单因素方差分析【详】
2017-10-30 来源: 医咖会 作者: 杨超

一、问题与数据

有研究者认为,学历越高生活幸福指数越高。为了验证这一假设,研究人员招募了31名研究对象,分别调查他们的学历水平,并测量生活幸福指数。根据学历的高低,研究对象被分为4组:高中及以下、本科、硕士研究生、博士研究生,变量名为group。利用专业的量表得分来评估研究对象的幸福指数,变量名为Index,满分为100分,得分越高代表幸福感越强。研究者想知道,幸福指数的高低是否与学历水平有关,即幸福指数Index的平均得分是否随着学历group变量的不同而不同。部分数据如图1。

 

图1 部分数据

二、对问题分析

研究者想分析不同group间的Index得分差异,可以采用单因素方差分析。单因素方差分析适用于2种类型的研究设计:

 

1)判断3个及以上独立的组间均数是否存在差异(也可以是2组,此时等同于成组t检验);

 

2)判断前后变化的差值是否存在差异。使用单因素方差分析时,需要考虑6个假设。

假设1:因变量为连续变量;

假设2:有一个包含3个及以上分类、且组别间相互独立的自变量;

假设3:各组间和组内的观测值相互独立;

假设4:各组内没有明显异常值;

假设5:各组内因变量符合正态分布;

假设6:各组间的方差齐。

假设1、假设2和假设3与研究设计有关,本研究数据满足。那么应该如何检验假设4、假设5和假设6,并进行单因素方差分析呢?

三、SPSS操作

目录
共61讲