精品用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的方差分析Word文档格式.docx
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1、打开程序把上述数据输入进去。
2、执行:
分析—一般线性模型—单变量。
3、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:
源
III型平方和
df
均方
F
Sig.
校正模型
61。
641a
6.849
4。
174
.009
截距
3220。
167
1962。
448
.000
27。
561
13.780
8.398
.004
34.080
4.869
2.967
。
040
误差
22。
972
1.641
总计
3304。
780
24
校正的总计
84.613
23
a。
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。
多个比较
(I)品种
(J)品种
均值差值(I-J)
标准误差
95%置信区间
下限
上限
LSD
1。
00
2.00
—1.6333
04591
141
-3。
8766
6099
3。
—。
6333
1.04591
.555
—2.8766
1.6099
.7667
476
-1.4766
3.0099
5。
4333*
005
—5.6766
-1.1901
6。
1000
.925
—2.3433
2.1433
7。
—1。
1333
297
—3。
3766
1.1099
8。
-.6333
555
-2。
1.00
1.6333
.141
-。
3.8766
3.00
0000
355
—1.2433
2433
4.00
2。
4000*
038
.1567
6433
8000
.107
—4。
0433
.4433
5333
.165
-.7099
7766
5000
640
-1。
7433
2.7433
1.0000
-1.2433
3.2433
2.8766
-1.0000
.355
1.2433
4000
202
—.8433
3.6433
5.00
8000*
018
—5.0433
5567
.618
-1.7099
2.7766
—.5000
—2。
8.00
1.000
—2.2433
2.2433
7667
-3.0099
1.4766
-2.4000*
—4.6433
1567
.202
—3.6433
.8433
—4.2000*
.001
-6。
4433
-1.9567
—.8667
421
1099
7.00
—1.9000
091
-4。
1433
.3433
-1.4000
-3.6433
8433
1.1901
5.6766
1.8000
4.0433
.018
2000*
1.9567
6.4433
3.3333*
007
0901
5766
3000*
045
.0567
5433
8000*
.1000
925
2.3433
—1.5333
165
.7099
-.5333
618
—2.7766
1.7099
8667
.421
-1.3766
-3.3333*
—5.5766
0333
340
-3.2766
2099
—.5333
7099
1.1333
.297
3.3766
-2.7433
.5000
1.9000
.091
3433
4.1433
.045
—4.5433
—.0567
1.0333
.340
—1.2099
3.2766
.640
—1.7433
-1.6099
—3.2433
-2.2433
1.4000
-5.0433
-.5567
基于观测到的均值.
误差项为均值方(错误)=1。
641。
*。
均值差值在0.05级别上较显著。
N
子集
Duncana,b
9.9667
10.7333
8333
11.3667
11.8667
3667
12.3667
1667
Sig。
.060
.055
已显示同类子集中的组均值。
基于观测到的均值。
使用调和均值样本大小=3。
000。
b。
Alpha=0。
05.
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,3次重复,品种3个水平,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
密度
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。
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.
因变量:
假设
1496.333
1496。
333
1035.923
001
889
1.444a
6.222
111
6.400
7.778
16
486b
1.556
778
600
233
444
2.971
.080
.486b
品种*密度
222
556
11.429