spss中一般线性模型.ppt
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1、一般线性模型(一)一般线性模型(一)2024/5/11 周六1.一般线性模型一般线性模型n一般线性模型单变量分析的基本过程一般线性模型单变量分析的基本过程n完全随机设计资料的方差分析完全随机设计资料的方差分析n随机区组(单位组)设计资料的方差分析随机区组(单位组)设计资料的方差分析2024/5/11 周六2.一、一般线性模型单变量分析的基本过程一、一般线性模型单变量分析的基本过程nGeneral Linear Model(GLM,一般线性模型),一般线性模型)n包括:包括:lUnivariate(单因变量多因素方差分析),(单因变量多因素方差分析),lMultivariate(多因变量方差分析
2、),(多因变量方差分析),lRepeated Measures(重复测量方差分析),(重复测量方差分析),lVariance(方差分量分析)(方差分量分析)l GLM可完成多自变量、多水平、多因变量、重复测可完成多自变量、多水平、多因变量、重复测量方差分析以及协方差分析等。量方差分析以及协方差分析等。2024/5/11 周六3.Univariate(单因变量方差分析)基本过程(单因变量方差分析)基本过程2024/5/11 周六4.1 主对话框主对话框nDependent Variable:因变量因变量nFixed Facter:固定因子,所有可能的水固定因子,所有可能的水平都出现在样本中,如分
3、组等平都出现在样本中,如分组等nRandom Facter:随机因子,所有可能随机因子,所有可能的取值并不都在样本中出现,如观察个的取值并不都在样本中出现,如观察个体体nCovariates:协变量,协方差分析时用协变量,协方差分析时用nWLS Weight:WLS权重。用于加权最权重。用于加权最小二乘分析。小二乘分析。2024/5/11 周六5.2 功能按钮功能按钮nModel:分析模型:分析模型nContrast:对照方法:对照方法nPlots:分布图形:分布图形nPost Hoc:多重比较:多重比较nSave:保存运算值:保存运算值nOption:选择输出项。:选择输出项。2024/5/
4、11 周六6.2.1 Model按钮按钮、在、在Specify Model栏中指定模型类型栏中指定模型类型nFull Factorial,全模型,系统,全模型,系统默认。包括所有因素的主效应默认。包括所有因素的主效应和所有的交互效应。例如有三和所有的交互效应。例如有三个因素变量,全模型包括三个个因素变量,全模型包括三个因素的主效应、两两的交互效因素的主效应、两两的交互效应和三个因素的高级交互效应。应和三个因素的高级交互效应。nCustom,自定义模型。选择此,自定义模型。选择此项激活下面各操作框项激活下面各操作框 2024/5/11 周六7.、建立自定义模型、建立自定义模型nFactorsCo
5、variates 框中框中自动列出可以作为因素的自动列出可以作为因素的变量名,其后面的括号中变量名,其后面的括号中标有字母标有字母“F”(固定因(固定因子)、子)、“R”(随机因子)(随机因子)或者或者“C”(协变量)。(协变量)。2024/5/11 周六8.A、选择效应类型、选择效应类型nInteractin:交互效应:交互效应nMain effects:主效应:主效应nAll2-way:所有所有2维交互效应维交互效应nAll3-way:所有:所有3维交互效应维交互效应nAll4-Way:所有:所有4维交互效应维交互效应nAll5-Way:所有:所有5维交互效应维交互效应2024/5/11
6、周六9.B、选择模型中的主效应、选择模型中的主效应(Model)n首先定义效应类型为首先定义效应类型为Main effectsn鼠标键单击某一个因素,该变量名鼠标键单击某一个因素,该变量名背景将改变颜色(一般变为蓝色),背景将改变颜色(一般变为蓝色),单击单击Build Term(s)栏中下面的)栏中下面的箭头,该变量出现在箭头,该变量出现在Mode1中。一中。一个变量名占一行称为主效应项。欲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,就进在模型中包括几个主效应项,就进行几次如上的操作。行几次如上的操作。2024/5/11 周六10.C、建立模型中的交互项、建立模型中的交互项 n例
7、如,因素有例如,因素有Light(F)、Device(F)、)、Target(F),若要),若要求模型中包括变量求模型中包括变量Light与与Device交互效应。交互效应。n首先定义效应类型为首先定义效应类型为Interactin,n然后在然后在FactorsCovariates框内的变量表中,用鼠标单击框内的变量表中,用鼠标单击Device变量使其背景改变颜色,再用鼠标单击变量变量使其背景改变颜色,再用鼠标单击变量Light变变量使其背景改变颜色;单击量使其背景改变颜色;单击Build Term(s)栏内残数框的)栏内残数框的箭头按钮,一个交互效应出现在箭头按钮,一个交互效应出现在Mode
8、l框中。模型增加了一框中。模型增加了一个交互效应项:个交互效应项:Device*Light。2024/5/11 周六11.C.建立模型中的交互项建立模型中的交互项n模型中包括三个变量的所有模型中包括三个变量的所有2维交互效应项,维交互效应项,n定义效应类型为定义效应类型为All2-way,n单击单击light、Device、Target三个变量名,三个变量名,n单击箭头按钮。单击箭头按钮。nModel中出现三个中出现三个 2维交互效应项:维交互效应项:Light*Device、Light*Target、Device*Target。n模型中包括所有模型中包括所有3维效应,维效应,n定义效应类型为
9、定义效应类型为All3way,n单击变量单击变量Llight、Device、Target。n单击箭头按钮,单击箭头按钮,nModel框中出现框中出现3维交互效应项:维交互效应项:Ligh*Device*Target。2024/5/11 周六12.、选择平方和分解的方法、选择平方和分解的方法nSum of squares:nTYPE(嵌套设计)、(嵌套设计)、TYPE(平衡设计、仅主效(平衡设计、仅主效应)、应)、n TYPE(系统默认、最常(系统默认、最常用)用)nTYPEIV(不完整数据)。(不完整数据)。2024/5/11 周六13.2.2 Contrasts按钮按钮nFactors框中显
10、示出所有在框中显示出所有在主对话框中选中的因素,主对话框中选中的因素,其后的括号中是当前的对其后的括号中是当前的对比方法了;比方法了;nChange Contrast栏中改变栏中改变对照方法。对照方法。2024/5/11 周六14.可供选择的对照方法可供选择的对照方法nNone:不进行均数比较;:不进行均数比较;nDeviation:比较预测变量或因素的每个水平的效应。选择:比较预测变量或因素的每个水平的效应。选择Last或或First作为参照的水平;作为参照的水平;nSimple:对预测变量或因素变量的每一水平都与参照水平进行比:对预测变量或因素变量的每一水平都与参照水平进行比较。选择较。选
11、择Last或或First作为参照水平;作为参照水平;nDifference:对预测变量或因素每一水平的效应,除第一水平以: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。与外,都与其前面各水平的平均效应进行比较。与Helmert对照方对照方法相反;法相反;注:注:只有只有Deviation和和Simple 需要选择参考水平,需要选择参考水平,Last(系统(系统默认)和默认)和First。2024/5/11 周六15.2.3 Plots按钮按钮nFactor:主对话框中所选因素:主对话框中所选因素变量名;变量名;nHorizontal:横坐标框:横坐标框nS
12、eparate Lines:确定分线变量:确定分线变量nSeparate Plots:确定分图变量:确定分图变量2024/5/11 周六16.2.4 Post Hoc按钮按钮n均数多重比较(事后检验)均数多重比较(事后检验)2024/5/11 周六17.2.5 Save按钮按钮(选择保存运算值选择保存运算值)n通过在对话框中的选择,通过在对话框中的选择,可以将所计算的可以将所计算的预测值预测值、残差残差和和诊断值(回归分析诊断值(回归分析时)时)作为新的变量保存在作为新的变量保存在编辑数据文件中。以便在编辑数据文件中。以便在其他统计分析中使用这些其他统计分析中使用这些值。值。2024/5/11
13、 周六18.2.5 Save按钮按钮(选择保存运算值选择保存运算值)Predicted Values(预测值)(预测值)nUnstandardized:非标准化:非标准化预测值预测值nWeighted:如果在主对话框:如果在主对话框选择了选择了WLS变量,选中该变量,选中该复选项将保存加权非标准化复选项将保存加权非标准化预测值预测值nStandard Error:预测值的:预测值的标准误标准误 Residuals(残差栏)(残差栏)nUnstandarized:非标准化残差非标准化残差nWeighted:加权非标准化残差加权非标准化残差nStandardized:标准化残差标准化残差nStud
14、entized:学生化残差学生化残差nDeleted:剔除残差剔除残差2024/5/11 周六19.2.5 Save按钮按钮(选择保存运算值选择保存运算值)Diagnostics(诊断值栏)(诊断值栏)nCooks distance:Cook距离;距离;nLeverage values:非中心化:非中心化Leverage值;值;Save to new filen将参数协方差矩阵保存到一个将参数协方差矩阵保存到一个新文件中新文件中2024/5/11 周六20.2.6 Option按钮按钮(选择输出项选择输出项)nDisplay Means for:显示分组因素:显示分组因素nDisplay:指定
15、输出的统计量:指定输出的统计量nDescriptive statistics:描述统计量,均值、:描述统计量,均值、标准差,样本量标准差,样本量nEstimates Of effect size:效应量估计。:效应量估计。nObserved power:检验假设的功效。:检验假设的功效。nParameter estimates:各因素变量的模型参:各因素变量的模型参数估计、标准误、数估计、标准误、t 检验的检验的t值、值、P值和值和 95的置信区间。的置信区间。nSigificance level:指定:指定Confidence intervals的显著性水平的显著性水平2024/5/11 周
16、六21.nDescriptive statistics:描述统计量,均值、标准差,样本量:描述统计量,均值、标准差,样本量nEstimates Of effect size:效应量估计。:效应量估计。nObserved power:检验假设的功效。:检验假设的功效。nParameter estimates:各因素变量的模型参数估计、标准误、:各因素变量的模型参数估计、标准误、t 检检验的验的t值、值、P值和值和95的置信区间。的置信区间。Contrast coefficient matrix:变:变换系数矩阵或换系数矩阵或L矩阵。矩阵。nHomogeneity tests:方差齐性检验。:方差
17、齐性检验。nSpread Vs level plot:绘制观测量均值:绘制观测量均值-标准差图、观测量均值标准差图、观测量均值-方方差图。差图。nResiduals plot:绘制残差图。:绘制残差图。nLack of fit:检查因素和因变量间的关系是否被充分描述。:检查因素和因变量间的关系是否被充分描述。nGeneral estimable function:可以根据一般估计函数自定义假设检: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。验。对比系数矩阵的行与一般估计函数是线性组合的。2024/5/11 周六22.n例例1 为研究多酚保健饮料对急性缺氧的影
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