spss统计软件学习课件

SPSS统计软件方差分析单向分组资料的方差分析

-两组资料的单向方差分析例题：调查某湿地生态系统每100亩10头牦牛和15头各5个样地，得效益值（元）分别为：800840870920850；900880890890840试测验两种养殖方式的效益值的差异性？操作步骤：AnalyzecomparemeansOne-wayAnova…benefit选入DependentList的变量表中Plots选入到Factor中Ok统计结果F=1.161，P=0.313>0.05。所以两种养殖方式的效益值效果无差异。

多组资料的单向方差分析例题：研究6种氮肥使用方法（k=6)对羊草的效应，每种施肥方法中5盆羊草（n=5），完全随机设计，最后测定它们的含氮量（mg），试作方差分析。统计分析步骤：1.建立检验假设，确定检验水平a。

H0：μ1=μ2=….，

H1:μ1≠μ2…..,a=0.052.选择检验方法和计算统计量变量的Pr>F(概率值）<0.0001。可得出各种施肥方法间有极显著差异。说明6种施氮法的植株的含氮量是显著不同的。例题：调查三个森林生态系统的物种数，按面积比例抽取样点，得三个系统各样点的物种数分别为：21,29,24,22,25,30,27,26；20,25,25,23,29,31,24,26,20,21；24,22,28,25,21,26,试做方差分析。统计分析步骤：1.建立检验假设，确定检验水平a。

H0：μ1=μ2=….，

H1:μ1≠μ2…..,a=0.052.选择检验方法和计算统计量三个森林生态系统间：F=0.318，P=0.731>0.05,故三个森林的物种数没有显著差异，因F检验不显著，不需要再做平均数间的比较。例：用生长素处理豌豆，共6个处理。豌豆种子发芽后，分别在每一木箱中移植4株，每组6个木箱，每个木箱一个处理。试验共有4组24箱，试验时按组排于温室中，使同组各箱的环境条件一致。然后记录各箱见第一朵花时4株豌豆的总节数，其结果如下，试作方差分析。双向方差分析

组内只有单个观察值的两向分组资料的方差分析统计分析步骤：1.建立检验假设，确定检验水平a。

H0：μ1=μ2=….，

H1:μ1，μ2…..不等或全不等,a=0.052.选择检验方法和计算统计量步骤AnalyzeGeneralLinearModelUnivariateJieshu选入到DependentVariable的变量表中Treat和block选入到FixedFactor（s）列表ModelCustom：用户自定义方差分析模型中的各个效应BuildTems:选择MaineffectsFactors&Covariates中选择treat（F）和block（F）选入右侧的model去除IncludeinterceptinmodelContinueOk处理组变量treat的F=4.565，P=0.000<0.05,说明不同的处理间的总节数有显著的差异，各区组变量的block的F=0.63，P=0.607>0.05,说明各组之间无显著差异多重比较“PostHoc….”

方差齐时最常用Duncan和LSD（有对照）方法，不齐时可考虑用Games-Howell方法。组内有重复观察值的两向分组资料的方差分析例：施用三种肥料A1，A2，A3于B1，B2，B3三种土壤，以小麦为指示植物，每处理组合种3盆，得产量结果（g），试作方差分析。输入数据AnalyzeGeneralLinearModelUnivariateProduction选入到DependentVariable的变量表中TreatA和TreatB选入到FixedFactor（s）列表ModelCustom：用户自定义方差分析模型中的各个效应BuildTems:选择InteractionFactors&Covariates中选择treatA（F）和treatB（F）和treatA*treatB选入右侧的modelContinueOkTreatA析因设计（FactorialDesign）两个或多个因素的各水平进行全面组合、交叉分组设计，用于分析各因素之间的交互作用，比较各因素不同水平的平均效应和因素间不同水平组合下的平均效应。使用条件：几个因素存在交互作用

析因设计及其方差分析例：施用三种肥料A1，A2，A3于B1，B2，B3三种土壤，以小麦为指示植物，每处理组合种3盆，得产量结果（g），试作方差分析。解：数据输入

Leven统计量为2.436，P=0.056>0.05,可以认为各单元格的总体方差齐次，可以采用方差分析模型。操作步骤AnalyzeGeneralLinearModelUnivariateProductionDependentvariabletreat1和treat2FixedFactorsPlots绘制效应图

treat1HorizontalAxistretat2SeparateLinesAddContinueOk结果解释A因素（肥料）的主效应（F=96.672，Sig.=0.00）和两因素的互作（土壤×肥料）的主效应（F=5.185，Sig.=0.006<0.01),均具有统计学意义，而B因素（土壤）的主效应（F=2.185，Sig.=0.147>0.05),不具有统计学意义。两因素随机区组试验结果的方差分析例题：有早稻二因素的试验，A因素为品种，分A1（早熟），A2（中熟），A3(晚熟）三个水平，B因素分为B1（低），B2（中），B3（高）三个水平，共9个处理，重复3次，得产量（单位：斤/60平方尺）。试作方差分析。AnalyzeGeneralLinearModelUnivariateProduction选入到DependentVariable的变量表中处理A和处理B选入到FixedFactor（s）列表ModelCustom：用户自定义方差分析模型中的各个效应BuildTems:选择InteractionFactors&Covariates中选择处理A（F）和处理B（F）和处理A*处理B选入右侧的modelContinueOk有一随机区组设计的细菌培养试验，有A（菌种）、B（温度）、C（培养时间）3个试验因素，各具a=2，b=2，c=3个水平，得其生长速率，试作方差分析。三因素随机区组试验结果的方差分析操作步骤AnalyzeGeneralLinearModelUnivariaterateDependentvariablea,bcFixedFactorsPlots绘制效应图

aHorizontalAxisbSeparateLines重复a和c，b和c，aHorizontalAxisbSeparateLinesCSeparatePlotsAddContinueOk输入数据集结果解释

线性回归分析分析步骤绘制散点图，考察数据是否满足线性趋势剔除异常值观察数据的分布正态性、方差齐性拟合回归直线残差分析残差是否独立；残差分布是否为正态结果解释例题：一些植物的生长发育期的早迟和春季温度高低有关。内蒙古锡林浩特市畜牧气象站测定2000-2008年3月下旬至4月中旬旬平均温度累积值（x，单位：旬/度）和草原萌发期（y，以5月10日为0）的数据见表，试作回归分析。一元线性回归解：1.绘制散点图GraphsScatterSimple2.拟回归直线Analyze-Regression-LinearDependent：yIndependent：xMethod：选择EnterStatistics：选择Estim