多元统计分析-考虑交互作用的双因子方差分析

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1、多元统计分析生命科学学院考虑交互作用的双因子方差分析年级：研2009级专业:农业生物环境与能源工程学号：姓名：在某化工生产中为了提高收率，选了3种不同浓度，4种不同温度做试验，在同一浓度与温度组合下各做两次试验，其收率数据如下表所列(数据均减去75)，α=0.05试在显著性水平下检验不同浓度、不同温度以及它们问的交互作用对收率有无显著影响。表1两次实验的收率数据表A（浓度）B（温度）B1B2B3B4A114.10（24）11.11（22）13.90（22）10.12（22）A29.70（16）10.80（18）7.11（18）6.10（16）A35.11（16）

2、13.14（27）12.13（26）14.10（24）解：第一步：定义一个分组变量为group1(即在VariableView中“name”列中的第一行输入group1，并设置“Decimals”的值为O)，该变量表示因子A的3个不同水平，其值1，2，3分别表示A1，A2，A3。定义一个变量为data(即在VariableView中“name”列中的第二行输入data)。定义另一个分组变量为group2(即在VariableView中“name”列的第三行输入group2，并设置“Decimals”的值为O)，该变量表示因子B的四个不同水平，其值1，2，3，4分

3、别表示B1，B2，B3，B4。按照行的顺序(即先输入A1行4多元统计分析生命科学学院的数据，然后输入A2行的数据，依此类推)依次输入SPSS(在DataView中的“data”列中输入表中的24个数据。输入后的数据如图1所示)。图1第二步：在菜单上选择Analyze→GeneralLinearModels→Univariate单击，出现Univariate框，将data选入DependentVariable框，将group1，group2选入FixedFactor(s)框。单击“Model”按钮，选择Fullfactorial，单击“Continue”按钮。第三

4、步：单击“0K”按钮，得出如下结果。4多元统计分析生命科学学院4多元统计分析生命科学学院表2SPSS得到的双因子方差分析结果数据(不考虑交互作用)第四步：结果分析：从上表可知，group2和groupl*group2的P值均大于0．05，只有groupl的P值小于0．05。所以，在α=0。05显著性水平下，因子A是显著的，即浓度不同将对收率产生显著影响；而温度及交互作用的影响都不显著。课程感想：用SPSS统计软件进行方差分析是非常简便和快捷的，但是，要注意SPSS进行方差分析时，对数据的输入的格式是有要求的，一般来说，定义的分组变量主要是用来表示因子的不同水平。

5、如果输入的数据的格式不对，那么将得不到正确的结果．所以，在用SPSS进行方差分析时要注意到这一点。4