1、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实验设计的方差分析一、可重复单因素随机区组实验设计8个小麦品种的产比实验,采纳随机区组设计,3次重复,计产面积25平米,产量结果如下,进行方差分析和多重比较。表1小麦品比实验产量结果(千克)品种区组产量1121314151617110811222324252627282132314334353637383一、打开程序把上述数据输入进去。二、执行:分析-一样线性模型-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,选择设定单项选择框,将品种和区组放进模型中,只分析主效应。五、在两两比较中进行多重比较,那个地址只用分
2、析品种。能够选择多种比较方式。六、分析结果。主体间效应的检验因变量: 产量源III 型平方和df均方FSig.校正模型9.009截距1.000区组2.004品种7.040误差14总计24校正的总计23a.R方=.729(调整R方=.554)那个地址只须看区组和品种两行,二者均达到显著水平,说明土壤肥力和品种均阻碍产量结果。下面是多重比较,只有方差分析达到显著不同才进行多重比较。多个比较因变量:产量(I)品种(J)品种均值差值(I-J)标准误差Sig.95%置信区间下限上限LSD.141.6099.555.7667.476*.005.925.297.555.141.355*.038.1567.1
3、07.4433.165.5000.640.355.6333.555.355.202*.018.5333.618.640.0000.476*.038.202.8433*.001.421.091.3433.202.8433*.005.107*.018.5567*.001*.007*.045.0567*.018.5567.1000.925.165.7099.618.8667.421*.007.340.618.297.640.5000.640.091*.045.340.5000.640.6333.555.355.0000.202*.018.5333.618.640基于观测到的均值。误差项为均值方(错误
4、)=。*.均值差值在级别上较显著。产量品种N子集12Duncana,b33333333Sig.060.055已显示同类子集中的组均值。 基于观测到的均值。 误差项为均值方 (错误) = 。a. 使用调和均值样本大小 = 。b. Alpha = 。二、两因素可重复随机区组实验设计下面是水稻品种和密度对产量的阻碍,采纳随机区组实验设计,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实验品种密度区组产量1118112811381217122712361316132513362119212921382217222922362318232723363
5、117312731363218322732383311033293339一、输入数据,执行:分析-一样线性模型-单变量。注意区组作为随机因子。二、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。利用一个误差()计算F值。主体间效应的检验因变量:产量源III型平方和df均方FSig.截距假设1.001误差2品种假设2.009误差16.486b密度假设2.778.233误差16.486b区组假设2.080误差16.486b品种 * 密度假设4.000误差16.486ba. MS(区组)b. MS(错误)4、语句。UNIANOVA 产量 BY 品种 密度 区组 /
6、RANDOM=区组 /METHOD=SSTYPE(3) /INTERCEPT=INCLUDE /POSTHOC=品种 密度(DUNCAN) /CRITERIA=ALPHA /DESIGN=品种 密度 区组 品种*密度.三、两因素可重复裂区设计表3是中耕次数和施肥量对小麦产量的阻碍,采纳两因素裂区实验设计,3次重复,主区为中耕次数,3个水平,副区为施肥量,4个水平。小区计产面积33平米。表3中耕次数和施肥量对小麦产量的阻碍(千克)主处理副处理重复产量11129121371311814117211282213123113241133113032131331153411611228122321321
7、4142162122922228232132421231227322283321434215113321233113317143152132522329233102431231326323313331134313一、输入数据,执行:分析-一样线性模型-单变量。注意区组作为随机因子。二、模型。注意,在填好模型后,点击继续,然后点击粘贴,进入语句编辑器。3、原先是如此的,要做修改。4、修改后是如此的,最后一句加个东西。语句:UNIANOVA 产量 BY 副处置 主处置 重复 /RANDOM=重复 /METHOD=SSTYPE(3) /INTERCEPT=INCLUDE /POSTHOC=副处置 主
8、处置 (DUNCAN LSD) /CRITERIA=ALPHA /DESIGN=副处置 主处置 重复 重复(主处置) 主处置*副处置.五、运行后得结果。区别在于,副处置和交互的F值用求得,主处置和重复用求得。事实上在两因素随机区组的基础上进一步分解自由度。主体间效应的检验因变量: 产量源III 型平方和df均方FSig.截距假设1.001误差2主处理假设2.011误差4副处理假设3.000误差18重复假设2.048误差4重复(主处理)假设4.894.488误差18主处理 * 副处理假设6.466.825误差18a. MS(重复)b. MS(重复(主处理)c. MS(错误)通过上面的分析能够看出
9、几点:一、随机区组设计中,重复即区组,区组作为一个因子进行分析。二、固定因子和随机因子的区别,在单因素可重复随机区组和两因素可重复随机区组设计中,把区组看成一个因子,等同于两因素和三要素无重复设计,区组看成固定因子和随机因子结果一样(如下表),但在裂区设计中不一样,F值的求解不同。3、方差分析重点在于自由度的分解。单因素可重复随机区组设计主体间效应的检验源III型平方和df均方FSig.截距假设1.004误差2品种假设7.040误差14区组假设2.004误差14主体间效应的检验源III型平方和df均方FSig.校正模型9.009截距1.000区组2.004品种7.040误差14总计24校正的总
10、计23两因素可重复随机区组设计主体间效应的检验因变量:产量源III型平方和df均方FSig.截距假设1.001误差2品种假设2.009误差16.486b密度假设2.778.233误差16.486b区组假设2.080误差16.486b品种*密度假设4.000误差16.486ba.MS(区组)b.MS(错误)主体间效应的检验因变量:产量源III型平方和df均方FSig.校正模型10.000截距1.000品种2.009密度2.778.233品种*密度4.000区组2.080误差16.486总计27校正的总计26a. R 方 = .809(调整 R 方 = .689)裂区设计主体间效应的检验因变量: 产量源III 型平方和df均方FSig.截距假设1.001误差2主处理假设2.011误差4副处理假设3.000误差18重复假设2.048误差4主处理 * 副处理假设6.466.825误差18重复(主处理)假设4.894.488误差18a. MS(重复)b. MS(重复(主处理)c. MS(错误)主体间效应的检验因变量: 产量源III 型平方和df均方FSig.校正模型17.000截距1.000主处理2.000副处理3.000主处理 * 副处理6.466.825重复(主处理)4.894.488重复2.008误差18总计36校正的总计35a. R 方 = .980(调整 R 方 = .962)
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