spss多变量显著性差异分析三角表

spss多变量显著性差异分析三角表
1.将所给的数据输入SPSS2
2.0中文版。

分别设置变量为温度，体重1、2、3、4；体重，温度5、10、15、20、30。

2.用SPSS进行作图。

3.对数据进行多因素变量分析，具体操作如下：
（1）以体重组和温度5、10、15、20、30作为变量，在菜单里选择分析->比较平均值->单因素ANOVA，将体重组选入“因子”，将温度5、10、15、20、30选入“因变量列表”，在“事后多重比较”中选中Tukey-B（视情况选择其他），分别修改显著性水平为0.05、0.01，点击“选项”，勾选“描述性”，然后点击确定，得到输出结果，把结果导出到Excel里。

（2）以温度和体重组1、2、3、4作为变量，再次重复上述步骤，其中将温度选入“因子”，将体重组1、2、3、4选入“因变量列表”，其余操作步骤相同。

（3）根据SPSS导出的数据
结论：
由以上分析可以得出结论，蜗牛的初始体重和所处的温度都对取食量有一定的影响。

在温度较低时，体重差别大的取食量差别也大，温度较高时则没有明显差别。

在体重较低时，取食量受温度影响较为明显，在体重较高时，5℃和10℃及以上温度有明显差别，10℃、15℃、20℃、30℃之间则无明显差别。