用ecel進(jìn)行方差分析的實(shí)驗(yàn)報(bào)告

1、地區(qū)12地區(qū)12345678北京8897.592808.92654.361798.885281132.09960.41867.871天津4273.151848.11324.63674.67187.83481.27371.85299.79河北3349.741195.65217.82796.62170.4350.92263.53289.27山西3304.761224.6283.2584.07156.27324.89416.94240.94內(nèi)蒙古3968.421578.57271.88609.29148.03466.34390.85416.87遼寧4254.031563.33335.93793.91

2、185.5416.41437.79409.641吉林3902.91371.12286.97737.07168.36355.99376.76511.5黑龍江4241.271331.07345.69946.84161.03427.35496.42434.25上海9804.373639.14496.142102.96480.621212.38942.76738.941江蘇5804.452275.28306.62969.76286.37691.56818.45322.991浙江7731.72812.39473.111488.95374.31968.17843.34609.071安徽3655.02149

3、4.19203.37813.12229.66302.23312.05227.1福建5015.722304.14291.72821.21260.68570.24421.69219.021江西3532.661609.2162.58725.11181.91295.76254.77232.78試驗(yàn)背景：方差分析是從觀測(cè)變量的方差入手，爭(zhēng)辯諸多把握變量中哪些變量是對(duì)觀測(cè)變量有顯著影響的變量。一個(gè)簡(jiǎn)單的事物，其中往往有很多因素相互制約又相互依存。方差分析的目的是通過(guò)數(shù)據(jù)分析找出對(duì)該事物的變差來(lái)源進(jìn)展分解的一種技術(shù)。對(duì)變差的度量，承受離差平方和。試驗(yàn)背景：方差分析是從觀測(cè)變量的方差入手，爭(zhēng)辯諸多把握變量中哪

4、些變量是對(duì)觀測(cè)變量有顯著影響的變量。一個(gè)簡(jiǎn)單的事物，其中往往有很多因素相互制約又相互依存。方差分析的目的是通過(guò)數(shù)據(jù)分析找出對(duì)該事物的變差來(lái)源進(jìn)展分解的一種技術(shù)。對(duì)變差的度量，承受離差平方和。試驗(yàn)內(nèi)容：試驗(yàn)1：?jiǎn)我蛩胤讲罘治鰲l件：?jiǎn)我蛩胤讲罘治鍪菍?duì)成組設(shè)計(jì)的多個(gè)樣本均數(shù)比較，所以對(duì)數(shù)據(jù)格式有特別要求，因素的不同水平作為表格的列或行 ，在不同水平下的重復(fù)次數(shù)作為行或列：以下數(shù)據(jù)來(lái)自 2022活消費(fèi)支出，按不同工程分組的不同地區(qū)：，2，3，45789(2022單位：元地區(qū)工程生活消家庭設(shè)文教娛醫(yī)療保其地區(qū)費(fèi)食品衣著居住備交通和樂(lè)健品支出合及 服用品及及計(jì)務(wù)通 訊效勞務(wù)山東山東4417.181618.

5、66265.59945.81273.77533.55399.95301.55河南3388.471220.36225.64875.83203.81310.11234.01242.87湖北3725.241668.35195.45702.62229.32307.22281.68236.3111、在excel的數(shù)據(jù)區(qū)域和顯著性水平，點(diǎn)擊“確定”后輸出最終輸出結(jié)果：表一方差分析：?jiǎn)我蛩胤讲罘治鯯UMMARY組求和平均方差132129281.54040.048346544023252249.751632.805428309.63327951.16248.473815408.0243225251.6789.

6、1125162323.15326519.28203.72751026363213547.29423.352866285.8573211279.63352.4884551368329809.81306.556631281.449322716.0584.876561665.067表一是各組數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。從各組的均值看，最低的為 84.87656，1665.067，3465440。小方差之比不超過(guò) 4，就可以認(rèn)為是同法差。此例子中的比值明顯大于 4，可能違反了同方差假設(shè)。2析差異源SSdfMSFP-valueF crit組間4.12E+08851448014109.30592.13E-811.

7、971665組內(nèi)1.31E+08279470679.1總計(jì)5.43E+08287假設(shè)假設(shè)數(shù)據(jù)是同方差的，則方差分析中得到的p2.13E-810.05，因此試驗(yàn)2進(jìn)展無(wú)重復(fù)雙因素方差分析無(wú)重復(fù)方差分析是分析兩個(gè)因素對(duì)觀測(cè)變量的獨(dú)立影響。作為觀測(cè)變量，品種和施肥量作為把握變量。利用雙因素方差分析方法， 爭(zhēng)辯不同品種、不同施肥量是如何影響農(nóng)作物產(chǎn)量的，并進(jìn)一步爭(zhēng)辯哪種品種與哪種水平的施肥量是提高農(nóng)作物產(chǎn)量的最優(yōu)組合。如表所示為不同品種、不同施肥量對(duì)每畝農(nóng)作物產(chǎn)量的影響單位噸。g氮肥磷肥鉀肥混合肥料10.2567520.4821310.4757530.28501220.3948180.5912350.

8、5478890.47892730.7807860.8341620.0998260.3919840.9518110.5106360.4506970.66579250.8573870.4662310.3338110.90337860.4299750.1395310.1072420.87543370.3241680.0507020.1251260.79580180.1521960.034560.041810.57097190.0027470.0001230.0014560.47322步驟：在excel定相應(yīng)的數(shù)據(jù)區(qū)域和顯著性水平，點(diǎn)擊“確定”后輸出下：方差分析：無(wú)重復(fù)雙因素分析SUMMARY觀測(cè)數(shù)求

9、和平均方差141.4996490.3749120.01457242.0128690.5032170.007361342.1067540.5266880.119821442.5789360.6447340.050124542.5608080.6402020.080191641.5521810.3880450.126638741.2957960.3239490.11228840.7995370.2022840.0641940.4775460.1193870.055645氮肥94.1506390.4611820.108927磷肥93.1093120.3454790.088124鉀肥92.183611

10、0.2426230.04377混合肥料95.4405140.6045020.048056方差分析差異源SSdfMSFP-valueF crit行1.07205880.1340072.5958670.0336462.355081列0.65322730.2177424.2179080.0157143.008787誤差1.23896240.051623總計(jì)2.96424535 p 值為 0.0336460.05，列因素，即施肥量的p0.015714，也小于0.05，可見(jiàn)不同品種、不同施肥不是施肥越多越好。試驗(yàn)3進(jìn)展有重復(fù)雙因素方差分析AABexcel作用的狀況。例 3：假定不同地區(qū)的消費(fèi)者對(duì)某種顏色

11、有與其他地區(qū)消費(fèi)者不同的特別偏愛(ài)， 為了比較不同顏色的包裝紅、黃、藍(lán)對(duì)銷售額的影響，收集了一些數(shù)據(jù)，假005作用是否顯著。如以下圖所示ABABCDE33.3338328.223238.3782233.5941526.27892茶飲料22.490464.67071822.1251925.4586621.8648934.0655543.3019636.3836741.6587342.91192養(yǎng)分快32.2055727.6919232.4237934.7779334.55812線16.1265518.4785822.3785926.3784934.87489別36.1427737.1835426.

12、4557523.3664130.3662634.3496340.7891422.4087833.4953526.99414果汁39.8252829.8137526.3829329.118442.5192428.9240626.87929.6965821.5687617.35989步驟：在excel后輸出輸出結(jié)果如下：方差分析：可重復(fù)雙因素分析SUMMARY茶飲料ABCDE總計(jì)觀測(cè)數(shù)3333315求和89.8898476.1958896.88708100.711591.05573454.7401平均29.9632825.3986332.2956933.5705130.3519130.316方差4

13、2.01611379.076978.5739665.61105123.1864106.67養(yǎng)分快線觀測(cè)數(shù)3333315求和84.474983.3540481.2581484.5228499.79928433.4092平均28.158327.7846827.0860528.1742833.2664328.89395方差果汁112.447687.4753825.5244834.974316.33329543.39572觀測(cè)數(shù)3333315求和103.09997.4818978.4882984.182586.87327450.1249平均34.3663232.4939626.1627628.0608328.9577630.00833方差29.7093753.7606113.3143436.3997161.140151.65815總計(jì)觀測(cè)數(shù)99999求和277.4637257.0318256.6335269.4169277.7283平均30.829328.5590928.5148329.9352130.8587方差53.6913139.85537.553941.6823676.29028方差分析差異源SSdfMSFP-valueF crit樣本16.7937928.3968970.10080.9044193.31583列48.34576412.0