最新SPSS分析嵌套式两因素方差分析单变量学生 王露实验数据分析Word文件下载.docx

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2、命令顺序：

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UNIANOVA最大光能转换效率BY国家品种/METHOD=SSTYPE

（1）/INTERCEPT=EXCLUDE/POSTHOC=国家品种（SNKDUNCANLSD）/CRITERIA=ALPHA（0.05）/DESIGN=国家品种.

方差的单变量分析

附注

创建的输出

29-四月-201211时22分48秒

注释

输入

活动的数据集

数据集0

过滤器

<

none>

权重

拆分文件

工作数据文件中的N行

48

缺失值处理

对缺失的定义

用户定义的缺失值作为缺失数据对待。

使用的案例

统计量的计算将基于带有有效数据的所有案例，而这些有效数据适用于模型中的所有变量。

语法

UNIANOVA最大光能转换效率BY国家品种

/METHOD=SSTYPE

（1）

/INTERCEPT=EXCLUDE

/POSTHOC=国家品种（SNKDUNCANLSD）

/CRITERIA=ALPHA（0.05）

/DESIGN=国家品种.

资源

处理器时间

0:

00:

00.453

已用时间

00.516

[数据集0]

警告

没有对国家执行"

在此之后"

检验，原因是组的数量小于3。

主体间因子

N

23

25

4

3

6

主体间效应的检验

因变量:

源

I型平方和

df

均方

F

Sig.

模型

34.296a

12

2.858

91258.876

.000

34.290

2

17.145

547468.769

.005

10

.001

16.897

误差

36

3.132E-5

总计

34.297

a.R方=1.000（调整R方=1.000）

"

检验

多个比较

（I）品种

（J）品种

95%置信区间

均值差值（I-J）

标准误差

下限

上限

LSD

.003750

.0039571

.350

-.004275

.011775

.029250*

.021225

.037275

.015750*

.007725

.023775

-.009000*

.029

-.017025

-.000975

-.003833

.0042741

.376

-.012502

.004835

-.000833

.847

-.009502

.007835

.014750*

.006725

.022775

.002500

.532

-.005525

.010525

-.001167

.0036123

.749

-.008493

.006159

.008750*

.033

.000725

.016775

-.003750

-.011775

.004275

.025500*

.017475

.033525

.012000*

.004

.003975

.020025

-.012750*

.003

-.020775

-.004725

-.007583

.084

-.016252

.001085

-.004583

.291

-.013252

.004085

.011000*

.009

.002975

.019025

-.001250

.754

-.009275

.006775

-.004917

.182

-.012243

.002409

.005000

.215

-.003025

.013025

-.029250*

-.037275

-.021225

-.025500*

-.033525

-.017475

-.013500*

.002

-.021525

-.005475

-.038250*

-.046275

-.030225

-.033083*

-.041752

-.024415

-.030083*

-.038752

-.021415

-.014500*

-.022525

-.006475

-.026750*

-.034775

-.018725

-.030417*

-.037743

-.023091

-.020500*

-.028525

-.012475

-.015750*

-.023775

-.007725

-.012000*

-.020025

-.003975

.013500*

.005475

.021525

-.024750*

-.032775

-.016725

-.019583*

-.028252

-.010915

-.016583*

-.025252

-.007915

-.001000

.802

-.009025

.007025

-.013250*

-.021275

-.005225

-.016917*

-.024243

-.009591

-.007000

.085

-.015025

.001025

.009000*

.000975

.017025

.012750*

.004725

.020775

.038250*

.030225

.046275

.024750*

.016725

.032775

.005167

.235

-.003502

.013835

.008167

.064

-.000502

.016835

.023750*

.015725

.031775

.000000

1.000

-.008025

.008025

.011500*

.006

.003475

.019525

.007833*

.037

.000507

.015159

.017750*

.009725

.025775

.003833

-.004835

.012502

.007583

-.001085

.016252

.033083*

.024415

.041752

.019583*

.010915

.028252

-.005167

-.013835

.003502

.003000

.0045693

.516

-.006267

.012267

.018583*

.009915

.027252

.006333

.147

-.002335

.015002

.002667

.505

-.005359

.010692

.012583*

.003915

.021252

.000833

-.007835

.009502

.004583

-.004085

.013252

.030083*

.021415

.038752

.016583*

.007915

.025252

-.008167

-.016835

.000502

-.003000

-.012267

.006267

.015583*

.006915

.024252

.003333

.441

-.005335

.012002

-.000333

.933

-.008359

.007692

.009583*

.031

.000915

.018252

-.014750*

-.022775

-.006725

-.011000*

-.019025

-.002975

.014500*

.006475

.022525

.001000

-.007025

.009025

-.023750*

-.031775

-.015725

-.018583*

-.027252

-.009915

-.015583*

-.024252

-.006915

-.012250*

-.020275

-.004225

-.015917*

-.023243

-.008591

-.006000

.138

-.014025

.002025

-.002500

-.010525

.005525

.001250

-.006775

.009275

.026750*

.018725

.034775

.013250*

.005225

.021275

-.011500*

-.019525

-.003475

-.006333

-.015002

.002335

-.003333

-.012002

.005335

.012250*

.004225

.020275

-.003667

.317

-.010993

.003659

.006250

.123

-.001775

.014275

.001167

-.006159

.008493

.004917

-.002409

.012243

.030417*

.023091

.037743

.016917*

.009591

.024243

-.007833*

-.015159

-.000507

-.002667

-.010692

.005359

.000333

-.007692

.008359

.015917*

.008591

.023243

.003667

-.003659

.010993

.009917*

.002591

.017243

-.008750*

-.016775

-.000725

-.005000

-.013025

.003025

.020500*

.012475

.028525

.007000

-.001025

.015025

-.017750*

-.025775

-.009725

-.012583*

-.021252

-.003915

-.009583*

-.018252

-.000915

.006000

-.002025

.014025

-.006250

-.014275

.001775

-.009917*

-.017243

-.002591

基于观测到的均值。

误差项为均值方（错误）=3.13E-005。

*.均值差值在0.05级别上较显著。

同类子集

子集

1

Student-Newman-Keulsa,,b,,c

.820250

.833750

.834750

.840750

.845750

.847000

.849500

.850333

.850667

.203

.160

Duncana,,b,,c

.107

.052

已显示同类子集中的组均值。

基于观测到的均值。

a.使用调和均值样本大小=3.892。

b.组大小不相等。

将使用组大小的调和均值。

不保证I型误差级别。

c.Alpha=0.05。

5

.853333

.858500

.055

M