实验二 方差分析

实验二方差分析

一、实验目的

1、学会应用SPSS软件进行数据整理与分析；

2、能够应用SPSS软件对相关数据作出方差分析；

3、掌握SPSS软件功能及正确分析实验结果的能力。

二、实验内容

为比较四种饲料对仔猪增重效果的好坏，随机选取性别、年龄相同，体重相近，无亲缘关系的24头猪，随机分为4组，每组6头，分别饲喂四种饲料，所得增重数据如下表，试比较4种饲料对仔猪增重有无差异。

饲料体重/kg

1 47 47 44 4

2 42 50

2 3

3 39 41 33 3

4 35

3 23 25 23 29 28 20

4 28 24 2

5 22 20 23

三、实验步骤

（一）、数据输入

启动SPSS，进入【变量视图】，在【Name】框中设置：“饲料”和“体重”的参数，点击工作表下方的【数据视图】，录入数据。

（二）、操作步骤

（1）、【分析→一般线性模型→单变量】

（2）、因变量：体重；固定因子：饲料。

（3）、对比：选“简单”，更改，参考类别：“最后一个”。

（4）、绘图：水平轴（H）输入饲料。

（5）、选项：显示均值导入饲料输出：描述性统计和方差齐性检验选定。（6）、两两比较:选择LSD或者Duncan等。

（7）、确定。

四、结果解释

（一）、描述统计表分析

表1为数据的描述统计，给出样品均数、标准差和样本数。与描述性统计量图相比，估算边际均值表还给出了均值的上限和下限。由表（1）和表（2）可知，

对于单因素方差分析计算出的边际均值和描述统计结果是一致的。

边际均值为基于现在模型，当控制处理因素的作用时，根据样本情况计算出用于比较的各水平的均值估计值，如果模型中有协变量，则会按照协变量均值为均数进行修正，并进行均值估计，在这进行均数比较需要再选项中的差异进行分析，对于单因素方差分析和包括全部交互作用的全模型分析，边际均数等于各个单元格的均数，但是对于有交互作用和协变量分析，边际均值和原始均数是不一样的。因此在进行多重比较时需要采用选择中的指标进行分析。

（二）、方差等齐性检验

由表（3）可见，根据Levene检验可知，F=0.322；在自由度（3,20）条件下，对应的概率为0.810；可以认为该群体的方差是等齐，表明可以对这组数据进行

（三）、方差分析结果分析

表（4）为方差分析结果，各行的含义分别如下所述。

校正模型：是对整个方差模型进行的检验，无效假设为，模型中所有因素对因变量无影响，备择假设是有影响。如果P＜0.05，认为所建立的模型有统计学意义。该例子中F=62.146，P＜0.001，认为建立的模型有统计学意义。

截距：无实际意义，可以忽略分析。

饲料：为该模型检验的因素，方差检验F=62.146，P＜0.001，认为饲料对体重有影响显著。但是哪种饲料对体重的影响大，需要下面的多重比较进行分析。

结果中的R方，描述单因素方差分析组间变异占总变异的比例，它越接近1，越说明变异来源于组间变异，即产生差异的可能性越大。

（四）、多重比较的比较

表（5）是LSD法多重比较的结果，*表示差异显著。该图显示这种饲料间的两两比较是否差异显著。表（6）Duncan比较结果更为一目了然。当然，采用哪种方法进行多重比较，需要与专业结合。不同的多重比较方法的灵敏度是不一样

Duncan多重比较结果见表（6）。右侧同一列中表示差异不显著，不同列间则差异显著。饲料4和3不显著，2和1、3、4差异显著，1和3、4与2间差异显著。如果以字母（a、b、c…）表示均数之间的差异，最大均值标记为a，然后依次标记，则得45.333a，35.833b，23.6667c，24.6667c。