利用SPSS 进行方差分析以及正交试验设计

1、 实验设计与分析课程论文 题 目 利用SPSS 软件进行方差 分析和正交试验设计 学 院 专 业 年 级 学 号 姓 名 2012年 6月 29日一、SPSS简介 SPSS是世界上最早的统计分析软件，1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS

2、统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。SPSS 的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，现已推广到多种各种操作系统的计算机上，它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。SPSS输

3、出结果虽然漂亮，但不能为WORD等常用文字处理软件直接打开，只能采用拷贝、粘贴的方式加以交互。这可以说是SPSS软件的缺陷。二、方差分析 例如 某高原研究组将籍贯相同、年龄相同、身高体重接近的30名新战士随机分为三组，甲组为对照组，按常规训练，乙组为锻炼组，每天除常规训练外，接受中速长跑与健身操锻炼，丙组为药物组，除常规训练外，服用抗疲劳药物，一月后测定第一秒用力肺活量(L)，结果见表。试比较三组第一秒用力肺活量有无差别。对照组为组一，锻炼组为组二，药物组为组三。第一步：打开SPSS软件第二步：由数据视图切换为变量视图修改变量名称第三步：输入数据第四步：点击“分析”比较均值单因素AVOVA,&

4、#160; 如下所示：第五步：点击两两比较进行设置（选择“LSD”，选择“S-N-K”，点击继续）点击选项（选择“描述性”，选择“方差同质性检验”，点击继续）确定。得到结果如下：描述肺活量N均值标准差标准误均值的 95% 置信区间极小值极大值下限上限1.00103.3660.16215.051283.25003.48203.163.642.00103.5540.16681.052753.43473.67333.203.823.00103.4220.14436.045653.31873.52533.163.62总数303.4473.17231.031463.38303.51173.163.82方

5、差齐性检验肺活量Levene 统计量df1df2显著性.109227.897ANOVA肺活量平方和df均方F显著性组间.1862.0933.729.037组内.67527.025总数.86129多重比较因变量:肺活量(I) 分组(J) 分组均值差 (I-J)标准误显著性95% 置信区间下限上限LSD1.002.00-.18800*.07069.013-.3330-.04303.00-.05600.07069.435-.2010.08902.001.00.18800*.07069.013.0430.33303.00.13200.07069.073-.0130.27703.001.00.05600

6、.07069.435-.0890.20102.00-.13200.07069.073-.2770.0130*. 均值差的显著性水平为 0.05。肺活量分组Nalpha = 0.05 的子集12Student-Newman-Keulsa1.00103.36603.00103.42203.42202.00103.5540显著性.435.073将显示同类子集中的组均值。a. 将使用调和均值样本大小 = 10.000。 由图表可知：组一和组二之间显著性为0.013，小于0.05，所以组一和组二之间存在显著差异，因为组一和组三之间显著性为0.435，大于0.05，所以组一和组三之间没有显著差异。三、正交

7、试验设计正交试验设计也称正交设计(orthogonal design)，是用来科学设计多因素试验的一种方法。其利用一套规格化的正交表(orthogonal table)安排试验，得到的试验结果再用数理统计方法进行处理，使之得出科学结论。主要优点是能在多试验条件中选出代表性强的少数试验方案，通过对这些少数试验方案结果的分析，从中找出最优方案或最佳生产工艺条件，并可以得到比试验结果本身给出的还要多的有关各因素的信息。 例如：某食品厂生产口香糖，检验口香糖的质量好坏需要分析：1.拉伸率（越大越好）；2.变形（越小越好）；3.耐弯曲次数（越多越好）这三种指标，要求对这三种指标都取得较好的水平，先要进行

8、口香糖配方的实验分析，因素水平表如下：水平因素A胶剂添加量%B葡萄糖浆添加量%C糖粉添加量%D薄荷添加量%11917580.822018590.93211960142220611.1第一步：打开SPSS软件变量视图（对各变量进行命名）第二步：输入数据数据正交设计生成确定生成正交表，如下：得某口香糖配方试验结果，如下：第二步：点击“分析”“一般线性模型”“单变量”选择因变量和固定因子，如下：点击“模型”弹出“单变量：模型窗口”点击“设定”，将“因子与协变量”加入“模型”中，构建项类型选择“主效应”，如下：点击“继续”返回“单变量”窗口，点击“选项”进入“单变量：选项”窗口，将“因子与因子交互”框

9、内的A、B、C、D转入“显示均值”框内，选择“描述统计”，如下：点击“继续”回到“单变量”窗口点击“确定”，结果如下：主体间效应的检验因变量:拉伸率源III 型平方和df均方FSig.校正模型9582.750a12798.5634.094.136截距4136139.06314136139.06321204.173.000A胶剂添加量4403.68831467.8967.525.066B葡萄糖浆添加量3879.18731293.0626.629.077C糖粉添加量1062.1883354.0631.815.318D薄荷添加量237.687379.229.406.761误差585.1883195.

10、063总计4146307.00016校正的总计10167.93815a. R 方 = .942（调整 R 方 = .712）1. A胶剂添加量因变量:拉伸率A胶剂添加量均值标准 误差95% 置信区间下限上限19513.7506.983491.526535.97420489.0006.983466.776511.22421532.7506.983510.526554.97422498.2506.983476.026520.4742. B葡萄糖浆添加量因变量:拉伸率B葡萄糖浆添加量均值标准 误差95% 置信区间下限上限17534.5006.983512.276556.72418500.5006.9

11、83478.276522.72419505.0006.983482.776527.22420493.7506.983471.526515.9743. C糖粉添加量因变量:拉伸率C糖粉添加量均值标准 误差95% 置信区间下限上限58504.0006.983481.776526.22459498.0006.983475.776520.22460512.2506.983490.026534.47461519.5006.983497.276541.7244. D薄荷添加量因变量:拉伸率D薄荷添加量均值标准 误差95% 置信区间下限上限0.80511.7506.983489.526533.9740.90504.0006.983