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文档简介

1、无实验设计与分析课程论文题目 利用利用 SPSS 软件进行方差软件进行方差分析和正交试验设计分析和正交试验设计学学院院专专业业年年级级学学号号姓姓名名2012 年年6 月月29 日日无一、一、SPSSSPSS 简介简介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。

2、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 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

3、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

4、。第一步:打开 SPSS 软件表表 1 1 三三 组组 战战 士士 的的 第第 一一 秒秒 用用 力力 肺肺 活活 量量 ( ( L L ) ) 对对 照照 组组 锻锻 炼炼 组组 药药 物物 组组 合合 计计 3 3 . . 2 2 5 5 3 3 . . 6 6 6 6 3 3 . . 4 4 4 4 3 3 . . 3 3 2 2 3 3 . . 6 6 4 4 3 3 . . 6 6 2 2 3 3 . . 2 2 9 9 3 3 . . 4 4 8 8 3 3 . . 4 4 8 8 3 3 . . 3 3 4 4 3 3 . . 6 6 4 4 3 3 . . 3 3 6 6 3

5、3 . . 1 1 6 6 3 3 . . 4 4 8 8 3 3 . . 5 5 2 2 3 3 . . 6 6 4 4 3 3 . . 2 2 0 0 3 3 . . 6 6 0 0 3 3 . . 6 6 0 0 3 3 . . 6 6 2 2 3 3 . . 3 3 2 2 3 3 . . 2 2 8 8 3 3 . . 5 5 6 6 3 3 . . 4 4 4 4 3 3 . . 5 5 2 2 3 3 . . 4 4 4 4 3 3 . . 1 1 6 6 3 3 . . 2 2 6 6 3 3 . . 8 8 2 2 3 3 . . 2 2 8 8 无第二步:由数据视图切换为变

6、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,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:无描述描述肺活量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

7、数303.4473.17231.031463.38303.51173.163.82方差齐性检验方差齐性检验肺活量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*.07069.013.04

8、30.33303.00.13200.07069.073-.0130.27703.001.00.05600.07069.435-.0890.20102.00-.13200.07069.073-.2770.0130*. 均值差的显著性水平为 0.05。无肺活量肺活量分组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

9、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、正交试验设计三、正交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

10、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,先要进行口香糖配方的实验分析,因素水平表如下:水平水平因素因素A A 胶剂添加量胶剂添加量% %B B 葡萄糖浆添加葡萄糖浆添加量量% %C C 糖粉添加量糖粉添加量% %D D 薄荷添加量薄荷添加量% %1 11919171758580.80.82 22020181859590.90.93 32121191960601 14 42222202061611.11.1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无确

11、定生成正交表,如下:得某口香糖配方试验结果 5164L,如下:无第二步: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:无点击“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.

12、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585.1883195.063总计4146307.00016校正的总计10167.93815a. R 方 = .942(调整 R 方 = .712)无1.A 胶剂添加量胶剂添加量因变量: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.

13、7506.983491.526535.97420489.0006.983466.776511.22421532.7506.983510.526554.97422498.2506.983476.026520.474由 III 型平方和比较可知, 对口香糖拉伸率的影响 ABCD。 每个因素的最佳水平为:A 胶体添加量为 21%, B 葡萄糖添加量为 17%, C 糖粉添加量为 61%, D 薄荷添加量为 1.10%。2. B 葡萄糖浆添加量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17534.5006.983512.276556.72418500.5006.983478.276522.72419505.0006.983482.776527.22420493.7506.983471.526515.9743. C 糖粉添加量糖粉添加量因变量:拉伸率C 糖粉添加量均值标准 误差95% 置信区间下限上限58504.0006.983481.776526.22459498.0006.983475.776520.22460512.250

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