正交试验设计的spss分析

上机操作6：正交试验设计的spss分析习题：有一混合水平的正交试验，A因素为葡萄品种，A1、A2、A3、A4，B因素为施肥期，有B1、B2，C因素为施肥量，有C1、C2，重复三次，采用L8(424)正交表，试验结果如下表，试进行分析葡萄品种施肥时期及用量实验结果处理组合ABC11111716192122192020321226242142212522205312161519632114151474112425238422282826解： 1.定义变量，输入数据：在变量视图中写入变量名称“产量”、“区组”、“施肥量”、“施肥期”、“品种”“处理”，宽度均为8，小数均为0。并在数据视图依次输入变量。2分析过程：（1）正态分布检验： 工具栏“图形”“P-P图”，在“变量”中放入“产量”，“检验分布”为“正态”，“确定”。（2）方差齐性检验：a.工具栏“分析”“比较均值”“单因素ANOVA”。b.在“因变量”中放入“产量”，在“固定因子”中放入“品种”。c.点击“选项”，在“统计量”中点击 “方差同质性检验”，“继续”。d.“确定”。工具栏“分析”“比较均值”“单因素ANOVA”。e.在“因变量”中放入“产量”，在“固定因子”中放入“施肥期”。f.点击“选项”，在“统计量”中点击 “方差同质性检验”，“继续”。g.“确定”。在“因变量”中放入“产量”，在“固定因子”中放入“施肥量”。h.点击“选项”，在“统计量”中点击 “方差同质性检验”，“继续”。i.“确定”。在“因变量”中放入“产量”，在“固定因子”中放入“处理”。点击“选项”，在“统计量”中点击 “描述性”和“方差同质性检验”，“继续”。j.“确定”。（3）显著性差异检验：a.工具栏“分析”“常规线性模型”“单变量”。b.在“因变量”中放入“产量”，在“固定因子”中分别放入“施肥期”、“施肥量”、“品种” “区组”。c.点击“模型”，“定制”，将“施肥期”、“施肥量”、“品种”、“区组”放入“模型”下。在“建立项”中选择 “主效应”，“继续”。d.点击“两两比较”，将“施肥期”、“施肥量”、“品种”放入“两两比较检验”中，点击“假定方差齐性”中的“Duncan”。e.“确定”，在“因变量”中放入“产量”，在“固定因子”中分别放入“处理”、“区组”。f.点击“模型”，“定制”，将“处理”、“区组”放入“模型”下。在“建立项”中选择 “主效应”，“继续”。g.点击“两两比较”，将“处理”放入“两两比较检验”中，点击“假定方差齐性”中的“Duncan”。h.“确定”。3.生成图表，输出结果分析：（1）正态分布检验：P-P图中数据点都分布在一条直线上，所以产量符合正态分布。（2）方差齐性检验：表1-1由表1-1可知，P0.05，所以不同品种的产量方差之间不存在显著性差异，方差齐性。表1-2由表1-2可知，P0.05，所以施肥期不同处理水平的产量方差不存在显著性差异，方差齐性。表1-3由表1-3可知，P0.05，所以施肥量不同处理水平的产量方差不存在显著性差异，方差齐性。表1-4表1-5由表1-3可知，处理组合112的均值和标准误分别为17.330.882、19.670.333、23.671.453、22.331.453、16.671.202、14.330.333、24.000.577、27.330.667，因此处理8（品种A4、施肥期B2、施肥量C2）的产量最高。由表1-5可知，P0.05，所以不同处理的产量方差不存在显著性差异，方差齐性。（3）显著性差异检验：表1-6由表1-6可知，区组的P0.05，所以不同区组的产量之间不存在显著性差异；品种的P0.01，所以不同品种的产量之间存在极显著性差异；施肥期的P0.05，所以不同施肥期水平的产量之间不存在显著性差异；施肥量的P0.05，所以不同施肥量水平的产量之间存在显著性差异。表1-7表1-8由表1-7和表1-8可知，品种的多重比较分析表如下:品种差异性3aA1bB2cC4dC表1-9表1-10由表1-10可知，处理的P0.01，所以不同处理的产量之间存