用SPSS20进行二因素设计的简单效应分析

用 SPSS20 进行二因素设计的简单效应分析 两因素试验要检验互作效应 如果互作显著则应进一步做简单效应分析 SPSS20 图形 界面无法简单效应分析 其实 SPSS 大多数功能均无法利用图形界面实现 所以 SPSS 的优 点并不是其易用性 而重点在于输出结果丰富 编排合理 比较 SAS 和 R 软件均能利用 图形界面进行简单的统计分析 但其输出结果简单 无法直接发布 我们用一个两因素裂区试验的产量数据进行简单的说明 这个试验是一个品种密度试 验 品种为主区 种植密度为副区 三次重复 籽粒产量为每公顷公斤产量 其分析语法为 UNIANOVA 单产 BY a b r RANDOM r METHOD SSTYPE 3 INTERCEPT INCLUDE CRITERIA ALPHA 0 05 POSTHOC a b DUNCAN LSD DESIGN a b r r a a b EMMEANS TABLES a b COMPARE b ADJ LSD EMMEANS TABLES a b COMPARE a ADJ LSD 注意最后两句 采用 EMMEANS 进行简单效应分析 其选项 ADJ 表示均值检验方法 有 3 种方法可供选择 常用的是 LSD 运行该语句 Ctrl r 的下列结果 注意 该语句前 面还有数据集设置 DATASET ACTIVATE 数据集 1 不 能写错数据集的名称 表表1 1 主体间效应的检验主体间效应的检验 因变量 单产 源III 型平方和 df 均方 FSig 假设 1524883353 54611524883353 54641177 914 000 截距 误差 74063 167237031 584a 假设 5090978 40122545489 201257 340 000 a 误差 39566 09649891 524b 假设 2253126 73621126563 36879 838 000 b 误差 169326 8081214110 567c 假设 74063 167237031 5843 744 121 r 误差 39566 09649891 524b 假设 39566 09649891 524 701 606 r a 误差 169326 8081214110 567c 假设 836244 5244209061 13114 816 000 a b 误差 169326 8081214110 567c a MS r b MS r a c MS 错误 主区 a副区 b重复 r籽粒产量 xm26 10 万 16942 xm26 10 万 26725 3 xm26 10 万 36692 xm26 15 万 17658 7 xm26 15 万 27467 xm26 15 万 37375 4 xm26 20 万 17642 xm26 20 万 27683 7 xm26 20 万 37467 9398 10 万 16775 3 9398 10 万 26900 3 9398 10 万 36748 7 9398 15 万 16950 3 9398 15 万 26825 3 9398 15 万 36775 3 9398 20 万 17725 4 9398 20 万 27575 4 9398 20 万 37883 7 ts28 10 万 18167 1 ts28 10 万 28033 7 ts28 10 万 37858 7 ts28 15 万 17975 4 ts28 15 万 28025 4 ts28 15 万 37908 7 ts28 20 万 18450 4 ts28 20 万 28200 4 ts28 20 万 38475 4 表 1 显示互作显著 因此有必要进行简单效应分析 表 2 3 为主效应间的多重比较 表表2 2 单产单产 子集品种 N 123 939897128 875 xm2697294 809 ts2898121 702 Duncana b Sig 1 0001 0001 000 已显示同类子集中的组均值 基于观测到的均值 误差项为均值方 错误 14110 567 a 使用调和均值样本大小 9 000 b Alpha 0 05 表 4 为三个品种在不同密度下产量均值及差异显著性 表 5 为三种密度下不同品种的 差异 表 4 5 就是我们要进行的简单效应分析 表表4 4 成对比较成对比较 因变量 单产 差分的 95 置信区间 b 品种 I 密度 J 密度均值差值 I J 标准 误差 Sig b 下限上限 15万 42 22496 990 671 253 547169 099 10万 20万 920 046 96 990 000 1131 369 708 723 10万 42 22496 990 671 169 099253 547 15万 20万 877 822 96 990 000 1089 145 666 499 10万 920 046 96 990 000708 7231131 369 9398 20万 15万 877 822 96 990 000666 4991089 145 15万 50 00296 990 616 161 320261 325 10万 20万 355 573 96 990 003 566 896 144 250 10万 50 00296 990 616 261 325161 320 15万 20万 405 576 96 990 001 616 899 194 253 10万 355 573 96 990 003144 250566 896 ts28 20万 15万 405 576 96 990 001194 253616 899 15万 713 925 96 990 000 925 247 502 602 10万 20万 811 152 96 990 000 1022 475 599 829 10万 713 925 96 990 000502 602925 247 15万 20万 97 22796 990 336 308 550114 096 10万 811 152 96 990 000599 8291022 475 xm26 20万 15万 97 22796 990 336 114 096308 550 表表3 3 单产单产 子集密度 N 123 10万 97204 805 15万 97440 187 20万 97900 395 Duncana b Sig 1 0001 0001 000 已显示同类子集中的组均值 基于观测到的均值 误差项为均值方 错误 14110 567 a 使用调和均值样本大小 9 000 b Alpha 0 05 基于估算边际均值 均值差值在 0 05 级别上较显著 b 对多个比较的调整 最不显著差别 相当于未作调整 表表5 5 成对比较成对比较 因变量 单产 差分的 95 置信区间b密度 I 品种 J 品种均值差值 I J 标准 误差 Sig b 下限上限 ts28 1211 727 96 990 000 1423 050 1000 404 9398 xm2621 66896 990 827 189 655232 991 93981211 727 96 990 0001000 4041423 050 ts28 xm261233 395 96 990 0001022 0721444 718 9398 21 66896 990 827 232 991189 655 10万 xm26 ts28 1233 395 96 990 000 1444 718 1022 072 ts28 1119 500 96 990 000 1330 823 908 178 9398 xm26 650 033 96 990 000 861 355 438 710 93981119 500 96 990 000908 1781330 823 ts28 xm26469 468 96 990 000258 145680 791 9398650 033 96 990 000438 710861 355 15万 xm26 ts28 469 468 96 990 000 680 791 258 145 ts28 647 255 96 990 000 858 577 435 932 9398 xm26130 56296 990 203 80 761341 885 9398647 255 96 990 000435 93285