spass方差分析实验报告

实验主题专业统计软件应用实验题目方差分析实训时间 学生姓名学号班级实训地点信息管理实验室设备号指导教师刘进一实验目的事件的发生往往与多个因素有关，但各个因素对事件发生的中的用作用是不一样的，而且同一因素的不同水平对事件发生的影响也是不同的。如农业研究中土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响，不同饲料对牲畜体重增长的效果等，理解和学会使用方差分析方法来解决问题。二实验内容第一题：某农场为了比较4种不同品种的小麦产量的差异，选择土壤条件基本相同的上地，分成16块，将每一个品种在4块试验田上试种，测得小表亩产量(kg)的数据如表6.17所示(数据文件为data6-4.sav),试问不同品种的小麦的平均产量在显著性水表6.17小麦产望的实测数据品种a)本题的实验原理：单因素方差分析第1步分析：由于有一个因素(品种),而且是4种品种。故不能用独立样本T检验(仅适用两组数据),这里可用单因素方差分析：第2步数据的组织：分成两列，一列是小麦的产量，另一列是小麦品种(分别用A1,A2,A3,A4标识);第3步方差相等的齐性检验：由于方差分析的前提是各个水平下(这里是不同的饲料folder影响下的产量)的总体服从方差相不是很严格，但对于方差相等的要求是比较严格的。因此必须对方差相等的前提进行检验。点开Options,选中Homogeneityofvariancetest(方差齐性检验)。第四步把显著性水平改为0.01重复前面三个步骤。c)结果及分析：TestofHomogeneityofVariances3产量F3口3(3)描述统计量表产量Nm44445.801363.31612(4)多重比较结果(1)品(J)品其他三种饲料均具有显著性差异，而且从产量均值的差异上看MeanDifference(I-J)均低于其他3种品种，说明A2种的效果没有其他品种的效果好。第二题：某公司希望检测四种类型的轮胎A,B,C,D的寿命(由行驶的里程数决定),见表6.18(單位：千英里)(数据文件为data6-5.sav),其中每种轮胎应用在隨机选择的6辆汽车上。在显著性水平0.05下判断不同类型轮胎的寿命间是否存在显表6.18四种轮胎的寿命数据ABCD1本题的实验原理：單因素方差分析單因互方差分析(One-wayANOVA)称为一维方差分析，它检验由單一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量，由因素各水平分组的均值之间的差异，是否具有统计意义，或者说它们是否来源于同一总体。2实验步骤：第1步分析：由于有一个因素(不同的轮胎),而且是4种品种。故不能用独立样本T检验(仅适用两组数据),这里可用单因素方差分析；第2步数据的组织：分成两列，一列是轮胎的寿命，另一列是四种类型的轮胎(分第3步方差相等的齐性检验：由于方差分析的前提是各个水平下(这里是不同的饲料folder影响下的产量)的总体服从方差相等的正态分布。其中正态分布的要求并不是很严格，但对于方差相等的要求是比较严格的。因此必须对方差相等的前提进行检验。点开Options,选中Homogeneityofvariancetest(方差齐性检验)。3实验结果TestofHomogeneityofVar里程里程F3(4)分析：从均值折线图上反映出来四种轮第三题：将4种不同的水稻品种A1,A2,A3,A4安排在面积相同的4种不同七质的地块BI,B2,B3,B4中试种，测得各地块的产量(kg)如表6.19(数据文件为data6-6.sav),试分别在显著性水平为0.05和0.01下检验不同水稻品种、不同土质及出版社)如果同时研究两个或多个因子对试验结果(对单一的因变量)的影响，就称为双因子方差分析(Two-wayANOVA)第1步分析：需要研究显著性水平为0.05和0.01下检验不同水稻品种、不同土质及二第2步按Analyze|General第3步单击Options,由于方差分析的前提上方差相等，故应进行方差齐性检验，选中“Homogeneitytests”,第4步通过以上步骤只能判断两个控制变量的不同水平是否对观察变量产生了显著影响。如果想进一步了解究竟是哪个组与其他组有显著的均值差别，就需要在多个样MultipleComparisonsforObservedMeans对话框，在话框，这里选“品种”,再选择一种方差相等时的检验模型和不相等时的检验模型(这第5步选择建立多因素方差分析的模型种类。打开Model对话框，本例用默认的Fullfactorial模型。这种模型将观察变量总的变异平方和分解为多个控制变量对观察变量的独立部分、多个控制变量交互作用部分以及随机变量影响部分第6步以图形方式展示交互效果。如果各因素间无交互效果，则各个水平对应的图形应近于平行，否则相交。点开Plots,选两个变量之交互作用，第7步对控制变量各个水平上的观察变量的差异进行对比检验。选择Contrasts对话框，对两种因素均进行对比分析，方法用Simple方法，并以最后第8步运行结果及分析。完成以上设置后单击OK运行对其结果及分析N水稻1424344土地1234F13390BB有最终的交互影响折线图来看，A2品种在B1土地上种植最终的产量最高。第四题：某超市将同一种商品做3种不同的包装(A)井摆放在3个不同的货架区验：在显著性水平0.05下商品包装、摆放位置及其搭配对销售情况是否有显著性影1、本题实验原理：协方差分析协方差分析是利用线性回归的方法消除因素的影响后进行的方差比较。就是说先从因变量的总偏差平方和中去除协变量对因变量的回归平方和，再对残差平方和进行分解，进行方差分析。例如考虑药物对患者某个生化指标变化的影响，要比较实验组与对照组该指标的匀值是否有显著性差异以确定药物的有效性，可能要考虑患者病程的长短、年龄以及原指标水平对疗效的影响。要消除这些因素的影响，考虑药物疗效，才是科学的分析方法。这些混杂的因素变量称为协变量。第1步分析：就应该用到协方差分析。第2步将不同货架作为协变量。第3步其它设置与多因素方差分析大同小异。第4步主要结果及分析，N包装192939摆放位置192939(2)因素方差分析及交互检验结果表F 61.25919.333 行了18个样地的栽培实验，测定杨树苗的一年生长量、初始高度、全部实验条件(包括氮肥量和钾肥量)及实验结果(杨树苗的生长量)数据如表6.21,请在显著水平0.05下检验氮肥量、钾肥量及树苗初始高度中哪些对杨树的生长有显著性影响。序号序号1少0多02少062多063少04多04少2多45少7多66少5多7少7多58少5多69少5多如果同时研究两个或多个因子对试验结果(对单一的因变量)的影响，就称为双①方差齐性检验结果F5Teststhenullhypothe初高+氮肥量·钾肥量“树苗初高②协变量与因变量交互作用检验F 7112…7112 树苗初高钾肥量·树苗初高 28③协方差分析主要结果F1.006 ①由协變量与因變量交互作用检验结果可以看出，氮肥量与树苗初高的交互作用项Sig=0.74>0.05,且钾肥量与树苗初高的交互作用项Sig=0.339>0.05,因此认为氮肥量和钾肥