spss多因素方差分析报告例子.pdf

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1、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->GeneralLinearModel->Univariate打开：把plot和species送入FixedFactor(s)，把height送入DependentVariable，点击Model打开：选择Fullfactorial，TypeIIISumofsquares，Includeinterceptinmodel（即全部默认选项），点击Co

2、ntinue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??????rror，即无法分开????intercept和????error，无法检测interaction的影响，无法进行方差分析，重新Analyze->GeneralLinearModel->Univariate打开：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Horizon

3、talAxis，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，输出结果：可以看到：SSspecies=33.165，dfspecies=7，MSspecies=4.738；SSplot=33.165，dfplot=7，MSplot=4.738；SSerror=21.472，dferror=14，MS

4、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。该表说明：SSspecies=33.165，dfspecies=7，MSspecies=4.738；SSerror=21.472，dferror=14，MSerror=1.534；Fspecies=3.089，p=0.034<0.05;物种间存在差异：SSplot=33.165，dfplot=7，MSplot=4.738；SSerror=21.472，dferror=1

5、4，MSerror=1.534；Fplot=12.130,p=0.005<0.01;不同的物种间在差异：由边际分布图可知：类似结论：草的高度在不同样地的条件之间有差异（Fplot=12.130,p=0.005<0.01），具体是，样地一和样地三之间存在的差异最大；八种不同草的高度也存在差异（Fspecies=3.089，p=0.034<0.05），具体是第四种草和第五种草的差异最大。再次检验不同种类草的高度差异：重新进行方差分析，Analyze->GeneralLinearModel->Univariate：把species送入FixedFactor(s)，把high送入

6、DependentVariable，点击Plots：把species送入HorizontalAxis，点击Add，点击Continue回到Univariate，点击PostHoc（因为我们已经知道species效应显著）：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，且三组之间都存在差异。2，data0807-flowe

7、r，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？具体怎么差异的？多因素单因变量方差分析通过Analyze->GeneralLinearModel->Univariate实现，把因变量height送入DependentVariable栏，把因素变量temperature和attitude送入FixedFactor(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HorizontalA