spss多因素方差分析

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1、SPSS——多因素方差分析对小白鼠喂以三种不同的营养素，目的是了解不同营养素增重的效果。采用随机区组设计方法，以窝别作为划分区组的特征，以消除遗传因素对体重增长的影响。现将同品系同体重的24只小白鼠分为8个区组，每个区组3只小白鼠。三周后体重增量结果(克)列于下表，问小白鼠经三种不同营养素喂养后所增体重有无差别？区组号营养素1营养素2营养素3150.1058.2064.50247.8048.5062.40353.1053.8058.60463.5064.2072.50571.2068.4079.30641.4045.7038.40761.9053.0051.20842.2039.8046

2、.20SPSS软件版本：18.0中文版。统计操作:1、建立数据文件变量视图：建立3个变量，如下图数据视图：如下图：区组号用1-8表示，营养素号用1-3表示  2、统计菜单选择：分析->一般线性模型->单变量 点击进入“单变量”对话框将“体重”选入“因变量”框，“区组”、“营养素”选入固定因子框 点击右边“模型”按钮，进入“单变量：模型对话框” 点击“设定”单选按钮，在“构建项”下拉菜单中选择“主效应” 把左边框中区组和营养素均选入右边框中 其余选项取默认值就行，点击“继续”按钮，回到“单变量”界面点击“两项比较”按钮，进入下面对话框将右边框中“区组”、“营养素”均选入右边框中再选择两两比

3、较的方法，LSD、S-N-K，Duncan为常用的三种方法，点击“继续”按钮回到“单变量”主界面点击“选项”按钮勾选“统计描述”及“方差齐性检验”，设置显著性水平，点击“继续”按钮，回到“单变量”主界面点击下方“确定”按钮，开始分析。3、结果解读 主体间因子 值标签N区组1区组132区组233区组334区组435区组536区组637区组738区组83营养素1营养素182营养素283营养素38 这是一个所分析因素的取值情况列表。 描述性统计量因变量:体重区组营养素均值标准 偏差N区组1营养素150.100.1营养素258.200.1营养素364.500.1总计57.6007.21873区组

4、2营养素147.800.1营养素248.500.1营养素362.400.1总计52.9008.23473区组3营养素153.100.1营养素253.800.1营养素358.600.1总计55.1672.99393区组4营养素163.500.1营养素264.200.1营养素372.500.1总计66.7335.00633区组5营养素171.200.1营养素268.400.1营养素379.300.1总计72.9675.66073区组6营养素141.400.1营养素245.700.1营养素338.400.1总计41.8333.66923区组7营养素161.900.1营养素253.000.1营养

5、素351.200.1总计55.3675.72923区组8营养素142.200.1营养素239.800.1营养素346.200.1总计42.7333.23323总计营养素153.90010.69638营养素253.9509.49328营养素359.13713.54998总计55.66311.154724变量的描述性分析 主体间效应的检验因变量:体重源III 型平方和df均方FSig.校正模型2521.294a9280.14411.517.000截距74359.534174359.5343056.985.000区组2376.3767339.48213.956.000营养素144.917272

6、.4592.979.084误差340.5431424.324  总计77221.37024   校正的总计2861.83623a. R 方 = .881（调整 R 方 = .805）这是一个典型的方差分析表，只不过是两因素的而已，首先是所用方差分析模型的检验，F值为00.517，P小于0.05，因此所用的模型有统计学意义，可以用它来判断模型中系数有无统计学意义；第二行是截距，它在我们的分析中没有实际意义，忽略即可；第三行是变量是区组，P<0.001，可见有统计学意义，不过我们关心的也不是他；第四行是我们真正要分析的营养素，非常遗憾，它的P值为0.084，还没有统计学意义。尽管不太愿意，我

7、们的结论也只能是：尚不能认为三种营养素喂养的小白鼠体重增量有差别。由于我们没有设置重复，不能分析他们两者之间的交互相应。以下是两两比较，结果略。 3、对话框介绍： 在“单变量”对话框中：【因变量】框选入需要分析的变量（应变量），只能选入一个。这里我们的应变量为体重，将他选入即可。【固定因子】框即固定因素，如果你搞不明白，那么绝大多数要分析的因素都应该往里面选。这里我们要分析的是区组和营养素两个变量，把他们全都给我抓进去。固定因素指的