SPSS实例分析.ppt

例1：通过重复小区的牧草生长量的比较，从8个苜蓿品种无性系中选优，考虑到试验地土质差异，而将整个试验区划分成4个区组（即4个重复），每一区组分成8个小区，每一小区是一个处理，各区组的小区排列是随机的，其设计图式及试验结果如图： 为了进行方差分析，将所取得的各无性系重复小区的生长数据列下表1，并计算其有关数值见表2-1、表2-2。 表2-1 表2-2 解（１）作统计假设 假设八个无性系在各小区的生长均无显著差异。 （2）计算离差平方和 SS内 = SS总—SS间=0.03435-0.02835 = 0.00600 列方差分析表 表2-3 (4) 结论:小概率事件出现，推翻假设，即八个无性系之间的生长量有显著差异。 上面进行的方差分析只得出八个无性系之间的生长量有着显著的差异，但究竟这些无性系品种相互之间生长量哪些有显著差异，现在还需要进行检验。 下面按各平均数的大小顺序排列，列表2-4进行比较。 结论:无性系中3与4，与1，3与2，5与1，5与2；6与4，6与1，6与2；7与4，7与1均有显著差异。即无性系中3，5，6和7号品种均可以95%的可靠性选用，其他不宜选用。 上面是对试验结果作的单因素方差分析，随机区组试验的结果还可以用双因素方差分析的方法进行分析。其中一因素即问题所研究的因素——无性系的生长量，另一因素为区组条件。双因素方差分析可以判断这两个因素各水平间的差异显著程度。如果区组之间无显著差异。说明各区组条件相似。否则，只有用随机区组设计，借助于双因素方差分析把区组间差异撇除，才可能真正弄清楚所研究的各处理间的差异显著性，克服区组间差异的干扰。 例2：对上例我们用双因素方差分析的方法进行分析。 统计假设是一样的。 在离差平方和的计算中多一项区组间离差平方和。 SS总=0.03435（同前） SSA=0.02835，（SSA表示品种间的离差平方和也同前） =0.03435-0.02835-0.0026 =0.0034, (SSe表示误差项平方和） 自由度 f总=km-1=4×8-1=31 fA=m-1=8-1=7 fB=K-1=4-1=3 fC= f总-fA-fB =31-7-3=21 列方差分析表 2-5 表2-5 结论: FA≥Fa FB≥Fa 表明无性系品种与区组对生长量均有显著影响，品种的差异显著性与单因素方差分析是一致的，但在单因素方差分析中假定了区组条件基本一致，而用双因素方差分析方法分析的结果，区组的差异也显著，这表明虽然采取了随机区组设计，但在土壤条件方面差异并没有被完全克服。若用单因素方差分析则不能发现这一问题，用双因素方差分析的优点