正交试验设计的spss分析报告.docx
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正交试验设计的spss分析报告
上机操作6:
正交试验设计的spss分析
习题:
有一混合水平的正交试验,A因素为葡萄品种,A1、A2、A3、A4,B因素为施肥期,有B1、B2,C因素为施肥量,有C1、C2,重复三次,采用L8(4×24)正交表,试验结果如下表,试进行分析
葡萄品种施肥时期及用量实验结果
处理组合
A
B
C
Ⅰ
Ⅱ
Ⅲ
1
1
1
1
17
16
19
2
1
2
2
19
20
20
3
2
1
2
26
24
21
4
2
2
1
25
22
20
5
3
1
2
16
15
19
6
3
2
1
14
15
14
7
4
1
1
24
25
23
8
4
2
2
28
28
26
解:
1.定义变量,输入数据:
在变量视图中写入变量名称“产量”、“区组”、“施肥量”、“施肥期”、“品种”“处理”,宽度均为8,小数均为0。
并在数据视图依次输入变量。
2.分析过程:
(1)正态分布检验:
工具栏“图形”——“P-P图”,在“变量”中放入“产量”,“检验分布”为“正态”,“确定”。
(2)方差齐性检验:
a.工具栏“分析”——“比较均值”——“单因素ANOVA”。
b.在“因变量”中放入“产量”,在“固定因子”中放入“品种”。
c.点击“选项”,在“统计量”中点击“方差同质性检验”,“继续”。
d.“确定”。
工具栏“分析”——“比较均值”——“单因素ANOVA”。
e.在“因变量”中放入“产量”,在“固定因子”中放入“施肥期”。
f.点击“选项”,在“统计量”中点击“方差同质性检验”,“继续”。
g.“确定”。
在“因变量”中放入“产量”,在“固定因子”中放入“施肥量”。
h.点击“选项”,在“统计量”中点击“方差同质性检验”,“继续”。
i.“确定”。
在“因变量”中放入“产量”,在“固定因子”中放入“处理”。
点击“选项”,在“统计量”中点击“描述性”和“方差同质性检验”,“继续”。
j.“确定”。
(3)显著性差异检验:
a.工具栏“分析”——“常规线性模型”——“单变量”。
b.在“因变量”中放入“产量”,在“固定因子”中分别放入“施肥期”、“施肥量”、“品种”“区组”。
c.点击“模型”,“定制”,将“施肥期”、“施肥量”、“品种”、“区组”放入“模型”下。
在“建立项”中选择“主效应”,“继续”。
d.点击“两两比较”,将“施肥期”、“施肥量”、“品种”放入“两两比较检验”中,点击“假定方差齐性”中的“Duncan”。
e.“确定”,在“因变量”中放入“产量”,在“固定因子”中分别放入“处理”、“区组”。
f.点击“模型”,“定制”,将“处理”、“区组”放入“模型”下。
在“建立项”中选择“主效应”,“继续”。
g.点击“两两比较”,将“处理”放入“两两比较检验”中,点击“假定方差齐性”中的“Duncan”。
h.“确定”。
3.生成图表,输出结果分析:
(1)正态分布检验:
P-P图中数据点都分布在一条直线上,所以产量符合正态分布。
(2)方差齐性检验:
表1-1
由表1-1可知,P>0.05,所以不同品种的产量方差之间不存在显著性差异,方差齐性。
表1-2
由表1-2可知,P>0.05,所以施肥期不同处理水平的产量方差不存在显著性差异,方差齐性。
表1-3
由表1-3可知,P>0.05,所以施肥量不同处理水平的产量方差不存在显著性差异,方差齐性。
表1-4
表1-5
由表1-3可知,处理组合1—12的均值和标准误分别为17.33±0.882、19.67±0.333、23.67±1.453、22.33±1.453、16.67±1.202、14.33±0.333、24.00±0.577、27.33±0.667,因此处理8(品种A4、施肥期B2、施肥量C2)的产量最高。
由表1-5可知,P>0.05,所以不同处理的产量方差不存在显著性差异,方差齐性。
(3)显著性差异检验:
表1-6
由表1-6可知,区组的P>0.05,所以不同区组的产量之间不存在显著性差异;品种的P<0.01,所以不同品种的产量之间存在极显著性差异;施肥期的P>0.05,所以不同施肥期水平的产量之间不存在显著性差异;施肥量的P<0.05,所以不同施肥量水平的产量之间存在显著性差异。
表1-7
表1-8
由表1-7和表1-8可知,品种的多重比较分析表如下:
品种
差异性
3
a
A
1
b
B
2
c
C
4
d
C
表1-9
表1-10
由表1-10可知,处理的P<0.01,所以不同处理的产量之间存在极显著性差异。
表1-11
表1-12
由表1-11和表1-12可知,处理的多重比较分析表如下:
处理
差异性
6
a
A
5
ab
AB
1
ab
AB
2
bc
BC
4
cd
C
3
d
CD
7
d
CD
8
e
D
表1-13