多因素方差分析实验报告模板
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。
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。
方差与方差分析实验报告
方差与方差分析实验报告方差与方差分析实验报告引言方差是统计学中常用的一个概念，用来衡量数据集中的离散程度。
方差分析是一种用于比较多个样本之间差异的方法。
本实验旨在通过方差和方差分析的应用，探索不同因素对实验结果的影响。
实验设计我们设计了一个实验，研究不同肥料对植物生长的影响。
为了排除其他因素对结果的干扰，我们选择了相同品种、相同生长环境的植物，并将其随机分为三组，分别施加不同肥料。
每组实验重复10次，以减少随机误差的影响。
实验步骤1. 准备工作：选择适当的植物品种、土壤和肥料，并确保生长条件的一致性。
2. 分组：将植物随机分为三组，每组10个样本。
3. 施肥：分别给每组植物施加不同肥料，确保施肥方法的一致性。
4. 观察记录：在一定时间内，每天记录植物的生长情况，包括高度、叶片数量等指标。
5. 数据整理：将每组植物的生长数据整理成表格，以便后续分析。
数据分析我们使用方差分析来比较不同肥料对植物生长的影响。
首先，我们计算每组植物的平均生长值，并计算出总体的平均值。
然后，我们计算组内差异的平方和，即各组数据与组内均值之差的平方之和。
最后，我们计算组间差异的平方和，即各组均值与总体均值之差的平方之和。
通过计算方差和协方差，我们可以得到组内方差和组间方差的估计值。
方差反映了每组数据与该组均值之间的离散程度，而组间方差则反映了不同组之间的差异程度。
通过比较这两个方差的大小，我们可以判断不同肥料对植物生长的影响是否显著。
结果与讨论经过方差分析，我们得到了组内方差和组间方差的估计值。
通过计算F值，我们可以判断组间方差是否显著大于组内方差。
如果F值大于临界值，就可以认为不同肥料对植物生长的影响是显著的。
在我们的实验中，我们发现组间方差明显大于组内方差，且F值远远超过了临界值。
这表明不同肥料对植物生长的影响是显著的。
进一步的分析显示，第一组施加的肥料对植物生长的促进效果最好，第二组次之，第三组最差。
结论通过方差分析，我们证明了不同肥料对植物生长的影响是显著的。
实验八 多因素方差分析
实验八多因素方差分析一、实验目的通过本次实验，了解如何进行各种类型均值的比较与检验。
二、实验性质必修，基础层次三、主要仪器及试材计算机及SPSS软件四、实验内容1. 多因素方差分析2.协方差分析五、实验学时2学时六、实验方法与步骤1.开机2.找到SPSS的快捷按纽或在程序中找到SPSS，打开SPSS3.打开一个已经存在的数据文件4.按要求完成上机作业；5. 关闭SPSS，关机。
七、实验注意事项1.实验中不轻易改动SPSS的参数设置，以免引起系统运行问题。
2.遇到各种难以处理的问题，请询问指导教师。
3.为保证计算机的安全，上机过程中非经指导教师和实验室管理人员同意，禁止使用移动存储器。
4.每次上机，个人应按规定要求使用同一计算机，如因故障需更换，应报指导教师或实验室管理人员同意。
5.上机时间，禁止使用计算机从事与课程无关的工作。
八、上机作业要求：以下题目的分析过程和结果保存为文件“作业8.1, 作业8.2”。
请根据你的分析用Word写出你对题目的答案及解释，保存为“作业8-1.doc, 作业8-2.doc”1.多因素方差分析(Univariate过程)某城市从4个排污口取水，经两种不同方法处理后，检测大肠杆菌数量，单实验步骤：（1）建立数据文件。
定义变量名：编号、大肠杆菌数量、处理方法和排污口的变量名分别为x1、x2、x3和x4，之后输入原始数据。
（2）选择菜单“Analyz e→ General Linear Model→ Univariate”，弹出“多因素方差分析”对话框。
在对话框左侧的变量列表中选择变量“大肠杆菌数量”进入“Dependent Variable”框，选择“排污口”和“处理方法”进入“Fixed Factor(s)”框。
（3）选择建立多因素方差分析的模型。
单击“Univariate”对话框中的“Model”按钮，弹出“Univariate: Model”对话框。
选中“Full Factorial”单选纽即饱和模型。
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。
方差分析实验报告
实验报告方差分析学院:参赛队员:参赛队员: 参赛队员: 指导老师:目录一、实验目的 (6)1.了解方差分析的基本容； (6)2.了解单因素方差分析； (6)3.了解多因素方差分析； (6)4.学会运用spss软件求解问题； (6)5.加深理论与实践相结合的能力。
(6)二、实验环境 (6)三、实验方法 (7)1. 单因素方差分析； (7)2. 多因素方差分析。
(7)四、实验过程 (7)问题一： (7)1.1实验过程 (7)1.1.1输入数据，数据处理； (7)1.1.2单因素方差分析 (8)1.2输出结果 (9)1.3结果分析 (10)1.3.1描述 (10)1.3.2方差性检验 (10)1.3.3单因素方差分析 (10)问题二： (10)2.1实验步骤 (11)2.1.1命名变量 (11)2.1.2导入数据 (11)2.1.3单因素方差分析 (12)2.1.4输出结果 (14)2.2结果分析 (15)2.2.1描述 (15)2.2.2方差性检验 (15)2.2.3单因素方差分析 (15)问题三： (15)3.1提出假设 (16)3.2实验步骤 (16)3.2.1数据分组编号 (16)3.2.2多因素方差分析 (17)3.2.3输出结果 (22)3.3结果分析 (23)五、实验总结 (23)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个月3个月6个月3.4 3.4 3.63.64.4 4.44.3 3.45.14.1 4.2 54.2 4.75.53.34.2 4.71.1实验过程1.1.1输入数据，数据处理；1.1.2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;1.3.1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4.050，标准差为0.5357，六月份的均值为4.717，标准差为0.66161.3.2方差性检验由方差齐性检验可知，Sig值＝0.826>0.05，说明各组的方差在α=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。
SPSS多因素方差分析【范本模板】
体育统计与SPSS读书笔记(八）—多因素方差分析(1)具有两个或两个以上因素的方差分析称为多因素方差分析。
多因素是我们在试验中会经常遇到的,比如我们前面说的单因素方差分析的时候，如果做试验的不是一个年级,而是多个年纪,那就成了双因素了:不同教学方法的班级，不同年级。
如果再加上性别上的因素,那就成了三因素了。
如果我们把实验前和试验后的数据用一个时间的变量来表示，那又多了一个时间的因素。
如果每个年级都是不同的老师来上，那又多了一个老师的因素，等等等等，所以我们在设计试验的时候都要进行充分考虑，并确定自己只研究哪些因素。
下面用例子的形式来说说多因素方差分析的运用.还是用前面说单因素的例子，前面的例子说了只在五年级抽三个班进行不同教学方法的试验，现在我们还要在初二和高二各抽三个班进行不同教学方法的试验。
形成年级和不同教学法班级双因素。
分析：1.根据实验方案我们划出双因素分析的表格，可以看出每个单元格都是有重复数据(也就是不只一个数据)，年级不同教学方法的班级定性班定量班定性定量班五年级(班级每个人)（班级每个人)(班级每个人）初中二年级（班级每个人)（班级每个人)(班级每个人）高中二年级（班级每个人）（班级每个人）(班级每个人)2。
因为有重复数据，所以存在在数据交互效应的可能。
我们来看看交效应的含义：如果在A因素的不同水平上，B因素对因变量的影响不同，则说明A、B两因素间存在交互作用。
交互作用是多因素实验分析的一个非常重要的内容。
如因素间存在交互作用而又被忽视,则常会掩盖因素的主效应的显著性,另一方面，如果对因变量Y，因素A与B之间存在交互作用,则已说明这两个因素都Y对有影响，而不管其主效应是否具有显著性。
在统计模型中考虑交互作用，是系统论思想在统计方法中的反映。
在大多数场合,交互作用的信息比主效应的信息更为有用。
根据上面的判断。
根据上面的说法，我也无法判断是否有交互作用，不像身高和体重那么直接。
这里假设他们之间有交互作用。
多因素实验设计实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本研究旨在探讨多因素实验设计在心理学领域中的应用，通过实验验证不同自变量对因变量的影响，并分析自变量之间的交互作用。
本实验选取了两个自变量：实验组别和实验时长，考察其对被试反应时间的影响。
二、实验方法1. 实验对象实验对象为30名大学生，男女各半，年龄在18-22岁之间。
所有被试均无色盲、色弱等视觉障碍。
2. 实验材料实验材料为一系列图片，每张图片包含一个字母，要求被试在看到图片后尽快判断该字母是否为目标字母。
3. 实验设计本实验采用2（实验组别：实验组与对照组）×2（实验时长：短时长与长时长）的多因素实验设计。
其中，实验组别为自变量A，实验时长为自变量B。
4. 实验程序（1）实验前，向被试说明实验目的和实验流程，并要求被试在实验过程中保持专注。
（2）实验过程中，将30名被试随机分为两组，每组15人。
实验组进行短时长实验，对照组进行长时长实验。
（3）短时长实验：实验组被试在30秒内完成所有图片判断任务。
（4）长时长实验：对照组被试在60秒内完成所有图片判断任务。
（5）实验结束后，收集被试的反应时间数据。
5. 数据处理采用SPSS软件对实验数据进行方差分析，以检验自变量A和B对因变量（反应时间）的影响，以及自变量之间的交互作用。
三、实验结果1. 实验组别对反应时间的影响方差分析结果显示，实验组别对反应时间有显著影响（F(1,28) = 8.71，p <0.01）。
具体来说，实验组被试的平均反应时间为523.71毫秒，对照组被试的平均反应时间为598.43毫秒。
2. 实验时长对反应时间的影响方差分析结果显示，实验时长对反应时间有显著影响（F(1,28) = 6.82，p <0.05）。
具体来说，短时长实验组被试的平均反应时间为523.71毫秒，长时长实验组被试的平均反应时间为598.43毫秒。
3. 自变量之间的交互作用方差分析结果显示，实验组别与实验时长之间存在交互作用（F(1,28) = 5.05，p < 0.05）。
SPSS上机实验报告6 多因素方差分析
SPSS上机实验报告（6）学生姓名学号成绩上机实验题目考勤上机表现实验时间一、实验目的：1．熟悉并掌握单因素、双因素方差分析，univarate协方差分析的SPSS操作，其他较简单的方差分析问题，多元方差分析，重复测量的方差分析的具体操作。
2、对分析的结果能给出统计学的解释二、实验内容：1、熟悉方差分析菜单界面，掌握方差分析的操作。
2、对得到的结果进行解释。
3、掌握不同实验设计所使用的统计方法。
4、实际应用1）p151的三个实例，根据提示作相应的方差分析2）P153（5、6、7、8）题建立数据文件，进行方差分析三、实验要求：1、根据上机报告模板详细书写上机报告2、作业发到邮箱*****************四第七题第1步分析：需要研究不同包装和不同摆放位置对销量的影响。
这是一个多因素(双因素)方差分析问题。
第2步数据组织：如上表的变量名组织成4列数据。
第3步变量设置：按“分析|一般线性模型| 单变量”的步骤打开单变量对话框。
并将“销量”变量移入因变量框中，将“casing”和“摆放位置”移入固定因子中，如下图：第4步选择建立多因素方差分析的模型种类：打开“模型”对话框，本例用默认的全因子模型。
第5步以图形方式展示交互效果：设置方式如下图第6步设置方差齐性检验：由于方差分析要求不同casing数据方差相等，故应进行方差齐性检验，单击“选项”按钮，选中“方差齐性检验”，显著性水平设为默认值0.05。
75步设置控制变量的多重比较分析：单击“两两比较”按钮，如下图，在其中选出需要进行比较分析的控制变量，这里选“casing”，再选择一种方差相等时的检验模型，如LSD。
第8步对控制变量各个水平上的观察变量的差异进行对比检验：选择“对比”对话框，对两种因素均进行对比分析，用“简单”方法，并以最后一个水平的观察变量均值为标准。
五、程序运行结果:第七题运行结果UNIANOVA主体间因子值标签N包装1 A1 92 A2 93 A3 9摆放位置1 B1 92 B2 93 B3 9误差方差等同性的 Levene 检验a因变量: 销量F df1 df2 Sig..754 8 18 .646检验零假设，即在所有组中因变量的误差方差均相等。
多因素试验资料的方差分析
变异来源 总变异 A主效应 B主效应 AB交互 误差
自由度 19 1 1 1 16
SS 7420 180 2420
20 4800
MS F
P
180 0.60 ＞0.05 2420 8.07 ＜0.05
20 0.07 ＞0.05 300
结论：尚不能认为两种缝合方法对神经轴突通
过率有影响；可以认为缝合后2月比1月神经轴
23
家兔神经损伤缝合后的轴突通过率(%)
A(缝合方法) B(缝合后时间)
外膜缝合(a1)
1月(b1) 10
2月(b2) 30
10
30
40
70
50
60
10
30
束膜缝合(a2)
1月(b1) 10
2月(b2) 50
20
50
30
70
50
60
30
30
合计
x
24
44
X
120
220
28
52
140
260
740
X2
4400 11200
4800
14400 34800
Xij=μ+Ai+Bj+AiBj+eij
24
2因素2水平析因试验的均数(%)差别
缝合方法 A
缝合后时间 B
b1
b2
单独效应 主效应 b2－b1 a2－a1
a1
24
44
20
34
a2
28
52
24
40
单独效应：a2－a1
4
8
主效应： b2－b1
26
48
6 22
SPSS统计实验报告多因素方差分析
SPSS统计实验报告多因素⽅差分析班级期末成绩教师等级1 87 1 1 96 1 1 80 1 1 90 1 1 882 1 70 21 67 22 72 2 2 70 2 2 75 2 2 86 2 2 773 2 68 32 65 33 61 3 3 93 1 3 88 1 3 80 3 3 85 3 3 85 3 3 80 3多因素⽅差分析期末成绩是否受班级不同、教师等级⽔平的不同⽽出现显著性差异？并对影响因素做出⽐较。
表中可看出⽅差模型对应的⾃由度为5，均⽅=188.488，F检验统计量的观测值=2.748，P值=0.059⼤于显著性⽔平0.05，即说明模型不存在显著性差异。
观测变量（期末成绩）总变差平⽅和=1971.238，总共被分解为四部分。
1）班级不同引起的变差=95.8802）教师等级不同引起的变差=527.4483）教师等级和班级不同交互作⽤引起的变差=24.0484）随机因素引起的变差=1028.800.教师等级的P值=0.045班级的P值=0.513交互作⽤的P值=0.563，交互作⽤的P值⼤于显著性⽔平取0.05的值，即交互作⽤不显著，即为不饱和模型。
⽐较不同班级，不同教师等级⽔平对期末成绩的影响，并从图中可知教师等级⽔平不同和班级不同都会对期末成绩产⽣⼀定的影响，通过对教师等级不同和班级不同对期末成绩影响的⽐较可知班级对期末成绩的影响⼤于教师等级⽔平对期末成绩的影响。
饱和模型K矩阵教师等级⽔平1下期末成绩均值与检验值的差=6.283，教师等级⽔平2下期末成绩均值与检验值的差=-0.267，即从中可看出在教师⽔平等级1下的期末成绩的均值⼤于在教师⽔平2下的期末成绩的均值，说明教师⽔平等级1下的期末成绩的总体⽔平⽐教师⽔平2的总体⽔平好。
控制交互作⽤图形分析从图中也可看出期末成绩在教师等级为2的⽔平是最低的，其次是教师等级⽔平1略低于教师等级⽔平3的。
结论：期末成绩受班级不同和教师等级⽔平不同的影响，且班级不同对期末成绩的影响⼤于教师等级⽔平不同对期末成绩的影响。
多因素方差分析实验报告模板
评阅人：日期：
表1保险销售人员的月收入数据（百元）
地区
A
B
C
D
产品
类型
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41.6
38.8
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37.7
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方差分析实验报告
《SPSS课程实验》报告学生：XXX专业：xxx班级：xxxxx学号：12345678900方差分析实验报告方差分析：根据多个组间样本均值的差别推断总体均数是否存在差别。
一、分析目的：通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素，各因素之间的交互作用，以及显著影响因素的最佳水平。
检验。
案例：超市规模、货架位置与销量之间的关系按照超市的规模大小（1，2，3）、摆放位置（A,B,C,D）记录其该货物同一周的销量，具体数据如下表所示。
表1 规模大小、摆放位置数据图货物摆放位置超市规模A B C D小型45.50 56.63 65.71 48.53 中型57.65 69.78 73.80 60.57 大型70.78 75.82 82,89 71.75二、步骤：（1）初步拟合模型（2）进一步简化模型（3）残差图对模型拟合的观察（4）拟合劣度检验三、过程与分析（1）表2Levene's Test of Equality of Error Variances aDependent Variable:周销售量F df1 df2 Sig.. 11 12 .Tests the null hypothesis that the error variance of thedependent variable is equal across groups.a. Design: Intercept + size + position + size * position上表2为方差齐性检验的输出结果。
可见P=0，无法判断，无法进行计算。
因此这里无法得到分析结果。
表3Tests of Between-Subjects EffectsDependent Variable:周销售量Source Type III Sum ofSquares df Mean Square F Sig.Corrected Model 3019.333a11 274.485 12.767 .000 Intercept 108272.667 1 108272.667 5.036E3 .000 size 1828.083 2 914.042 42.514 .000 position 1102.333 3 367.444 17.090 .000 size * position 88.917 6 14.819 .689 .663 Error 258.000 12 21.500Total 111550.000 24Corrected Total 3277.333 23a. R Squared = .921 (Adjusted R Squared = .849)上表3为总的方差分析表，第一行即校正模型，是对所用方差分析模型的检验。
多因素方差分析[统计学经典理论]
![多因素方差分析[统计学经典理论]](https://img.taocdn.com/s3/m/39048c9aa1116c175f0e7cd184254b35eefd1aa4.png)
多因素方差分析实验目的：通过本次试验理解多因素方差分析的概念和思想，理解多个因素存在交互效应的统计学含义和实际含义，了解方差分析分解的理论基础和计算原理，能够熟练应用单因素方差分析对具体的实际问题进行有效的分析。
实验内容：研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异。
数据来源于网上搜索。
实验步骤：①选择File/Open/Data命令，打开数据表。
②选择Analyze/General Linear Model /Unievariate…命令，弹出（单变量方差分析）对话框，如图，在左侧变量框中选择“历期”变量为Dependent Vaiable （因变量）变量框，选择“温度”、“湿度”为Fixed Factors(固定因素)变量框，把重复选入Random Factors变量框。
③单击Model…按钮，弹出Univariate:Model（单变量方差分析：模型）对话框，如图所示：④单击Continue按钮，回到方差分析对话框，单击Contrasts…按钮，弹出Univariate：Contrasts （单变量方差分析：对比）对话框:⑤单击Continue按钮，回到方差分析对话框，单击Plots…，弹出Univariate：Plots（单变量方差分析：轮廓图）对话框:⑥单击Continue按钮，回到方差分析对话框，单击Post Hoc…，弹出Univariate：Post Hoc…（单变量方差分析：观察值的验后多重比较）对话框:这里不作选择⑦单击Continue按钮，回到方差分析对话框，单击Save…，弹出Univariate：Save（单变量方差分析：保存）对话框:⑧单击Continue按钮，回到方差分析对话框，单击Options…，弹出Univariate：Options（单变量方差分析：选项）对话框:实验结论：上图为原始数据综合信息，列出了个因变量，变量值标签和样本含量。
实验五 多因素试验结果的方差分析
实验六 多因素试验结果的方差分析
实验目的：学会利用EXCEL进行多因素 试验结果的方差分析，掌握多因素方差 分析的特点。
两因素完全随机实验结果的方差分析
裂区试验结果的方差分析
先按两因素完全随机试验的方法进行； 然后将每一主区和区组的总计数计算出 来，计算区组间和主区误差的平方和、 自由度和方差，将这一部分结果添加到 方差分析表中，并重新计算试验误差的 平方和、自由度和方差，重新进行每一 项F测验。
作业
教材中第178页的第7题（列出方差分析 表）； 教材中第213页的第9题（区组变异和误 差变异的计算以及列出方差分析表）。
首先将数据输入到工作表中，输入的数 据格式有一定的要求； 点击工具栏中的数据分析，选择两因素 可重复试验的方差分析； 在对话框中输入数据区域，在每一样本 行数中输入重复次数，确定输出区域， 点击确定即可； 练习内容：教材中162页的例5.5。
两因素随机区组试验结果的方ห้องสมุดไป่ตู้分析
先按两因素完全随机试验的方法进行； 然后将每一区组的总计数计算出来，计 算区组间的平方和、自由度和方差，将 这一部分结果添加到方差分析表中，并 重新计算试验误差的平方和、自由度和 方差，重新进行每一项F测验。
思考题
1.两因素完全随机、随机区组和裂区试验 在统计分析上有何不同？ 2.区组的平方和是如何计算的？区组的显 著性说明什么问题？
11章 多因素试验的方差分析
A 因素
平均
a1 a2
a2 － a1
B 因素
b1
b2
24
44
28
52
26
48
4
8
平均 34 40
6
b2－b1 20 24 22
3. 交互作用 当某因素的各个单独效应随另一因素变
化而变化时，则称这两个因素间存在交互作用。（在
A/或B因素的不同水平上， B/或A因素各水平的均数变 化不一致）。
本例：AB ? ?(a2b2 ? a1b2 ) ? (a2b1 ? a1b1)? 2 ? (8 ? 4) 2 ? 2
（全区组→裂区组）
?在相同试验条件下，通过 改进实验设计方 法可以提高实验效率。
?注意 多因素试验与多向分类方差分析的区 别， 如随机区组试验和两因素析因试验， 前者是单因素试验， 后者 是两因素试验， 但数据分析都是采用双向分类方差分析。
第一节 析因设计的方差分析
一、两因素两水平的析因分析
例11-1 将20只家兔随机等分4组，每组 5只，进
降血脂新药
2.4g 组
2.42 3.36 4.32 2.34 2.68 2.95 1.56 3.11 1.81 1.77 30
1.98 2.63 2.86 2.93 2.17 2.72 2.65 2.22 2.90 2.97
2.36 2.56 2.52 2.27 2.98 3.72 2.80 3.57 4.02 2.31
（1个）
资料：处理因素分几个水平，试验指标多为
定量数据。
方法：多为方差分析 ，少数 ? 2 检验。
设计类型
1. 析因设计 各因素各水平的 全面组合
因素
ABC
a1
spss多因素方差分析报告例子范文文稿
作业8：多因素方差分析1，data0806-height是从三个样方中测量的八种草的高度，问高度在三个取样地点，以及八种草之间有无差异？具体怎么差异的？打开spss软件，打开data0806-height数据，点击Analyze->General Linear Model->Univariate打开：把plot和species送入Fixed Factor(s)，把height送入Dependent Variable，点击Model打开：选择Full factorial，Type III Sum of squares，Include intercept in model（即全部默认选项），点击Continue回到Univariate主对话框，对其他选项卡不做任何选择，结果输出：因无法计算MM M rror，即无法分开MM intercept 和MM error，无法检测interaction 的影响，无法进行方差分析，重新Analyze->General Linear Model->Univariate打开：选择好Dependent Variable和Fixed Factor(s)，点击Model打开：点击Custom，把主效应变量species和plot送入Model框，点击Continue回到Univariate 主对话框，点击Plots：把date送入Horizontal Axis，把depth送入Separate Lines，点击Add，点击Continue 回到Univariate对话框，点击Options：把OVERALL,species, plot送入Display Means for框，选择Compare main effects，Bonferroni，点击Continue回到Univariate对话框，输出结果：可以看到：SS species=33.165，df species=7，MS species=4.738；SS plot=33.165，df plot=7，MS plot=4.738；SS error=21.472，df error=14，MS error=1.534；Fspecies=3.089，p=0.034<0.05;Fplot=12.130,p=0.005<0.01;所以故认为在5%的置信水平上，不同样地，不同物种之间的草高度是存在差异的。
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42.1
41.3
39.6
37.0
44.5
四、实验过程
1、要用SPSS处理题中的数据需要先将数据整理成下表2的形式，在SPSS中建立数据文件“保险公司.sav”。
表2 SPSS需要的数据格式
编号
险种
地区
收入
编号
险种
地区
收入
1
1
1
39.3
19
2
3
40.2
2
1
1
37.7
20
2
3
41.1
3
1
1
40.6
评语：评分：
评阅人：日期：
6、最后单击主对话框中的“OK”按钮。
五、实验结果与统计分析
1、表3是SPSS输出的方差分析表，表中有关于险种、地区因素以及二者交互作用的F检验值和p-值。
3组假设分别为：
H0:险种对保险销售人员的月收入无显著性影响
H1:险种对保险销售人员的月收入有显著性影响
H0:地区对保险销售人员的月收入无对话框中点击Model按钮进入Model对话框，选择Custom，在效应下拉框中选择Main effect，把“险种”和“地区”变量选入右边的模型框中，单击Continue返回主对话框（图2）。
图2Univariate过程的模型定义对话框
4、在效应下拉框中选择Interaction，同时选中“险种”和“地区”变量，点击中间的右箭头，右面Model下面的矩形框中会出现入“险种*地区”这一变量，这表示模型中包含了二者的交互作用（图3）。返回主对话框。
F
Sig.
Corrected Model
81.076(a)
11
7.371
4.914
.001
Intercept
57280.444
1
57280.444
38186.963
.000
险种
3.376
2
1.688
1.125
.341
地区
20.627
3
6.876
4.584
.011
险种*地区
57.073
6
9.512
6.341
二、实验环境
1．系统软件：Windows XP
2．工具：统计软件SPSS16.0
三、实验内容
一家保险公司在A、B、C、D四个地区销售汽车、健康和财产三种保险。为了比较不同地区三类专业销售人员的收入，随机收集了一组数据，见表1。假设数据是正态的和等方差的。试在α=0.05的显著性水平下分析各因素及其交互作用的影响是否显著。
.000
Error
36.000
24
1.500
Total
57397.520
36
Corrected Total
117.076
35
对于因素险种：
F=1.125, n=36, P=0.341, P值大于0.05，不能拒绝原假设。
对于因素地区：
F=4.584, n=36, P=0.011, P值< 0.05，拒绝原假设。
41.5
31
3
3
37.2
14
2
1
39.7
32
3
3
38.4
15
2
1
38.4
33
3
3
37
16
2
2
38.4
34
3
4
43.6
17
2
2
37.7
35
3
4
42.1
18
2
2
40.1
36
3
4
44.5
2、选择AnalyzeGeneral Linear ModelUnivariate，在主对话框中将“收入”放入Dependent Variable矩形框，将“地区”和“险种”放入Fixed Factor(s)矩形框中（图1）。
H1:地区对保险销售人员的月收入有显著性影响
H0:险种、地区对保险销售人员的月收入没有交互作用，或险种、地区的交互作用不显著
H1:险种、地区对保险销售人员的月收入有交互作用，或险种、地区的交互作用显著
表3SPSS输出的双因素方差分析模型
Source
Type III Sum of Squares
df
Mean Square
表1保险销售人员的月收入数据（百元）
地区
A
B
C
D
产品
类型
1
39.3
41.6
38.8
42.9
37.7
42.7
37.2
39.3
40.6
38.9
39.1
40.5
2
41.5
38.4
40.2
38.9
39.7
37.7
41.1
38.1
38.4
40.1
40.9
39.2
3
40.6
40.3
37.2
43.6
39.8
38.8
对于因素险种、地区的交互作用：
F=6.341, P=.0663, P值远远小于0.05，拒绝原假设。
检验的结论：是在5%的显著性水平下险种因素的影响不显著，地区的影响以及二者的交互作用影响显著。
图5分地区和险种的平均收入
图5反映了地区和险种的保险销售人员的平均收入。从图中可以看出，在第4个地区不同险种之间的差异较大，但在第一个地区差异很小。三条线并非平行线，说明地区和险种因素之间存在交互影响。从图形可以看出，在第1和第4个地区第3种保险的销售人员收入最高，在第2个地区第1种保险的销售人员收入最高，而在第3个地区第2种保险的销售人员收入最高。
21
2
3
40.9
4
1
2
41.6
22
2
4
38.9
5
1
2
42.7
23
2
4
38.1
6
1
2
38.9
24
2
4
39.2
7
1
3
38.8
25
3
1
40.6
8
1
3
37.2
26
3
1
39.8
9
1
3
39.1
27
3
1
41.3
10
1
4
42.9
28
3
2
40.3
11
1
4
39.3
29
3
2
38.8
12
1
4
40.5
30
3
2
39.6
13
2
1
石家庄铁道大学
实验报告
课程名称：社会统计软件
任课教师：李玉红
实验日期：
班级：
姓名：
学号：
实验项目名称：多因素方差分析
一、实验目的及要求
1.通过上机实验，使学生掌握多因素方差的基本原理，熟悉统计软件SPSS操作过程，能对统计软件输出结果进行分析。
2.使学生统计软件SPSS的操作过程，增强实践动手能力，提高统计分析的应用能力。
图3有交互作用的双因素模型设定
5、单击Plots按钮，在弹出的对话框中把“地区”变量指定为Horizontal Axis，把“险种”指定为Spearate Lines，点击下面的Add按钮，表示需要做一个以地区为横轴，每个险种按险种的平均值为一条线的图形（图4）。返回主对话框。
图4要求SPSS输出均值图形的设定