然后通过求解函数的解析式，得到未知量的解析表达式。这种方法通常适用于一些实际问题的数学建模和求解，如物理问题、经济问题等。综上所述，对于不同的问题和求解目标，应该选择适当的方法。在实际应用中，可能需要将多种方法相结合，综合运用，才能得到更准确和全面的结果。

单变量求解：通过调整另一个单元格中的值，从而可求得指定单元格中的特定值的方法Excel规划求解的选项可以用来解决线性规划与非线性规划优化问题。可以用来解决多个变量，多个外在约束和多个简单约束（决策变量整数约束的上下边界）的问题

在wps表格中数据分析选项在“数据”选项卡中。使用方法： 1、选中需要分析的数据单元格，点击页面上方工具栏中的“数据”选项。 2、然后在数据选项中找到“模拟分析”图标，点击其下拉框可以看到“单变量求解”和“规划求解”的选项。 3、如果选择了“单变量求解”，即可打开其设置对话框，根据提示输入内容后点击确定即可。 4、如果选择了“规划求解”，即可打开规划求解参数设置对话框，根据提示和需要设置对应的数值，点击确定即可。

　　在 Excel 中录入好数据以后都需要进行对数据的分析，其中数据分析-单变量求解也在分析数据中占有较为重要的作用，或许有的朋友并不知道数据分析-单变量求解该如何操作，如果不懂的朋友欢迎一起来讨论研究一番吧。接下来是我为大家带来的excel2010进行数据分析-单变量求解的教程，供大家参考。 　　excel2010进行数据分析-单变量求解的教程： 　　数据分析-单变量步骤1：设置公式。在b5中输入“=b4-b3”,在b7中输入”=b2*b5*b6“,在b9中输入”=b8*b2“,在b10中输入”=b7+b9+b2“。设置公式如下图二所示。 　　数据分析-单变量步骤2：要实现图二的显示，可以在选定图一中所示的表格，点击菜单中的“公式“，在选择其中”显示公式“。如图三所示菜单。 　　数据分析-单变量步骤3：设置单变量求解。首先选定图四所示表格。 　　数据分析-单变量步骤4：接着，点击菜单上“数据“，在出现的功能模块面板上选择”模拟分析“，再选择下面的单变量求解。操作图五所示。 　　数据分析-单变量步骤5：具体设置。依照图六所示，将信息填入。在目标单元格中填入总共缴纳税款的单元格“b10”,目标值根据应用需要填写，这里暂填为1000000元，可变单位格就是我们要求的税款数所在的单元格b2。点击确定后， 　　数据分析-单变量步骤6：单变量求解结果如图七所示。 　　数据分析-单变量步骤7：借助单变量求解 方法 可以让企业能够运用excel2010这个工具快速评价自身的税务风险和财务风险，甚至可以根据不同情况做出一定的决策。

gen year1=1 if time==2008replace year1=0 if time!=2008对年份为2008年的观测生成一个为1的虚拟变量其他类推。虚拟变量(DummyVariables)又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且接近现实。模型中引入虚拟变量的作用1、分离异常因素的影响，例如分析我国GDP的时间序列，必须考虑“**”因素对国民经济的破坏性影响，剔除不可比的“**”因素。2、检验不同属性类型对因变量的作用，例如工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。3、提高模型的精度，相当于将不同属性的样本合并，扩大了样本容量（增加了误差自由度，从而降低了误差方差）

这期推送简单谈一下我本人 对经济学实证论文写作排除干扰性因素、机制检验和异质性分析的一些不甚成熟的理解 。 论文的实证部分一般要回答两个问题，一是 核心解释变量 x 是否影响被解释变量 y ，二是 具体的影响机制，即 x 如何影响 y 。 为了回答第一个问题，论文在基准回归之后一般会设计一系列的识别条件检验和稳健性检验，包括对模型的特定假设进行检验（如 DID 的平行趋势检验），对模型可能存在的因果推断问题（内生性）进行讨论、检验和缓解，排除可能影响研究结论的其他干扰性因素，对 x 影响 y 的预期效应和滞后效应进行讨论等一系列的稳健性检验。某些情况下，对基准回归结果的识别条件检验和稳健性检验甚至需要占据实证部分篇幅的一半以上。 如此大费周章的原因或者说目的在于，一方面，回答好 x 是否影响 y 这个问题是进一步分析影响机制的基础，因此确保 x 对 y 的影响稳健可信是实证设计的基本要求；另一方面，我们要赶在读者或审稿人提出“灵魂拷问”之前把论文中可能存在的或大或小的问题都给考虑到，想读者之想，思审稿人之思，虽然不管我们怎么绞尽脑汁去发现和填补这些漏洞，审稿人总是能够提出一些“奇奇怪怪”的问题，但前期做足工作可以把这些问题被问到的可能性降到最低。 对第二个问题进行回答可以增加论文的科学性、故事性和丰满度。 x 对 y 存在一定的影响，并且这种影响是稳健的，在此基础上我们还想知道 x 对 y 的影响究竟是通过什么渠道实现的，即探讨“存在性”背后的“过程性”。对客观影响机制的探讨本质上就是对现实经济运行规律的一种总结与提炼，体现了社会科学研究的“科学”之所在。 如果怀疑变量 m 是 x 对 y 作用背后的机制，那么论文的理论分析部分就要对这一机制的基本逻辑进行较为清晰的分析说明，然后在实证部分对这一机制进行检验。机制检验没有一个固定的范式，一般需要结合论文的研究内容、理论、模型，甚至是所使用的数据进行设计，但是 经济学研究的机制检验应尽量避免使用中介效应模型 ，原因在于（引自 我在知乎的回答 ）： 相比于管理学、心理学等学科领域，经济学更强调变量之间因果关系的推断，而恰恰由于中介效应模型没有考虑到中介变量可能存在的内生性，因此该模型可能符合管理学的研究范式，但不符合经济学研究范式。 中介效应模型可能存在的内生性在于： 参考连玉君老师的回答，中介效应模型存在的一个比较现实的问题是：我们大多数都是在和一个内生变量作斗争，而中介效应要求我们不仅要克服 的内生性问题还要克服 的内生性问题，着实有些苛刻。 排除干扰性因素是实证论文稳健性检验部分的基本步骤之一。 如， 陈登科（2020） 在研究中国加入WTO后贸易壁垒下降是否带来环境污染的改善时，怀疑加入WTO同时期中国实施的其他政策，特别是国有企业改制政策与鼓励外资进入政策，以及环境规制政策（如两控区、“十一五”污染控制政策）可能对结果造成潜在干扰。为排除这些干扰性因素，作者在回归方程中进一步加入国有经济比重与外贸经济比重来控制前两项政策的影响；对于环境规制政策，作者认为中国的环境规制政策大多是以行政区划为单位来实施的，因此在回归模型中进一步加入地区-年份固定效应来控制环境规制政策对结果的潜在影响。 如， 江静琳等（2018） 在研究农村成长经历对家庭股票市场参与的影响时，认为影响人类行为的因素十分复杂，因此怀疑农村成长经历对股票市场参与的作用可能受到社会互动、信任水平、金融知识、家庭社会经济地位和风险态度等因素的干扰。为了排除掉这些因素，作者做了一系列的稳健性检验，包括（以社会互动为例）： 再如， 陆菁等（2021） 在研究绿色信贷政策的微观效应时，怀疑2008年国际金融危机以及同时期的环境规制政策（如清洁生产标准、“十一五”污染控制政策、区域限批政策等）可能对研究结论构成潜在干扰。对于前者，作者在基准模型的基础上额外控制了代表企业投融资需求的两个代理变量；对于后者，作者引入了若干虚拟变量并剔除了相关样本（具体请看原文）。 借鉴以上三篇文献，下面简单梳理一下排除干扰性因素的逻辑与实证思路。 由于被解释变量 y 的影响因素众多，基准模型中的控制变量也仅仅是根据一般常识与理论（即已有文献的做法）引入的，如果怀疑某个不同寻常的意外因素 z 对 y 存在一定程度的影响，即直觉上认为 z 是 y 的不可忽视的重要影响因素，并且在考虑 z 的情况下 x 对 y 的作用可能改变，那么为了检验结论的稳健性，可以把 z 当作控制变量引入基准模型中，如果核心解释变量 x 的系数与基准回归结果大体保持一致，就说明排除了 z 对研究结论的干扰。 此外，还可以使用反证法，即假设 z 对研究结论确实构成不可忽视的干扰，那么就存在如下推论：随着 z 的取值变化， x 对 y 的影响存在异质性，而我们的检验逻辑就是证明该推论不成立。为了证明这个推论不成立，有以下两种实证思路：一是按照 z 的取值大小对样本进行分组，进行分组检验，如果在不同分组下 x 的系数基本不变且与基准回归结果大体保持一致，就说明该推论不成立；二是使用调节效应模型，调节项为 x 与 z 的交互项，且两个单独项不可忽视，如果调节效应模型中的交互项不显著（单独项 x 是否与基准回归结果保持一致，甚至 x 显著与否都不重要，因为在调节模型中 x 的系数含义不同），就说明该推论不成立。 机制检验没有统一范式，一般根据研究内容而定，以佐证论文所讲的故事，比较常用的实证设计包括（引自我在知乎的回答）： 戴鹏毅等（2021） 在研究“沪股通”对企业全要素生产率的作用机制时，认为提高股价信息含量和信息传递效率、矫正股票错误定价和改善信息披露质量是沪股通提升企业TFP的主要机制。在机制检验部分，首先实证检验了“沪股通”开通对这几个机制变量的影响，然后利用已有的权威文献在理论上讨论机制变量对企业全要素生产率的作用。 陈登科（2020）的机制检验思路与之类似，但在逻辑上与其自身的研究内容紧密联系。贸易自由化显著降低了企业 的排放强度，而 的排放强度等于 排放量除以工业总产值，为了讨论企业 的排放强度的降低究竟源于 排放量的减少还是工业总产值的提高，作者分别用贸易自由化分别对企业 排放量和工业总产值做回归，结果显示贸易自由化主要通过降低企业 排放量而非提升产出的方式来降低 排放强度。在这之后，一个新的疑问是：企业 排放量的下降是由生产过程中的 产生量下降引起，还是末端处理过程中的 处理量增加引起？为了回答该问题，作者用贸易自由化分别对 产生量和 去除量做回归，结果显示贸易自由化通过降低 产生量，而非增加 去除量来降低 排放。 这样的机制检验思路在逻辑上环环相扣，因此论文的故事性极强。除此之外，论文还对煤炭使用及技术进步这两个具体渠道分别进行了检验。 异质性分析一般可以分为两种： 这两种方法的主要区别在于： 事实上，异质性分析可以作为机制检验的一种辅助性手段，用以进一步增强论文的故事性。 如， 万攀兵等（2021） 在研究清洁生产行业标准对企业绿色转型时，在验证技术改造这一具体机制之后，认为技术改造受制于企业的技术改造需求和融资能力，基本逻辑如下： 依据以上逻辑，作者在基准模型中分别加入技术改造需求和融资能力与双重差分的交乘项（即构建三重差分模型 DDD ）来捕捉可能的异质性效果。

一般是指多元回归中将年度变量和行业变量加入回归。多元回归分析的X变量一般分为两种：解释变量和控制变量，解释变量往往是论文中作者希望关注的变量，而控制变量则是也可以影响Y变量、X变量，但是并不是作者需要研究的变量，但是为了研究的严谨必须也考虑。打个比方，假设我的Y变量是看“工资”，我的研究希望探究“性别变量”怎样影响“工资”，可是这里就有两个问题：第一，工资是随着时间变化的，过去的工资因为经济发展比较低而现在的工资高，男女加入工作的比例也是随着时间变化的，现在女性工作的更多；第二，工资是根据行业不同的，而男女的行业分布也往往不同。因此，如果不控制“年份”和“行业”两个变量，许多结论就无从下。例如我不控制行业和年份，得出了“工资女性较低，女性被歧视”的结论，有人可能就会反驳——女性在的行业往往是注重安稳而工资较低的，女性偏好安稳，因此并不是工资上有女性歧视，而是行业不同而已。所以为了真的发现女性是否被歧视，我就需要控制行业。比如看教师行业男性女性工资是否有统计差距？金融业？……那么怎么控制行业呢？如果只有一个行业还好，可是行业很多，我们一个一个更改数据库做单变量回归是很没有效率的，这时我们就用到了多元回归的一个特性，每一个系数的含义是说：“控制其他加入多元回归的解释变量不变，这个解释变量变动1单位，则Y变动系数个单位”，因此我们就直接将行业变量（对行业变量的处理往往是考虑N个行业就加入N个不同变量，它们都是0、1的虚拟变量，0是指在这个行业里，1是指不在）和年份变量（直接加入时间变量）加入多元回归就可以得出“控制行业和年份”下的性别对工资的影响系数了。这样，我再分析出来就不会受到质疑。实现这种回归，大部分统计软件都可以，包括SPSS，在写公式的时候按照我上述的方法在回归中添加入这些变量就可以了。

是的，转换为虚拟变量

您好，看调试情况而言，感觉是您的第七行代码运行的问题使得vecl变量并未有效的生成，后续对其进行引用与调用自然会出错，建议您检查一下第七行代码的使用方法(查帮助文档确认代码语法是否有问题)，以及变量空间那一栏是否显示出vcel变量了(确认vcel是否已经成功运行出来)，程序的调试是技术活，不可操之过急，需要全面的把控与思考能力，谢谢。。。

技术方面就是 SQL，主要学习数据库语言的增删查改， 建议从mysql入手，主要学习关系数据库管理系统，主要学习单表查询以及多表查询，利用数据库进行简单的分析

算。内生性问题，是指解释变量x和残差项u之间存在相关性，和稳健性检验都放在基准回归后面，主要就是为了说明实证结果的稳健性，让自己信服，当然更重要的是要让审稿人和读者信服，算回归分析。

统计学层次分析法（AHP）本身不会产生内生性变量问题，因为它是一种多层次决策分析方法，通过对几个因素进行比较来确定最终的决策。但是，在应用AHP时使用的数据可能存在内生性，例如，某些因素可能受其他因素的影响，这可能会导致结果偏差。因此，在应用AHP时，需要注意数据的来源和质量，并确保所使用的变量之间不存在内生性。

叙事~

不对！曹操害死关羽纯属无意之举！曹操当时看见关羽的首级后没过多久就死了！并且再死之前还敬了关羽一杯！并且在他死之前一直寝食难安！你这写的是对关羽和曹操的不敬！纯属胡言乱语！

字符串的要转化为数字的才行

可以as.numeric，或者其他方式

重新整理数据进行分析

回归模型中控制变量的数量选择主要依据经济学理论，一般而言，3个控制变量数量过少，可能会存在遗漏变量的问题从而导致回归结果不可靠，建议查询类似研究的论文中控制变量的选取准则

模型遗漏关键变量。要使用某个或某几个环境变量对此因变量进行回归分析，以检测环境因子与因变量的关系时模型遗漏关键变量，被遗漏变量在时间顺序上存在相关性，错误的回归函数形式，就需要消除自相关。

看你的目的是什么啦，如果仅仅估计参数，无论是异方差还是自相关，你的参数都是无偏的；但方差较大，预测准确度较低。你要克服异方差同时还有自相关，建议拟采用FGLS（可行广义二乘），可同时达到目的。广义差分尽管也可以，但损失自由度，而且要你自己推断出相关系数。但我觉得奇怪的是，你为什么同时既有异方差又有序列相关；所以我觉得你很可能是有遗漏变量，遗漏变量进入残差项中，且与自变量相关，最终会导致你估计非无偏且非一致。所以，最好先用直接做回归，后得到的残差，与自变量测下相关性；如相关性强，则说明存在遗漏变量。然后你采用工具变量法进行回归就可以了。

相关分析是用于揭

天孤星李洪仁

可以

只能留下一个变量呗,或者再找一个别的变量代替,反正两个强自相关的变量是不能用作单独的变量回归分析的.

（1））如甲图所示，巴斯德使用了两种瓶来作实验，宽口瓶和鹅颈瓶，两瓶中放入相同的肉汤，并敞口放入同样的环境中，而且瓶内和外界空气都是相通的，放置一周后，现象：宽口瓶，空气中的细菌能进入，因此瓶中的肉汤腐败．鹅颈瓶，空气中的细菌被鹅颈挡住了，不能进入，肉汤不腐败．（2）A瓶、B瓶内都装有同等量的新鲜肉汤，A瓶煮沸，B瓶不作处理，一段时间后B瓶变质，因为B瓶没有经过高温灭菌，有细菌存在．（3）如丙图所示，在乙实验一段时间后，其中一瓶仍然保鲜，另一瓶变质；接着，将保鲜那瓶的瓶颈打断静置室内，则空气中的细菌能进入，肉汤应该很快腐败变质．（4）甲：宽口瓶有细菌进入，鹅颈瓶无细菌进入，其他条件一样，因此变量是细菌；乙：A煮沸，无菌，B不做处理，有细菌，其他条件一样，因此变量是细菌；丙：鹅颈瓶，细菌不能进入，无细菌，打断颈的瓶子，空气中的细菌能进入，其他条件一样，因此变量是细菌．故选B、B、B．（5）甲：宽口瓶有细菌进入，鹅颈瓶无细菌进入，其他条件一样．因此控制变量的方法是保持原来瓶颈的直颈或弯颈．故选A．乙：A煮沸，无菌，B不做处理，有细菌．因此控制变量的方法是一瓶煮沸，一瓶不作处理．故选B．丙：鹅颈瓶，细菌不能进入，无细菌，打断颈的瓶子，空气中的细菌能进入．因此控制变量的方法是将弯颈瓶的变颈打断．故选C．（6）本实验说明了细菌的产生是由空气中的细菌产生的，而不是自然发生的．（7）巴斯德根据实验创造了保存食品的巴氏消毒法，直到现在仍广泛应用．故答案为：（1）宽口瓶中的肉汤腐败，鹅颈瓶中的肉汤没有腐败（2）B瓶变质，因为B瓶没有经过高温灭菌，有细菌存在（3）原来新鲜的肉汤很快腐败（4）B、B、B（5）A、B、C（6）由空气中的细菌产生的（7）巴氏消毒法

方差分析的应用条件为：1、各样本须是相互独立的随机样本；2、各样本来自正态分布总体；3、各总体方差相等，即方差齐。方差分析的用途：1、两个或多个样本均数间的比较；2、分析两个或多个因素间的交互作用；3、回归方程的线性假设检验；4、多元线性回归分析中偏回归系数的假设检验；5、两样本的方差齐性检验等。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。扩展资料：方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：1、实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。2、随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。根据资料设计类型的不同，有以下两种方差分析的方法：1、对成组设计的多个样本均值比较，应采用完全随机设计的方差分析，即单因素方差分析。2、对随机区组设计的多个样本均值比较，应采用配伍组设计的方差分析，即两因素方差分析。在观测变量总离差平方和中，如果组间离差平方和所占比例较大，则说明观测变量的变动主要是由控制变量引起的，可以主要由控制变量来解释，控制变量给观测变量带来了显著影响。反之，如果组间离差平方和所占比例小，则说明观测变量的变动不是主要由控制变量引起的，不可以主要由控制变量来解释，控制变量的不同水平没有给观测变量带来显著影响，观测变量值的变动是由随机变量因素引起的。参考资料来源：百度百科——方差分析

多因素方差分析用来研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响。多因素方差分析不仅能够分析多个控制变量对观测变量的独立影响，更能够分析多个控制变量的交互作用能否对观测变量产生显著影响，最终找到利于观测变量的最优组合。多因素方差分析的第一步是明确观测变量和若干个控制变量，并在此基础上提出原假设。多因素方差分析的原假设是：各控制变量不同水平下观测变量各总体的均值无显著性差异，控制变量各效应和交互作用效应同时为0，即控制变量和它们的交互作用没有对观测变量产生显著影响。spss功能强大具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。

　控制变量不同水平下观测变量总体方差无显著差异是方差分析的前提要求。如果没有满足这个前提要求，就不能认为各总体分布相同。因此，有必要对方差是否齐性进行检验。　　方差分析(AnalysisofVariance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。　　方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。

方差分析的应用条件为：1、各样本须是相互独立的随机样本；2、各样本来自正态分布总体；3、各总体方差相等，即方差齐。方差分析的用途：1、两个或多个样本均数间的比较；2、分析两个或多个因素间的交互作用；3、回归方程的线性假设检验；4、多元线性回归分析中偏回归系数的假设检验；5、两样本的方差齐性检验等。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。扩展资料：方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：1、实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。2、随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。根据资料设计类型的不同，有以下两种方差分析的方法：1、对成组设计的多个样本均值比较，应采用完全随机设计的方差分析，即单因素方差分析。2、对随机区组设计的多个样本均值比较，应采用配伍组设计的方差分析，即两因素方差分析。在观测变量总离差平方和中，如果组间离差平方和所占比例较大，则说明观测变量的变动主要是由控制变量引起的，可以主要由控制变量来解释，控制变量给观测变量带来了显著影响。反之，如果组间离差平方和所占比例小，则说明观测变量的变动不是主要由控制变量引起的，不可以主要由控制变量来解释，控制变量的不同水平没有给观测变量带来显著影响，观测变量值的变动是由随机变量因素引起的。参考资料来源：百度百科——方差分析

相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度，而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小，还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。这两种分析是统计上研究变量之间关系的常用办法。相同点：他们都可以断定两组变量具有统计相关性。不同点：相关分析中两组变量的地位是平等的，不能说一个是因，另外一个是果。或者他们只是跟另外第三个变量存在因果关系。而回归分析可以定量地得到两个变量之间的关系，其中一个可以看作是因，另一个看作是果。两者位置一般不能互换。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。回归分析是研究各因素对结果影响的一种模拟经验方程的办法，回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析。回归分析中，会用到方差分析来判断各变量对结果的影响程度，从而确定哪些因素是应该纳入到回归方程中，哪些由于对结果影响的方差小而不应该纳入到回归方程中。