用spss20进行可重复单因素随机区组、两因素随机区组、两因素裂区试验设计方差的分析

1、-WORDB式一可编辑-一、可重复单因素随机区组试验设计8个小麦品种的产比试验， 采用随机区组设计，3次重复，计产面积 如下，进行方差分析和多重比较。表1小麦品比试验产量结果（公斤）25平米，产量结果品种区组）里1110.92110.83111.1419.15111.86110.17110819.3129.12212.33212.54210.75213.96210.67211.58210.41312.223143310.54310.15316.86311.87314.18314.41、打开程序把上述数据输入进去。2、执行：分析-一般线，f模型-单变量。劝旧 RftTi皆图过1 1510!琳叨

2、BH犯;次m9地 口1® 帆j1IWfl巨凿叫rfi*I血+悔卜+S3 3-武金笆BiTikg品二 2Z&T13泰触KrtjthttWiidiy* I piAttl- g At"HMtHM |11.WIM-ItftttWHiEi 、 1mhm 曰*K虫 Qmio-日22.M1 oar - MflMSfj3.Mi M卜球©t44JXi1 M*«<4.M1 Mg西卜 + Ki等&R11M幻*性澳器i2t vk£K|UIrKntM卜K-i?.M1 CHHtIM1 (MEQ1.WZWWl.H11l.Wzm1?国a2WItfllWi

3、tti.Ni 1s1?DOZOOU2M住事国；c1*1.HJ卡1 H3伽*Ii 咽:口t1Bz.ro*伯3MH*的蚂N即4.W3M同RDC 加Ei£i54TIJM22S.IXI3国113DW? w0谦11irMuunn! «nil®!H&l3、将产量放进因变量，品种和区组放进固定因子。4、单击模型，选择设定单选框，将品种和区组放进模型中，只分析主效应。5、在两两比较中进行多重比较，这里只用分析品种。可以选择多种比较方法。6、分析结果。主体间效应的检验因变量：产量源III 型平方和df均方FSig.校正模型61.641 a96.8494.174.009截距3

4、220.16713220.1671962.448.000区组27.561213.7808.398.004品种34.08074.8692.967.040误差22.972141.641总计3304.78024校正的总计84.61323a. R 方=.729 （调整 R 方=.554 ）这里只须看区组和品种两行，两者均达到显著水平，说明土壤肥力和品种均 影响产量结果。下面是多重比较，只有方差分析达到显著差异才进行多重比较。因变量：产量多个比较(I)品(J)品种均值差值标准误差Sig.95%置信区间种(I-J)下限上限2.00-1.63331.04591.141-3.8766.60993.00-.63

5、331.04591.555-2.87661.60994.00.76671.04591.476-1.47663.00991.005.00*-3.43331.04591.005-5.6766-1.19016.00-.10001.04591.925-2.34332.14337.00-1.13331.04591.297-3.37661.10998.00-.63331.04591.555-2.87661.60991.001.63331.04591.141-.60993.87663.001.00001.04591.355-1.24333.24334.00*2.40001.04591.038.15674.6

6、4332.005.00-1.80001.04591.107-4.0433.44336.001.53331.04591.165-.70993.77667.00.50001.04591.640-1.74332.74338.001.00001.04591.355-1.24333.24331.00.63331.04591.555-1.60992.87662.00-1.00001.04591.355-3.24331.2433LSD4.001.40001.04591.202-.84333.64333.005.00*-2.80001.04591.018-5.0433-.55676.00.53331.0459

7、1.618-1.70992.77667.00-.50001.04591.640-2.74331.74338.00.00001.045911.000-2.24332.24331.00-.76671.04591.476-3.00991.47662.00*-2.40001.04591.038-4.6433-.15673.00-1.40001.04591.202-3.6433.84334.005.00*-4.20001.04591.001-6.4433-1.95676.00-.86671.04591.421-3.10991.37667.00-1.90001.04591.091-4.1433.34338

8、.00-1.40001.04591.202-3.6433.84331.00*3.43331.04591.0051.19015.67662.001.80001.04591.107-.44334.04335.003.00*2.80001.04591.018.55675.04334.00*4.20001.04591.0011.95676.44336.00*3.33331.04591.0071.09015.57667.00*2.30001.04591.045.05674.54338.00*2.80001.04591.018.55675.04331.00.10001.04591.925-2.14332.

9、34332.00-1.53331.04591.165-3.7766.70993.00-.53331.04591.618-2.77661.70996.004.00.86671.04591.421-1.37663.10995.00*-3.33331.04591.007-5.5766-1.09017.00-1.03331.04591.340-3.27661.20998.00-.53331.04591.618-2.77661.70991.001.13331.04591.297-1.10993.37662.00-.50001.04591.640-2.74331.74333.00.50001.04591.

10、640-1.74332.74337.004.001.90001.04591.091-.34334.14335.00*-2.30001.04591.045-4.5433-.05676.001.03331.04591.340-1.20993.27668.00.50001.04591.640-1.74332.74331.00.63331.04591.555-1.60992.87662.00-1.00001.04591.355-3.24331.24333.00.00001.045911.000-2.24332.24338.004.001.40001.04591.202-.84333.64335.00*

11、-2.80001.04591.018-5.0433-.55676.00.53331.04591.618-1.70992.77667.00-.50001.04591.640-2.74331.7433基于观测到的均值。误差项为均值方（错误）=1.641 o*.均值差值在0.05级别上较显著。品种N子集124.0039.96671.00310.73336.00310.83333.00311.3667Duncana,b8.00311.36677.00311.866711.86672.00312.366712.36675.00314.1667Sig.060.055已显示同类子集中的组均值。基于观测到的均

12、值。误差项为均值方（错误）=1.641a.使用调和均值样本大小=3.0003次重复，品种3个水b. Alpha = 0.05。品种密度区组）里1118112811381217122712361316132513362119212921382217222922362318232723363117312731363218322732383311033293339二、两因素可重复随机区组试验设计下面是水稻品种和密度对产量的影响，采用随机区组试验设计,平，密度3个水平，共27个观测值。小区计产面积 20平米。表2水稻品种与密度产比试验1、输入数据，执行：分析-一般线性模型-单变量。注意区组作为随机因子

13、。2、选择模型。注意模型中有三者的主效和品种与密度的交互。3、分析结果。注意自由度的分解。使用一个误差（0.486）计算F值。主体间效应的检验因变量：产量源III 型平方和df均方FSig.假设1496.33311496.3331035.923.001截距误差2.88921.444 a假设6.22223.1116.400.009品种误差7.77816.486 b假设1.5562.7781.600.233密度“误差7.77816.486 b假设2.88921.4442.971.080区组误差7.77816.486 b假设22.22245.55611.429.000品种*密度误差7.77816.4

14、86 ba. MS(区组)b. MS(错误)4、语句。UNIANOVA产量BY品种密度区组/RANDOM=区组/METHOD=SSTYPE(3)/INTERCEPT=INCLUDE/POSTHOC锦种密度(DUNCAN)/CRITERIA=ALPHA(0.05)/DESIGN品种 密度 区组 品种*密度.三、两因素可重复裂区设计表3是中耕次数和施肥量对小麦产量的影响，采用两因素裂区试验设计，3次重复,主区为中耕次数，3个水平，副区为施肥量，4个水平。小区计产面积 33平米。表3中耕次数和施肥量对小麦产量的影响（公斤）主处理副处理重复）里11129121371311814117211282213

15、12311324113311303213133115341161122812232132141421621229222282321324212312273222833214342151133212331133171431521325223292331024312313263233133311343131、输入数据，执行：分析-一般线性模型-单变量。注意区组作为随机因子。2、模型。注意，在填好模型后，点击继续，然后点击粘贴，进入语句编辑器。3、原来是这样的，要做修改。4、修改后是这样的，最后一句加个东西。语句：UNIANOVA产量BY副处理主处理重复/RANDOM=重复/METHOD=SSTYP

16、E(3)/INTERCEPT=INCLUDE/POSTHOC制处理主处理(DUNCAN LSD)/CRITERIA=ALPHA(0.05)/DESIGN/IJ处理 主处理 重复 重复(主处理)主处理*副处理.5、运行后得结果。区别在于，副处理和交互的F值用2.565求得，主处理和重复用2.292 求得。实际上在两因素随机区组的基础上进一步分解自由度。主体间效应的检验因变量：产量源III 型平方和df均方FSig.假设17161.000117161.0001050.673.001截距误差32.667216.333 a假设80.167240.08317.491.011主处理误差9.16742.29

17、2 b假设2179.6673726.556283.278.000副处理误差46.167182.565 c假设32.667216.3337.127.048重复误差9.16742.292 b假设9.16742.292.894.488重复（主处理）、口工误差46.167182.565 c假设7.16761.194.466.825主处理*副处理误差46.167182.565 ca. MS（重复）b. MS（重复（主处理）c. MS（错误）通过上面的分析可以看出几点：1、随机区组设计中，重复即区组，区组作为一个因子进行分析。2、固定因子和随机因子的区别，在单因素可重复随机区组和两因素可重复随机 区组设计

18、中，把区组看成一个因子， 等同于两因素和三要素无重复设计，区组当作固定因子和随机因子结果一样（如下表），但在裂区设计中不一样， F值的求解不同。3、方差分析重 点在于自由度的分解。单因素可重复随机区组设计主体间效应的检验源III 型平方和df均方FSig.假设3220.16713220.167233.677.004截距误差27.561213.780 a假设34.08074.8692.967.040品种b误差22.973141.641假设27.561213.7808.398.004区组误差22.973141.641 b主体间效应的检验源III型平方和df均方FSig.校正模型61.641 a96

19、.8494.174.009截距3220.16713220.1671962.448.000区组27.561213.7808.398.004品种34.08074.8692.967.040误差22.972141.641总计3304.78024校正的总计84.61323两因素可重复随机区组设计主体间效应的检验因变量：产量源III 型平方和df均方FSig.截距假设误差1496.3332.889121496.333a1.4441035.923.001品种假设误差6.2227.7782163.111._ _ b.4866.400.009密度假设误差1.5567.778216.778b.4861.600.2

20、33区组假设误差2.8897.7782161.444._ _ b.4862.971.080品种*密度假设误差22.2227.7784165.556.486 b11.429.000a. MS（区组）b. MS（错误）主体间效应的检验因变量：产量源III 型平方df均方FSig.和校正模型32.889 a103.2896.766.000截距1496.33311496.3333078.171.000品种6.22223.1116.400.009密度1.5562.7781.600.233品种*密度22.22245.55611.429.000区组2.88921.4442.971.080误差7.77816.486总计1537.00027校正的总计4