excel求标准误差与spss一致

一、方差分析

当X为定类数据，Y为定量数据时，通常使用方差分析进行差异研究。根据X的个数，我们将其称为单因素方差、双因素方差、三因素方差等。当X超过1个时，统称为多因素方差。

（1）单因素方差分析

主要分析一个定类数据X与一个定量数据Y之间的关系。在方差分析的过程中，首先关注p值，如果p值小于0.05，说明存在差异性；通过对比平均值可以进一步了解具体差异。

以学历与工资的关系为例，通过单因素方差分析发现，不同学历的样本对工资有着显著的差异。具体表现为学历越高，工资水平越高。

（2）双因素方差分析

用于分析两个定类数据X1和X2与定量数据Y之间的关系。例如，研究人员想探究性别和学历对网购满意度的差异。双因素方差分析更多地用于实验研究。

（3）三因素方差分析

用于分析三个定类数据X与定量数据Y的关系。在某些实验中，可能需要考虑更多的自变量，此时可以使用三因素方差分析。例如，在研究物、性别和是否高血压对胆固醇水平的影响时，通过三因素方差分析可以发现不同因素对胆固醇水平的影响程度。

（4）多因素方差分析

通常用于实验研究，如果某个X因素呈现出显著性，可以通过多因素方差分析与事后多重比较来进一步探究具体差异。

二、事后多重比较

在方差分析的基础上，进后多重比较以深入分析定类数据与定量数据之间的关系。例如，想了解不同学历段学生的智商是否存在差异，以及具体哪些组别之间存在差异。事后多重比较的方法有多种，SPSSAU系统默认使用常见的事后多重比较法。需要注意的是，单独进后多重比较时，模型考虑的因素可能与多因素方差分析不同，导致结果有所差异。事后多重比较中的“边际估计均值”在非平衡数据中更为准确。

三、简单效应

简单效应指的是在X1的某个水平下，X2不同水平的比较。在进行简单效应分析时，SPSSAU默认使用Bonferroni法计算p值。这种分析可以帮助我们了解在X1的某个水平下，X2的不同水平对Y的影响是否存在差异。