关于SPSS中的方差分析

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请问论坛里的各位大佬啊，我的数据共有207组，16个自变量，1个因变量。想用多因素方差分析做下个自变量对因变量的影响程度，结果如下图所示：
F值和P值都没有计算出来，自由度好像也有问题。不知道错误在哪里，请各位大神指教！
附：操作步骤：
（1）“分析”→“一般线性模型”→“单变量”；
（2）将各因变量和自变量分别选入“因变量”和“固定因子”框中；
（3）“模型”按钮中，选择“定制”，“主效应”，将各自变量分别选入右边框中；
（4）“选项”→“方差齐性检验”→“继续”→“确定”。

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关键词：多因素方差分析 因素方差分析 一般线性模型 方差齐性检验 操作步骤 SPSS 数据分析 spss数据分析 方差分析 多因素方差分析

等待~~~

你的固定因子都是连续型变量（标度），不是分类变量（名义或分类）。模型用错了，要用回归模型

newuserh 发表于 2018-8-23 09:11
你的固定因子都是连续型变量（标度），不是分类变量（名义或分类）。模型用错了，要用回归模型

谢谢回答。方差分析只适合于分类变量吗？我的确实都是连续变量，如果使用回归模型进行分析，请问哪种比较合适呢？（各自变量与因变量的线性相关均比较弱。）

wingsjake 发表于 2018-8-23 09:43
谢谢回答。方差分析只适合于分类变量吗？我的确实都是连续变量，如果使用回归模型进行分析，请问哪种比较 ...

1、方差分析模型肯定能使用连续型自变量，但你需要把这些连续型自变量指定为 “协变量”，你可以试试你的数据，放到“协变量”里面，自然会出结果。GLM的方差分析和线性回归是等价的，如果你用回归跑一次，会发现这两种方法的结果是一样的。
2、SPSS方差分析里面没有自动变量筛选的功能，回归里有。用起来方便。
3、回归里面有标化回归系数，可以用作影响因素的发现。
4、你先用线性回归跑一次，然后考察残差的指标以及共线性，如果没问题。那么模型就没有错。
5、心里要有准备，真实的社会学领域的回归方程决定系数都不高的，不要期望太高

newuserh 发表于 2018-8-23 10:27
1、方差分析模型肯定能使用连续型自变量，但你需要把这些连续型自变量指定为 “协变量”，你可以试试你的 ...

感谢回答！
1.协变量一般指独立变量，而不为人所控制的变量。我数据里的自变量却无独立变量，均为我自己设置。但将全部变量输入协变量框中，得到结果如下图，应当如何解释呢？
此外，您说一般线性模型下，线性回归和方差分析等价，我尝试了下，您指的等价是哪里等价呢？

2.SPSS回归里的自动变量筛选指的是“线性回归”里的“逐步”功能吗？
3.线性回归的回归系数是模型的一部分，如果模型不同是否影响程度也不同？可以当做自变量对因变量的影响程度？
4.线性回归的共线性诊断和残差分析如下图所示：

5.可决系数不必很高，得到主要影响因子便已经完成了一半工作！
再次感谢您的回答。

祝楼主好运！

wingsjake 发表于 2018-8-23 15:46
感谢回答！
1.协变量一般指独立变量，而不为人所控制的变量。我数据里的自变量却无独立变量，均为我自己 ...

1、现在的阶段，你就把协变量看做等价于连续型变量，其它不要多想，多想了容易出搞晕自己。2、GLM的方差分析和线性回归是等价的，这个毫无疑问。你的回归方程里面丢变量了，比方差模型少了一个自变量。变量名称你隐藏了，自己去找。如果两个模型的因变量，自变量及数据一致的话，等价体现在两个模型的显著性（P值）计算结果完全一样。
3、SPSS GLM线性回归中的变量筛选中，除了“进入”（“输入”）外，其它诸如“逐步”等等都是变量筛选的功能。建议你根据结果和专业背景手动删选。绝大多数情况下，SPSS中不同的自动筛选方法，得到的结果是不同的。你现在应该搞不定（解释不了）为什么会不同。
4、回归方程中自变量的影响程度，要看标化规划系数（系数表格的Beta列数据）
5、回归模型中，你有很多的自变量是没有统计学意义的，这些自变量的共线性（VIF值）大的吓人，你必须进行变量筛选。精简模型后再看结果。
6、残差分析要做图，SPSS回归主菜单里面有选项。标化残差要分布均匀，无明显趋势，大小在3倍标准差范围内。

newuserh 发表于 2018-8-24 08:37
1、现在的阶段，你就把协变量看做等价于连续型变量，其它不要多想，多想了容易出搞晕自己。2、GLM的方差分 ...

万分感谢您的回答！
1.那好吧，暂且将全部变量视为协变量；
2.确实是少了变量，却是运算所致，显示允差达到0.000限制，排除变量如下图：

经只做其余15个变量的方差分析和回归，结果显示二者中自变量的显著性确实相同，印证了你的说法；
3.我做过散点图矩阵，各自变量与因变量的线性很差且其内部共线性很强，想做些非线性的处理。另，想在非线性处理前筛选变量，不知依据线性回归的结果进行筛选是否可靠。除了线性回归之外，曾考虑或采用“主成分”，“岭回归”？不知可否。
4.先前也知道共线性严重，筛选变量是势在必行的，有可靠的筛选依据吗？似乎跟上面有所重复。
5.绘图已给出，标准化残差分布比较均匀，少部分大于3倍标准差出现。如图：

再次感谢您的回答。

狗子的小太阳 发表于 2018-8-23 17:26
祝楼主好运！

谢谢你的祝福。