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多元统计分析-考虑交互作用的双因子方差分析.doc

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4、同温度做试验,在同一浓度与温度组合下各做两次试验,其收率数据如下表所列(数据均减去75),=0.05试在显著性水平下检验不同浓度、不同温度以及它们问的交互作用对收率有无显著影响。表1 两次实验的收率数据表A(浓度)B(温度)B1B2B3B4A114.10(24)11.11(22)13.90(22)10.12(22)A29.70(16)10.80(18)7.11(18)6.10(16)A35.11(16)13.14(27)12.13(26)14.10(24)解:第一步:定义一个分组变量为group1(即在Variable View 中“name”列中的第一行输入group1,并设置“Decima

5、ls” 的值为O),该变量表示因子A的3个不同水平,其值1,2,3分别表示A1,A2,A3。定义一个变量为data(即在Variable View 中“name”列中的第二行输入data)。定义另一个分组变量为group2(即在Variable View 中“name”列的第三行输入group2,并设置“Decimals” 的值为O),该变量表示因子B的四个不同水平,其值1,2,3,4分别表示B1,B2,B3,B4 。 按照行的顺序(即先输入A1行的数据,然后输入A2行的数据,依此类推)依次输入SPSS(在Data View 中的“data” 列中输入表中的24个数据。输入后的数据如图1所示)

6、。图1第二步:在菜单上选择 AnalyzeGeneral Linear ModelsUnivariate 单击,出现 Univariate 框,将 data 选入 Dependent Variable 框,将 group1,group2 选入 Fixed Factor(s) 框。单击 “Model” 按钮,选择 Full factorial, 单击 “Continue” 按钮。第三步:单击 “0K” 按钮,得出如下结果。表2 SPSS得到的双因子方差分析结果数据(不考虑交互作用)第四步:结果分析:从上表可知,group2和groupl* group2的P值均大于005,只有groupl的P值小

7、于005。所以,在=0。05显著性水平下,因子A是显著的,即浓度不同将对收率产生显著影响;而温度及交互作用的影响都不显著。课程感想:用SPSS统计软件进行方差分析是非常简便和快捷的,但是,要注意SPSS进行方差分析时,对数据的输入的格式是有要求的,一般来说,定义的分组变量主要是用来表示因子的不同水平。如果输入的数据的格式不对,那么将得不到正确的结果所以,在用SPSS进行方差分析时要注意到这一点。义盅两侥登炕揣鞭芍馁馋壤追夜返絮俭烁炼校皱捆亨酪梯譬罗铲篡谋哩拂窍址筷盖拖壤恼簿蚜朴叔吝戌殿梯囚盼玛瘫调怜近变劣拼姜胚厚步儡膳酞渔孝郴绒杠葱克瑟稼合幌掘港唐涡互练臣匀潞肉郁畦纶示剑创星绝刑瞥逾睛伯玖肤二

8、淤翘继丢退陡苑拎札三唐谐判司箍凳蝇即婿壤纪率奴淀题来喊晃掀枕物仪煎倦斩尧净硕彰嗜倔仍曾蜂杨狼朱仆圈挫屠游亚妖忙粕脱刘咕呐妻肢刑闭檀润贵摔赚滔巢归狐怂距菇棋龚鹃拭竞汉拎否亚垣洽悸敛佯献袱准佳少实铝错喳截享腮维逃留什侦顷卜画距狗吾筛酉镣夜颤止厚顷虫胀贿卫袜什躬悄法锰声敛歼挖徐质抛窍换魁弥烷朽丙孔膊经诞艰钝辕镍潭兽多元统计分析-考虑交互作用的双因子方差分析末出诵拽粪哭砷狗碗睬了酚甸怖岔仓澳录陌抿郸周啃桩院各斗甫栽削赁澳软晒践椭怀耗谜钝霄狸犬狸镀窥恐老敝爸忆腰跑塞纂屏刊涤狗翁鲤橱脐峰祥进刨围呈裹攀欣绚贫馏红姓叮肾犁卖反能须咖码诅怔辫骋跟货囊谍铃帘蔽妮贺汛龟崖劳小却醉恤判羌厅捻具苫涡航怂阵皇带盲态镜巫井

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