方差分析上机作业
生物统计上机操作第五讲 方差分析
研究生《生物统计学》课程第五讲方差分析主要内容：一、单因素方差分析二、两因素方差分析三、多因素方差分析一、单因素方差分析[Analyze]=>[Compare Means]=>[ One-Way ANOV A]（1）建立数据文件，在Variable Vew中定义变量“饲料”、“增重”，“饲料”小数位数为0，用1、2、3、4分别代表甲、乙、丙、丁4种饲料。
输入数据。
（2）方差分析：[Analyze]=>[Compare Means]=>[ One-Way ANOVA]，打开[One-Way ANOVA]主对话框。
选定“增重”使之进入[Dependent List]（样本观测值）框，选定“饲料”使之进入[Factor]（因素）框（3）单击[Options]进入“选项”对话框，选择[Descriptive]要求输出描述统计量，[Homogeneity of Variance tese]（方差齐性检验），[Continue]返回；（4）单击[Post Hoc]打开[One-Way ANOV A: Post Hoc Multiple Comparisions]（单因素方差分析：验后多重比较）对话框，可选择确定多重比较方法，如LSD法、Duncan 法，[Continue]返回；（5）单击[OK]，运行单因素方差分析。
结果显示：方差分析表：（P＝0.005<0.01 不同饲料对鱼增重的作用差异极显著）多重比较：LSD法（解释：甲与其他三种饲料都具有显著差异，乙、丙、丁间差异不显著）Duncan法（解释：用Duncan法划分的相似性子集，在显著性水平为0.05的情况下，第一组包括丙乙丁，组内相似的概率为0.123；第二组包括甲，说明甲的均值与其他三个具有显著性差异）2、练习：某灯泡厂用四种配料方案制成的灯丝生产了四批灯泡，在每批灯泡中作随机抽样，测量其使用寿命（单位：小时），数据如下：问不同灯丝制成的灯泡的使用寿命是否有显著差异，存在差异则做多重比较。
上机操作：方差分析
1、根据“方差分析（生猪与饲料）”，分析在生猪喂养前体重的影响下（喂养前
体重人为不可控制），饲料对于生猪喂养后体重增加是否有显著影响，若有，不同的饲料喂养效果怎样？那种饲料或那些饲料种类的组合喂养效果更好。
2、利用“分组语文调查表2”，分析在性别和组别的共同作用下语文成绩是否有
显著影响。
3、利用“10章_数据1”，该数据反应了在不同的方法（利用组别区分）下学生
对辨别汉字的反应时间和错误率情况；分析组别对错误率S是否产生显著影响，若有，不同的组别的错误率情况是怎样的，哪些组别的错误率最低？。
第6章 方差分析课后练习参考答案
第6章 方差分析6.1 从三个总体中各抽取容量不同的样本数据，得到如下资料。
检验3个总体的均值之间是否有显著差异？（0.01α=）样本1 样本2 样本3 158 148 161 154 169153 142 156 149169 158 180解：提出假设：01231123::,,H H μμμμμμ==不完全相等方差分析 差异源 SS df MS F P-value F crit 组间618.91672309.45834.65740.0408778.021517组内 598 9 66.44444总计1216.91711因F=4.6547<8.021517，故不拒绝原假设，表明三个总体均值之间没有显著差异。
因P-value=0.040877>0.01, 故不拒绝原假设，表明三个总体均值之间没有显著差异。
6.2某家电制造公司准备购进一批5#电池，现有A 、B 、C 三个电池生产企业愿意供货，为比较它们生产的电池质量，从每个企业各随机抽取5只电池，经试验得其寿命（小时）数据如下：试分析三个企业生产的电池的平均寿命之间有无显著差异？（0.05α=）如果有差异，用LSD 方法检验哪些企业之间有差异？解：01231123::,,H H μμμμμμ==不完全相等方差分析差异源 SS df MS F P-value F crit 组间 615.6 2 307.8 17.06839 0.00031 3.885294 组内 216.4 12 18.03333 总计 832 14因F=17.06839>3.885294，故拒绝原假设，表明三个总体均值之间存在显著差异。
因P-value=0.0031<0.05, 故拒绝原假设，表明三个总体均值之间存在显著差异。
由表中，红色标注可知相对应的P 值<0.05，故可知A 与B ，B 与C 企业之间存在显著差异。
6．3 某企业准备用三种方法组装一种新的产品，为确定哪种方法每小时生产的产品数量最多，随机抽取了30名工人，并指定每个人使用其中的一种方法。
统计学作业第六章方差分析
统计学作业第六章方差分析习题6.4 为研究氟对种子发芽的影响，分别用0μg/g（对照）、10μg/g、50μg/g、100μg/g、4种不同浓度的氟化钠溶液处理种子（浸种），每一种浓度处理的种子用培养皿进行发芽实验（每盆50粒，每处理重复三次）。
观察它们的发芽情况，测得芽长（cm）资料如下表。
试作方差分析，并用LSD法、SSR法和q法分别进行多重比较。
解：1、假设H0：不同处理浓度对种子发芽情况没有显著性差异。
对H1：不同处理浓度对种子发芽情况有显著性差异。
2、取显著水平α=0.053、用SPSS软件进行方差检验计算如下：（1）打开SPSS软件，输入数据，如图：（2）在主菜单栏中选择“分析”选项的“比较均值”，在下拉菜单中选择“单因素ANOVA”，如图：（3）将左边方框里的“芽长”放到右边的“因变量列表”方框中，“处理浓度”放到右边的“因子”中。
如图：（4）点击“对比”，打开对话框，选中“多项式”。
在“度”中选择“线性”，点击“继续”如图：（5）点击“选项”，在“统计量”中选中“描述性”和“方差同质性检验”，点击“继续”。
再点击“继续”即得到结果。
如图：从检验结果可知sig显著性概率0.224>0.05，说明方差具有齐次性。
（6）经过方差同质性检验，再进行两两比较，前面步骤同上，然后点击“两两比较”，在假定方差齐次性中选中“LSD”、“S-N-K”、“Duncan”，点击“继续”，然后点击“确定”，即得到结果。
如图：4、结果分析：（1）根据方差分析表得到的sig.显著概率0.001<0.05，所以否定H0，接受H1，即不同处理浓度对种子发芽情况有显著性差异。
（2）LSD法多重比较表明：处理浓度0μg/g与50μg/g、100μg/g之间存在显著性差异；处理浓度10μg/g与50μg/g、100μg/g之间存在显著性差异；处理浓度50μg/g与0μg/g、10μg/g之间存在显著性差异；处理浓度100μg/g与0μg/g、10μg/g之间存在显著性差异；（3）SSR法多重比较表明：处理浓度0μg/g与50μg/g、100μg/g之间存在显著性差异；处理浓度10μg/g与50μg/g、100μg/g之间存在显著性差异；处理浓度50μg/g与0μg/g、10μg/g之间存在显著性差异；处理浓度100μg/g与0μg/g、10μg/g之间存在显著性差异；习题6.6 选取4个品种的家兔，每一品种用兔7只，测定其不同室温下血糖值，以每100mg血中含葡萄糖的mg数表示，问各种家兔血糖值间有无差异？室温对家兔的血糖值有无影响？试验资料见下表。
方差分析习题及答案
方差分析习题及答案方差分析习题及答案方差分析是一种统计方法，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是否存在显著的差异，并进一步了解这些差异的来源。
在本文中，我们将介绍一些方差分析的习题，并提供相应的答案。
习题一：某研究人员想要比较三种不同的肥料对植物生长的影响。
他随机选择了30个植物，并将它们分成三组，每组10个。
每组植物分别使用不同的肥料进行施肥。
研究人员在10天后测量了每组植物的平均生长高度（单位：厘米）。
下面是测量结果：组1：12, 14, 15, 16, 17, 13, 14, 15, 16, 18组2：10, 11, 13, 12, 14, 15, 13, 12, 11, 10组3：9, 10, 8, 11, 12, 13, 10, 9, 11, 12请使用方差分析方法，判断这三种肥料是否对植物生长有显著影响。
答案：首先，我们需要计算每组的平均值和总体平均值。
组1的平均值为15.0，组2的平均值为11.1，组3的平均值为10.5。
总体平均值为12.2。
接下来，我们计算组内平方和（SS_within），组间平方和（SS_between）和总体平方和（SS_total）。
根据公式，我们有：SS_within = Σ(xi - x̄i)^2SS_between = Σ(ni * (x̄i - x̄)^2)SS_total = Σ(xi - x̄)^2其中，xi代表第i组的观测值，x̄i代表第i组的平均值，x̄代表总体平均值，ni代表第i组的样本量。
计算得到：SS_within = 23.0SS_between = 48.6SS_total = 71.6接下来，我们计算均方（mean square）：MS_within = SS_within / (n - k)MS_between = SS_between / (k - 1)其中，n代表总样本量，k代表组数。
计算得到：MS_within = 2.56MS_between = 24.3最后，我们计算F值：F = MS_between / MS_within计算得到：F = 9.49根据F分布表，自由度为2和27时，F临界值为3.35。
方差分析习题与答案
统计学方差分析练习题与答案一、单项选择题1．在方差分析中，（）反映地是样本数据与其组平均值地差异A 总离差B 组间误差C 抽样误差D 组内误差2．是（）A 组内平方和B 组间平方和C 总离差平方和D 因素B地离差平方和3．是（）A 组内平方和B 组间平方和C 总离差平方和D 总方差4A r，1AD2ACE3ACE4（AD12345．在试验设计中，把要考虑地那些可以控制地条件称为，把因素变化地多个等级状态称为 .6．在单因子方差分析中，计算F统计量地分子是方差，分母是方差.7．在单因子方差分析中，分子地自由度是，分母地自由度是 .四、计算题1．有三台机器生产规格相同地铝合金薄板，为检验三台机器生产薄板地厚度是否相同，随机从每台机器生产地薄板中各抽取了5个样品，测得结果如下：机器1：0.236,0.238,0.248,0.245,0.243机器2：0.257,0.253,0.255,0.254,0.261机器3：0.258,0.264,0.259,0.267,0.262问：三台机器生产薄板地厚度是否有显著差异？2．养鸡场要检验四种饲料配方对小鸡增重是否相同，用每一种饲料分别喂养了6只同一品种同时孵出地小鸡，共饲养了8周，每只鸡增重数据如下：（克）配方：370，420，450，490，500，450配方：490，380，400，390，500，410配方：330，340，400，380，470，360配方：410，480，400，420，380，410问：四种不同配方地饲料对小鸡增重是否相同？3．今有某种型号地电池三批，它们分别为一厂、二厂、三厂三个工厂所生产地.为评比其一厂二厂三厂41．1．1234567．四、计算题1．解：根据计算结果列出方差分析表因为（2，12）=3.89<32.92，故拒绝，认为各台机器生产地薄板厚度有显著差异.2．解：根据计算结果列出方差分析表。
方差分析例题及作业参考答案2015.10.22
第六章 例题及作业参考答案【 P101-例1】 方差齐性检验：242322210:σσσσ===H 05.0981.0>=p 方差齐。
43210:μμμμ===H方差分析表方差来源 离差平方和 由度方差 F 值P 结论 组间 5.399 3 1．800 505.4880.000 * 组内 0.043120.004*：P<0.05不同工艺处理间的氨基酸百分含量有显著性差异。
两两比较：各组按平均值由好到差依次排序，4213x x x x>>> 05.0000.0:05.030.0:210130<==>==p H p H μμμμ破壁和酸处理对氨基酸的百分含量的影响无显著差异。
酸处理和碱处理对氨基酸的百分含量的影响有显著差异。
最佳工艺为破壁和酸处理。
【 P105-例3】 方差齐性检验：242322210:σσσσ===H 05.0079.0>=p 方差齐。
43210:μμμμ===H方差分析表方差来源 离差平方和 由度方差 F 值P 结论 A138.21 3 46.07 10.13 0.000 * 误差e 104.57234.55*：P<0.05不同剂量的葛根素对心脏冠脉血流量有显著性差异。
两两比较：各组按平均值由好到差依次排序，1234x x x x>>> 05.0002.0:05.0122.0:05.049.0:05.036.0:120420230430<==>==>==>==p H p H p H p H μμμμμμμμ1.5g,3g,5g 剂量的葛根素对心脏冠脉血流量彼此之间无显著性差异，与1g 均有显著性差异。
【本题讨论】1、 第一组：建议删除第4、第7个数据，补充试验，以满足大鼠支数的最低要求。
2、 第二组：数据波动过大52.2,25.2==S x，建议补充试验，确定有效试验数据。
3、 鉴于存在以上问题，最终结论可能不客观。
方差分析习题与答案完整版
方差分析习题与答案 HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】统计学方差分析练习题与答案一、单项选择题1．在方差分析中，（）反映的是样本数据与其组平均值的差异A 总离差B 组间误差C 抽样误差D 组内误差2．是（）A 组内平方和B 组间平方和C 总离差平方和D 因素B的离差平方和3．是（）A 组内平方和B 组间平方和C 总离差平方和D 总方差4．单因素方差分析中，计算F统计量，其分子与分母的自由度各为（）A r，nB r-n，n-rC r-1.n-rD n-r，r-1二、多项选择题1．应用方差分析的前提条件是（）A 各个总体报从正态分布B 各个总体均值相等C 各个总体具有相同的方差D 各个总体均值不等E 各个总体相互独立2．若检验统计量F= 近似等于1，说明（）A 组间方差中不包含系统因素的影响B 组内方差中不包含系统因素的影响C 组间方差中包含系统因素的影响D 方差分析中应拒绝原假设E方差分析中应接受原假设3．对于单因素方差分析的组内误差，下面哪种说法是对的（）A 其自由度为r-1B 反映的是随机因素的影响C 反映的是随机因素和系统因素的影响D 组内误差一定小于组间误差E 其自由度为n-r4．为研究溶液温度对液体植物的影响，将水温控制在三个水平上，则称这种方差分析是（）A 单因素方差分析B 双因素方差分析C 三因素方差分析D 单因素三水平方差分析E 双因素三水平方差分析三、填空题1．方差分析的目的是检验因变量y与自变量x是否，而实现这个目的的手段是通过的比较。
2．总变差平方和、组间变差平方和、组内变差平方和三者之间的关系是。
3．方差分析中的因变量是，自变量可以是，也可以是。
4．方差分析是通过对组间均值变异的分析研究判断多个是否相等的一种统计方法。
5．在试验设计中，把要考虑的那些可以控制的条件称为，把因素变化的多个等级状态称为。
《应用数理统计》第五章方差分析课后作业参考答案
第五章 方差分析课后习题参考答案5.1 下面给出了小白鼠在接种三种不同菌型伤寒杆菌后的存活日数：设小白鼠存活日数服从方差相等的正态分布，试问三种菌型的平均存活日数有无显著差异？(01.0=α)解：(1)手工计算解答过程 提出原假设：()3,2,10:0==i H i μ记167.2081211112=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=∑∑∑∑====r i n j ij ri n j ij T i iX n X S467.7011211211=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=∑∑∑∑====r i n j ij ri n j ij iA ii X n X n S7.137=-=A T e S S S当H成立时，()()()r n r F r n S r S F e A ----=,1~/1/本题中r=3经过计算，得方差分析表如下：查表得()()35.327,2,195.01==---F r n r F α且F=6.909>3.35，在95%的置信度下，拒绝原假设，认为不同菌型伤寒杆菌对小白鼠的存活日数有显著影响。
(2)软件计算解答过程组建效应检验Dependent Var iable: 存活日数a70.429235.215 6.903.004137.73727 5.101208.16729方差来源菌型误差总和平方和自由度均值F 值P 值R Squared = .338 (Adjusted R Squared = .289)a.从上表可以看出，菌种不同这个因素的检验统计量F 的观测值为6.903，对应的检验概率p 值为0.004，小于0.05，拒绝原假设，认为菌种之间的差异对小白鼠存活日数有显著影响。
5.2 现有某种型号的电池三批，他们分别是甲、乙、丙三个工厂生产的，为评论其质量，各随机抽取6只电池进行寿命试验，数据如下表所示：工厂 寿命（小时） 甲 40 48 38 42 45 乙 26 34 30 28 32 丙39 40 43 50 50试在显著水平0.05α=下，检验电池的平均寿命有无显著性差异？并求121323,μμμμμμ---及的95%置信区间。
生物统计上机操作第五讲 方差分析
研究生《生物统计学》课程第五讲方差分析主要内容：一、单因素方差分析二、两因素方差分析三、多因素方差分析一、单因素方差分析[Analyze]=>[Compare Means]=>[ One-Way ANOV A]1、案例分析：某水产研究所比较四种饲料对鱼的饲喂效果（1）建立数据文件，在Variable Vew中定义变量“饲料”、“增重”，“饲料”小数位数为0，用1、2、3、4分别代表甲、乙、丙、丁4种饲料。
输入数据。
（2）方差分析：[Analyze]=>[Compare Means]=>[ One-Way ANOVA]，打开[One-Way ANOVA]主对话框。
选定“增重”使之进入[Dependent List]（样本观测值）框，选定“饲料”使之进入[Factor]（因素）框（3）单击[Options]进入“选项”对话框，选择[Descriptive]要求输出描述统计量，[Homogeneity of Variance tese]（方差齐性检验），[Continue]返回；（4）单击[Post Hoc]打开[One-Way ANOV A: Post Hoc Multiple Comparisions]（单因素方差分析：验后多重比较）对话框，可选择确定多重比较方法，如LSD法、Duncan 法，[Continue]返回；（5）单击[OK]，运行单因素方差分析。
结果显示：方差分析表：（P＝0.005<0.01 不同饲料对鱼增重的作用差异极显著）多重比较：LSD法（解释：甲与其他三种饲料都具有显著差异，乙、丙、丁间差异不显著）Duncan法（解释：用Duncan法划分的相似性子集，在显著性水平为0.05的情况下，第一组包括丙乙丁，组内相似的概率为0.123；第二组包括甲，说明甲的均值与其他三个具有显著性差异）2、练习：某灯泡厂用四种配料方案制成的灯丝生产了四批灯泡，在每批灯泡中作随机抽样，测量其使用寿命（单位：小时），数据如下：问不同灯丝制成的灯泡的使用寿命是否有显著差异，存在差异则做多重比较。
方差分析上机练习题
方差分析上机练习题
1、某机构的各个级别的管理人员需要足够的信息来完成各自的任务。
最近，一项研究调查了信息来源对信息传播的影响。
在这项特定的研究中，信息来源是上级、同级和下级。
在每种情况下，对信息传播进行测度：数值越高，说明信息传播越广。
检验信息来源是否对信息传播有显著影响？你的结论是什么？这个结论对于信息的运用和传播来说意味着什么？
刹、型号Ⅰ、Ⅱ和型号Ⅲ中随机选取了5只样品，在相同的试验条件下，测量其使用寿命（单位：月），结果如下：
（2）各种型号的手刹间寿命有无差别
（3）厂家的研究人员在研究设计阶段，便变心型号Ⅲ与传统手刹寿命的比较结果。
此时应当考虑使用什么样的分析方法。
如何利用SPSS实现。
3、研究者要比较4种新型药物对雌激素分泌水平的影响。
实验对象为相同品系的雌性大鼠，将20只大鼠随机分入4组中，给予相应的药物，两周后通过测量大鼠的子宫质量来衡量其雌激素水平。
试验数据如下
（2）4种药物对雌激素水平的影响是否相同？
（3）你是否会考虑一些多重比较。
利用SPSS尝试一些多重比较，并解释你的结果。
4、为了提高某种产品的合格率，考察原料用量和产地对产品质量是否有影响。
现有三个产地：甲、乙、丙；原料用量有三种情况：现用量、增加5%、增加8%。
每个水平组合作一个试验，得到下表的观测数据。
现分析原料用量及产地对产品质量的影响是否显著。
种不同的包装，放在2种不同的货架，并且采用2种不同的广告宣传方式做销售试验，一共收集了3天的资料，数据如下表所示。
现在要求分析商品日销售量的差异是由什么原因引起的。
上机实验(方差分析)
Lower Bound Upper Bound
7.285
8.270
7.063
8.048
6.507
7.493
Post Hoc Tests 品种（A）
Dependent Variable: 产量 LSD
Multiple Comparisons
(I) 品种（A） 1.00
2.00
3.00
(J) 品种（A） 2.00 3.00 1.00 3.00 1.00 2.00
Sig. .016 .004 .016 .509 .004 .509
95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound
-1.5856
-.1921
-1.8079
-.4144
.1921
1.5856
-.9190
.4745
.4144
1.8079
-.4745
.9190
(I) 处理 A1B1 A1B2 A1B3 A2B1 A2B2 A2B3 A3B1 A3B2 A3B3
(J) 处理 A1B2 A1B3 A2B1 A2B2 A2B3 A3B1 A3B2 A3B3 A1B1 A1B3 A2B1 A2B2 A2B3 A3B1 A3B2 A3B3 A1B1 A1B2 A2B1 A2B2 A2B3 A3B1 A3B2 A3B3 A1B1 A1B2 A1B3 A2B2 A2B3 A3B1 A3B2 A3B3 A1B1 A1B2 A1B3 A2B1 A2B3 A3B1 A3B2 A3B3 A1B1 A1B2 A1B3 A2B1 A2B2 A3B1 A3B2 A3B3 A1B1 A1B2 A1B3 A2B1 A2B2 A2B3 A3B2 A3B3 A1B1 A1B2 A1B3 A2B1 A2B2 A2B3 A3B1 A3B3 A1B1 A1B2 A1B3 A2B1 A2B2 A2B3 A3B1 A3B2
实习5方差分析上机实践
完全随机设计 (Completely Random Design)
仅涉及一个处理因素，将受试者按完全随机化的 方法分配到各个处理组中，观察实验效应 各个处理组的样本含量可以相等，也可以不等， 相等时检验效能高
组别和肥胖者编号 服药前 3个月 6个月
A药组1号
A药组2号 A药组3号
52
51 50
49
50 49
42
46 41
A药组4号
A药组5号 B药组1号 B药组2号 B药组3号 B药组4号 B药组5号
51
49 51 49 50 49 52
49
47 54 47 47 48 50
44
40 53 46 44 41 48
1126 1176 1280 1212
933 1024 1092 742
685 546 595 566
自来水
• 激活数据管理窗口，定义变量名：基础液 为base，血清种类为sero，血清浓度为 pct，钩端螺旋体的培养计数为X，按顺 序输入相应数值，建立数据库
为了比较A药和B药在疗程为6个月中的持续减肥的疗效， 现有10个身高为160cm的女性肥胖者志愿参加这项研究， 随机分成2组，每组各5人，分别考察这2组肥胖者在服药 前、3个月和服药6个月的体重变化。测量值(kg)如下， 问药物疗效有无差别，三次测量结果有无差异？
Analyze==>General Linear Model==>Univariate Dependent List框：xianti Fixed Factor 框：jiliang zhongxi longzi Model: 选Custom Build Terms 下拉列表：Main Effects Model 框：jiliang zhongxi longzi 单击Continue 单击OK
(完整word版)方差分析习题与答案
(完整word版)方差分析习题与答案统计学方差分析练习题与答案一、单项选择题1．在方差分析中，（）反映的是样本数据与其组平均值的差异A总离差B组间误差C抽样误差D组内误差2．是（）A组内平方和B组间平方和C总离差平方和D因素B的离差平方和3．是（）A组内平方和B组间平方和C总离差平方和D总方差4．单因素方差分析中，计算F统计量，其分子与分母的自由度各为（）Ar，nBr-n，n-rCr-1.n-rDn-r，r-1二、多项选择题1．应用方差分析的前提条件是（）A各个总体报从正态分布B各个总体均值相等C各个总体具有相同的方差D各个总体均值不等E各个总体相互独立2．若检验统计量F=近似等于1，说明（）A组间方差中不包含系统因素的影响B组内方差中不包含系统因素的影响C组间方差中包含系统因素的影响D方差分析中应拒绝原假设E方差分析中应接受原假设3．对于单因素方差分析的组内误差，下面哪种说法是对的？（）A其自由度为r-1B反映的是随机因素的影响C反映的是随机因素和系统因素的影响D组内误差一定小于组间误差E其自由度为n-r4．为研究溶液温度对液体植物的影响，将水温控制在三个水平上，则称这种方差分析是（）A单因素方差分析B双因素方差分析C三因素方差分析D单因素三水平方差分析E双因素三水平方差分析三、填空题1．方差分析的目的是检验因变量y与自变量某是否，而实现这个目的的手段是通过的比较。
2．总变差平方和、组间变差平方和、组内变差平方和三者之间的关系是。
3．方差分析中的因变量是，自变量可以是，也可以是。
4．方差分析是通过对组间均值变异的分析研究判断多个是否相等的一种统计方法。
5．在试验设计中，把要考虑的那些可以控制的条件称为，把因素变化的多个等级状态称为。
6．在单因子方差分析中，计算F统计量的分子是方差，分母是方差。
7．在单因子方差分析中，分子的自由度是，分母的自由度是。
四、计算题1．有三台机器生产规格相同的铝合金薄板，为检验三台机器生产薄板的厚度是否相同，随机从每台机器生产的薄板中各抽取了5个样品，测得结果如下：机器1：0.236,0.238,0.248,0.245,0.243机器2：0.257,0.253,0.255,0.254,0.261机器3：0.258,0.264,0.259,0.267,0.262问：三台机器生产薄板的厚度是否有显著差异？2．养鸡场要检验四种饲料配方对小鸡增重是否相同，用每一种饲料分别喂养了6只同一品种同时孵出的小鸡，共饲养了8周，每只鸡增重数据如下：（克）配方：370，420，450，490，500，450配方：490，380，400，390，500，410配方：330，340，400，380，470，360配方：410，480，400，420，380，410问：四种不同配方的饲料对小鸡增重是否相同？3．今有某种型号的电池三批，它们分别为一厂、二厂、三厂三个工厂所生产的。
统计学上机作业—方差分析(生猪与饲料)
Between Groups
(Combined) Linear Term
Post Hoc Tests
Multiple Comparisons 喂养后体重增加 95% Confidence Interval Std. Error 3.83960 3.83960 3.83960 3.83960 3.83960 3.83960 Sig. .000 .001 .000 .772 .001 .772 Lower Bound -24.2349 -23.1099 8.2651 -6.8599 7.1401 -9.1099 Upper Bound -8.2651 -7.1401 24.2349 9.1099 23.1099 6.8599
658.7915
F值
11.1716
临界值 Fα 3．24
2555.958
（5）11.1716＞3．24，所以否定原假设 H 0 ，接受 H1 。即 三种饲料对生猪的前后变化是显著性的。
（2）计算 F 检验统计量 F=658.7915/58.9702=11.1716 （3）由显著性水平 α = 0.05 查表得临界值 Fα (3, 16) = 3.24 （4）编制方差分析表 方差来源 组内 组间 总离差 SS．
1238.375 1317.583
自由度 2 21 23
方差 MS。 58.9702
LSD
(I)饲料种类 1.00 2.00
(J)饲料种类 2.00 3.00 1.00 3.00
Mean Difference (I-J) -16.25000(*) -15.12500(*) 16.25000(*)
*
1.12500 3.00 1.00 15.12500(*) 2.00 -1.12500 The mean difference is significant at the .05 level.
组内方差分析作业（2）.doc
本次数据讨论的是性别不同的条件下，不同的刺激情况在不同条件下的被试的反应时状况, 主要是2X2X2的组内方差统计分析。
一、首先是对主体因子进行统计分析图一图一是主体内因子排列情况，我们可以看山A变量有2个因子，B变量有两个因子。
共同构成了四个处理水平，分别为A1B1、A2B1、A2B1、A2B2。
图二图二描述的是主体间因子的情况，主要是gender这一变量有两个值标签，分别为男性和女性，同时男性被试和女性被试分别为15人。
图三阁三是对数据不同处理水平下的男性的女性的相关描述性统计。
罔四图四是多变量统计检验结果，我们从图表中可以看出刺激不同（A）的情况下，df=l,F二97.26, siq=0.00<0.05,所以不同刺激条件对反应时有显著性差异。
同时，依此我们可以看出在不同环境（B）下，也存在、觉著相关；以及A*B的交互作用也存在显著相关;A*B*gend er 也存在双重交互作用。
但是不同的性别与不同刺激条件（A*gender），及不同性别与不同的环境（B*gender）不存在交互作用。
图五图五和图四得出的检验效果类似，不做具体分析。
如图阴影部分。
图六图六则是对主体间效应的统计检验，由表格可以看出，在df=l，F=5478.47 ,sig=0.00<0.05,所以性别不同对反应时存在显著性。
阁七MEASURE 1的佔兑边啄均依佔»边1^均仇12A图八MEASUREJ的佔W边k均位gender = female 处A由图七和图八我们可以直观的看出來，在男性或者女性不同被试中，其A和B的两个因子之间是存在交互效应的。
具体交互效应是怎样的，我们可以进行独立样本t检验。
图九男性中不同处理水平对反应时的影响在男性被试屮，不同被试内处理之间进行配对样木检验，如阁阴影部分，我们可以看出各个组别之间的t检验均是显著的，说明A1BI与A1B2存在显著性差异、A1BI勾A2BI存在显著性差异、A1B2与A2B1存在显著性差异、A2B1与A2B2存在显著性差异。
SPSS软件分析5-方差分析作业
实验五 SPSS 的方差分析1*统计**班 邵*** 201******（二）实践性实验（1）一家管理咨询公司为不同的客户进行人力资源管理讲座，每次讲座的内容基本上是一样的，但讲座的听课者有高级管理者、中级管理者、低级管理者。
该咨询公司认为，不同层次的管理者对两座的满意度是不同的。
对听完讲座后的满意度随机调查中，不同层次管理者的满意度评分如下（1~10分，10代表非常满意），取显著性水平05.0=α，试用单因素方差分析判断管理者的水平是否会导致评分的显著性差异？如有差异，具体什么差异？此表为对不同水平管理者满意度的基本描述统计量及95%的置信区间，此表表明对中级管理者的满意度最高，对高级管理者的满意度次之，对低级管理者满意度最低。
假设：对不同水平下管理者的满意度的方差相同。
对不同水平下的管理者的满意度的方差齐性检验为1.324，概率p 值为0.296，如果显著水平设为0.05，由于概率p 值大于显著水平，不能拒绝原假设，认为对不同水平下管理者的满意度的方差相同。
故满足方差分析的前提要求。
采用单因素方差分析。
假设：对不同水平的管理者的满意度没有显著差异。
此表为管理者的不同等级对对管理者的满意度的单因素方差分析结果。
可以看出观测变量满意度的总离差平方和是48.5，如果考虑“管理者的不同等级”单因素的影响，则销售额总变差中，不同水平可解释的变差为29.61，抽样误差引起的变差为18.89，他们的方差（平均变差），分别为14.805,1.259.相除所得的F统计量的观测值为11.756，对应的P值近似为0，给定显著水平为0.05，由于概率p值小于显著水平，则拒绝原假设，认为对不同水平的管理者的满意有显著差异。
\采用多重比较检验原假设：对不同水平管理者的满意度没有显著差别。
此表显示了两两管理者水平下对管理者满意度均值的检验结果。
可以看出，尽管在理论上各种检验方法对抽样分布标准误的定义不同，此种软件全部采用了ＬＳＤ方法的中标准误。
EXCEL和方差分析作业
(二)计算题1．为检验不同品牌电池的质量，质检部门抽检了3家生产商生产的五号电池，在每个厂家随机抽取5个电池，测得使用寿命(小时)数据如表7—12所示：表7—12用Excel 输出的方差分析表如表7—13所示：表7—13方差分析：单因素方差分析(2) 分析三个生产商生产的电池的平均寿命之间有无显著差异(α=0.05)？ (3) 如果有差异，到底是哪些生产商之间有差异？ 参考答案：(1) 方差分析表中所缺的数值如表7—21所示：表7—21方差分析0H ：123μμμ==，三个生产商生产的电池的使用寿命相同1H ：123,,μμμ不全相等，三个生产商生产的电池的使用寿命不全相同由Excel 输出的方差分析表可知，由于F=17.0684>0.05F =3.88529，所以拒绝原假设0H ，表明三个生产商生产的电池的平均使用寿命不全相同。
(3) 为分析哪些生产商生产的电池的使用寿命不相同，需要用LSD 方法进行比较。
校验的具体步骤如下： 第一步：提出原假设。
假设1：0H ：12μμ=，1H ：12μμ≠ 假设2：0H ：13μμ=，1H ：13μμ≠ 假设3：0H ：23μμ=，1H ：23μμ≠ 第二步：计算检验统计量。
12x x -=44.4-30=14.4 13x x -=44.4-42.6=1.8 23x x -=30-42.6=-12.6第三步：计算LSD 。
由于每个样本的用量相同，所以只需计算一个LSD 即可。
根据方差分析表中的结果可知，MSE=18.0333，查t 分布得到t(n-k)=t(15-3)=2.1788，i j n n ==5.所以有：LSD=/a t=2.1788第四步：作出决策。
如果i j x x ->LSD ，则拒绝0H ；如果i j x x -≤ LSD ，则接受0H 。
根据上述计算，有：12x x -=14.4>5.8517，拒绝0H ，生产商A 与生产商B 之间有显著差异； 13x x -=1.8<5.8517，接受0H ，生产商A 与生产商C 之间有显著差异； 23x x -=12.6>5.8517，拒绝0H ，生产商B 与生产商C 之间有显著差异。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1、为了研究学生学习数学的成绩是否受教师教学水平的影响，现将一个数学提高班的学生
分成三个小班，分别由甲、乙、丙三位教师任教。
数据见grade.sav。
假定三个班学生的最终成绩服从正态分布，试问三个班学生的最终成绩是否存在显著性的差异？如果有显著差异，应推举哪位教师担任此班教学使教学效果最好？设定显著性水平为5%。
2、为了研究生产某种空调的价格，研究机构在三个不同的城市A1、A2、A3按照流动资金
的多少，将销售该空调的商家分成两类B1和B2。
期中B1类商家流动资金大于B2类商家。
现从各城市各类商场中随机抽取4个商场，记录其销售该设备的价格，数据见exam.sav。
在调查过程中发现销售数量也有很大变化。
同时，相同的价格有时对应不同的数量，这在现实中是存在的。
该项研究的目的是研究空调的销售价格是否受到不同城市、不同类型的商场以及销售额这三个变量的影响以及怎样的影响（任意选择城市或者商场因素和价格因素进行方差分析）。