spss多因素方差分析报告例子Word文件下载.docx
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选择Fullfactorial,TypeIIISumofsquares,Includeinterceptinmodel(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:
interaction,无法检测errorrror,即无法分开?
?
intercept和?
因无法计算?
的影响,无法进行方差分析,打开:
重新Analyze->
GeneralLinearModel->
Univariate
选择好DependentVariable和FixedFactor(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HorizontalAxis,把depth送入SeparateLines,点击Add,点击Continue回到Univariate对话框,点击Options:
把OVERALL,species,plot送入DisplayMeansfor框,选择Comparemaineffects,Bonferroni,点击Continue回到Univariate对话框,
结出输果:
,=7,dfMS,df=7,SS=33.165SS可以看到:
=33.165plotspecies;
plotspecies=4.738speciesMS,,df=14=21.472SSMS;
;
errorerrorerror=1.534plot=4.738p=0.034<
0.05;
Fplot=12.130,p=0.005<
0.01;
Fspecies=3.089,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。
所以故认为在5%
,dferror=14SSerror=21.472,,dfspecies=7,MSspecies=4.738;
SSspecies=33.165该表说明:
p=0.034<
物种间存在差异:
MSerror=1.534;
Fspecies=3.089,
;
dferror=14,MSerror=1.534,;
,,SSplot=33.165dfplot=7MSplot=4.738SSerror=21.472不同的物种间在差异:
异差件之间有样草的高度在不同地的条:
类图边由际分布可知:
似结论),具体是,样地一和样地三之间存在的差异最大;
八种不(Fplot=12.130,p=0.005<
0.01,具体是第四种草和第五种草的Fspecies=3.089,p=0.034<
0.05)同草的高度也存在差异(差异最大。
Linear分析,Analyze->
General行:
高类草的度差异重新进方差种不检再次验同Dependent把high送入,Fixed送把Model->
Univariate:
species入Factor(s)PlotsVariable,点击:
PostHocUnivariate,点击,点击HorizontalAxis,点击AddContinue回到送入把species效应显著)species:
(因为我们已经知道
把species送入PostHocTestsfor框,选择Tukey,
输出结果:
各组均值从小到大向下排列。
最大的是第五组,最小的是第四组,其中有些种类草的高度存在差教育资料word
异,有些不存在。
再次检验不同样地草的高度差异:
过程和上相似:
结果如下
不同样地的草高度存在差异,其中一样地的草高度最短,3样地的草高度最高,且三组之间都存教育资料word
在差异。
2,data0807-flower,某种草的开花初期高度在两种温度和两个海拔之间有无差异?
多因素单因变量方差分析通过Analyze->
Univariate实现,把因变量height送入DependentVariable栏,把因素变量temperature和attitude送入Fixed
Factor(s)栏
点击Model选项卡,打开:
选着fullfactorial,type3,点击)Includeinterceptinmodel。
点击Plots对话框,打开:
:
可选择attitude到HorizontalAxis,然后选择temperature到HorizontalAxis,再选择attitude到SeparateLines,Plots框显示attitude,
temperature,attitude*temperature,
EstimatedMarginalMeans选择OVERALL,产生边际均值的均值Display框选择要输出的统教育资料word
计量,Descriptivestatistics描述统计量,Homogeneitytests方差齐性检验。
主效应各因素各水平以及样本量,
各水平的均值和标准差。
把样本分为四组,进行方差齐性检验,方差不一致。
MSaltitude=503.167,dfaltitude=1,SSaltitude=503.167可以看到:
MStemperature=1149.798,dftemperature=1,SStemperature=1149.798;
MSinteraction=338.486dfinteraction=1,SSinteraction=338.486,,Faltitude=44.63,MSerror=935.748;
dferror=83SSerror=935.748,p=0.034<
0.001;
Ftemperature=101.986,p=0.005<
Ftemperature=101.986,<
p<
,Finteraction=34.458
0.1%所以故认为在的置信水平上,不同温度,不同海拔之间的草高度是存在差异的。
之间。
139.172137.71995%在四个样本总体中,在的置信区间,花的平均高度范围为到教育资料word
之141.920139.852到在海拔为3200米处,在95%的置信区间,花的平均高度范围为间。
之到137.03695%3400米处,在的置信区间,花的平均高度范围为134.985在海拔为间。
aititude0:
平均aititude各水平的边际均值的多重比较,在本试验中,事实上)3400aititude((;
但是平均aititude3200)花高度—平均3400)(3200=aititude()6.333.故均值存在差异。
95%置信区间为3.427到花高度,在,
,;
SSerror=935.748dfaltitude=1SSaltitude=503.167,,MSaltitude=503.167不同海拔的花高度不存,Faltitude=44.63P<
0.001.;
,dferror=83MSerror=935.7480.001.
在差异的的概率<教育资料word
143.119之间。
95%的置信区间,花的平均高度范围为141.149到T1在温度为处,在之间。
135.825的置信区间,花的平均高度范围为133.689到在温度为T2处,在95%
=时,平均花高度)0:
(T1温度各水平的边际均值的多重比较,在本试验中,事实上时,平均花高度),在T2T1时,平均花高度)—((T2时,平均花高度);
但是(H0假设。
5.924到8.830,故均值存在差异,不接受95%置信区间为
;
,MStemperature=1149.798,SStemperature=1149.798dftemperature=1Ftemperature=101.986,p<
dferror=83,,MSerror=935.748SSerror=935.748不同温度下,花的高度存在差异。
在温度为T1,海拔3200米处,在95%的置信区间,花的平均高度范围为145.433到148.004之间。
在温度为T2处,海拔3200米处在95%的置信区间,花的平均高度范围为133.433到136.673之间。
在温度为T1处,海拔3400米处,在95%的置信区间,花的平均高度范围为136.057到139.043之间。
在温度为T2处,海拔3400米处,在95%的置信区间,花的平均高度范围为133.068到135.853之间。
不同海拔下的的边际均值图
两个因素的边际均值交互效应图,该图直线相互交叉(即斜率不一样)表明有交互效应。
结论如下:
某种草的开花初期高度在两种温度之间有差异(Ftemperature=101.986,p<
),T1时草的开花初期高度高于T2时草的开花初期高度.
某种草的开花初期高度在两种海拔之间有差异(Faltitude=44.63,P<
0.001.),海拔教育资料word
3200时草的开花初期高度高于海拔3400时草的开花初期高度.
温度和海拔对草的开花初期高度的影响存在交互效应(Finteraction=34.458,p<
0.001)。
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