1 SPSS 作业4：多因素方差分析 不同学校专业类别对报名人数的分析 （一） 多因素方差分析 基本操作： （1）选择菜单Analyze－General Linear Model－Univariate； （2）分别选择“报名人数”“专业类别” “学校”到框中，指定控制变量，随机变量，结果如下： 报名人数多因素方差分析的饱和模型 Tests of Betw een-Subjects Effects Dependent Variable:报名人数 Source Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig. Corrected Model 2.009E8a 71 2830183.881 3.354 .000 Intercept 6.429E9 1 6.429E9 7.620E3 .000 x1 5.866E7 3 1.955E7 23.175 .000 x2 9.265E7 17 5450179.739 6.459 .000 x1 * x2 4.963E7 51 973120.915 1.153 .286 Error 6.075E7 72 843750.000 Total 6.691E9 144 2 Tests of Betw een-Subjects Effects Dependent Variable:报名人数 Source Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig. Corrected Model 2.009E8a 71 2830183.881 3.354 .000 Intercept 6.429E9 1 6.429E9 7.620E3 .000 x1 5.866E7 3 1.955E7 23.175 .000 x2 9.265E7 17 5450179.739 6.459 .000 x1 * x2 4.963E7 51 973120.915 1.153 .286 Error 6.075E7 72 843750.000 Total 6.691E9 144 Corrected Total 2.617E8 143 a. R Squared = .768 (Adjusted R Squared = .539) 分析：提出零假设―选择检验统计量―计算检验统计量的观测值及概率 p 值―给出显著性水平 a，做出决策。 这里，零假设：不同专业类别对报名人数没有显著影响；不同学校对报名人数没有显著影响；不同专业类别和学校对报名人数没有显著影响； 备择假设：不同专业类别对报名人数有显著影响；不同学校对报名人数有显著影响；不同专业类别和学校对报名人数有显著影响； 这里，以专业类别和学校为控制变量，报名人数为观测变量，建立固定效应胡饱和模型。 由上可以看出，观测变量的总变差为 2.617E8，它被分解为四个部分，分别由专业类别不同引起的变差 5.866E7和学校引起的变差 9.265E7，由不同专业和学校交互作用引起的变差 4.963E7，由随机因素引起的变差 6.075E7。这些变差除以各自的自由度后，得到各自的均方，F统计量以及对应的 p值。 3 （二）多因素方差的进一步分析 操作：在Model、Post Hoc、Plots框中选择所...
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