实验报告三

实验一、利用SPSS进行单因素方差分析及方差分析中的多重比较
实验二、利用SPSS进行无交互作用的双因素方差分析
实验三、利用SPSS进行有交互作用的双因素方差分析
实验目的
1、熟悉SPSS的单因素方差分析及多重比较功能，熟练掌握单因素方差分析方法及多重比较的操作过程，对SPSS运行结果能进行解释。

2、熟悉SPSS的无交互作用的双因素方差分析功能，熟练掌握无交互作用的双因素方差分析方法及操作过程，对SPSS运行结果能进行解释。

3、熟悉SPSS的有交互作用的双因素方差分析功能，熟练掌握有交互作用的双因素方差分析方法及操作过程，对SPSS运行结果能进行解释。

实验步骤：
实验一：企业准备用四种方法生产一种新产品，随机抽取了19名工人，每个工人使用其中一种方法，每小时生产的产品数量如表5-5所示。

在95%的概率保证程度下,试分析四种方法生产的产品数量之间有无显著差异？如有差异，用LSD方法检验哪些方法有差异？
1、打开数据文件data06-2.sav，选择Analyze→Compare M eans→One-Way ANOVA
2、单击鼠标左键，出现One-Way ANOVA主对话框，将“quantity”变量送入Dependent List（因变量清单）框，将“method”变量送入Factor（因素变量）框
3、点击Post Hoc按钮，打开Post Hoc Multiple Comparisons对话框，选择多重比较的方法：在Equal Variance Assumed栏中，选择LSD方法；在Equal Variance Not Assumed 栏中，选择Tamhane’sT2方法；在Significant Level框中，选择0.05
4、点击Options按钮，打开Options对话框，选中Homogeneity-of-variance复选项，做方差齐性检验
5、击OK按钮，运行结果
实验二：有五种不同品种的猪各3头，现有3种不同的饲料，每头猪用一种饲料喂养，一段时间后，称其体重，在95%的概率保证程度下,试分析不同品种和不同饲料对猪的体重是否有显著影响？
1、打开数据文件data06-4.sav，选择Analyze→General Linear Model →Univariate
2、单击鼠标左键，出现Univariate主对话框，将“weight”变量送入Dependent Variable（因
变量）框，将“type”和“fodder”变量送入Fixed Factor(s)（固定因素变量）框
3、点击Model按钮,打开Model对话框，选择Custom，在Build Term(s)栏内选择Main
Effects，从Factors & Covariates框中分别选定type和fodder，并移入Model框中
4、点击OK按钮，运行结果
实验三：为检验种子品种和施肥方案对产出量的影响，对四种不同品种的种子采用两种不同的施肥方案，得到产出量数据，在95%的概率保证程度下,试分析不同品种、不同方案及其交互作用对产出量是否有显著影响？
1、打开数据文件data06-6.sav，选择Analyze→General Linear Model →Univariate
2、单击鼠标左键，出现Univariate主对话框，将“output”变量送入Dependent Variable（因
变量）框，将“type”和“plan”变量送入Fixed Factor(s)（固定因素变量）框,输出结果：3、Model按钮,打开Model对话框，选择Custom，在Bulid Term(s)栏内选择Interaction，从Factors & Covariates框中分别选定type和plan，移入Model框中，再同时选择type和plan，点击箭头按钮，Model框中出现交互项，两个变量之间用“*”连接，输出结果
4、点击OK按钮，运行结果
实验一：方差齐性检验结果，检验p值为0.997，大于0.05，说明方差具有齐性。

方差分析结果，其中组间误差平方和（Between Groups）为8904.432, 组内误差平方和（Within Groups）为696.2，总误差平方和（Total）为96600.632。

表的第三列为自由度，第四列为均方，第五列为F值，第六列为P值，此例中P＝0.000<0.05，所以拒绝原假设，即四种方法生产的产品数量之间有无显著差异。

LSD法和Tamhane’sT2法进行多重比较的结果显示，方差具有齐性，所以只需看LSD的结果，比较结果说明方法1与方法2，方法2，方法3，方法4之间的均值有显著差异。

实验二
变量信息，因素变量有品种（type），取值1-5；饲料（fodder），取值1-3，N是每一单元的样本数量。

方差分析结果，其中行因素（品种）的误差平方和为354.267, 列因素（饲料）的误差平方和为6690，误差项平方和为761.333，总误差平方和为375659。

表的第三列为自由度，第四列为均方，第五列为F值，第六列为P值，此例中品种变量的P＝0.492>0.05, 所以不拒绝原假设，不能认为品种对猪的体重有显著影响。

方法变量的P＝0.00<0.05，所以拒绝原假设，即不同饲料对猪的体重有显著影响。

实验三
变量信息，因素变量有品种（type），取值1-4，方案（plan），取值1-2，N是每一单元的样本数量。

方差分析结果，其中行因素（品种）的误差平方和为24.692, 列因素（方案）的误差平方和为4.516，交互作用平方和为0.647，误差项平方和为1.865，总误差平方和为31.719。

表的第三列为自由度，第四列为均方，第五列为F值，第六列为P值，此例中品种变量的P ＝0.000<0.05, 所以拒绝原假设，即品种对产出量有显著影响。

方案变量的P＝0.002<0.05，所以拒绝原假设，即方案对产出量有显著影响。

交互作用的P＝0.472>0.05, 所以不拒绝原假设，不能认为品种与方案的交互作用对产出量有显著影响。