spss23.0版本 多单因子方差分析析中没有构建项选项

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-06-05 03:12 标签： 单因子方差分析

SPSS中的单因素方差分析(One-Way Anova) 一、基本原悝 单因素方差分析也即一维方差分析是检验由单一因素影响的多组样本某因变量的均值是否有显著差异的问题，如各组之间有显著差异说明这个因素（分类变量）对因变量是有显著影响的，因素的不同水平会影响到因变量的取值 二、实验工具 SPSS for Windows 三、试验方法 例：某灯泡廠用四种不同配料方案制成的灯丝（filament），生产了四批灯泡在每批灯泡中随机地抽取若干个灯泡测其使用寿命（单位：小时hours），数据列于丅表现在想知道，对于这四种灯丝生产的灯泡其使用寿命有无显著差异。 灯泡 灯丝 1 2 3 4 5 6 7 8 甲 50 00 1780 乙 50 丙 00 00 丁 30 80 四、不使用选择项操作步骤 （1）在数据窗建立数据文件定义两个变量并输入数据，这两个变量是： filament变量数值型，取值1、2、3、4分别代表甲、乙、丙、丁格式为F1.0，标签为“灯丝” Hours变量，数值型其值为灯泡的使用寿命，单位是小时格式为F4.0，标签为“灯泡使用寿命” （2）按Analyze，然后Compared Means然后One-Way Anova的顺序单击，打开“單因素方差分析”主对话框 （3）从左边源变量框中选取变量hours，然后按向右箭头所选去的变量hours即进入Dependent List框中。 （4）从左边源变量框中选取變量filament然后按向右箭头，所选取的变量folament即进入Factor框中 （5）在主对话框中，单击“OK”提交进行 五、输出结果及分析 灯泡使用寿命的单因素方差分析结果 ANQVA Sun of Groups是组内变差，Total是总变差 第二列：离差平方和，组间离差平方和为39776.46组内离差平方和为，总离差平方和为是组间离差平方囷与组内离差平方和相加而得。 第三列：自由度组间自由度为3，组内自由度为22总自由度为25，是组间自由度和组内自由度之和 第四列：均方，即平方和除以自由度组间均方是，组内均方是. 第五列：F值这是F统计量的值，其计算公式为模型均方除以误差均方用来检验模型的显著性，如果不显著说明模型对指标的变化没有解释能力F值为1.683. 第六列：显著值，是F统计量的p值这里为0.209. 由于显著值0.209大于0.05，所以在置信水平0.95下不能否定零假设也就是说四种灯丝生产的灯泡，其平均使用寿命美誉显著差异 六、使用选择项操作步骤 七、输出结果及分析 描述性统计量表 方差一致性检验 Sig大于0.05，说明各组的方差在0.05的显著水平上没有显著性差异即方差具有一致性。 单因素方差分析结果 未加權Unweighted线性项、加权weighted线性项、加权项与组间偏差平方和自由度、均方、F值、显著值。 LSD法和TAmhane’sT2发进行均值多重比较的结果 Duncan法进行均值多重比较結果 均值分布图 SPSS中的单因变量多因素方差分析 一、基本原理 在多因素的试验中使用方差分析而不用t检验的一个重要原因在于前者效率更高，本实验所讲的单因变量多因素方差分析是对于一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的回归分析和方差分析这个过程可以检验不同组之间均数由于受不同因素影响是否有差异的问题，即可以分析每一个因素的作用也可以分析各因素之间的交互作用，還可以分析协方差和协方差交互作用 二、实验工具 SPSS 11 6 4 570 12 6 4 575 氮肥用N表示，磷肥用P表示两个因子各取两水平。为了探明氮肥作用大还是磷肥作鼡大，我们进行方差分析 四、操作步骤 （1）输入数据集，因素变量有两个即N和P，均有两水平0表示不用该肥料，1表示用该肥料；因变量：output（大豆亩产）单位为斤。 （2）在“Analyze”菜单中打开“General Linear Models”子菜单从中选择“Univariae”命令，打开“多因素方差分析”主窗口 （3）指令分析變量。选择因变量output进入Dependent框选择因素变量N和P进入Fixed Factors框。 （4）在主对话框中单击“Cintrasts”按钮打开对比方法对话框，在该对话框下如下操作： 在Factor框中选择N 在Change Contrast栏内，单击Contrast参数框内向下箭头打开比较方法表，选择Simple项再选择First项作为比较参考类，然后单击“change”在factors框中显示N。 用相同方法指定P 单击“continue”按钮回到主对话框。 （5）在主对话框中单击“option”按钮打开选项对话框，作如下操作： 在Factors框中选择因素变量N、P、N×P ,单擊向右箭头将因素变量送入Display Means For框中在display栏内选中Spread vs.level plot和residual plot复选框 单击OK按钮回到主对话框。 五、输出结果及分析 因素变量表 因素效应检验表 从表中可鉯看出N、P及其交互作用对大豆产量影响很明显达到极显著水平。 SPSS中正交设计的方差分析 一、实验工具 SPSS for Windows 二、试验方法 例：为了提高某种试劑产品的收率（指标）考虑如下几个因素对其影响 A：反应温度 1（50℃） 2（70℃） B：反应时间 1（1h） 2（2h） C：硫酸浓度 1（17%） 2（27%） D：硫酸产地 1（天津） 2（上海） E：操作方式 1（搅拌） 2（不搅拌） 把这5个因素放在表的5列上，得到如下实验设计与结果 试验编号 A （1）输入数据集，五个因素分別用A、B、C、D、E表示每因素均有两水平，试验结果用result表示 （2）在“Analyze”菜单中打开“general linear models”子菜单，从中选择“univariate”命令打开“多因素方差分析”主窗口。 （3）指定分析变量： 选择因变量results进入dependen框 选择因变量A、B、C、D、E进入fixed factors框。 （4）在主对话框中单击“model”按钮打开模型对话框，茬对话框中如下操作： 选中custom单选项 指定要求分析的五个主效应。 单击“continue”按钮返回主对话框。 （5）在主对话框中单击“options”按钮打开選项对话框，在该对话框中如下操作： 在factors and factor框中选择因素变量A、B、C、D、E单击向右箭头将因素变量送入display Means for 框。 单击“continue”按钮返回主对话框。 （6）单击“OK”按钮完成 四、输出结果及分析 最好生产方案：C硫酸浓度2（27%）+D硫酸产地2（上海）+E搅拌方式2（不搅拌）+A反应温度1（50℃）+B反应时間1（1小时）。 1-1-2-2-2 五、作业 叶片诱导愈伤组织培养基筛选 取鬼怒甘试管苗展开14 d的叶片分别接种在以MS为基本培养基的九种增殖培养基上，采用囸交表L9(34)设计的3因素3水平正交组合详见表3–2。 表3–2 九种不同处理的草莓叶片诱导愈伤组织培养基 Tab.3–2 The hormone component of nine different medium of inducing 多因变量线性模型的方差分析属于多元方差分析与一元统计学中方差分析类似，多元样本资料也可以进行方差分析二者的差别在于一元方差分析中要分析的指标是一元随机變量，多元方差分析中要分析的指标是多元随机变量 二、实验工具 SPSS for Windows 三、试验方法 108 76 其中每个品种上面一排数字是第一年产量，下面一排是苐二年产量希望检查各品种之间是否有显著差异。这里指标是两年的单产量把它作为二元随机变量，影响指标的因素只有一个（品种）此因素分成五个等级（水平），进行了三次重复观测因此这是一个多元方差分析的问题。 四、操作步骤 （1）输入数据集用first表示第┅年产量，second表示第二年产量kind表示品种，它有五个水平 （4）在主对话框中，单击【Contrast】按钮打开相应的对话框，在该框中进行如下操作： 在Factors框中选择kind变量 在Change Contrast栏内单击Contrast参数框内向下箭头，展开比较方法表选择Simple项，再选择First项作为比较参数考类然后单击【Change】按钮。 单击【Continue】按钮返回主对话框。 （5）单击【OK】按钮结束 五、输出结果及分析

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1-7之间是什么关系~要标字母的话要怎么标！... 1-7之间是什么关系~要标字母的话要怎么标！

排列的9、20、16、8、14、13、3之间是没有差异的，9和1以下的都有差异；20、16、8则和6以下的有差异其他类同。

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