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mengyl2004

铜虫 (小有名气)

[求助] SPSS分析结果解读

遇到spss统计分析的问题,求助各位大侠帮我看下我的理解是否正确。


我有6个处理组,每个处理组4个重复,最终数据用spss16.0进行分析,one-way ANOVA进行方差分析,均值比较用LSD 和 Duncan 法,显著水平为0.05,结果如图1-3.

图1中,ANOVA分析的结果是,sig为0.06,但是 图2中,LSD分析的结果是:1、3组与第6组的sig<0.05,那么可以说1组、3组与第6组差异显著吗?

我的理解是,ANOVA分析的sig<0.05,说明各组间平均值有差异,然后才能用LSD法比较各组平均值的差异在哪里。如果ANOVA分析的sig<0.05,同时LSD的sig<0.05,那么可以说1、3组与第6组间有差异;但如果ANOVA分析的sig>0.05,同时LSD的sig<0.05,但不能说1、3组与第6组间有差异。因为如果ANOVA分析的sig>0.05,说明各组间平均值没有差异,也就不能进行后边的均值比较了。

图3是Duncan法方差分析的结果,请问什么情况下用邓肯法合适,什么情况下用LSD法合适。如果各处理组重复数不相等,是应该选择邓肯法吗。

图1-anova



图2-lsd



图3-Duncan
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mengyl2004

铜虫 (小有名气)

引用回帖:
5楼: Originally posted by gy313wyn at 2012-07-26 19:49:09
其实你不用纠结于其他的问题,因为我们最终展现在文章中的就是要在数值后面标差异是否显著。这个时候只要看DUCAN这一个表格,在一列的就是差异不显著,也就是说第一列标a第二列标b第三列标c。你看1和3在一列了,那么 ...

恩,不同列标不同的肩标,说明差异显著,这个我理解了。
但是在本例中,我纠结的是:ANOVA分析的sig=0.06,差异不显著,后边的DUNCAN多重比较的差异显著就没有意义了。
我认为的是:在ANOVA 分析的差异显著的前提下,DUNCAN多重比较的差异显著才是有意义的;NOVA 分析的差异不显著的话,DUNCAN多重比较的差异显著是没有意义的。
6楼2012-07-29 10:45:59
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lqf808

至尊木虫 (著名写手)

都市农夫

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★
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mengyl2004: 金币+5, 有帮助 2012-07-26 14:18:19
有对照情况下用LSD法合适。
2楼2012-07-19 19:52:38
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ly197408

专家顾问 (正式写手)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
感谢参与,应助指数 +1
mengyl2004: 金币+10, 有帮助 2012-07-26 14:19:38
第一,理论上说方差分析不显著,不能进行多重比较。
第二,实际应用中方差分析显著性还有0.1水平、0.15水平等。计算机软件不管你是否显著,都进行多重比较的,在5%水平不显著,但是可能在其它水平显著,你的例子说明在10%水平是显著的,因此,多重比较还是有一定的实际意义。
对于采用何种多重比较方法,目前大多认为LSD法不适合,多采用LSR法。具体你可以参考杨德编著试验设计与分析一书77页,2002年出版
3楼2012-07-19 22:06:05
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hubin33

木虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
感谢参与,应助指数 +1
mengyl2004: 金币+20 2012-07-26 14:20:17
第一,可以说差异是显著的。只要多重比较结果是显著的,那么你可以说,二者在统计学上,差异是显著的。注意,仅仅是统计学上!
第二,从统计学的角度来说,如果方差分析的结果不显著,严格意义上是不能进行多重比较的。但是,在实际情况中,会存在灵活应用的情况。由于方差分析是一种统计学模型,其结果表明了,测量值的平均值之间是否存在显著性差异。注意,是各个平均值之间,追求的是一种整体的差异。但是,最大值和最小值之间,一般情况都是存在差异的,而方差分析则无法考虑到这一点。因此,从这个角度来说,方差分析存在局限性。反过来讲,你也就可以继续进行多重比较了。
第三,对于用哪种多重比较方法,这个其实无所谓。现有的,比较常用的方法有:LSD, LSR, Duncan等。这些方法,仅仅是统计学上的分类而已,并不代表谁对谁错,也只是对数据的严格程度不同。就比如你坐火车去某地,你可以做动车,也可以做特快,也可以做绿皮车,道理是一样的。一般来说,当你的处理超过3个时,这三个比较方法基本没有太大的区别,如果可以,你试着常识一下,用三个方法都做一下多重比较,看看结果,你就会明白我的意思了。
祝顺利。。。。
4楼2012-07-20 09:12:18
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