實(shí)驗(yàn)九-協(xié)方差分析

實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目協(xié)方差分析實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)實(shí)驗(yàn)?zāi)康?.準(zhǔn)確掌握協(xié)方差分析的方法原理。2.熟練掌握協(xié)方差分析的SPSS操作。為了了解不同品種的飼料對(duì)生豬體重增加的影響，需要把喂養(yǎng)生豬前的體重影響排除。根據(jù)收集了3種不同飼料對(duì)生豬喂養(yǎng)前后的體重變化數(shù)據(jù)分析不同飼料對(duì)生豬體重變化的影響情1.協(xié)方差分析的前提檢驗(yàn)。(1)協(xié)變量(喂養(yǎng)前體重)與觀測(cè)變量(喂養(yǎng)后體重增加)的線性檢驗(yàn)——繪制喂養(yǎng)前與喂養(yǎng)后體重增加的散點(diǎn)圖。(2)協(xié)變量(喂養(yǎng)前體重)與控制變量(飼料種類)的無(wú)交互效應(yīng)檢驗(yàn)2.協(xié)變量方差分析。3.為了與協(xié)變量方差分析進(jìn)行比較，可以作喂養(yǎng)后體重增加的單因素方差分析進(jìn)行對(duì)比。喂養(yǎng)前體重因變量：喂養(yǎng)后體重增加源[[型平方和均方F校正模型5截距22誤差總計(jì)校正的總計(jì)a.R方=.930(調(diào)整R方=.910)N888因變量：喂養(yǎng)后體重增加源1II型平方和均方F校正模型3截距12誤差總計(jì)校正的總計(jì)a.R方=.911(調(diào)整R方=.898)圖四因變量：喂養(yǎng)后體重增加源1II型平方和均方F校正模型2截距2誤差總計(jì)校正的總計(jì)a.R方=.515《調(diào)整R方=,469}圖五實(shí)驗(yàn)分析由圖一可以看出：喂養(yǎng)不同種類飼料，喂養(yǎng)前體重和喂養(yǎng)后體重增加均呈現(xiàn)明顯的線性關(guān)系且各斜率基本相同。因此，喂養(yǎng)前體重可以作圖二中協(xié)變量(喂養(yǎng)前體重)與控制變量(飼料種類)的交互效應(yīng)對(duì)應(yīng)概率P值=0.118,大于顯著性水平0.05,接受原假設(shè)，交互效應(yīng)不顯著。滿足協(xié)方差分析平行性條件。圖四：這是喂養(yǎng)后體重增加協(xié)方差分析結(jié)果。第三行：喂養(yǎng)前體重(協(xié)變量)引起的變差=1010.760;對(duì)應(yīng)的對(duì)應(yīng)的概率P值是0.000,小于顯著性水平0.05,應(yīng)拒絕原假設(shè)，認(rèn)為：喂養(yǎng)前體重(協(xié)變量)對(duì)喂養(yǎng)后體重增加均產(chǎn)生了顯著性影響。第四行：飼料種類(控制變量)不同引起的變差=353.609;對(duì)應(yīng)的概率P值是0.000,小于顯著性水平0.05,應(yīng)拒絕原假設(shè)，認(rèn)為：飼料種類對(duì)喂養(yǎng)后體重增加均值產(chǎn)生了顯著性影響。圖五：這是喂養(yǎng)后體重增加的單因素方差分析結(jié)果。與協(xié)方差分析結(jié)果比較：觀測(cè)變量(喂養(yǎng)后體重增加)的總變差=2555.958,與單因素方差分析中的SST一致；隨機(jī)因素可解釋的變差由單因素