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1
5.点击“对比”，弹出对比对话框；勾选“多项式”，点击“继续”，如表2：
表2
6.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3
7.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4
8.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。

2.打开spss，打开文件夹中的第三题的“原始数据”文件夹，打开习题7.3。

3.在spss中的变量视图中可以看到年龄、原工资、现工资、医生级别、政策实施这五个数值型变量，在数据视图中可以看见所有变量的相应数据。

4.点击“分析”——“一般线性模型”——“单变量”，弹出单变量对话框，将现工资为因变量，即福利水平，将“医生级别、政策实施”为固定因子，将“原工资”为协变量，如图6所示：
图6
5.单变量对话框中，设置以图形的方式展示多因素之间的交互关系，选择“图”，弹出轮廓图对话框，将“医生级别”为水平轴，将“政策实施”为单独的线条，点击“添加”，其他为系统默认选项，如图7所示；点击“继续”。

图7
6.在单变量对话框中，点击“选项”对其他选项进行设置，弹出选项对话框，勾选“齐性检验”，如图8所示，点击“继续”。

图8
7.点击“确定”，等待结果输出。

UNIANOVA 现工资 BY 医生级别政策实施 WITH 原工资
/METHOD=SSTYPE(3)
/INTERCEPT=INCLUDE
/PLOT=PROFILE(医生级别*政策实施) TYPE=LINE ERRORBAR=NO MEANREFERENCE=NO YAXIS=AUTO /PRINT HOMOGENEITY
/CRITERIA=ALPHA(.05)
/DESIGN=原工资医生级别政策实施医生级别*政策实施.
方差的单变量分析
（1）主体间因子表，如表d；
（2）误差方差的莱文等同性检验a 表，如表e；
（3）主体间效应检验表，如表f；
轮廓图，如图9.
4 3.160 6.962.656-11.6017.92
31-23.000* 6.962.004-37.76-8.24
2-15.620* 6.962.039-30.38-.86
4-12.460 6.962.092-27.22 2.30
41-10.540 6.962.150-25.30 4.22
2-3.160 6.962.656-17.9211.60
312.460 6.962.092-2.3027.22
*. 平均值差值的显著性水平为0.05。

由表c可知，包装4与其他组的包装、包装1和包装2之间的显著性值都大于显著性水平0.05，所以包
装4与其他组的差异是不显著的；而其他组包装的显著性值小于0.05，所以其他组包装之间的差异是显
著的，并且带有*的标志。

（4）均值折线图
图5
由图5可知，包装3的均值相较要低。

（5）综上单因素方差分析可知：
由（1）知，各组样本的总体方差相等。

由（2）知，至少有一组包装与其他包装有着显著性差异。

由（3）知，包装1和包装3之间、包装2和包装3，这两组之间均值差异显著。

由（4）知，包装3的均值最低，也说明包装3和包装1、2之间的均值差异显著。

（二）第七章第三题——协方差分析
（1）表d
图9
由上图可知，两因素交互作用不显著。

（5）通过协方差分析，可知：
由（2）知，各组样本所来自的总体方差相等。

由（3）、（4）知，协变量对年轻医生的工资影响显著，医生级别、政策实施对年轻医生的工资影响不显
著，两个因素交互作用没有对结果造成显著影响。

由此可知，医生级别和政策实施与否以及两因素交互作用对年轻医生的工资影响不够显著。