3.11、SPSS协方差分析—零基础入门教程

SPSS协方差分析

一、基本思想

协方差分析是利用线性回归的方法，消除混杂因素的影响后进行的方差分析。简单来说，就是消除不可控制的因素，比较各因素不同水平的差异以及分析各因素间是否存在交互作用。

例如：研究不同的生根粉对树木根系数量的影响，但由于各株树木在试验前的根系数不一致，对试验结果又有一定的影响，要消除这一因素带来影响，就需要将各株树木在试验前的根系数量这一因素作为协变量进行方差分析，才能得到正确的试验结果。

二、协方差分析的SPSS实现

实例三：“data07-03.sav”数据文件是某公司针对公司成员进行的语言能力培训，为了检验培训成效，在培训前后均进行了语言能力测试，

如下图所示。培训对象为公司A 、B ，成员包括员工、主管和经理。现要求剔除培训前的语言能力测试成绩的影响，分析公司成员在培训后的语言能力是否存在显著差异。

数据文件：数据文件\Chapter07\data07-03.sav

视频文件：视频文件\Chapter07\协方差分析．avi

（1）打开“data07-03.sav”数据文件，选择“分析” →“一般线性模 型” →“单变量” ，弹出“单变量”对话框。

（2）选中左侧变量列表中的“培训后语言测试成绩”变量，单击按钮，将其选入“ 因变量” ；选中“职称”和“ 公司”变量，单击按钮，将其选入“ 固定因子” ；选中“培训前语言测试成绩”变量，单击按钮，将其选入“协变量”。

（3）单击按钮，弹出“选项”对话框。

（4）在“ 因子与因子交互”列表中选中“OVERALL” ，并单击按钮，将其选入“ 显示平均值”列表框；在“输出”选项组中，勾选“描述统计” 、“ 同质性检验” 复选框。单击按钮返回主对话框。

（5）完成所有设置后，单击腿按钮执行命令。

三、协方差分析的结果分析

从下表中可以看出，有职称、公司两个因素。职称有3个水平，即员工、主管和经理，每个水平有6个观测量；公司有3个水平，即公司A 、B ，每个水平有9个观测量。

从下表可以看到各项组合的平均值、标准偏差及观测值个数。

从下表可以看出，显著性为0.237 ，大于0.05 ，因此认为各组样本来自的总体的方差相等。

从下表可以看出，在组间效应的校正模型中，F统计量为4.384， 显著性为0.017 ，小于显著性水平0.05 ，所以可以认为培训前语言能力与培训后语言能力存在线性回归关系；职称和公司的显著性分别为0.003 、0.462 ，分别小于和大于显著性水平0.05 ，所以可以认为职称对

语言能力有显著影响，而公司对语言能力没有显著影响；“职称*公司” 的显著性为0.689 ，大于0.05 ，说明交互效果不显著，可以不予考虑。

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