協(xié)方差分析方法

6-5實(shí)驗(yàn)報(bào)告一、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與目的通過(guò)協(xié)方差分析方法，將豬體重的增加量作為作為觀測(cè)變量，飼料為作為控制變量，豬喂養(yǎng)前的體重作為協(xié)變量，研究三種不同飼料對(duì)生豬體重增加的影響，二、操作過(guò)程（包含的主要內(nèi)容①數(shù)據(jù)文件的建立②分析前數(shù)據(jù)的預(yù)處理③統(tǒng)計(jì)分析運(yùn)用方法操作）數(shù)據(jù)文件的建立：定義喂養(yǎng)前體重變量的變量名為wyq，數(shù)據(jù)類型為標(biāo)準(zhǔn)型，計(jì)量尺度為定距型數(shù)據(jù)。定義喂養(yǎng)后體重增加變量的變量名為wyh，數(shù)據(jù)類型為標(biāo)準(zhǔn)型，計(jì)量尺度為定距型數(shù)據(jù)。定義飼料變量的變量名為sl，數(shù)據(jù)類型為標(biāo)準(zhǔn)型，計(jì)量尺度為定序型數(shù)據(jù)。散點(diǎn)圖選擇菜單graphs-scatter/dot選擇選擇simplescatter選項(xiàng)3將“喂養(yǎng)前體重”選入xaxis，將“喂養(yǎng)后體重增加”選入yaxis，將“飼料”選入色圖markersby4點(diǎn)ok（得到圖1）協(xié)方差分析1選擇菜單analyze-generallinearmodel-univariate2將“喂養(yǎng)后體重增加”選入dependentvariable框中，將“飼料種類”選入fixedfactors框中，將“喂前體重”選入covariate框中3點(diǎn)continue然后點(diǎn)ok（得到圖2）多因素方差分析1選擇菜單analyze-generallinearmodel-univariate2將“喂養(yǎng)后體重增加”選入dependentvariable框中，將“飼料種類”選入fixedfactors框中3點(diǎn)continue然后點(diǎn)ok（得到圖3）回歸和和殘差平方和1點(diǎn)analyze-regression-linear2將將“喂養(yǎng)前體重”選入dependent，“喂養(yǎng)后體重增加”independent，選入“飼料”選入selectionvariable并rule在value中輸入1（后面兩次分別輸入2和3）3點(diǎn)擊plots按鈕，將zresid選入y，將zpred選入x4點(diǎn)擊ok（得到圖4、圖5和圖6）基本描述量和均值對(duì)比結(jié)果1選擇菜單analyze-generallinearmodelunivariate2將“喂養(yǎng)后體重增加”選入dependentvariable框中，將“飼料種類”選入fixedfactors框中，將“喂前體重”選入covariate框中3點(diǎn)擊cortrasts將勾選later，cortrast的下拉框點(diǎn)出，選擇simple（勾選first，再選different，得到圖9）4點(diǎn)擊options按鈕，將overall選入displaymeanfor再勾選descriptivestatistics5點(diǎn)ok（得到圖7圖8和圖9）五、結(jié)論與分析（對(duì)輸出結(jié)果進(jìn)行解釋說(shuō)明）從圖1可以看出，圖為體重增加的散點(diǎn)圖，從圖中可知在不同飼料組中，生豬喂養(yǎng)前的體重和體重的增加量呈較為相似的線性關(guān)系，各斜率基本相同。因此喂養(yǎng)前的體重可以作為協(xié)變量參與協(xié)方差分析。從圖2可以看出，圖中顯示了各變差分解的情況、自由度、方差和F統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值以及概率P-值。觀測(cè)變量的總變差（CorrectedTotal）為2555.958，和表三中的SST相同。與圖3相比較可知，隨機(jī)因素可解釋的變差由原來(lái)的1238.375減少為227.615,這是由于剔除了喂養(yǎng)前體重的影響造成。圖4，圖5,表六顯示的是對(duì)三種飼料下的數(shù)據(jù)，分別以喂養(yǎng)前體重作為自變量建立關(guān)于體重增加量的回歸方程的相關(guān)平方和。圖2和圖3對(duì)比可知，飼料可解釋的變差由原來(lái)的1317.583變?yōu)?07.219，這也是由于剔除了喂養(yǎng)前體重的影響造成，圖7為將三種數(shù)據(jù)和在一起，以喂養(yǎng)前體重作為自變量建立關(guān)于體重增加量的回歸方程的相關(guān)描述的統(tǒng)計(jì)量。從以上的分析可以看出，喂養(yǎng)前體重對(duì)生豬體重的增加由顯著的影響；同時(shí)，在剔除了喂養(yǎng)前體重的影響下，不同飼料對(duì)生豬體重的增加也存在顯著影響。從模型對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度看，考慮協(xié)變量的模型的R2為0.911，而不考慮協(xié)變量的模型的R2為0.515。從圖7可以看出，第一種飼料體重增加得最少，其次是第三種飼料，增加最多的是第二種，即第二種飼料最好，第一種飼料最不好，第二種和第三種飼料的差距較小。這是在沒有剔除協(xié)變量影響下的均值分析。綜合圖8和圖9可以看出，第一種飼料比第三種飼料平均多增重12.973，第二種比第三種飼料平均多增重17.336,第二種比第一種飼料平均多增重4.542,。第二種飼料最好，其次是第一種，第三種最不好?？梢?，該結(jié)論與上述的分析不完全一致，第三種飼料最不好，且遠(yuǎn)不如第二種和第一種飼料。究其原因發(fā)現(xiàn)，第三組生豬喂養(yǎng)前的體重明顯高于第一組。如果僅就增重分析，第三組增加的絕對(duì)量并不低于第一組，但如果相對(duì)于它們各自喂養(yǎng)前的體重來(lái)說(shuō)，由于飼料的差異，第三組的增長(zhǎng)速度沒有第一組快。

三、小結(jié)（注：說(shuō)明分析方法的①用途②運(yùn)用條件（運(yùn)用前提）③零假設(shè)及其經(jīng)濟(jì)意義）協(xié)方差分析用途：為了更準(zhǔn)確的研究控制變量不同水平對(duì)觀測(cè)變量的影響，盡量剔除其他因素對(duì)分析的影響。運(yùn)用條件：協(xié)方差分析要求多個(gè)協(xié)變量之間沒有交互作用，且控制變量各水平下的觀測(cè)變量與協(xié)變量之間有相似的線性關(guān)系。零假設(shè)及其經(jīng)濟(jì)意義：零假設(shè)為：豬喂養(yǎng)前的體重對(duì)生豬體重的增加的線性影響是不顯著的；在剔除豬喂養(yǎng)前的體重影響的前提下，不同飼料對(duì)生豬體重增加的總體均值無(wú)顯著性差異。1CO.0OS3CM一to.m-1OJOD15J0D20.0025.M33.MH.CO四、附件（分析結(jié)果輸出的圖表等）眼檔相卒OICOO2mj3.00圖11CO.0OS3CM一to.m-1OJOD15J0D20.0025.M33.MH.CO四、附件（分析結(jié)果輸出的圖表等）TypeIIISumofMeanSourceSquaresdfSquareFSig.CorrectedModel2328.3443776.114668.195511.11E-10Intercept980.44761980.447686.149811.09E-08wyq1010.7611010.7688.813338.5E-09sl707.21882353.609431.070897.32E-07Error227.61462011.38073Total20661324CorrectedTotal2555.95823aRSquared=.911(AdjustedRSquared=.898)

TypeIIISumofMeanSourceSquaresdfSquareFCorrectedSig.Model1317.5832658.791711.17160.000496Intercept20405712040573460.3398.55E-25sl1317.5832658.791711.1716Error1238.3752158.97024Total20661324CorrectedTotal2555.958230.000496aRSquared=.515(AdjustedRSquared=.圖3ANOVA(b,c)SumofMean469)ModelSquaresdfSquareFSig.1Regression387.6271387.627Residual99.87302616.6455Total487.57aPredictors:(Constant),喂養(yǎng)前?體重bDependentVariable:喂養(yǎng)后體重增加23.287190.00292cSelectingonlycasesforwhich飼料種類=1.圖4ANOVA(b,c)SumofMean00ModelSquaresdfSquareFSig.1Regression151.56951151.5695Residual32.4304965.405082Total1847aPredictors:(Constant),喂養(yǎng)前體重bDependentVariable:喂養(yǎng)后體重增加28.042040.00183cSelectingonlycasesforwhich飼料種類=2.圖5ANOVA(b,c)SumofMean00ModelSquaresdfSquare:F:r■Sig.1Regression519.60211519.6021Residual47.2729267.878821Total566.8757aPredictors:(Constant),喂養(yǎng)前體重bDependentVariable:喂養(yǎng)后體重增加65.94922(0.000187cSelectingonlycasesforwhich飼料種類=3.圖600TestsofBetween-SubjectsEffectsDependentVariable:喂養(yǎng)后體重增加38

DescriptiveStatisticsDependentVariable:喂養(yǎng)后體重增加飼料種Std.類MeanDeviationN181.758.3452382985.126968396.8758.9990088Total92.2083310.5417624圖7ContrastResults(KMatrix)飼料種類SimpleContrast(a)Level1vs.Level3ContrastEstimateHypothesizedValueDifference(Estimate-Hypothesized)Std.ErrorSig.95%ConfidenceIntervalLowerforDifferenceBoundUpperBoundLevel2vs.Level3ContrastEstimateHypothesizedValueDifference(Estimate-Hypothesized)Std.ErrorSig.95%ConfidenceIntervalLowerforDifferenceBoundUpperBoundaReferencecategory=3DependentVariable喂養(yǎng)后體重增加12.79324DependentVariable喂養(yǎng)后體重增加12.79324012.793243.4089890.0012535.68221419.9042717.33559017.335592.4091515.75E-0712.3101922.36099ContrastResults(KMatrix)飼料種類SimpleDependentContrast(a)Variable喂養(yǎng)后體重增加Level2vs.Level1ContrastEstimate4.54235HypothesizedValue0Difference(Estimate-Hypothesized)4.54235Std.Error2.09488Sig.0.04237195%ConfidenceIntervalLowerforDifferenceBound0.172508Up