SPSS中的單因素方差分析

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一、基本原理單因素方差分析也即一維方差分析，是檢驗由單一因素影響的多組樣本某因變量的均值是否有顯著差異的問題，如各組之間有顯著差異，說明這個因素〔分類變量〕對因變量是有顯著影響的，因素的不同水平會影響到因變量的取值。

二、試驗工具SPSSforWindows三、試驗方法例：某燈泡廠用四種不同配料方案制成的燈絲〔filament〕，生產(chǎn)了四批燈泡。在每批燈泡中隨機(jī)地抽取假設(shè)干個燈泡測其運用壽命〔單位：小時hours〕，數(shù)據(jù)列于下表，現(xiàn)在想知道，對于這四種燈絲生產(chǎn)的燈泡，其運用壽命有無顯著差異。

燈泡燈絲12345678甲1600161016501680170017001780乙15001640140017001750丙16401550160016201640160017401800丁151015201530157016401680四、不運用選擇項操作步驟〔1〕在數(shù)據(jù)窗建立數(shù)據(jù)文件，定義兩個變量并輸入數(shù)據(jù)，這兩個變量是：

filament變量，數(shù)值型，取值1、2、3、4分別代表甲、乙、丙、丁，格式為F1.0，標(biāo)簽為“燈絲”。

Hours變量，數(shù)值型，其值為燈泡的運用壽命，單位是小時，格式為F4.0，標(biāo)簽為“燈泡運用壽命”。

〔2〕按Analyze，然后ComparedMeans，然后One-WayAnova的順次單擊，打開“單因素方差分析”主對話框。

〔3〕從左邊源變量框中選取變量hours，然后按向右箭頭，所選去的變量hours即進(jìn)入DependentList框中。

〔4〕從左邊源變量框中選取變量filament，然后按向右箭頭，所選取的變量folament即進(jìn)入Factor框中。

〔5〕在主對話框中，單擊“OK”提交進(jìn)行。

五、輸出結(jié)果及分析燈泡運用壽命的單因素方差分析結(jié)果ANQVASunofSquaresdfMeanSquareFSigBetweenGroups39776.46313258.8191.638.209WithinGroups178088.9228094.951Total217865.425該表各部分說明如下：

第一列：方差來源，BetweenGroups是組間變差，WithinGroups是組內(nèi)變差，Total是總變差。

第二列：離差平方和，組間離差平方和為39776.46，組內(nèi)離差平方和為178088.9，總離差平方和為217865.4，是組間離差平方和與組內(nèi)離差平方和相加而得。

第三列：自由度，組間自由度為3，組內(nèi)自由度為22，總自由度為25，是組間自由度和組內(nèi)自由度之和。

第四列：均方，即平方和除以自由度，組間均方是13258.819，組內(nèi)均方是8094.951.第五列：F值，這是F統(tǒng)計量的值，其計算公式為模型均方除以誤差均方，用來檢驗?zāi)Ｐ偷娘@著性，假如不顯著說明模型對指標(biāo)的變化沒有說明技能，F(xiàn)值為1.683.第六列：顯著值，是F統(tǒng)計量的p值，這里為0.209.由于顯著值0.209大于0.05，所以在置信水平0.95下不能否定零假設(shè)，也就是說四種燈絲生產(chǎn)的燈泡，其平均運用壽命美譽(yù)顯著差異。

六、運用選擇項操作步驟七、輸出結(jié)果及分析描述性統(tǒng)計量表方差全都性檢驗Sig大于0.05，說明各組的方差在0.05的顯著水平上沒有顯著性差異，即方差具有全都性。

單因素方差分析結(jié)果未加權(quán)Unweighted線性項、加權(quán)weighted線性項、加權(quán)項與組間偏差平方和。自由度、均方、F值、顯著值。

LSD法和TAmhane’sT2發(fā)進(jìn)行均值多重比較的結(jié)果Duncan法進(jìn)行均值多重比較結(jié)果均值分布圖SPSS中的單因變量多因素方差分析一、基本原理在多因素的試驗中，運用方差分析而不用t檢驗的一個重要緣由在于前者效率更高，本試驗所講的單因變量多因素方差分析是對于一個變量是否受一個或多個因素或變量影響而進(jìn)行的回來分析和方差分析。這個過程可以檢驗不同組之間均數(shù)由于受不同因素影響是否有差異的問題，即可以分析每一個因素的作用，也可以分析各因素之間的交互作用，還可以分析協(xié)方差和協(xié)方差交互作用。

二、試驗工具SPSSforWindows三、試驗方法例：某生產(chǎn)隊在12塊面積相同的大豆試驗田上，用不同方式施肥，大豆畝產(chǎn)〔斤〕的數(shù)據(jù)如下表編號氮肥〔斤)

磷肥〔斤)

畝產(chǎn)〔斤)

100400200390300420404450504460604455760430860420960440106456011645701264575氮肥用N表示，磷肥用P表示，兩個因子各取兩水平。為了探明氮肥作用大，還是磷肥作用大，我們進(jìn)行方差分析。

四、操作步驟〔1〕輸入數(shù)據(jù)集，因素變量有兩個，即N和P，均有兩水平，0表示不用該肥料，1表示用該肥料；因變量：output〔大豆畝產(chǎn)〕，單位為斤。

〔2〕在“Analyze”菜單中打開“GeneralLinearModels”子菜單，從中選擇“Univariae”指令，打開“多因素方差分析”主窗口。

〔3〕指令分析變量。選擇因變量output進(jìn)入Dependent框。選擇因素變量N和P進(jìn)入Fi*edFactors框。

〔4〕在主對話框中單擊“Cintrasts”按鈕，打開對比方法對話框，在該對話框下如下操作：

在Factor框中選擇N。

在ChangeContrast欄內(nèi)，單擊Contrast參數(shù)框內(nèi)向下箭頭，打開比較方法表，選擇Simple項，再選擇First項作為比較參考類，然后單擊“change”，在factors框中顯示N。

用相同方法指定P。

單擊“continue”按鈕回到主對話框。

〔5〕在主對話框中單擊“option”按鈕，打開選項對話框，作如下操作：在Factors框中選擇因素變量N、P、NP,單擊向右箭頭將因素變量送入DisplayMeansFor框中。在display欄內(nèi)選中Spreadvs.levelplot和residualplot復(fù)選框單擊OK按鈕回到主對話框。

五、輸出結(jié)果及分析因素變量表因素效應(yīng)檢驗表從表中可以看出N、P及其交互作用對大豆產(chǎn)量影響很明顯，達(dá)到極顯著水平。

SPSS中正交設(shè)計的方差分析一、試驗工具SPSSforWindows二、試驗方法例：為了提高某種試劑產(chǎn)品的收率〔指標(biāo)〕，考慮如下幾個因素對其影響A：反應(yīng)溫度1〔50℃)

2〔70℃)

B：反應(yīng)時間1〔1h)

2〔2h)

C：硫酸濃度1〔17%)

2〔27%)

D：硫酸產(chǎn)地1〔天津)

2〔上海)

E：操作方式1〔攪拌)

2〔不攪拌)

把這5個因素放在表的5列上，得到如下試驗設(shè)計與結(jié)果。

試驗編號ABCDE試驗結(jié)果1111116521112274312212714122217352121270621221737221116282212269三、操作步驟〔1〕輸入數(shù)據(jù)集，五個因素分別用A、B、C、D、E表示，每因素均有兩水平，試驗結(jié)果用result表示。

〔2〕在“Analyze”菜單中打開“generallinearmodels”子菜單，從中選擇“univariate”指令，打開“多因素方差分析”主窗口。

〔3〕指定分析變量：

選擇因變量results進(jìn)入dependen框。

選擇因變量A、B、C、D、E進(jìn)入fi*edfactors框。

〔4〕在主對話框中單擊“model”按鈕，打開模型對話框，在對話框中如下操作：

選中custom單項選擇項。

指定要求分析的五個主效應(yīng)。

單擊“continue”按鈕，返回主對話框。

〔5〕在主對話框中單擊“options”按鈕，打開選項對話框，在該對話框中如下操作：

在factorsandfactor框中選擇因素變量A、B、C、D、E，單擊向右箭頭將因素變量送入displayMeansfor框。

單擊“continue”按鈕，返回主對話框。

〔6〕單擊“OK”按鈕完成。

四、輸出結(jié)果及分析最好生產(chǎn)方案：C硫酸濃度2〔27%〕+D硫酸產(chǎn)地2〔上海〕+E攪拌方式2〔不攪拌〕+A反應(yīng)溫度1〔50℃〕+B反應(yīng)時間1〔1小時〕。

122五、作業(yè)葉片誘導(dǎo)愈傷組織培育基篩選取鬼怒甘試管苗開展14d的葉片，分別接種在以MS為基本培育基的九種增殖培育基上，采納正交表L9(34)設(shè)計的3因素3水平正交組合，詳見表3–2。

表3–2九種不同處理的草莓葉片誘導(dǎo)愈傷組織培育基Tab.3–2ThehormonecomponentofninedifferentmediumofinducingcallusfromstrawberryLeaf處理(Treatments)

Y–1Y–2Y–3Y–4Y–5Y–6Y–7Y–8Y–9激素水平(mg/L)Levelsofhormone(mg/L)

6–BA3.03.03.02.02.02.01.01.01.02,4–D0.20.100.20.100.20.10IBA0.50.3000.50.30.300.5表4–7九種不同培育基對鬼怒甘葉片愈傷組織誘導(dǎo)效果Tab.4–7theeffectofdifferentculturemediaonthecallusinductionfromleafofKunouwase試驗編號BA(mg/L)

2,4–D(mg/L)

IBA(mg/L)

接種數(shù)(個)

死亡數(shù)(個)

愈傷組織(個)

愈傷率(%)

Y–13.0(1)

0.2(1)

0.5(1)

18216100.00Y–23.0(1)

0.1(2)

0.3(2)

1821381.25Y–33.0(1)

0.0(3)

0.0(3)

1801161.11Y–42.0(2)

0.2(1)

0.0(3)

1821593.75Y–52.0(2)

0.1(2)

0.5(1)

2031058.82Y–62.0(2)

0.0(3)

0.3(2)

192952.94Y–71.0(3)

0.2(1)

0.3(2)

20119100.00Y–81.0(3)

0.1(2)

0.0(3)

1831066.67Y–91.0(3)

0.0(3)

0.5(1)

182850.00SPSS中的多因變量線性模型方差分析一、基本原理多因變量線性模型的方差分析屬于多元方差分析，與一元統(tǒng)計學(xué)中方差分析類似，多元樣本資料也可以進(jìn)行方差分析。二者的差別在于一元方差分析中要分析的指標(biāo)是一元隨機(jī)變量，多元方差分析中要分析的指標(biāo)是多元隨機(jī)變量。

二、試驗工具SPSSforWindows三、試驗方法要比較五個品種大麥產(chǎn)量，用連續(xù)兩年觀測的單產(chǎn)量作為指標(biāo)，用三個不同地區(qū)的產(chǎn)量作為三次重復(fù)，得到下表的數(shù)據(jù)。

品種重復(fù)123A1811471208110099A21051421218211662

A31201511248011296A411019214187148126A5981461258410876其中每個品種上面一排數(shù)字是第一年產(chǎn)量，下面一排是第二年產(chǎn)量，盼望檢查各品種之間是否有顯著差異。這里指標(biāo)是兩年的單產(chǎn)量，把它作為二元隨機(jī)變量，影響指標(biāo)的因素只有一個〔品種〕，此因素分成五個等級〔水平〕，進(jìn)行了三次重復(fù)觀測，因此這是一個多元方差分析的問題。

四、操作步驟〔1〕輸入數(shù)據(jù)集，用first表示第一年產(chǎn)量，second表示第二年產(chǎn)量，kind表示品種，它有五個水平。

〔2〕在“Analyze”菜單中打開“GeneralLinearModels”子菜單中，從中選擇“Multivariate”指令，打開“多因變量方差分析”主窗口。

〔3〕指定分析變量將變量first、second移入Dependent框，作為因變量。

將變量kind移入Fi*edFactors框，作為因素變量。

〔4〕在主對話框中，單擊【Contrast】按鈕，打開相應(yīng)的對話框，在該框中進(jìn)行如下操作：

在Factors框中選擇kind變量在ChangeContrast欄內(nèi)，單擊Contrast參數(shù)框內(nèi)向下箭頭，開展比較方法表，選擇Simple項，再選擇First項作為比較參數(shù)考類，然后單擊【Change】按鈕。

單擊【Continue】按鈕，返回主對話框。

〔5〕單擊【OK】按鈕結(jié)束。

五、輸出結(jié)果及分析

SPSS中的單因素方差分析

一、基本原理單因素方差分析也即一維方差分析，是檢驗由單一因素影響的多組樣本某因變量的均值是否有顯著差異的問題，如各組之間有顯著差異，說明這個因素〔分類變量〕對因變量是有顯著影響的，因素的不同水平會影響到因變量的取值。

二、試驗工具SPSSforWindows三、試驗方法例：某燈泡廠用四種不同配料方案制成的燈絲〔filament〕，生產(chǎn)了四批燈泡。在每批燈泡中隨機(jī)地抽取假設(shè)干個燈泡測其運用壽命〔單位：小時hours〕，數(shù)據(jù)列于下表，現(xiàn)在想知道，對于這四種燈絲生產(chǎn)的燈泡，其運用壽命有無顯著差異。

燈泡燈絲12345678甲1600161016501680170017001780乙15001640140017001750丙16401550160016201640160017401800丁151015201530157016401680四、不運用選擇項操作步驟〔1〕在數(shù)據(jù)窗建立數(shù)據(jù)文件，定義兩個變量并輸入數(shù)據(jù)，這兩個變量是：

filament變量，數(shù)值型，取值1、2、3、4分別代表甲、乙、丙、丁，格式為F1.0，標(biāo)簽為“燈絲”。

Hours變量，數(shù)值型，其值為燈泡的運用壽命，單位是小時，格式為F4.0，標(biāo)簽為“燈泡運用壽命”。

〔2〕按Analyze，然后ComparedMeans，然后One-WayAnova的順次單擊，打開“單因素方差分析”主對話框。

〔3〕從左邊源變量框中選取變量hours，然后按向右箭頭，所選去的變量hours即進(jìn)入DependentList框中。

〔4〕從左邊源變量框中選取變量filament，然后按向右箭頭，所選取的變量folament即進(jìn)入Factor框中。

〔5〕在主對話框中，單擊“OK”提交進(jìn)行。

五、輸出結(jié)果及分析燈泡運用壽命的單因素方差分析結(jié)果ANQVASunofSquaresdfMeanSquareFSigBetweenGroups39776.46313258.8191.638.209WithinGroups178088.9228094.951Total217865.425該表各部分說明如下：

第一列：方差來源，BetweenGroups是組間變差，WithinGroups是組內(nèi)變差，Total是總變差。

第二列：離差平方和，組間離差平方和為39776.46，組內(nèi)離差平方和為178088.9，總離差平方和為217865.4，是組間離差平方和與組內(nèi)離差平方和相加而得。

第三列：自由度，組間自由度為3，組內(nèi)自由度為22，總自由度為25，是組間自由度和組內(nèi)自由度之和。

第四列：均方，即平方和除以自由度，組間均方是13258.819，組內(nèi)均方是8094.951.第五列：F值，這是F統(tǒng)計量的值，其計算公式為模型均方除以誤差均方，用來檢驗?zāi)Ｐ偷娘@著性，假如不顯著說明模型對指標(biāo)的變化沒有說明技能，F(xiàn)值為1.683.第六列：顯著值，是F統(tǒng)計量的p值，這里為0.209.由于顯著值0.209大于0.05，所以在置信水平0.95下不能否定零假設(shè)，也就是說四種燈絲生產(chǎn)的燈泡，其平均運用壽命美譽(yù)顯著差異。

六、運用選擇項操作步驟七、輸出結(jié)果及分析描述性統(tǒng)計量表方差全都性檢驗Sig大于0.05，說明各組的方差在0.05的顯著水平上沒有顯著性差異，即方差具有全都性。

單因素方差分析結(jié)果未加權(quán)Unweighted線性項、加權(quán)weighted線性項、加權(quán)項與組間偏差平方和。自由度、均方、F值、顯著值。

LSD法和TAmhane’sT2發(fā)進(jìn)行均值多重比較的結(jié)果Duncan法進(jìn)行均值多重比較結(jié)果均值分布圖SPSS中的單因變量多因素方差分析一、基本原理在多因素的試驗中，運用方差分析而不用t檢驗的一個重要緣由在于前者效率更高，本試驗所講的單因變量多因素方差分析是對于一個變量是否受一個或多個因素或變量影響而進(jìn)行的回來分析和方差分析。這個過程可以檢驗不同組之間均數(shù)由于受不同因素影響是否有差異的問題，即可以分析每一個因素的作用，也可以分析各因素之間的交互作用，還可以分析協(xié)方差和協(xié)方差交互作用。

二、試驗工具SPSSforWindows三、試驗方法例：某生產(chǎn)隊在12塊面積相同的大豆試驗田上，用不同方式施肥，大豆畝產(chǎn)〔斤〕的數(shù)據(jù)如下表編號氮肥〔斤)

磷肥〔斤)

畝產(chǎn)〔斤)

100400200390300420404450504460604455760430860420960440106456011645701264575氮肥用N表示，磷肥用P表示，兩個因子各取兩水平。為了探明氮肥作用大，還是磷肥作用大，我們進(jìn)行方差分析。

四、操作步驟〔1〕輸入數(shù)據(jù)集，因素變量有兩個，即N和P，均有兩水平，0表示不用該肥料，1表示用該肥料；因變量：output〔大豆畝產(chǎn)〕，單位為斤。

〔2〕在“Analyze”菜單中打開“GeneralLinearModels”子菜單，從中選擇“Univariae”指令，打開“多因素方差分析”主窗口。

〔3〕指令分析變量。選擇因變量output進(jìn)入Dependent框。選擇因素變量N和P進(jìn)入Fi*