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用SPSS20进行二因素设计的简单效应分析.docx

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用SPSS20进行二因素设计的简单效应分析.docx

1、用SPSS20进行二因素设计的简单效应分析两因素试验要检验互作效应，如果互作显著则应进一步做简单效应分析。SPSS20图形界面无法简单效应分析，其实SPSS大多数功能均无法利用图形界面实现。所以SPSS的优点并不是其易用性，而重点在于输出结果丰富、编排合理。比较SAS、和R软件均能利用图形界面进行简单的统计分析，但其输出结果简单，无法直接发布。主区a 副区b 重复r 籽粒产量 xm26 10万 1 6942 xm26 10万 2 6725.3 xm26 10万 3 6692 xm26 15万 1 7658.7 xm26 15万 2 7467

2、 xm26 15万 3 7375.4 xm26 20万 1 7642 xm26 20万 2 7683.7 xm26 20万 3 7467 9398 10万 1 6775.3 9398 10万 2 6900.3 9398 10万 3 6748.7 9398 15万 1 6950.3 9398 15万 2 6825.3 9398 15万 3 6775.3 9398 20万 1 7725.4 9398 20万 2 7575.4 9398 20万 3 7883.7 ts28 10万 1 81

3、67.1 ts28 10万 2 8033.7 ts28 10万 3 7858.7 ts28 15万 1 7975.4 ts28 15万 2 8025.4 ts28 15万 3 7908.7 ts28 20万 1 8450.4 ts28 20万 2 8200.4 ts28 20万 3 8475.4 我们用一个两因素裂区试验的产量数据进行简单的说明。这个试验是一个品种密度试验，品种为主区，种植密度为副区，三次重复，籽粒产量为每公顷公斤产量。其分析语法为： UNIANOVA 单产 BY a b r /RANDOM=r

4、 /METHOD=SSTYPE(3) /INTERCEPT=INCLUDE /CRITERIA=ALPHA(0.05) /POSTHOC=a b(DUNCAN LSD) /DESIGN=a b r r(a) a*b /EMMEANS = TABLES(a*b) COMPARE (b) ADJ(LSD) /EMMEANS = TABLES(a*b) COMPARE (a) ADJ(LSD). 注意最后两句，采用EMMEANS进行简单效应分析，其选项ADJ表示均值检验方法，有3种方法可供选择，常用的是LSD。运行该语句（Ctrl+r）的下列结果。注意，

5、该语句前面还有数据集设置（DATASET ACTIVATE 数据集1.），不能写错数据集的名称。表1 主体间效应的检验因变量: 单产源 III 型平方和 df 均方 F Sig. 截距假设 1524883353.546 1 1524883353.546 41177.914 .000 误差 74063.167 2 37031.584a a 假设 5090978.401 2 2545489.201 257.340 .000 误差 39566.096 4 9891.524b b 假设 2253126.736

6、2 1126563.368 79.838 .000 误差 169326.808 12 14110.567c r 假设 74063.167 2 37031.584 3.744 .121 误差 39566.096 4 9891.524b r(a) 假设 39566.096 4 9891.524 .701 .606 误差 169326.808 12 14110.567c a * b 假设 836244.524 4 209061.131 14.816 .000 误差 169326.808 12 14

7、110.567c a. MS(r) b. MS(r(a)) c. MS(错误) 表1显示互作显著，因此有必要进行简单效应分析。表2、3为主效应间的多重比较。表2 单产品种 N 子集 1 2 3 Duncana,b 9398 9 7128.875 xm26 9 7294.809 ts28 9 8121.702 Sig. 1.000 1.000 1.000 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) = 14110.567。 a. 使用调和均值

8、样本大小 = 9.000。 b. Alpha = 0.05。表3 单产密度 N 子集 1 2 3 Duncana,b 10万 9 7204.805 15万 9 7440.187 20万 9 7900.395 Sig. 1.000 1.000 1.000 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) = 14110.567。 a. 使用调和均值样本大小 = 9.000。 b. Alpha = 0.05。表4为三个品种在不同密度下产量均值及差异显著性，表5为三种密度

9、下不同品种的差异。表4、5就是我们要进行的简单效应分析。表4 成对比较因变量: 单产品种 (I) 密度 (J) 密度均值差值 (I-J) 标准误差 Sig.b 差分的 95% 置信区间b 下限上限 9398 10万 15万 -42.224 96.990 .671 -253.547 169.099 20万 -920.046* 96.990 .000 -1131.369 -708.723 15万 10万 42.224 96.990 .671 -169.099 253.547 20万 -877.822* 96.99

10、0 .000 -1089.145 -666.499 20万 10万 920.046* 96.990 .000 708.723 1131.369 15万 877.822* 96.990 .000 666.499 1089.145 ts28 10万 15万 50.002 96.990 .616 -161.320 261.325 20万 -355.573* 96.990 .003 -566.896 -144.250 15万 10万 -50.002 96.990 .616 -261.325 161.320 20万 -405.

11、576* 96.990 .001 -616.899 -194.253 20万 10万 355.573* 96.990 .003 144.250 566.896 15万 405.576* 96.990 .001 194.253 616.899 xm26 10万 15万 -713.925* 96.990 .000 -925.247 -502.602 20万 -811.152* 96.990 .000 -1022.475 -599.829 15万 10万 713.925* 96.990 .000 502.602 925.24

12、7 20万 -97.227 96.990 .336 -308.550 114.096 20万 10万 811.152* 96.990 .000 599.829 1022.475 15万 97.227 96.990 .336 -114.096 308.550 基于估算边际均值 *. 均值差值在 0.05 级别上较显著。 b. 对多个比较的调整：最不显著差别（相当于未作调整）。表5 成对比较因变量: 单产密度 (I) 品种 (J) 品种均值差值 (I-J) 标准误差 Sig.b 差分的 95% 置信区间b 下限

13、上限 10万 9398 ts28 -1211.727* 96.990 .000 -1423.050 -1000.404 xm26 21.668 96.990 .827 -189.655 232.991 ts28 9398 1211.727* 96.990 .000 1000.404 1423.050 xm26 1233.395* 96.990 .000 1022.072 1444.718 xm26 9398 -21.668 96.990 .827 -232.991 189.655 ts28 -1233.395* 96

14、990 .000 -1444.718 -1022.072 15万 9398 ts28 -1119.500* 96.990 .000 -1330.823 -908.178 xm26 -650.033* 96.990 .000 -861.355 -438.710 ts28 9398 1119.500* 96.990 .000 908.178 1330.823 xm26 469.468* 96.990 .000 258.145 680.791 xm26 9398 650.033* 96.990 .000 438.710 86

15、1.355 ts28 -469.468* 96.990 .000 -680.791 -258.145 20万 9398 ts28 -647.255* 96.990 .000 -858.577 -435.932 xm26 130.562 96.990 .203 -80.761 341.885 ts28 9398 647.255* 96.990 .000 435.932 858.577 xm26 777.817* 96.990 .000 566.494 989.140 xm26 9398 -130.562 96.990 .203 -341.885 80.761 ts28 -777.817* 96.990 .000 -989.140 -566.494 基于估算边际均值 *. 均值差值在 0.05 级别上较显著。 b. 对多个比较的调整：最不显著差别（相当于未作调整）。