正交试验设计的spss分析
SPSS软件在正交试验设计、结果分析中的应用
SPSS软件在正交试验设计、结果分析中的应用SPSS软件在正交试验设计、结果分析中的应用随着科学技术的飞速发展，正交试验设计在科学研究中的应用越来越广泛。
作为一种系统化的试验设计方法，正交试验设计在优化实验条件、提高实验效率、探索因素间相互作用等方面具有独特的优势。
而SPSS软件作为一种功能强大的统计分析工具，因其简单易学、数据处理能力强等特点，被广泛应用于正交试验设计及结果分析中。
本文将介绍SPSS软件在正交试验设计中的应用，并探讨其在结果分析中的优势。
一、SPSS软件在正交试验设计中的应用1. 正交试验设计的建立正交试验设计包括确定试验因素、确定水平数以及构建正交表格等步骤。
SPSS软件可以帮助实验者进行正交设计的建立。
首先，通过SPSS软件的数据管理功能，可以方便地建立试验因素、水平数等信息的数据框架。
然后，通过使用SPSS的数据编辑功能，可以轻松地输入试验因素的水平值。
最后，SPSS软件提供了正交试验设计模块，可以自动生成正交表格，并计算出试验所需的实验组合数。
通过SPSS软件的帮助，实验者可以快速、方便地完成正交试验设计的建立。
2. 数据的收集和整理正交试验设计所得到的数据需进行收集和整理，以便后续的结果分析。
SPSS软件提供了强大的数据处理功能，可以帮助实验者对数据进行收集和整理。
首先，SPSS软件提供了数据输入模块，可以方便地将实验数据输入到软件中。
其次，SPSS软件提供了数据清洗和转换的功能，可以对异常数据进行筛选和删除，并进行数据的转化、归一化等操作。
通过SPSS软件，实验者可以高效地对实验数据进行整理和准备，为后续的结果分析打下良好的基础。
3. 结果的分析与解释正交试验设计通过多因素的对比和交叉设计，可以更全面地了解各因素对实验结果的影响。
而SPSS软件作为一种统计分析工具，具备强大的数据分析能力，可以对正交试验设计所得到的数据进行有效的结果分析。
首先，SPSS软件提供了多种统计方法，如方差分析、回归分析等，可以对试验结果进行综合分析和比较。
spss五因素三水平正交试验分析
spss五因素三水平正交试验分析正交表的设计通过SPSSAU可以轻松设计，进入SPSSAU系统，选择【实验/医学研究】-【正交实验】只需在具体页面中直接输入因素的个数4和每个因素的水平数3，如下图：然后点击开始分析，即可一键得出正交设计表（9次实验，4因素3水平）：确定了正交表之后，就需要按照这个表去完成9次实验，记录好实验结果数据和实验方案，方便下一步对正交试验的数据分析：二、数据分析-极差分析（直观分析）极差分析是一种直观式的分析方法，其也称作R法，通过计算R 值（因素极差值）来判断因素的优劣情况，当然还可判断某因素时的最佳水平情况，从而得到最终组合。
可使用SPSSAU实验/医学研究版块中的【极差分析】放置分析项如下，点击开始分析可得极差分析结果：SPSSAU输出结果如下：极差分析是一种直观式分析方法，一般我们希望先评价因素优劣，比如本案例中四个因素的优劣，评价标题是通过R值（因素极差值）进行评价；而具体水平的优劣可通过K avg值，即每个水平时试验数据的平均值，对于K avg值的大小即可得到水平优劣的对比。
最终结合因素优劣和水平优劣，即可找出最佳试验组合。
解读分析结果，需要知道表格中各指标的含义：极差分析表格中可知：从4个因素来看，结合R值（因素极差值）的大小对比可知，因子白术是最优因素，其次是因子茯苓，最后是因子甘草和人参。
具体结合各因子的最佳水平可知，因子白术以第3个水平时最优，因子茯苓以第2个水平最优，因子白术以第3个水平时最优，因子人参以第1个水平时最优。
通过图形也可以直观来看：评价：极差分析具有简单直观的优点，对分析的精确度要求不高的筛选实验，使用极差分析就够了，但它不能估计误差的大小，不能精确估计各因素对结果影响的重要程度，特别是水平数大于等于3，需要考虑交互作用时，就不太能满足，此时可以选择多因素方差分析。
如果使用方差分析，可使用SPSSAU进阶方法里面的多因素方差。
自选正交表关于正交表的选择，如果不希望SPSSAU系统自动生成，也可以自己选择，点击【自选正交表】-在【常用正交表】下拉框中选择合适的。
利用SPSS软件实现药学实验中正交设计的方差分析
利用SPSS软件实现药学实验中正交设计的方差分析利用SPSS软件实现药学实验中正交设计的方差分析一、引言药学实验中正交设计是一种常用的实验设计方法，可以有效地降低误差和提高实验的精确度。
方差分析是统计学中常用的一种方法，可以用于分析不同因素对实验结果产生的影响。
本文旨在介绍如何利用SPSS软件实现药学实验中正交设计的方差分析，并解释如何解读分析结果。
二、正交设计的基本概念正交设计是指通过合理的选取试验因素的水平和组合方式，使得每个试验因素的主效应与交互效应之间相互独立，从而实现在有限试验条件下获得尽可能多的信息。
正交设计的特点是可以同时考察多个因素的效应，并减少试验数目，节省时间和成本。
三、SPSS软件的使用SPSS是一种非常强大的统计分析工具，可以用于数据的录入、整理、分析和可视化展示。
在进行正交设计的方差分析时，首先需要将实验数据录入到SPSS软件中，然后按照正交设计的分组方式进行数据整理和分析。
四、数据录入和整理在SPSS软件中，将实验数据录入到一个数据表格中，每个试验因素作为一个独立的变量，每个因素的不同水平分别作为变量的取值。
然后将所有的结果数据作为一个单独的变量，与试验因素的变量进行对应。
完成数据录入后，可以进行数据的整理，例如删除缺失值、处理异常值等。
五、方差分析模型的建立在SPSS软件中，可以通过“分析”-“一元方差分析”来建立方差分析模型。
在模型建立时，需要选择适当的模型类型，例如单因素方差分析、双因素方差分析等，根据实验设计的具体要求进行选择。
六、方差分析结果的解读方差分析的结果可以通过SPSS软件进行自动计算和解释。
在解读结果时，主要关注F值和P值。
F值表示组间变异与组内变异的比值，用于判断因素对实验结果的影响是否显著。
P值表示假设检验的结果，如果P值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，说明因素对实验结果的影响是显著的。
七、方差分析图的绘制在SPSS软件中，可以通过“图表”-“散点图”来绘制方差分析图。
正交设计的方差分析spss正交设计方差分析
正交设计的方差分析spss正交设计方差
分析
正交设计的方差分析
【课本例15.5】在用某种饲料饲喂肉用仔鸡时，出现维生素缺乏症，为弄清是哪种维生素缺乏，对核黄素(A)、胆碱(B) 、吡多醇(C)和烟酸(D)等4种维生素进行增重试验，每种维生素设不添加⑴与添加⑵两个水平，即进行4因子2水平是试验。
根据过去的经验，在核黄素与胆碱之间常有互作存在，在其他因子间一般无交互作用，采用正交设计。
一、按照SPSS 编制数据文件：
按照下列格式在Excel 中编制数据，并存为“正交设计的方差分析-课本例题15-5”
二、用SPSS 打开“正交设计的方差分析-课本例题15-5.xls ”，并按照下列步骤完成方差分析。
1. 选择单变量多因素方差分析的菜单命令
2. 选定因变量和自变量
增重为因变量，其它除实验序号外都选入固定因素因子。
3. 打开“模型”对话框，按照图示进行设置。
因为正交设计已经把交互作用从设计中考虑进去，故只需选择
“http:///news/296798B86C1D3E9C.htM l主效应”分析，并选定欲分析的变量。
空列不选，自动计入误差项。
5. 点击“继续”按钮，回到“单变量”对话框。
因本实验各因素均为两个水平（处理），无需进行多重比较，故不对“两两比较”进行设置；选择打开“选项”对话框
对分析结果中可能需要的“描述性统计”、“方差齐性检验”、“各因子均值”等进行选择。
6. 点击“继续”按钮，回到“单变量”对话框，点击“继续”按钮完成方差分析。
结果在“输出窗口”中观看，。
SPSS生物统计分析示例5-正交分析
SPSS生物统计分析示例4（正交试验设计与分析）为了评价温度A(高、中、低)，菌系B(甲、乙、丙)，培养时间C(长、中、短)对根瘤菌生长的影响，进行培养试验，在显微镜视野下对根瘤菌计数（以10个视野下的菌总数作为结果）。
据以往经验，三因素间无明显交互作用。
试验目的在于考察三因子的主效应并筛选最佳组合。
步骤一：选择合适的正交表问题包括3个因素（温度、菌系、培养时间），每个因素均有3个水平。
若进行完全随机区组设计，假定每种试验条件的组合都做2次独立重复试验，则共需作2×3×3×3=54次试验。
现通过SPSS进行正交设计：data→ orthogonal design →generate…首先对因素及水平进行定义：系统自动生成一个正交试验表，为L9(3~4)表（可容纳4因素、3水平正交试验，共9次试验），如下：步骤二：根据正交表实施实验按自动组合的试验条件实施试验，每种组合重复两次（共计18次试验），获取根瘤菌计数结果，填入下表：步骤三：正交试验的方差分析Data→ general linear model→ univariate…在“Model…”中设置，只考虑A\B\C因素的主效应，无交互作用。
方差分析表如下：Tests of Between-Subjects EffectsDependent Variable: 根瘤菌数a R Squared = .937 (Adjusted R Squared = .894)方差分析显示：区组效应不显著，时间因素无显著作用，温度和菌系的不同有极显著差异。
最佳组合着重于考虑后两个因素。
多重比对结果：Duncan法（Alpha = .05）根瘤菌数根瘤菌数Duncan菌系B N Subset1 2 3 1B2 6 835.83B1 6 894.17B3 6 1082.50 Sig. 1.000 1.000 1.000高温、中温显著优于低温，丙种显著优于乙种及甲种高温（中温也可）、丙菌为最佳组合，时间可任选。
利用SPSS做正交分析简易教程.doc
1.运行spss进入主界面
2.设置因素水平
3.生成正交表
4. 增加变量（考察指标），输入检测结果
5. 进行单因变量多因素方差分析
6. 导入因素和结果到相应对话框中
7. 设置选项
8. 设置模型
9.确定后即可得到分析结果
详细步骤：
1.运行spss进入主界面
2.设置因素水平
3.生成正交表（将各参数小数位为设为0）
4. 增加变量（考察指标），输入检测结果
5. 进行单因变量多因素方差分析
6. 导入因素和结果到相应对话框中
7. 设置选项：点选项将因素导入显示平均值对话框
8. 设置模型：点模型设置自定义对话框的模型
9.确定后即可得到分析结果
注明：文中的因素水平及数据仅做参考使用，不是实验真实数据。
精品文档。
利用SPSS进行方差分析以及正交试验设计
利用SPSS进行方差分析以及正交试验设计方差分析是一种常见的统计方法，用于比较两个或多个组之间的差异。
正交试验设计是一种实验设计方法，能够同时考虑多个因素对结果的影响。
本文将利用SPSS进行方差分析和正交试验设计的步骤介绍，并讨论如何解读分析结果。
首先，我们将介绍方差分析的步骤。
方差分析的基本思想是比较组间和组内的变异程度。
假设我们有一个因变量和一个自变量，自变量有两个或多个水平。
下面是方差分析的步骤：1.导入数据：将数据导入SPSS软件，并确保每个变量都已正确标记。
2.选择统计分析：点击SPSS菜单栏上的"分析"，然后选择"方差"，再选择"单因素"。
3.设置因变量和自变量：在弹出的对话框中，将需要进行方差分析的因变量拖放到因素列表框中，然后将自变量也拖放到因素列表框中。
4.点击"设定"按钮：点击"设定"按钮，设置方差分析的参数，例如是否需要进行正态性检验、多重比较等。
然后点击"确定"。
5.查看结果：SPSS将输出方差分析的结果，包括各组之间的F值、p值等统计指标。
可以根据p值判断各组之间是否存在显著差异。
接下来，我们将介绍正交试验设计的步骤。
正交试验设计是一种多因素独立变量的实验设计方法，可以在较小的实验次数内获得较高的信息量。
下面是正交试验设计的步骤：1.设计矩阵：根据研究目的和独立变量的水平，构建正交试验的设计矩阵。
2.导入数据：将设计矩阵导入SPSS软件，并将每个变量的水平标注为自变量。
3.选择统计分析：点击SPSS菜单栏上的"分析"，然后选择"一般线性模型"，再选择"多元方差分析"。
4.设置因变量和自变量：在弹出的对话框中，将因变量拖放到因子列表框中，然后将自变量也拖放到因子列表框中。
5.点击"设定"按钮：点击"设定"按钮，设置正交试验设计的参数，例如交互作用是否显著、多重比较等。
spss与正交实验及结果分析
一、SPSS简介SPSS是世界上最早的统计分析软件，1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。
SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。
SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。
SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。
SPSS 的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，现已推广到多种各种操作系统的计算机上，它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。
SPSS输出结果虽然漂亮，但不能为WORD等常用文字处理软件直接打开，只能采用拷贝、粘贴的方式加以交互。
这可以说是SPSS软件的缺陷。
二、方差分析例如 某高原研究组将籍贯相同、年龄相同、身高体重接近的30名新战士随机分为三组，甲组为对照组，按常规训练，乙组为锻炼组，每天除常规训练外，接受中速长跑与健身操锻炼，丙组为药物组，除常规训练外，服用抗疲劳药物，一月后测定第一秒用力肺活量(L)，结果见表。
试比较三组第一秒用力肺活量有无差别。
对照组为组一，锻炼组为组二，药物组为组三。
第一步：打开SPSS软件第二步：由数据视图切换为变量视图修改变量名称第三步：输入数据第四步：点击“分析” -- --比较均值 -- -- --单因素AVOVA, 如下所示：第五步：点击两两比较进行设置（选择“LSD”，选择“S-N-K”，点击继续）→点击选项（选择“描述性”，选择“方差同质性检验”，点击继续）→确定。
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上机操作6：正交试验设计的spss分析习题：有一混合水平的正交试验，A因素为葡萄品种，A1、A2、A3、A4，B因素为施肥期，有B1、B2，C因素为施肥量，有C1、C2，重复三次，采用L8(4×24)正交表，试验结果如下表，试进行分析
葡萄品种施肥时期及用量实验结果
解： 1.定义变量，输入数据：在变量视图中写入变量名称“产量”、“区组”、“施肥量”、“施肥期”、“品种”“处理”，宽度均为8，小数均为0。
并在数据视图依次输入变量。
2．分析过程：
（1）正态分布检验：
工具栏“图形”——“P-P图”，在“变量”中放入“产量”，“检验分布”为“正态”，“确定”。
（2）方差齐性检验：
a.工具栏“分析”——“比较均值”——“单因素ANOVA”。
b.在“因变量”中放入“产量”，在“固定因子”中放入“品种”。
c.点击“选项”，在“统计量”中点击“方差同质性检验”，“继续”。
d.“确定”。
工具栏“分析”——“比较均值”——“单因
素ANOVA”。
e.在“因变量”中放入“产量”，在“固定因子”中放入“施肥期”。
f.点击“选项”，在“统计量”中点击“方差同质性检验”，“继续”。
g.“确定”。
在“因变量”中放入“产量”，在“固定因子”中放入“施肥量”。
h.点击“选项”，在“统计量”中点击“方差同质性检验”，“继续”。
i.“确定”。
在“因变量”中放入“产量”，在“固定因子”中放入“处理”。
点击“选项”，在“统计量”中点击“描述性”和“方差同质性检验”，“继续”。
j.“确定”。
（3）显著性差异检验：
a.工具栏“分析”——“常规线性模型”——“单变量”。
b.在“因变量”中放入“产量”，在“固定因子”中分别放入“施肥期”、“施肥量”、“品种”“区组”。
c.点击“模型”，“定制”，将“施肥期”、“施肥量”、“品种”、“区组”放入“模型”下。
在“建立项”中选择“主效应”，“继续”。
d.点击“两两比较”，将“施肥期”、“施肥量”、“品种”放入“两两比较检验”中，点击“假定方差齐性”中的“Duncan”。
e.“确定”，在“因变量”中放入“产量”，在“固定因子”中分别放入“处理”、“区组”。
f.点击“模型”，“定制”，将“处理”、“区组”放入“模型”下。
在“建立项”中选择“主效应”，“继续”。
g.点击“两两比较”，将“处理”放入“两两比较检验”中，点击“假定方差齐性”中的“Duncan”。
h.“确定”。
3.生成图表，输出结果分析：
（1）正态分布检验：
P-P图中数据点都分布在一条直线上，所以产量符合正态分
布。
（2）方差齐性检验：
表1-1
由表1-1可知，P＞0.05，所以不同品种的产量方差之间不存在显著性差异，方差齐性。
表1-2
由表1-2可知，P＞0.05，所以施肥期不同处理水平的产量方差不存在显著性差异，方差齐性。
表1-3
由表1-3可知，P＞0.05，所以施肥量不同处理水平的产量方差不存在显著性差异，方差齐性。
表1-4
表1-5
由表1-3可知，处理组合1—12的均值和标准误分别为17.33±0.882、19.67±0.333、23.67±1.453、22.33±1.453、16.67±1.202、14.33±0.333、24.00±0.577、27.33±0.667，因此处理8（品种A4、施肥期B2、施肥量C2）的产量最高。
由表1-5可知，P＞0.05，所以不同处理的产量方差不存在显著性差异，方差齐性。
（3）显著性差异检验：
表1-6
由表1-6可知，区组的P＞0.05，所以不同区组的产量之间不存在显著性差异；品种的P＜0.01，所以不同品种的产量之间存在极显著性差异；施肥期的P＞0.05，所以不同施肥期水平的产量之间不存在显著性差异；施肥量的P＜0.05，所以不同施肥量水平的产量之间存在显著性差异。
表1-7
表1-8
由表1-7和表1-8可知，品种的多重比较分析表如下:
表1-9
表1-10
由表1-10可知，处理的P＜0.01，所以不同处理的产量之间存在极显著性差异。
表1-11
表1-12
由表1-11和表1-12可知，处理的多重比较分析表如下:
表1-13。