spass方差分析實(shí)驗(yàn)報(bào)告

實(shí)驗(yàn)主題專業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用實(shí)驗(yàn)題目方差分析實(shí)訓(xùn)時(shí)間 學(xué)生姓名學(xué)號(hào)班級(jí)實(shí)訓(xùn)地點(diǎn)信息管理實(shí)驗(yàn)室設(shè)備號(hào)指導(dǎo)教師劉進(jìn)一實(shí)驗(yàn)?zāi)康氖录陌l(fā)生往往與多個(gè)因素有關(guān)，但各個(gè)因素對(duì)事件發(fā)生的中的用作用是不一樣的，而且同一因素的不同水平對(duì)事件發(fā)生的影響也是不同的。如農(nóng)業(yè)研究中土壤、肥料、日照時(shí)間等因素對(duì)某種農(nóng)作物產(chǎn)量的影響，不同飼料對(duì)牲畜體重增長(zhǎng)的效果等，理解和學(xué)會(huì)使用方差分析方法來(lái)解決問(wèn)題。二實(shí)驗(yàn)內(nèi)容第一題：某農(nóng)場(chǎng)為了比較4種不同品種的小麥產(chǎn)量的差異，選擇土壤條件基本相同的上地，分成16塊，將每一個(gè)品種在4塊試驗(yàn)田上試種，測(cè)得小表畝產(chǎn)量(kg)的數(shù)據(jù)如表6.17所示(數(shù)據(jù)文件為data6-4.sav),試問(wèn)不同品種的小麥的平均產(chǎn)量在顯著性水表6.17小麥產(chǎn)望的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)品種a)本題的實(shí)驗(yàn)原理：?jiǎn)我蛩胤讲罘治龅?步分析：由于有一個(gè)因素(品種),而且是4種品種。故不能用獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)(僅適用兩組數(shù)據(jù)),這里可用單因素方差分析：第2步數(shù)據(jù)的組織：分成兩列，一列是小麥的產(chǎn)量，另一列是小麥品種(分別用A1,A2,A3,A4標(biāo)識(shí));第3步方差相等的齊性檢驗(yàn)：由于方差分析的前提是各個(gè)水平下(這里是不同的飼料folder影響下的產(chǎn)量)的總體服從方差相不是很嚴(yán)格，但對(duì)于方差相等的要求是比較嚴(yán)格的。因此必須對(duì)方差相等的前提進(jìn)行檢驗(yàn)。點(diǎn)開Options,選中Homogeneityofvariancetest(方差齊性檢驗(yàn))。第四步把顯著性水平改為0.01重復(fù)前面三個(gè)步驟。c)結(jié)果及分析：TestofHomogeneityofVariances3產(chǎn)量F3口3(3)描述統(tǒng)計(jì)量表產(chǎn)量Nm44445.801363.31612(4)多重比較結(jié)果(1)品(J)品其他三種飼料均具有顯著性差異，而且從產(chǎn)量均值的差異上看MeanDifference(I-J)均低于其他3種品種，說(shuō)明A2種的效果沒(méi)有其他品種的效果好。第二題：某公司希望檢測(cè)四種類型的輪胎A,B,C,D的壽命(由行駛的里程數(shù)決定),見表6.18(單位：千英里)(數(shù)據(jù)文件為data6-5.sav),其中每種輪胎應(yīng)用在隨機(jī)選擇的6輛汽車上。在顯著性水平0.05下判斷不同類型輪胎的壽命間是否存在顯表6.18四種輪胎的壽命數(shù)據(jù)ABCD1本題的實(shí)驗(yàn)原理：?jiǎn)我蛩胤讲罘治鰡我蚧シ讲罘治?One-wayANOVA)稱為一維方差分析，它檢驗(yàn)由單一因素影響的一個(gè)(或幾個(gè)相互獨(dú)立的)因變量，由因素各水平分組的均值之間的差異，是否具有統(tǒng)計(jì)意義，或者說(shuō)它們是否來(lái)源于同一總體。2實(shí)驗(yàn)步驟：第1步分析：由于有一個(gè)因素(不同的輪胎),而且是4種品種。故不能用獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)(僅適用兩組數(shù)據(jù)),這里可用單因素方差分析；第2步數(shù)據(jù)的組織：分成兩列，一列是輪胎的壽命，另一列是四種類型的輪胎(分第3步方差相等的齊性檢驗(yàn)：由于方差分析的前提是各個(gè)水平下(這里是不同的飼料folder影響下的產(chǎn)量)的總體服從方差相等的正態(tài)分布。其中正態(tài)分布的要求并不是很嚴(yán)格，但對(duì)于方差相等的要求是比較嚴(yán)格的。因此必須對(duì)方差相等的前提進(jìn)行檢驗(yàn)。點(diǎn)開Options,選中Homogeneityofvariancetest(方差齊性檢驗(yàn))。3實(shí)驗(yàn)結(jié)果TestofHomogeneityofVar里程里程F3(4)分析：從均值折線圖上反映出來(lái)四種輪第三題：將4種不同的水稻品種A1,A2,A3,A4安排在面積相同的4種不同七質(zhì)的地塊BI,B2,B3,B4中試種，測(cè)得各地塊的產(chǎn)量(kg)如表6.19(數(shù)據(jù)文件為data6-6.sav),試分別在顯著性水平為0.05和0.01下檢驗(yàn)不同水稻品種、不同土質(zhì)及出版社)如果同時(shí)研究?jī)蓚€(gè)或多個(gè)因子對(duì)試驗(yàn)結(jié)果(對(duì)單一的因變量)的影響，就稱為雙因子方差分析(Two-wayANOVA)第1步分析：需要研究顯著性水平為0.05和0.01下檢驗(yàn)不同水稻品種、不同土質(zhì)及二第2步按Analyze|General第3步單擊Options,由于方差分析的前提上方差相等，故應(yīng)進(jìn)行方差齊性檢驗(yàn)，選中“Homogeneitytests”,第4步通過(guò)以上步驟只能判斷兩個(gè)控制變量的不同水平是否對(duì)觀察變量產(chǎn)生了顯著影響。如果想進(jìn)一步了解究竟是哪個(gè)組與其他組有顯著的均值差別，就需要在多個(gè)樣MultipleComparisonsforObservedMeans對(duì)話框，在話框，這里選“品種”,再選擇一種方差相等時(shí)的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ秃筒幌嗟葧r(shí)的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?這第5步選擇建立多因素方差分析的模型種類。打開Model對(duì)話框，本例用默認(rèn)的Fullfactorial模型。這種模型將觀察變量總的變異平方和分解為多個(gè)控制變量對(duì)觀察變量的獨(dú)立部分、多個(gè)控制變量交互作用部分以及隨機(jī)變量影響部分第6步以圖形方式展示交互效果。如果各因素間無(wú)交互效果，則各個(gè)水平對(duì)應(yīng)的圖形應(yīng)近于平行，否則相交。點(diǎn)開Plots,選兩個(gè)變量之交互作用，第7步對(duì)控制變量各個(gè)水平上的觀察變量的差異進(jìn)行對(duì)比檢驗(yàn)。選擇Contrasts對(duì)話框，對(duì)兩種因素均進(jìn)行對(duì)比分析，方法用Simple方法，并以最后第8步運(yùn)行結(jié)果及分析。完成以上設(shè)置后單擊OK運(yùn)行對(duì)其結(jié)果及分析N水稻1424344土地1234F13390BB有最終的交互影響折線圖來(lái)看，A2品種在B1土地上種植最終的產(chǎn)量最高。第四題：某超市將同一種商品做3種不同的包裝(A)井?dāng)[放在3個(gè)不同的貨架區(qū)驗(yàn)：在顯著性水平0.05下商品包裝、擺放位置及其搭配對(duì)銷售情況是否有顯著性影1、本題實(shí)驗(yàn)原理：協(xié)方差分析協(xié)方差分析是利用線性回歸的方法消除因素的影響后進(jìn)行的方差比較。就是說(shuō)先從因變量的總偏差平方和中去除協(xié)變量對(duì)因變量的回歸平方和，再對(duì)殘差平方和進(jìn)行分解，進(jìn)行方差分析。例如考慮藥物對(duì)患者某個(gè)生化指標(biāo)變化的影響，要比較實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組該指標(biāo)的勻值是否有顯著性差異以確定藥物的有效性，可能要考慮患者病程的長(zhǎng)短、年齡以及原指標(biāo)水平對(duì)療效的影響。要消除這些因素的影響，考慮藥物療效，才是科學(xué)的分析方法。這些混雜的因素變量稱為協(xié)變量。第1步分析：就應(yīng)該用到協(xié)方差分析。第2步將不同貨架作為協(xié)變量。第3步其它設(shè)置與多因素方差分析大同小異。第4步主要結(jié)果及分析，N包裝192939擺放位置192939(2)因素方差分析及交互檢驗(yàn)結(jié)果表F 61.25919.333 行了18個(gè)樣地的栽培實(shí)驗(yàn)，測(cè)定楊樹苗的一年生長(zhǎng)量、初始高度、全部實(shí)驗(yàn)條件(包括氮肥量和鉀肥量)及實(shí)驗(yàn)結(jié)果(楊樹苗的生長(zhǎng)量)數(shù)據(jù)如表6.21,請(qǐng)?jiān)陲@著水平0.05下檢驗(yàn)氮肥量、鉀肥量及樹苗初始高度中哪些對(duì)楊樹的生長(zhǎng)有顯著性影響。序號(hào)序號(hào)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多如果同時(shí)研究?jī)蓚€(gè)或多個(gè)因子對(duì)試驗(yàn)結(jié)果(對(duì)單一的因變量)的影響，就稱為雙①方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果F5Teststhenullhypothe初高+氮肥量·鉀肥量“樹苗初高②協(xié)變量與因變量交互作用檢驗(yàn)F 7112…7112 樹苗初高鉀肥量·樹苗初高 28③協(xié)方差分析主要結(jié)果F1.006 ①由協(xié)變量與因變量交互作用檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，氮肥量與樹苗初高的交互作用項(xiàng)Sig=0.74>0.05,且鉀肥量與樹苗初高的交互作用項(xiàng)Sig=0.339>0.05,因此認(rèn)為氮肥量和鉀肥