如何解读SPSS两两比较LSD法的结果

原创 数据小兵  2020-01-07 09:46  阅读 5,647 次
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两两比较时国内人喜欢使用LSD法SPSS软件呢也能轻松输出该结果,有点麻烦的是,经常有人不知道如何解读它。

看一个经典案例

最近一年消费者对总共23家企业投诉的次数如下表,试分析四个行业之间的服务质量是否有显著差异。

行业作为自变量,投诉量作为因变量,用SPSS做单因素方差分析。

4个行业投诉量差异有统计学意义(F=3.407,P<0.05)。

这是一句总的概括,我们尚不知4个行业内部到底是哪两个之间有统计学差异,所以需要进一步做两两比较,这里选择LSD法

SPSS原始表格结果如下:

最基本:行业I减去行业J=平均值差值(I-J),对差值做t检验。

大家想一想,行业变量4个水平两两比较,无非就是(零售与旅游)(零售与航空)(零售与家电)(旅游与航空)(旅游与家电)(航空与家电)共6组。而诸如(旅游与零售)(家电与航空)等都是重复的,t检验显著性P值完全相等。

(辅助理解:1234水平,排列组合有12、13、14、23、24、34)

如上表,SPSS输出的这张大表有12行两两比较的结果,仔细一看实际上就是只有我标黄色的6行是有用的,其他6行的结果完全一致。

(大家看零售与旅游比,P值0.882,反过来旅游与零售比P值还是0.882,零售比旅游,旅游比零售都是一回事嘛)

SPSS软件多输出了一倍的数据,让这张表格看上去很复杂,尤其是当你的因素水平有5个,或6个的时候,你发现这张表格更大,看着就很复杂,哪有心情去搞清楚到底是哪一组比较是有统计学差异。

因此,我们用户需要自己动手做减法,对LSD表进行减肥,删减重复的比较(SPSS允许用户自己删减表格的行或列,可编辑)。结果如下:

现在咱们再来看减肥后的LSD结果。(我们是用户不是专家,所以直接解读P值列)看显著性P值列。

这本身是一个t检验,原假设是行业I与行业J间无统计学差异,备择假设是有统计学差异,如果概率P值小于0.05,表示原假设是小概率事件,即不成立,或拒绝,应接受备择假设。

我们期望看到P<0.05。6个P值中,仅有航空与家电间比较其P=0.005,P<0.05,其他两两比较间P均大于0.05,即我们发现4个行业间比较,仅仅是航空业和家电业在投诉量上有统计学意义,其他均无。

有的读者觉得还是不够清晰,怎么办呢,小兵建议LSD的解读,或者说所有两两比较结果的解读,应该配以平均值图来看。

SPSS可以输出,如下:

我们可以先不看LSD结果,字不如表,表不如图。先看图。

显然是航空业投诉量最低,家电业投诉量最高,这二者不管是(航空比家电)还是(家电比航空)绝对差异都是(59-35)。在所有两两比较中,这个绝对差应该是最大的,很容易联想到有统计学差异。

而零售和旅游业分别是49和48,肉眼可见没啥区别。很容易联想到无统计学差异。

绝对差第二大的,也很是一目了然,(零售比航空)或(航空比零售)。是否有统计学差异看情况而定。

有了这个直观发现后,再去对照看LSD的结果。这个时候就是“带着眼色”去看的,有的放矢。马上就能确认哪一组有差异,哪一组无差异。

本文完。

图/文=数据小兵

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