spass方差分析实验报告Word格式文档下载.docx

1、266.5a）本题的实验原理：单因素方差分析b） 实验步骤：第1 步 分析：由于有一个因素（品种），而且是4 种品种。故不能用独立样本T 检验（仅适用两组数据），这里可用单因素方差分析；第2 步 数据的组织：分成两列，一列是小麦的产量，另一列是小麦品种（分别用A1,A2,A3,A4 标识）；第3 步 方差相等的齐性检验：由于方差分析的前提是各个水平下（这里是不同的饲料folder 影响下的产量）的总体服从方差相等的正态分布。其中正态分布的要求并不是很严格，但对于方差相等的要求是比较严格的。因此必须对方差相等的前提进行检验。点开Options，选中Homogeneity of variancet

2、est（方差齐性检验）。第四步 把显著性水平改为0.01重复前面三个步骤。c）结果及分析：（1）不同品种的奇性检验结果Test of Homogeneity of VariancesLevene Statisticdf1df2Sig.3.593312.046（2）几种品种的方差检验结果ANOVASum of SquaresdfMean SquareFBetween Groups2263.482754.49412.158.001Within Groups744.71562.060Total3008.19715（3）描述统计量表DescriptivesNMeanStd. DviationStd.

3、Error5% Confidence Interval for MeanMinimumMaximumLower BoundUpper Bound4274.32503.117021.55851269.3651279.2849271.00277.50242.62505.801362.90068233.3937251.8563236.80249.50249.65003.316121.65806244.3733254.9267245.20252.80259.450013.923726.96186237.2943281.6057240.90273.00Tota16256.512514.161443.54

4、036248.9664264.0586（4）多重比较结果Multiple ComparisonsLSD（I） 品种（J） 品种Mean Difference （I-J）95% Confidence Interval31.70000*5.57044.00019.563143.836924.67500*12.538136.811914.87500*.0202.738127.0119-31.70000*-43.8369-19.5631-7.02500.231-19.16195.1119-16.82500*.011-28.9619-4.6881-24.67500*-36.8119-12.53817.0

5、2500-5.111919.1619-9.80000.104-21.93692.3369-14.87500*-27.0119-2.738116.82500*4.688128.96199.80000-2.336921.9369*. The mean difference is significant at the 0.05 level.（5）均值折线图（6）分析：根据方差分析的多重比较结果，分别进行了两两比较，以A2品种与A1、A3、A4的比较为例。A2品种与A1、A3、A4种的均值相差分别为-31.70000、-7.02500、-16.82500，而且所有的相伴概率sig=0.0000.05,

6、且钾肥量与树苗初高的交互作用项Sig=0.3390.05,因此认为氮肥量和钾肥量与树苗初高之间没有交互作用，因此，可用协方差分析来处理。由协方差分析的主要结果可以看出，钾肥量Sig=0.0000.05，树苗初高Sig=0.0000.05，说明氮肥量对杨树的生长没有显著性影响。实训的心得与体会通过本次实验用spass统计分析软件来进行方差分析后，感觉统计学中的很多问题不再像以前那么陌生了，同时也感觉统计学不再是想象中那么困难，之前学习统计学最怕的就是对数据进行求解与分析，现在使用这款软件后，让我从之前对统计学的陌生转变为熟悉，从此，在解决统计方面的问题又多了一项解决的工具：spss。在本章学习了用spss软件方差分析后，我学会了单因素、双因素及多因素的方差分析。进一步，在掌握了关键因素，如品种、施肥量等以后，还需要对不同的施肥量进行对比分析，研究究竟哪个品种的产量的产量高，施肥