用ecel进行方差分析的实验报告

1、地区12地区12345678北京8897.592808.92654.361798.885281132.09960.41867.871天津4273.151848.11324.63674.67187.83481.27371.85299.79河北3349.741195.65217.82796.62170.4350.92263.53289.27山西3304.761224.6283.2584.07156.27324.89416.94240.94内蒙古3968.421578.57271.88609.29148.03466.34390.85416.87辽宁4254.031563.33335.93793.91

2、185.5416.41437.79409.641吉林3902.91371.12286.97737.07168.36355.99376.76511.5黑龙江4241.271331.07345.69946.84161.03427.35496.42434.25上海9804.373639.14496.142102.96480.621212.38942.76738.941江苏5804.452275.28306.62969.76286.37691.56818.45322.991浙江7731.72812.39473.111488.95374.31968.17843.34609.071安徽3655.02149

3、4.19203.37813.12229.66302.23312.05227.1福建5015.722304.14291.72821.21260.68570.24421.69219.021江西3532.661609.2162.58725.11181.91295.76254.77232.78试验背景：方差分析是从观测变量的方差入手，争辩诸多把握变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。一个简单的事物，其中往往有很多因素相互制约又相互依存。方差分析的目的是通过数据分析找出对该事物的变差来源进展分解的一种技术。对变差的度量，承受离差平方和。试验背景：方差分析是从观测变量的方差入手，争辩诸多把握变量中哪

4、些变量是对观测变量有显著影响的变量。一个简单的事物，其中往往有很多因素相互制约又相互依存。方差分析的目的是通过数据分析找出对该事物的变差来源进展分解的一种技术。对变差的度量，承受离差平方和。试验内容：试验1：单因素方差分析条件：单因素方差分析是对成组设计的多个样本均数比较，所以对数据格式有特别要求，因素的不同水平作为表格的列或行 ，在不同水平下的重复次数作为行或列：以下数据来自 2022活消费支出，按不同工程分组的不同地区：，2，3，45789(2022单位：元地区工程生活消家庭设文教娱医疗保其地区费食品衣着居住备交通和乐健品支出合及 服用品及及计务通 讯效劳务山东山东4417.181618.

5、66265.59945.81273.77533.55399.95301.55河南3388.471220.36225.64875.83203.81310.11234.01242.87湖北3725.241668.35195.45702.62229.32307.22281.68236.3111、在excel的数据区域和显著性水平，点击“确定”后输出最终输出结果：表一方差分析：单因素方差分析SUMMARY组求和平均方差132129281.54040.048346544023252249.751632.805428309.63327951.16248.473815408.0243225251.6789.

6、1125162323.15326519.28203.72751026363213547.29423.352866285.8573211279.63352.4884551368329809.81306.556631281.449322716.0584.876561665.067表一是各组数据的描述统计指标。从各组的均值看，最低的为 84.87656，1665.067，3465440。小方差之比不超过 4，就可以认为是同法差。此例子中的比值明显大于 4，可能违反了同方差假设。2析差异源SSdfMSFP-valueF crit组间4.12E+08851448014109.30592.13E-811.

7、971665组内1.31E+08279470679.1总计5.43E+08287假设假设数据是同方差的，则方差分析中得到的p2.13E-810.05，因此试验2进展无重复双因素方差分析无重复方差分析是分析两个因素对观测变量的独立影响。作为观测变量，品种和施肥量作为把握变量。利用双因素方差分析方法， 争辩不同品种、不同施肥量是如何影响农作物产量的，并进一步争辩哪种品种与哪种水平的施肥量是提高农作物产量的最优组合。如表所示为不同品种、不同施肥量对每亩农作物产量的影响单位吨。g氮肥磷肥钾肥混合肥料10.2567520.4821310.4757530.28501220.3948180.5912350.

8、5478890.47892730.7807860.8341620.0998260.3919840.9518110.5106360.4506970.66579250.8573870.4662310.3338110.90337860.4299750.1395310.1072420.87543370.3241680.0507020.1251260.79580180.1521960.034560.041810.57097190.0027470.0001230.0014560.47322步骤：在excel定相应的数据区域和显著性水平，点击“确定”后输出下：方差分析：无重复双因素分析SUMMARY观测数求

9、和平均方差141.4996490.3749120.01457242.0128690.5032170.007361342.1067540.5266880.119821442.5789360.6447340.050124542.5608080.6402020.080191641.5521810.3880450.126638741.2957960.3239490.11228840.7995370.2022840.0641940.4775460.1193870.055645氮肥94.1506390.4611820.108927磷肥93.1093120.3454790.088124钾肥92.183611

10、0.2426230.04377混合肥料95.4405140.6045020.048056方差分析差异源SSdfMSFP-valueF crit行1.07205880.1340072.5958670.0336462.355081列0.65322730.2177424.2179080.0157143.008787误差1.23896240.051623总计2.96424535 p 值为 0.0336460.05，列因素，即施肥量的p0.015714，也小于0.05，可见不同品种、不同施肥不是施肥越多越好。试验3进展有重复双因素方差分析AABexcel作用的状况。例 3：假定不同地区的消费者对某种颜色

11、有与其他地区消费者不同的特别偏爱， 为了比较不同颜色的包装红、黄、蓝对销售额的影响，收集了一些数据，假005作用是否显著。如以下图所示ABABCDE33.3338328.223238.3782233.5941526.27892茶饮料22.490464.67071822.1251925.4586621.8648934.0655543.3019636.3836741.6587342.91192养分快32.2055727.6919232.4237934.7779334.55812线16.1265518.4785822.3785926.3784934.87489别36.1427737.1835426.

12、4557523.3664130.3662634.3496340.7891422.4087833.4953526.99414果汁39.8252829.8137526.3829329.118442.5192428.9240626.87929.6965821.5687617.35989步骤：在excel后输出输出结果如下：方差分析：可重复双因素分析SUMMARY茶饮料ABCDE总计观测数3333315求和89.8898476.1958896.88708100.711591.05573454.7401平均29.9632825.3986332.2956933.5705130.3519130.316方差4

13、2.01611379.076978.5739665.61105123.1864106.67养分快线观测数3333315求和84.474983.3540481.2581484.5228499.79928433.4092平均28.158327.7846827.0860528.1742833.2664328.89395方差果汁112.447687.4753825.5244834.974316.33329543.39572观测数3333315求和103.09997.4818978.4882984.182586.87327450.1249平均34.3663232.4939626.1627628.0608328.9577630.00833方差29.7093753.7606113.3143436.3997161.140151.65815总计观测数99999求和277.4637257.0318256.6335269.4169277.7283平均30.829328.5590928.5148329.9352130.8587方差53.6913139.85537.553941.6823676.29028方差分析差异源SSdfMSFP-valueF crit样本16.7937928.3968970.10080.9044193.31583列48.34576412.0