方差分析实验报告
方差分析的实验报告
方差分析的实验报告方差分析的实验报告引言：方差分析是一种常用的统计方法，用于比较两个或多个组之间的均值差异是否显著。
在本次实验中，我们将运用方差分析来研究三种不同肥料对植物生长的影响。
通过对不同处理组的生长情况进行观察和数据分析，我们旨在探究不同肥料对植物生长的影响是否存在显著差异。
实验设计与方法：本实验采用了完全随机设计，共设置了四个处理组，分别为对照组和三个不同肥料处理组。
每个处理组设置了十个重复样本。
实验的主要步骤如下：1. 准备工作：选取相同品种的植物作为实验材料，并确保它们具有相似的生长状态和健康状况。
同时，为了消除外界因素的干扰，我们将植物放置在相同的环境条件下。
2. 分组处理：将植物随机分为四组，其中一组作为对照组，不施加任何肥料，另外三组分别施加三种不同的肥料。
3. 数据收集：在实验开始后的每个固定时间点，我们测量每个植物的生长指标，如株高、叶片数、根长等，并记录下来。
这些数据将用于后续的方差分析。
数据分析与结果：在实验结束后，我们对收集到的数据进行了方差分析。
通过计算各组的平均值、方差和标准差，我们得到了以下结果：1. 株高：对照组的平均株高为30cm，标准差为2cm；肥料A组的平均株高为35cm，标准差为3cm；肥料B组的平均株高为32cm，标准差为2.5cm；肥料C组的平均株高为33cm，标准差为2.8cm。
方差分析结果显示，不同处理组之间的株高差异是显著的（F=4.56, p<0.05）。
2. 叶片数：对照组的平均叶片数为15片，标准差为2片；肥料A组的平均叶片数为18片，标准差为3片；肥料B组的平均叶片数为16片，标准差为2.5片；肥料C组的平均叶片数为17片，标准差为2.8片。
方差分析结果显示，不同处理组之间的叶片数差异是显著的（F=3.21, p<0.05）。
3. 根长：对照组的平均根长为25cm，标准差为2cm；肥料A组的平均根长为28cm，标准差为3cm；肥料B组的平均根长为26cm，标准差为2.5cm；肥料C组的平均根长为27cm，标准差为2.8cm。
实习 二(方差分析)
西北农林科技大学实验报告学院名称：理学院专业年级：2006级信计1班姓名：袁金龙学号：15206012课程：多元统计分析报告日期：实验二方差分析一．实验题目1.对表5的数据进行方差分析：表5：某个因数下的3个处理的2个指标的不同结果2. 对表6的数据进行方差分析：二、实验分析：1.从题目要求来看，该题属于单向分类多元方差分析，根据spss软件，得到如下结果：⑴数据输入:⑵spss操作步骤：选择[Analyze]=>[General Linear Model]=>[Multivariate...]，打开[Multivariate...]主对话框（如图1所示）。
从主对话框左侧的变量列表中选定x1，x2，单击按钮使之进入[Dependent Variables]框，再选定变量level，单击按钮使之进入[Fixed Factor(s)]框图1：多元方差分析主窗口⑶运行结果如下：分析：从表1的sig=0.942>0.05,以及表3的四个统计量的sig最大值为0.003小于0.05，因此，该因数下的3个处理水平的均值不全相同，即该因素下的不同水平间有显著差异，则下面的各指标的比较以及指标内部的比较才有意义。
从表2的x1，x2的sig值为：0.658，0.563大于0.05，则表明指标1与指标2的各自3个不同的处理间有显著的差异。
从表4可以看出：原理（sig<0.05表明该指标下的两个处理间显著，sig>0.05表明该指标下的两个处理间不太显著，sig越小越显著），则指标1下：处理1与处理2之间显著，处理1与处理3之间不显著，处理2与处理3之间不显著；指标2下：处理1与处理2之间显著, 处理1与处理3之间显著, 处理2与处理3之间不显著。
2.从题目要求来看，该题属于两向分类多元方差分析，根据spss软件，得到如下结果：⑴spss操作步骤：选择[Analyze]=>[General Linear Model]=>[Multivariate...]，打开[Multivariate...]主对话框（如图1所示）。
方差分析1实验报告
.. . . . .实验报告课程名称生物医学统计分析实验名称方差分析1专业班级姓名学号实验日期实验地点2015—2016学年度第 2 学期组内38.842 20 1.942总数85.340 24分析：表2是方差分析的统计结果，由此可知，F=5.986，P=0.002〈0.01，可认为5个品种猪存在极显著差异，故须进行多重比较。
表3 5个品种猪增重的多重比较（LSD法）(I) 品种(J) 品种均值差 (I-J) 标准误显著性95% 置信区间下限上限LSD 1 2 3.0000*.8046 .001 1.322 4.6783 1.8667*.8439 .039 .106 3.6274 .5417 .8996 .554 -1.335 2.4185 3.5417*.8996 .001 1.665 5.4182 1 -3.0000*.8046 .001 -4.678 -1.3223 -1.1333 .8439 .194 -2.894 .6274 -2.4583*.8996 .013 -4.335 -.5825 .5417 .8996 .554 -1.335 2.4183 1 -1.8667*.8439 .039 -3.627 -.1062 1.1333 .8439 .194 -.627 2.8944 -1.3250 .9348 .172 -3.275 .6255 1.6750 .9348 .088 -.275 3.6254 1 -.5417 .8996 .554 -2.418 1.3352 2.4583*.8996 .013 .582 4.3353 1.3250 .9348 .172 -.625 3.2755 3.0000*.9854 .006 .944 5.0565 1 -3.5417*.8996 .001 -5.418 -1.6652 -.5417 .8996 .554 -2.418 1.3353 -1.6750 .9348 .088 -3.625 .2754 -3.0000*.9854 .006 -5.056 -.944*. 均值差的显著性水平为 0.05。
spss实验报告---方差分析
实验报告——（方差分析）一、实验目的熟练使用SPSS软件进行方差分析。
学会通过方差分析分析不同水平的控制变量是否对结果产生显著影响。
二、实验内容1、某职业病防治院对31名石棉矿工中的石棉肺患者、可疑患者及非患者进行了用力肺活量（L）测定，问三组石棉矿工的用力肺活量有无差别?（自建数据集）石棉肺患者可疑患者非患者1.82.3 2.91.42.13.21.52.1 2.72.1 2.1 2.81.92.6 2.71.72.53.01.82.33.41.92.43.01.82.43.41.8 3.32.03.5SPSS计算结果：在建立数据集时定义group1为石棉肺患者，group2为可疑患者，group3为非患者。
零假设：各水平下总体方差没有显著差异。
相伴概率为0.075，大于0.05，可以认为各个组的方差是相等的，可以进行方差检验。
从上表可以看出3个组之间的相伴概率都小于显著性水平0.05，拒绝零假设，说明3个组之间都存在显著差别。
2、某汽车经销商在不同城市进行调查汽车的销售量数据分析工作，每个城市分别处于不同的区域：东部、西部和中部，而且汽车经销商在不同城市投放不同类型的广告，调查数据放置于附件中数据文件“汽车销量调查.sav”。
（1）试分析不同区域与不同广告类型是否对汽车的销量产生显著性的影响？（2）如果考虑到不同城市人均收入具有差异度时，再思考不同区域和不同广告类型对汽车销量产生的影响差异是否改变，这说明什么问题？SPSS计算结果：（1）此为多因素方差分析相伴概率为0.054大于0.05，可以认为各个组总体方差相等可以进行方差检验。
不同地区贡献的离差平方和为7149.781，均方为3574.891；不同广告贡献的离差平方和为7625.708，均方为3812.854。
说明不同广告和不同地区对汽车销量都有显著性影响。
广告对于销量的影响略大于地区对销量的影响。
从地区这个变量比较：第一组和第三组的相伴概率为0.000，低于显著性水平，一、三组均值差异显著；第二组和第三组的相伴概率为0.028，低于显著性水平，二、三组均值差异显著。
SPSS的方差分析实验报告
实验报告
2 选择菜单：【Analyze】→【Compare Means】→【One-Way ANOVA】,将“月销售额”作为观测变量选入【Dependent List】,将“促销方式”作为控制变量选入【Factor】,选择按钮“Option”,打开对话框，选择方差齐性检验，观测变量的基本统计量，选择输出个水平下观测变量均值的折线图
3 选择“Post Hoc”按钮，选择方差相同和方差不同情况下的多重比较的检验方法，如图所示
第三题：
1 根据题目建立某商品在不同地区和不同日期的销售数据的文件,如图
2 选择菜单：【Analyze】→【General Linear Model】→【Univariate】,将“销售量”选入【Dependent Variable】,将“地区和日期”选入【Fixed Factor（s）】,选择“Options”，在【Display】中选择“Homogeneity tests”。
如图所示
四、实验结果及分析（最好有截图）：
第一题：
(1) <拒绝原假设.说明不同的促销方式是对该类商品销售量的增长有显著影响
(2) 特价销售的促销方式好
(3)
第三题：
(1) 建立数据文件如图
(2)地区>,接受原假设。
地区对销售量没有显著性影响
日期>,接受原假设。
日期对销售量没有显著性影响
地区和日期<,拒绝原假设。
地区和日期的交互作用对销售量有显著性影响。
SPSS的方差分析实验报告
第三题：
1根据题目建立某商品在不同地区和不同日期的销售数据的文件,如图
2 选择菜单：【Analyze】→【General Linear Model】→【Univariate】,将“销售量”选入【Dependent Variable】,将“地区和日期”选入【Fixed Factor（s）】,选择“Options”，在【Display】中选择“Homogeneity tests”。如图所示
地区和日期0.000<0.05,拒绝原假设。地区和日期的交互作用对销售量有显著性影响
（3）是否任意两种促销方式的效果之间都存在显著差异？
3. 为研究某商品在不同地区和不同日期的销售差异性，调查收集了以下平均销售量数据
销售量
日期
周一到周三
周四到周五
周末
地区一
5000
6000
4000
6000
8000
3000
4000
7000
5000
地区二
7000
5000
5000
8000
5000
6000
8000
2 选择菜单：【Analyze】→【Compare Means】→【One-Way ANOVA】,将“月销售额”作为观测变量选入【Dependent List】,将“促销方式”作为控制变量选入【Factor】,选择按钮“Option”,打开对话框，选择方差齐性检验，观测变量的基本统计量，选择输出个水平下观测变量均值的折：
(1) 0.000<0.005拒绝原假设.说明不同的促销方式是对该类商品销售量的增长有显著影响
(2) 特价销售的促销方式好
实验三 用Excel进行方差分析实验报告
3种课程训练平均销售记录多重比较表
课程 B课程 A课程 C课程
平均数 x i 2928 2228.8 1951.6
x i 1951 6 . 976.4 277.2
x i 2228.8 699.2
因为MSe 3992323, n 5, 所以标准误 x 为 . s
的提高无显著影响，不 同改革方
q0.01 6.93 5.95 5.41
LSR0.05 1.6996 1.5288 1.4280
LSR0.01 3.0356 2.6063 2.3698
进一步对改革方案各水 平平均经
3.多重比较
品种小麦收获量极显著高于B4品种，但B1、B2和B3品
方案
B2 B3
B1
式为
F值 1.61 20.49**
自由度df 均方MS 4 3.5245 3 44.8818 12 2.1902 19
SS B
1 1 x2j C 3 2 (20 an
2415655 2411208 444
SSAB SSAB SSA SSB 469
因为MSe 3992323, n 5, 所以标准误 x 为 . s
s x MSe / n 3992323 / 5 282.5712 .
q值与LSR值
dfe
12
秩次距 2 3
q0.05 3.08 3.77
q0.01 4.32 5.05
LSR0.05 870.3193 1065.2934
A2
单个观测值试验资料。A因素有5个水平，即a=5
b=5× 4=20个观测值。方差分析如下：
方差分析实验报告解答
一．实验名称：方差分析
二．实验性质：综合性实验
三．实验目的及要求：
1．掌握【方差分析：单因素方差分析】的使用方法.
2．掌握【方差分析：无重复双因素分析】的使用方法.
3．掌握【方差分析：可重复双因素分析】的使用方法.
4．掌握方差分析的基本方法，并能对统计结果进行正确的分析. 四．实验内容、实验操作关键步骤及实验主要结果
1．用 5 种不同的施肥方案分别得到某种农作物的收获量（kg）如下：
施肥方案
1
2
3
4
5
67
98
60
79
90
67
96
69
64
70
收获量
55
91
50
81
79
42
66
35
70
88
在显著性水平α = 0.05 下，检验施肥方案对农作物的收获量是否有显著影响．
实验操作关键步骤及实验主要结果
在EXCEL中选用【 方差分析：单因素方差分析 】工具模块，得到如下表的实验结
响 显著 ．
（2）由于检验的 P-value= 0.177979>0.05 ，所以，实验田对收获量的影响
不显著
方差分析 差异源 行 列 误差
．
SS 78 14 18
df 3 2 6
MS 26 7 3
F 8.666667 2.333333
P-value 0.013364 0.177979
F crit 4.757063 5.143253
总计
180.21875
31
4
5698.55
19
2．某粮食加工厂试验三种储藏方法对粮食含水率有无显著影响，现取一批粮食分成若
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非参数检验
实验报告
方差分析
学院:
参赛队员:
参赛队员:
参赛队员:
指导老师:
目录
一、实验目的 (1)
1.了解方差分析的基本内容； (1)
2.了解单因素方差分析； (1)
3.了解多因素方差分析； (1)
4.学会运用spss软件求解问题； (1)
5.加深理论与实践相结合的能力。
(1)
二、实验环境 (1)
三、实验方法 (1)
1. 单因素方差分析； (1)
2. 多因素方差分析。
(1)
四、实验过程 (1)
问题一： (1)
1.1实验过程 (1)
1.1.1输入数据，数据处理； (1)
1.1.2单因素方差分析 (1)
1.2输出结果 (3)
1.3结果分析 (3)
1.3.1描述 (3)
1.3.2方差性检验 (4)
1.3.3单因素方差分析 (4)
问题二： (4)
2.1实验步骤 (5)
2.1.1命名变量 (5)
2.1.2导入数据 (5)
2.1.3单因素方差分析 (5)
2.1.4输出结果 (7)
2.2结果分析 (7)
2.2.1描述 (7)
2.2.2方差性检验 (8)
2.2.3单因素方差分析 (8)
问题三： (8)
3.1提出假设 (8)
3.2实验步骤 (8)
3.2.1数据分组编号 (8)
3.2.2多因素方差分析 (9)
3.2.3输出结果 (13)
3.3结果分析 (14)
五、实验总结 (14)
方差分析
一、实验目的
1.了解方差分析的基本内容；
2.了解单因素方差分析；
3.了解多因素方差分析；
4.学会运用spss软件求解问题；
5.加深理论与实践相结合的能力。
二、实验环境
Spss、office
三、实验方法
1.单因素方差分析；
2.多因素方差分析。
四、实验过程
问题一：
1.1.1输入数据，数据处理；
1.1.2单因素方差分析
选择：分析→比较均值→单因素AVONA；
将变量大鼠全肺湿重放置因变量列表栏中，月份放置因子栏中；
两两比较中，勾选最小显著差异法；
选项中，勾选描述性，方差同质性检验，welch;
方差分析
1.2输出结果
1.3结果分析
1.3.1描述
由描述可知，一月份的均值为3.817，标准差为0.4355，三月份的均值为4.050，标准
差为
0.5357，六月份的均值为4.717，标准差为0.6616
1.3.2方差性检验
由方差齐性检验可知，Sig值＝0.826>0.05，说明各组的方差在α=0.05水平上没有显著性差异，即方差具有齐次性
1.3.3单因素方差分析
根据输出的p值为0.034可以看出，小于0.05，大于0.01，因此拒绝原假设，染尘后1个月，3个月，6个月，三个时期的全肺湿重有无差别有显著性意义，结论是染尘后1个月，3个月，6个月，三个时期的全肺湿重有差别，一个月大鼠的全肺湿重最小，三个月其次，六个月大鼠的全肺湿重最大。
问题二：
为试验三种镇咳药，先以NH.OH0.2ml对小白鼠喷雾，测定其方式咳嗽的时间，然后分别用药灌胃，在同样条件下再测定发生咳嗽的时间，并以“用药前的时间－用药后的时间”之差为指标，计算延迟咳嗽时间（秒）。
试比较三种药物的镇咳作用。
可待因复方2号复方1号
60 50 40
30 20 10
100 45 35
85 55 25
20 20 20
55 15 15
45 80 35
30 －10 15
75 105 －5
105 75 30
10 25
60 70
45 65
60 45
方差分析
30 50
2.1实验步骤
2.1.1命名变量
可待因命名为“1”，复方2号命名为“2”，复方1号命名为“3”。
2.1.2导入数据
选择：文件文→打开→数据
2.1.3单因素方差分析
选择：分析→比较均值→单因素AVONA
选择：两两比较；
勾选LSD；
选择：选项；
勾选描述性、方差同质性检验、Welch、均值图、按分析顺序排除个案；
方差分析
2.1.4输出结果
2.2结果分析
2.2.1描述
由描述图知，可待因的均值为60.50，标准差为30.042；复方2号的均值为45.00，标准差为28.668；复方1号的均值为
30.88
，标准差为19.464。
2.2.2方差性检验
由方差性检验图知，Sig 值＝0.238>0.05，说明各组的方差在α=0.05水平上没有显著性差异，即方差具有齐次性。
2.2.3单因素方差分析
由单因素方差分析图知，Sig 值＝0.022<0.05，拒绝原假设三个因素都具有显著性，即三种药物对镇咳都有显著性影响。
问题三：
以上数据集是某调查机构通过对志愿者一年的调查得到的一个数据，通过研究表明语言表达能力可能受社会因素影响有两个因素，其一，社会阶层对受调查的志愿者的影响情况，还有一个就是年龄对语言表达能力的影响情况。
这里考虑到成年人的表达能力会受后天的很多因素影响我们选择幼儿进行测验获得了以上数据试分析本次调查中社会阶层和年龄两个变量对变量语言表达能力的影响
3.1提出假设
0H :无影响 VS 1H ：有影响 3.2实验步骤
3.2.1数据分组编号
将年龄按[10,30）、[30,50)、[50,70)分为三个阶段，分别编号为1,2,3，在SPSS 页面输入数据；
3.2.2多因素方差分析
选择：分析→描述统计→探索；
因变量列表选择语言能力测试得分，因子列表选择阶层、年龄；
选择绘制→勾选直方图、带验证的正态图→继续；
选择：分析
因变量选择语言能力测试得分，固定因子选择阶层、年龄；
选择：模型→设定→主效应；
选择：模型→设定→交互→继续；
选择：绘制→水平轴选择阶层，单图选择阶层→添加→继续；
两两比较→两两比较检验选择阶层、年龄→继续；
3.2.3输出结果
主体间效应的检验
因变量: 语言能力测试得分
df 均方 F Sig.
源III 型平方
和
校正模型929.945a8 116.243 2.965 .022 截距18092.247 1 18092.247 461.541 .000 阶层51.120 2 25.560 .652 .531 年龄538.766 2 269.383 6.872 .005 阶层 * 年龄179.796 4 44.949 1.147 .362 误差823.193 21 39.200
总计26855.700 30
校正的总计1753.139 29
a.R 方 = .530（调整 R 方 = .352）
3.3结果分析
观察3.3.4中的两个正态检验表格三个阶层的p值均大于0.05三个年龄的p值均大于0.05，接受原假设因变量与正态分布无明显差异，因此数据服从正态分布
观察3.3.11中的表格：
在方差齐次检验中，阶层作用的统计量的值F=0.652，P值为0.531；年龄作用的统计量的值F=6.872，P值为0.005；阶层和年龄交互作用的统计量的值F=6.872，P值为0.005；说明了：
1、该数据中的方差齐性检验结果是具有方差齐性的；
2、阶层sig=0.531>0.05，社会阶层对语言表达能力无影响；年龄
sig=0.005<0.05，年龄对语言表达能力有影响；年龄阶层sig=0.362>0.05,年龄阶层对语言表达能力无影响。
五、实验总结
在方差分析实验的学习中，通过实验操作可使我们加深对方差分析的理解，学习和掌握spss软件的基本方法，并能进一步熟悉和掌握spss软件的操作方法，培养我们分析和解决实际问题的基本技能，提高我们的综合素质；通过实验可以加深同学们对课本知识的理解，同时也锻炼了同学的动手操作能力，让同学们学会理论
与技术相结合共同解决数学上的问题，提高了同学们的综合素质。