方差分析实验报告

合集下载

方差分析的实验报告

方差分析的实验报告方差分析的实验报告引言：方差分析是一种常用的统计方法，用于比较两个或多个组之间的均值差异是否显著。

在本次实验中，我们将运用方差分析来研究三种不同肥料对植物生长的影响。

通过对不同处理组的生长情况进行观察和数据分析，我们旨在探究不同肥料对植物生长的影响是否存在显著差异。

实验设计与方法：本实验采用了完全随机设计，共设置了四个处理组，分别为对照组和三个不同肥料处理组。

每个处理组设置了十个重复样本。

实验的主要步骤如下：1. 准备工作：选取相同品种的植物作为实验材料，并确保它们具有相似的生长状态和健康状况。

同时，为了消除外界因素的干扰，我们将植物放置在相同的环境条件下。

2. 分组处理：将植物随机分为四组，其中一组作为对照组，不施加任何肥料，另外三组分别施加三种不同的肥料。

3. 数据收集：在实验开始后的每个固定时间点，我们测量每个植物的生长指标，如株高、叶片数、根长等，并记录下来。

这些数据将用于后续的方差分析。

数据分析与结果：在实验结束后，我们对收集到的数据进行了方差分析。

通过计算各组的平均值、方差和标准差，我们得到了以下结果：1. 株高：对照组的平均株高为30cm，标准差为2cm；肥料A组的平均株高为35cm，标准差为3cm；肥料B组的平均株高为32cm，标准差为2.5cm；肥料C组的平均株高为33cm，标准差为2.8cm。

方差分析结果显示，不同处理组之间的株高差异是显著的（F=4.56, p<0.05）。

2. 叶片数：对照组的平均叶片数为15片，标准差为2片；肥料A组的平均叶片数为18片，标准差为3片；肥料B组的平均叶片数为16片，标准差为2.5片；肥料C组的平均叶片数为17片，标准差为2.8片。

方差分析结果显示，不同处理组之间的叶片数差异是显著的（F=3.21, p<0.05）。

3. 根长：对照组的平均根长为25cm，标准差为2cm；肥料A组的平均根长为28cm，标准差为3cm；肥料B组的平均根长为26cm，标准差为2.5cm；肥料C组的平均根长为27cm，标准差为2.8cm。

实习二(方差分析)

西北农林科技大学实验报告学院名称：理学院专业年级：2006级信计1班姓名：袁金龙学号：15206012课程：多元统计分析报告日期：实验二方差分析一．实验题目1.对表5的数据进行方差分析：表5：某个因数下的3个处理的2个指标的不同结果2. 对表6的数据进行方差分析：二、实验分析：1.从题目要求来看，该题属于单向分类多元方差分析，根据spss软件，得到如下结果：⑴数据输入:⑵spss操作步骤：选择[Analyze]=>[General Linear Model]=>[Multivariate...]，打开[Multivariate...]主对话框（如图1所示）。

从主对话框左侧的变量列表中选定x1，x2，单击按钮使之进入[Dependent Variables]框，再选定变量level，单击按钮使之进入[Fixed Factor(s)]框图1：多元方差分析主窗口⑶运行结果如下：分析：从表1的sig=0.942>0.05,以及表3的四个统计量的sig最大值为0.003小于0.05，因此，该因数下的3个处理水平的均值不全相同，即该因素下的不同水平间有显著差异，则下面的各指标的比较以及指标内部的比较才有意义。

从表2的x1，x2的sig值为：0.658，0.563大于0.05，则表明指标1与指标2的各自3个不同的处理间有显著的差异。

从表4可以看出：原理（sig<0.05表明该指标下的两个处理间显著，sig>0.05表明该指标下的两个处理间不太显著，sig越小越显著），则指标1下：处理1与处理2之间显著，处理1与处理3之间不显著，处理2与处理3之间不显著；指标2下：处理1与处理2之间显著, 处理1与处理3之间显著, 处理2与处理3之间不显著。

2.从题目要求来看，该题属于两向分类多元方差分析，根据spss软件，得到如下结果：⑴spss操作步骤：选择[Analyze]=>[General Linear Model]=>[Multivariate...]，打开[Multivariate...]主对话框（如图1所示）。

方差分析1实验报告

.. . . . .实验报告课程名称生物医学统计分析实验名称方差分析1专业班级姓名学号实验日期实验地点2015—2016学年度第 2 学期组内38.842 20 1.942总数85.340 24分析：表2是方差分析的统计结果，由此可知，F=5.986，P=0.002〈0.01，可认为5个品种猪存在极显著差异，故须进行多重比较。

表3 5个品种猪增重的多重比较（LSD法）(I) 品种(J) 品种均值差 (I-J) 标准误显著性95% 置信区间下限上限LSD 1 2 3.0000*.8046 .001 1.322 4.6783 1.8667*.8439 .039 .106 3.6274 .5417 .8996 .554 -1.335 2.4185 3.5417*.8996 .001 1.665 5.4182 1 -3.0000*.8046 .001 -4.678 -1.3223 -1.1333 .8439 .194 -2.894 .6274 -2.4583*.8996 .013 -4.335 -.5825 .5417 .8996 .554 -1.335 2.4183 1 -1.8667*.8439 .039 -3.627 -.1062 1.1333 .8439 .194 -.627 2.8944 -1.3250 .9348 .172 -3.275 .6255 1.6750 .9348 .088 -.275 3.6254 1 -.5417 .8996 .554 -2.418 1.3352 2.4583*.8996 .013 .582 4.3353 1.3250 .9348 .172 -.625 3.2755 3.0000*.9854 .006 .944 5.0565 1 -3.5417*.8996 .001 -5.418 -1.6652 -.5417 .8996 .554 -2.418 1.3353 -1.6750 .9348 .088 -3.625 .2754 -3.0000*.9854 .006 -5.056 -.944*. 均值差的显著性水平为 0.05。

spss实验报告---方差分析

实验报告——（方差分析）一、实验目的熟练使用SPSS软件进行方差分析。

学会通过方差分析分析不同水平的控制变量是否对结果产生显著影响。

二、实验内容1、某职业病防治院对31名石棉矿工中的石棉肺患者、可疑患者及非患者进行了用力肺活量（L）测定，问三组石棉矿工的用力肺活量有无差别?（自建数据集）石棉肺患者可疑患者非患者1.82.3 2.91.42.13.21.52.1 2.72.1 2.1 2.81.92.6 2.71.72.53.01.82.33.41.92.43.01.82.43.41.8 3.32.03.5SPSS计算结果：在建立数据集时定义group1为石棉肺患者，group2为可疑患者，group3为非患者。

零假设：各水平下总体方差没有显著差异。

相伴概率为0.075，大于0.05，可以认为各个组的方差是相等的，可以进行方差检验。

从上表可以看出3个组之间的相伴概率都小于显著性水平0.05，拒绝零假设，说明3个组之间都存在显著差别。

2、某汽车经销商在不同城市进行调查汽车的销售量数据分析工作，每个城市分别处于不同的区域：东部、西部和中部，而且汽车经销商在不同城市投放不同类型的广告，调查数据放置于附件中数据文件“汽车销量调查.sav”。

（1）试分析不同区域与不同广告类型是否对汽车的销量产生显著性的影响？（2）如果考虑到不同城市人均收入具有差异度时，再思考不同区域和不同广告类型对汽车销量产生的影响差异是否改变，这说明什么问题？SPSS计算结果：（1）此为多因素方差分析相伴概率为0.054大于0.05，可以认为各个组总体方差相等可以进行方差检验。

不同地区贡献的离差平方和为7149.781，均方为3574.891；不同广告贡献的离差平方和为7625.708，均方为3812.854。

说明不同广告和不同地区对汽车销量都有显著性影响。

广告对于销量的影响略大于地区对销量的影响。

从地区这个变量比较：第一组和第三组的相伴概率为0.000，低于显著性水平，一、三组均值差异显著；第二组和第三组的相伴概率为0.028，低于显著性水平，二、三组均值差异显著。

SPSS的方差分析实验报告

实验报告
2 选择菜单：【Analyze】→【Compare Means】→【One-Way ANOVA】,将“月销售额”作为观测变量选入【Dependent List】,将“促销方式”作为控制变量选入【Factor】,选择按钮“Option”,打开对话框，选择方差齐性检验，观测变量的基本统计量，选择输出个水平下观测变量均值的折线图
3 选择“Post Hoc”按钮，选择方差相同和方差不同情况下的多重比较的检验方法，如图所示
第三题：
1 根据题目建立某商品在不同地区和不同日期的销售数据的文件,如图
2 选择菜单：【Analyze】→【General Linear Model】→【Univariate】,将“销售量”选入【Dependent Variable】,将“地区和日期”选入【Fixed Factor（s）】,选择“Options”，在【Display】中选择“Homogeneity tests”。

如图所示
四、实验结果及分析（最好有截图）：
第一题：
(1) <拒绝原假设.说明不同的促销方式是对该类商品销售量的增长有显著影响
(2) 特价销售的促销方式好
(3)
第三题：
(1) 建立数据文件如图
(2)地区>,接受原假设。

地区对销售量没有显著性影响
日期>,接受原假设。

日期对销售量没有显著性影响
地区和日期<,拒绝原假设。

地区和日期的交互作用对销售量有显著性影响。

SPSS的方差分析实验报告

3 选择“Post Hoc”按钮，选择方差相同和方差不同情况下的多重比较的检验方法，如图所示
第三题：
1根据题目建立某商品在不同地区和不同日期的销售数据的文件,如图
2 选择菜单：【Analyze】→【General Linear Model】→【Univariate】,将“销售量”选入【Dependent Variable】,将“地区和日期”选入【Fixed Factor（s）】,选择“Options”，在【Display】中选择“Homogeneity tests”。如图所示
地区和日期0.000<0.05,拒绝原假设。地区和日期的交互作用对销售量有显著性影响
（3）是否任意两种促销方式的效果之间都存在显著差异？
3. 为研究某商品在不同地区和不同日期的销售差异性，调查收集了以下平均销售量数据
销售量
日期
周一到周三
周四到周五
周末
地区一
5000
6000
4000
6000
8000
3000
4000
7000
5000
地区二
7000
5000
5000
8000
5000
6000
8000
2 选择菜单：【Analyze】→【Compare Means】→【One-Way ANOVA】,将“月销售额”作为观测变量选入【Dependent List】,将“促销方式”作为控制变量选入【Factor】,选择按钮“Option”,打开对话框，选择方差齐性检验，观测变量的基本统计量，选择输出个水平下观测变量均值的折：
(1) 0.000<0.005拒绝原假设.说明不同的促销方式是对该类商品销售量的增长有显著影响
(2) 特价销售的促销方式好

实验三用Excel进行方差分析实验报告

3.多重比较采用q法，3种课程训练销售记录平均数多重比较表如下
3种课程训练平均销售记录多重比较表
课程 B课程 A课程 C课程
平均数 x i 2928 2228.8 1951.6
x i 1951 6 . 976.4 277.2
x i 2228.8 699.2
因为MSe 3992323, n 5, 所以标准误 x 为 . s
的提高无显著影响，不同改革方
q0.01 6.93 5.95 5.41
LSR0.05 1.6996 1.5288 1.4280
LSR0.01 3.0356 2.6063 2.3698
进一步对改革方案各水平平均经
3.多重比较
品种小麦收获量极显著高于B4品种，但B1、B2和B3品
方案
B2 B3
B1
式为
F值 1.61 20.49**
自由度df 均方MS 4 3.5245 3 44.8818 12 2.1902 19
SS B
1 1 x2j C 3 2 (20 an
2415655 2411208 444
SSAB SSAB SSA SSB 469
因为MSe 3992323, n 5, 所以标准误 x 为 . s
s x MSe / n 3992323 / 5 282.5712 .
q值与LSR值
dfe
12
秩次距 2 3
q0.05 3.08 3.77
q0.01 4.32 5.05
LSR0.05 870.3193 1065.2934
A2
单个观测值试验资料。A因素有5个水平，即a=5
b=5× 4=20个观测值。方差分析如下：

方差分析实验报告解答

方差分析实验报告
一．实验名称：方差分析
二．实验性质：综合性实验
三．实验目的及要求：
1．掌握【方差分析：单因素方差分析】的使用方法.
2．掌握【方差分析：无重复双因素分析】的使用方法.
3．掌握【方差分析：可重复双因素分析】的使用方法.
4．掌握方差分析的基本方法，并能对统计结果进行正确的分析. 四．实验内容、实验操作关键步骤及实验主要结果
1．用 5 种不同的施肥方案分别得到某种农作物的收获量（kg）如下：
施肥方案
1
2
3
4
5
67
98
60
79
90
67
96
69
64
70
收获量
55
91
50
81
79
42
66
35
70
88
在显著性水平α = 0.05 下，检验施肥方案对农作物的收获量是否有显著影响．
实验操作关键步骤及实验主要结果
在EXCEL中选用【方差分析：单因素方差分析】工具模块，得到如下表的实验结
响显著．
（2）由于检验的 P-value= 0.177979>0.05 ，所以，实验田对收获量的影响
不显著
方差分析差异源行列误差
．
SS 78 14 18
df 3 2 6
MS 26 7 3
F 8.666667 2.333333
P-value 0.013364 0.177979
F crit 4.757063 5.143253
总计
180.21875
31
4
5698.55
19
2．某粮食加工厂试验三种储藏方法对粮食含水率有无显著影响，现取一批粮食分成若

方差分析实验报告

方差分析实验报告一、实验目的：1.学习和掌握方差分析的基本原理和方法。

2.通过实验数据的处理，在不同的水龄条件下，比较水体COD浓度之间的差异，从而分析水龄对COD浓度的影响。

二、实验原理：1.方差分析是一种用来比较不同处理组之间差异性的统计方法。

它可以将总体方差分解为由不同因素引起的组内变异和组间变异，从而确定组间差异是否显著。

2.实验中所用的单因素方差分析是一种简单的方差分析方法，用于比较各组间的均值差异。

三、实验方法：1.实验设计：选取三个不同的水龄条件（10天、20天、30天）进行实验。

2.实验过程：分别采集三个水龄条件下的水样，进行COD浓度的测定。

每组实验重复三次，共计九次测定。

四、实验数据：1.实验数据见附表一2.通过对实验数据的处理，得到各组的均值和方差。

五、数据处理：1.计算总平均数：将所有测定值相加，然后除以测定的总次数。

2.计算组间平均数：将每组测定值相加，然后除以每组测定的次数。

3.计算组内平均数：将每个水龄条件下的测定值相加，然后除以该水龄条件下的测定次数。

4.计算组间平方和和组内平方和。

5.计算组间均方和和组内均方和。

6.计算F值。

7.查找F分布表，确定显著性水平α下的F(α)值。

8.判断各组均值之间的差异是否显著。

六、结果分析：1.通过计算可得，总平均数为X，组间平均数为X1、X2、X3，组内平均数为X1、X2、X32.计算得到组间平方和为SSB，组内平方和为SSW，组间均方和为MSB，组内均方和为MSW。

3.计算得到F值为F=MSB/MSW。

4.查找F分布表，确定显著性水平α下的F(α)值。

若F>F(α)，则拒绝原假设，即各组之间的均值差异显著。

5.若各组均值差异显著，则可以进一步比较各组均值之间的差异。

七、实验结论：1.经过方差分析得知，在水龄条件下，水体COD浓度之间存在显著差异。

2.进一步比较各组均值之间的差异，可以得到水龄越长，水体COD浓度越高的结论。

单因素实验设计报告

单因素实验设计报告:因素实验报告设计单因素实验设计举例正交实验单因素实验设计方案篇一:实验报告单因素方差分析5.1、实验步骤: 1(建立数据文件。

定义2个变量:PWK和DCGJSL，分别表示排污口和大肠杆菌数量。

2. 选择菜单“分析?比较均值?单因素”,弹出“单因素方差分析”对话框。

在对话框左侧的变量列表中，选择变量“DCGJSL”进入“因变量”列表框，选择变量“PWK”进入“因子”列表框。

3(单击“确定”按钮，得到输出结果。

结果解读:由以上结果可以看到，观测变量大肠杆菌数量的总离差平方和为460.438;如果仅考虑“排污口”单个因素的影响，则大肠杆菌数量总变差中，排污口可解释的变差为308.188，抽样误差引起的变差为152.250，它们的方差(平均变差)分别为102.729和12.688，相除所得的F统计量的观测值为8.097，对应的概率P值为0.003。

在显著性水平α为0.05的情况下。

由于概率P值小于显著性水平α，则应拒绝零假设，认为不同的排污口对大肠杆菌数量产生了显著影响，它对大肠杆菌数量的影响效应不全为0。

因此，可判断各个排污口的大肠杆菌数量是有差别的。

5.2、实验步骤: 1(建立数据文件。

定义2个变量:Branch和Turnover，分别表示分店和日营业额。

将Branch的值定义为1=第一分店，2=第二分店，3=第三分店，4=第四分店，5=第五分店。

2. 选择菜单“分析?比较均值?单因素”,弹出“单因素方差分析”对话框。

在对话框左侧的变量列表中，选择变量“Turnover”进入“因变量”列表框，选择变量“Branch”进入“因子”列表框。

3(单击“确定”按钮，得到输出结果。

结果解读:由以上结果可以看到，观测变量日营业额的总离差平方和为1187668.733;如果仅考虑“分店”单个因素的影响，则日营业额总变差中，分店可解释的变差为366120.900，抽样误差引起的变差为821547.833，它们的方差(平均变差)分别为91530.225和14937.233，相除所得的F统计量的观测值为6.128，对应的概率P 值近似为0。

单因子方差实验报告

单因子方差实验报告1. 引言单因子方差实验是一种统计方法，用于分析不同因素对于某个因变量的影响程度。

它可以帮助我们确定各个因素对于实验结果的贡献程度，并评估它们之间的差异性。

本文将通过一个实际案例说明如何进行单因子方差实验并解读结果。

2. 实验设计本次实验旨在研究不同光照条件对植物生长的影响。

光照条件被设定为三个水平：高光照、中光照和低光照。

我们通过测量植物的生长高度来评估不同光照条件下的生长状态。

在本实验中，我们选取了30株相同品种的植物，并随机分为三组，每组10株。

每组植物将被分别置于高光照、中光照和低光照条件下，持续观察其生长情况，每隔一周进行一次测量，共持续六周。

3. 数据分析通过对植物生长高度的测量，我们得到了一个3x6的数据矩阵，其中每一列代表不同光照条件下的生长高度，每行代表观测的时间点。

我们首先对数据进行描述性统计，然后进行方差分析。

3.1 描述性统计下表是测量数据的描述性统计结果：光照条件第1周第2周第3周第4周第5周第6周高光照10.2 12.1 13.4 14.9 16.2 17.1中光照8.9 9.8 10.4 11.5 11.7 12.5低光照 6.5 7.1 7.9 8.4 9.2 9.6从表中可以看出，随着时间的推移，植物的生长高度逐渐增加。

同时，高光照条件下的植物生长高度明显高于其他两组。

3.2 方差分析为了验证不同光照条件对植物生长高度的影响是否显著，我们进行单因子方差分析。

以生长高度作为因变量，光照条件作为独立变量进行分析。

方差分析的假设如下：- H0（零假设）：不同光照条件对植物生长高度无显著影响。

- H1（备择假设）：不同光照条件对植物生长高度有显著影响。

经过方差分析，我们得到F值为7.83，自由度为2和15。

根据F分布表，临界F值小于7.83，因此我们可以拒绝零假设，认为不同光照条件对植物生长高度有显著影响。

4. 结果解读通过单因子方差分析，我们发现不同光照条件对植物生长高度有显著影响。

方差分析实验报告

实验报告方差分析目录一、实验目的 (4)1. 了解方差分析的基本容； (4)2. 了解单因素方差分析； (4)3. 了解多因素方差分析； (4)4. 学会运用spss软件求解问题；45. 加深理论与实践相结合的能力。

(4) (4) (4)1. 单因素方差分析； (4)2. 多因素方差分析。

(4) (4)问题一: (4)1.1实验过程 (4)1.1.1输入数据，数据处理； (4)1.1.2单因素方差分析 (4)1.2输出结果 (6)1.3结果分析 (6)1.3.1 描述 (6)1.3.2方差性检验 (7)1.3.3单因素方差分析 (7)问题二： (7)2.1实验步骤 (8)2.1.1命名变量 (8)2.1.2导入数据 (8)2.1.3单因素方差分析 (8)2.1.4输出结果 (10)2.2结果分析 (10)2.2.1 描述 (10)2.2.2方差性检验 (11)2.2.3单因素方差分析 (11)问题三： (11)3.1提出假设 (11)3.2实验步骤 (11)3.2.1数据分组编号 (11)3.2.2多因素方差分析 (12)3.2.3输出结果 (16)3.3结果分析 (17)五、实验总结 (17)方差分析一、实验目的1. 了解方差分析的基本容；2. 了解单因素方差分析；3. 了解多因素方差分析；4. 学会运用spss软件求解问题；5. 加深理论与实践相结合的能力。

二、实验环境Spss、office三、实验方法1. 单因素方差分析；2. 多因素方差分析。

四、实验过程问题一：用二氧化硒50mg对大鼠染尘后不同时期全肺湿重的变化见下表，试比较染尘后1个月, 3个月，6个月，三个时期的全肺湿重有无差别。

1.1实验过程1.1.1输入数据，数据处理;'MH1.1.2单因素方差分析选择：分析比较均值单因素AVONA;将变量大鼠全肺湿重放置因变量列表栏中，月份放置因子栏中;两两比较中，勾选最小显著差异法;选项中，勾选描述性，方差同质性检验，welch;1.3结果分析1.3.1描述由描述可知，一月份的均值为 3.817，标准差为0.4355，三月份的均值为差为0.5357，六月份的均值为 4.717，标准差为0.66161.3.2方差性检验1・2输出结果单向[fcz^»o：均拒？：少也近底二问KdMfl下忘JJ ?.11 3 81；1 Iff3380狷4.31-4LO6O .5357 J1GT UM9 U12 3.4LF17 1^411.2F014.0225 41 ft典 14.1.&涌aari"13J.3.S ：Ml£741^4215顽rlj 方F场闻樗引z.ne21 JOB L 职，咿戒H 诙 stkt丸奖 1 ?55-aOf 1ft*响a1 购■ ■:-呢由<573f5 ](M713Q17悦T*昆船i163;2S72®5河耐'^ITSWi桁fellM=nrwJfP3JIFFE • m« -wstfJ1BF Ql>H g *11EJi»rm■HQ期&，板□ i !KdD' J1B? DI3221|J57>3AUT116?5*4.050 ,标准由方差齐性检验可知，Sig值=0.826>0.05，说明各组的方差在a =0.05水平上没有显著性差异，即方差具有齐次性 1.3.3单因素方差分析根据输出的p值为0.034可以看出，小于0.05,大于0.01，因此拒绝原假设，染尘后1个月，3个月，6个月，三个时期的全肺湿重有无差别有显著性意义，结论是染尘后1个月，3个月，6个月，三个时期的全肺湿重有差别，一个月大鼠的全肺湿重最小，三个月其次，六个月大鼠的全肺湿重最大。

方差分析的实验报告

方差分析的实验报告方差分析的实验报告引言：方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA）是一种常用的统计方法，用于比较两个或多个样本均值之间的差异。

它可以帮助我们确定某个因素对于观测值的影响是否显著。

本实验旨在通过方差分析方法，探究不同肥料对植物生长的影响。

实验设计：本次实验选取了20个植物作为样本，将它们随机分成四组，每组5个植物。

接下来，每组植物分别施用不同种类的肥料：A、B、C和D。

在施肥后的一段时间内，记录植物的生长情况，包括高度、叶片数和根系长度。

通过方差分析，我们可以比较不同肥料对植物生长的影响是否显著。

结果分析：在进行方差分析之前，我们首先需要检验数据的正态性和方差齐性。

通过对数据进行正态性检验，我们发现所有的变量都满足正态分布的假设，因此我们可以继续进行方差分析。

而方差齐性检验结果显示，高度和叶片数的方差齐性假设成立，但根系长度的方差齐性假设不成立。

因此，在进行方差分析时，我们需要注意根系长度的结果。

接下来，我们进行方差分析。

对于高度和叶片数这两个变量，我们使用单因素方差分析；对于根系长度这个变量，由于方差齐性假设不成立，我们使用Welch的方差分析方法。

对于高度和叶片数，我们发现不同肥料对植物的生长有显著影响（F(3, 16) =5.67, p < 0.05）。

通过进一步的事后比较，我们发现使用肥料A和B的植物的生长显著高于使用肥料C和D的植物。

对于根系长度，我们同样发现不同肥料对植物的生长有显著影响（F(3, 7.38) = 3.42, p < 0.05）。

通过事后比较，我们发现使用肥料A的植物的根系长度显著高于使用肥料C和D的植物，而使用肥料B的植物的根系长度也显著高于使用肥料D的植物。

讨论：通过本次实验，我们可以得出结论：不同肥料对植物的生长有显著影响。

肥料A和B对植物的生长效果最好，而肥料C和D的效果相对较差。

这可能是因为肥料A和B中含有更多的营养物质，能够更好地满足植物的生长需求。

方差分析——精选推荐

⽅差分析Spss16.0与统计数据分析上机实验报告⼀、实验⽬的：①：掌握单因素⽅差分析的原理与步骤②：掌握多因素⽅差分析的原理与步骤③：掌握协⽅差分析的原理与步骤⼆、实验内容：1. 某农场为了⽐较4种不同品种的⼩麦产量的差异，选择⼟壤条件基本相同的⼟地，分成16块，将每⼀个品种在4块试验⽥上试种，测得⼩表亩产量（kg ）的数据如表6.17所⽰（数据⽂件为data6-4.sav ），试问不同品种的⼩麦的平均产量在显著性⽔平0.05和0.01下有⽆显著性差异。

（数据来源：《SPSS 实⽤统计分析》郝黎仁，中国⽔利⽔电出版社）表6.17 ⼩麦产量的实测数据解：第1步分析。

由于考虑的是⼀个控制变量（⼩麦品种）对⼀个观测变量（⼩麦产量）的影响，⽽且是4种不同的品种，所以不适宜⽤样本T 检验（仅适⽤两组数据），应采⽤单因素⽅差分析。

第⼆步数据的组织。

数据分成两列，⼀列是⼩麦的产量，变量名为“output ”，另⼀变量名为⼩麦的品种（变量值分为1，2，3，4），变量名为“breed ”，输⼊数据并保存。

如下图所⽰：第3步⽅差相等的齐性检验： =0.05由于sig=0.46>0.05说明应该接受H0假设（即⽅差相等）。

故下⾯⽤⽅差相等的检验⽅法。

表ANOVA中sig=0.001<0.05，故应拒绝H0检验（不同品种的⼩麦的平均产量⽆显著性差异），说明不同品种的⼩麦的平均产量有显著性差异。

第4步多重⽐较分析由于第3步检验出⽅差具有齐性，故选择LSD⽅法。

第5步运⾏结果及分析由表中所得：A1品种与A2，A3，A4均存在显著性差异，⽽且从产量差异上看均⾼于其他3种品种，说明A1⽐其他三种品种好。

且A2与A4存在显著性差异，A2与A3，A3与A4⽆显著性差异。

（均为在显著性⽔平0.05下）同理可得在显著性⽔平0.01下：A1的产量最好，A1与A2、A3存在显著性差异，A1与A4，A2与A3、A4，A3与A4⽆显著性差异。

spss 方差分析(多因素方差分析)实验报告

大学经济管理学院学生实验报告实验课程名称：统计软件及应用专业工商管理班级学号姓名成绩实验地点实验性质：演示性验证性综合性设计性实验项目名称方差分析（多因素方差分析）指导教师一、实验目的掌握利用SPSS 进行单因素方差分析、多因素方差分析的基本方法，并能够解释软件运行结果。

二、实验内容及步骤(包括实验案例及基本操作步骤)实验案例：为研究某商品在不同地区和不同日期的销售差异性，调查收集了以下日平均销售量数据。

销售量日期周一至周三周四至周五周末地区一5000 6000 4000 6000 8000 3000 4000 7000 5000地区二700080008000500050006000500060004000地区三300020004000600060005000800090006000（1）选择恰当的数据组织方式建立关于上述数据的SPSS数据文件。

在SPSS输入数据。

（2）利用多因素方差分析法，分析不同地区和不同日期对该商品的销售是否产生了显著影响。

1. 选择菜单Analyze，General Linear Model，Univariate;2. 指定观测变量销售额到Dependant Variable框中；3. 指定固定效应的控制变量到Fixed Factors框中，4. OK，得到分析结果。

（3）地区和日期是否对该商品的销售产生了交互影响？若没有显著的交互影响，则试建立非饱和模型进行分析，并与饱和模型进行对比。

三、实验结论(包括SPSS输出结果及分析解释)SPSS输出的多因素方差分析的饱和模型分析：表的第一列是对观测变量总变差分解的说明；第二列是观测变量变差分解的结果；第三列是自由度；第四列是方差；第五列是F检验统计量的观测值；第六列是检验统计量的概率P-值。

F日期，，F地区，F日期*地区概率P-值分别为0.254,0.313，0.000。

如果显著性水平α为0.05，由于F日期、，F地区大于显著性水平α，所以不应拒绝原假设，不同地区和不同日期对该商品没有显著性影响。

实验三__方差分析

[实验项目]实验三方差分析[教学时数]2课时。

[实验目的与要求]掌握使用Excel电子表格和统计分析软件进行方差分析的方法。

[实验材料与设备]计算机；有关数据资料。

[实验内容]1、掌握用Excel中的数据分析工具进行方差分析的方法。

2、学习用统计分析软件进行方差分析的方法。

[实验方法]1、用Excel中的数据分析工具进行方差分析的方法。

（1）工具的安装。

（2）工具的使用。

①单因子方差分析。

②两因子无重复资料的方差分析。

③两因子有重复资料的方差分析。

④两因子系统资料的方差分析。

⑤多因子方差分析。

2、用统计分析软件进行方差分析的方法。

（1）单因子方差分析（2）两因子方差分析（3）两因子系统资料的方差分析（4）多因子方差分析[指导与训练方案]1、将本次实验内容整理成实验报告。

2、练习：1、在同样饲养管理条件下，三个品种猪的增重如下表，试对三个品种增重差异是否显著进行检验。

品种增重x ij(kg)A116 12 18 18 13 11 15 10 17 18A210 13 11 9 16 14 8 15 13 8A311 8 13 6 7 15 9 12 10 11 (MS e=8.57,F=6.42)2、用三种酸类处理某牧草种子，观察其对牧草幼苗生长的影响(指标：幼苗干重，单位：mg)。

试验资料如下：处理幼苗干重(mg)对照 4.23 4.38 4.10 3.99 4.25HCl 3.85 3.78 3.91 3.94 3.86丙酸 3.75 3.65 3.82 3.69 3.73丁酸 3.66 3.67 3.62 3.54 3.71(1)进行方差分析(不用LSD法、LSR进行多重比较，F=33.86**)(2)对下列问题通过单一自由度正交比较给以回答：①酸液处理是否能降低牧草幼苗生长?②有机酸的作用是否不同于无机酸?③两种有机酸的作用是否有差异?(F1=86.22**,F2=13.13**,F3=2.26)3、为了比较4种饲料(A)和猪的3个品种(B)，从每个品种随机抽取4头猪(共12头)分别喂以4种不同饲料。

方差分析实验报告模板及范例

填写说明1、填写实验报告须字迹工整,使用黑色钢笔或签字笔填写。

2、课程编号和课程名称必须和教务系统中保持一致，实验项目名称填写须完整规范，不能省略或使用简称。

3、每个实验项目应填写一份实验报告。

如同一个实验项目分多次进行，可在实验报告中写明。

实验目录及成绩登记说明：实验项目顺序和名称由学生填写，必须前后保持一致；实验成绩以百分制计，由实验指导教师填写并签名；实验报告部分最终成绩为所有实验项目成绩的平均值。

实验报告实验日期：2020年 4月 16日星期四表15.点击“对比”，弹出对比对话框；勾选“多项式”，点击“继续”，如表2：表26.在单因素ANOVA分析对话框点击“事后多重比较”，弹出对话框，假定方差齐性一般有14种比较，最常见的就是LSD(L)最小显著差法：他没有在检验水准上做出任何的矫正，只是在标准误差的计算上充分利用样本数据，为所有组的均数统一估计出较为稳定的标准误差，一般被认为为最灵敏的方法；其他采用系统默认设置；单击“继续”，如图3所示：图37.为了定义统计方法和缺失值的处理方法，在单因素ANOVA分析对话框，单击“选项”，弹出选项对话框，在统计量中选择“方差齐性检验、平均值图”，缺失值选择系统默认，点击“继续”，如图4所示：图48.单击“确定”，等待输出结果。

ONEWAY 总销售量 BY 包装类别/POLYNOMIAL=1/STATISTICS HOMOGENEITY/PLOT MEANS/MISSING ANALYSIS/POSTHOC=LSD ALPHA(0.05).单向（1）方差齐性检验表，如表a；（2）ANOVA表，如下表b；事后检验（1）多重比较表，如下表c；平均值图，如下图5。

（二）第七章第三题——协方差分析1.课程了解学习协方差分析，是将回归分析同方差分析结合起来，以消除混杂因素的影响，对试验数据进行分析的一种分析方法。

协方差分析一般研究比较一个或者几个因素在不同水平上的差异，但观测量同时还受另一个难以控制的协变量的影响，在分析中剔除其影响，再分析各因素对观测变量的影响。

单因素方差分析实验报告

单因素方差分析实验报告实验目的：通过单因素（变量）方差分析，比较不同温度下一种化学试剂的反应速度是否显著不同。

实验步骤：选取三个不同的温度（20℃，30℃，40℃）下，分别进行九次实验，每个实验用的试剂量、试剂浓度、搅拌时间、pH值等都保持不变。

记录每次反应的时间。

实验结果：| 温度/℃ | 时间1/s | 时间2/s | 时间3/s | 时间4/s | 时间5/s | 时间6/s | 时间7/s | 时间8/s | 时间9/s | 平均时间/s | 方差 || ------- | ------- | ------- | ------- | ------- | ------- | ------- | -------| ------- | ------- | --------- | ---- || 20 | 23 | 21 | 25 | 22 | 24 | 25 | 23 | 20 | 22 | 22.5 | 2.25 || 30 | 18 | 19 | 21 | 20 | 22 | 20 | 19 | 21 | 20 | 19.9 | 0.81 || 40 | 16 | 17 | 18 | 17 | 17 | 16 | 18 | 18 | 15 | 16.8 | 1.36 |分析：计算平方和总平方和SST=ΣΣ(xi-x¯)²=83.65组内平方和SSE=2.41计算自由度总自由度n-1=26计算平均方差组内平均方差MSE=SSE/(n-k)=0.2计算F值F=MSB/MSE=203.1查表得：F（2,6）=5.14由于F值大于5.14，因此我们拒绝原假设，即不同温度下反应速度没有显著差异的假设。

也就是说，我们认为不同温度下反应速度确实存在显著差异。

讨论：本实验结果表明，不同温度下化学反应速度的平均值确实存在显著差异，且温度越高反应速度越快。

这个结论和我们的常识和经验是一致的，因为温度升高可以加快分子运动速度，从而增加反应概率，提高反应速率。

方差分析实验报告

方差分析的实验报告

实习 二(方差分析)

方差分析1实验报告

spss实验报告---方差分析

SPSS的方差分析实验报告

SPSS的方差分析实验报告

实验三 用Excel进行方差分析实验报告

方差分析实验报告解答

方差分析实验报告

单因素实验设计报告

单因子方差实验报告

方差分析实验报告

方差分析的实验报告

方差分析——精选推荐

spss 方差分析(多因素方差分析)实验报告

实验三__方差分析

方差分析实验报告模板及范例

单因素方差分析实验报告

实习二(方差分析)

实验三用Excel进行方差分析实验报告