spss实验报告
spss分析实验报告
spss分析实验报告SPSS分析实验报告引言在社会科学研究领域，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一种数据分析工具，被广泛应用于统计分析和数据挖掘。
本实验报告旨在通过SPSS软件对某项研究进行数据分析，探索其背后的数据模式和相关关系。
一、研究背景与目的本次研究旨在探究大学生的学习成绩与睡眠时间之间的关系。
学习成绩和睡眠时间是大学生日常生活中两个重要的方面，通过分析两者之间的关联，可以为学生提供科学的学习指导，提高学习效果。
二、研究设计与数据收集本研究采用问卷调查的方式，通过随机抽样的方法选取了500名大学生作为研究对象。
问卷内容包括学生的学习成绩和每日平均睡眠时间。
收集到的数据以Excel表格的形式整理并导入SPSS软件进行分析。
三、数据预处理在进行数据分析之前，需要对数据进行预处理。
首先，检查数据是否存在缺失值或异常值。
通过SPSS软件的数据清洗功能，将缺失值进行填补或删除，确保数据的完整性和准确性。
其次，对数据进行标准化处理，以消除不同变量之间的量纲差异。
四、描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行总结和描述。
通过SPSS软件的统计功能，可以计算出学生的学习成绩和睡眠时间的平均值、标准差、最大值、最小值等统计指标。
同时，可以绘制直方图、箱线图等图表来展示数据的分布情况。
五、相关性分析相关性分析是研究不同变量之间相关关系的一种方法。
本研究中，我们使用Pearson相关系数来衡量学习成绩和睡眠时间之间的线性相关性。
通过SPSS软件的相关性分析功能，可以得到相关系数的数值和显著性水平。
如果相关系数接近于1或-1，并且显著性水平小于0.05，则说明学习成绩和睡眠时间之间存在显著的相关关系。
六、回归分析回归分析是研究自变量对因变量影响程度的一种方法。
在本研究中，我们使用线性回归模型来探究睡眠时间对学习成绩的影响。
通过SPSS软件的回归分析功能，可以得到回归方程的系数、显著性水平和模型的拟合优度。
spss实验报告,心得体会
spss实验报告,心得体会篇一:SPSS实验报告SPSS应用——实验报告班级:统计0801班学号:1304080116 姓名: 宋磊指导老师:胡朝明2010.9.8一、实验目的:1、熟悉SPSS操作系统，掌握数据管理界面的简单的操作;2、熟悉SPSS结果窗口的常用操作方法，掌握输出结果在文字处理软件中的使用方法。
掌握常用统计图(线图、条图、饼图、散点、直方图等)的绘制方法;3、熟悉描述性统计图的绘制方法;4、熟悉描述性统计图的一般编辑方法。
掌握相关分析的操作，对显著性水平的基本简单判断。
二、实验要求:1、数据的录入，保存，读取，转化，增加，删除;数据集的合并，拆分，排序。
2、了解描述性统计的作用，并1掌握其SPSS的实现(频数，均值，标准差，中位数，众数，极差)。
3、应用SPSS生成表格和图形，并对表格和图形进行简单的编辑和分析。
4、应用SPSS做一些探索性分析(如方差分析，相关分析)。
三、实验内容:1、使用SPSS进行数据的录入，并保存: 职工基本情况数据:操作步骤如下:打开SPSS软件，然后在数据编辑窗口(Data View)中录入数据，此时变量名默认为var00001,var00002,…,var00007,然后在Variable View窗口中将变量名称更改即可。
具体结果如下图所示:输入后的数据为:将上述的数据进行保存:单击保存即可。
2、读取上述保存文件:选择菜单File--Open—Data;选择数据文件的类型，并输入文件名进行读取，出现如下窗口:选定职工基本情况.sav文件单击打开即可读取数据。
3、对上述数据新增一个变量工龄，其操作步骤为将当前数据单元确定在某变量上，选择菜单Data—Insert Variable，SPSS自动在当前数据单元所在列的前一列插入一2个空列，该列的变量名默认为var00016，数据类型为标准数值型，变量值均是系统缺失值，然后将数据填入修改。
结果如下图所示:篇二:SPSS相关分析实验报告本科教学实验报告(实验)课程名称:数据分析技术系列实验实验报告学生姓名:一、实验室名称:二、实验项目名称:相关分析三、实验原理相关关系是不完全确定的随机关系。
spss分析实验报告
SPSS分析实验报告引言SPSS（统计包括社会科学）是一种常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学领域的数据分析。
本文将以“step by step thinking”为思维导向，详细介绍如何使用SPSS进行实验数据的分析和结果解读。
步骤一：数据导入首先，我们需要将实验数据导入SPSS软件中。
打开SPSS软件，点击“文件”菜单，并选择“导入数据”。
选择数据文件所在位置，并按照指示完成数据导入过程。
确认数据导入完成后，我们可以开始进行下一步分析。
步骤二：数据清洗在进行实验数据分析之前，我们需要对数据进行清洗，以确保数据的准确性和可靠性。
数据清洗的步骤包括删除重复数据、处理缺失值和异常值等。
通过点击SPSS软件中的“数据”菜单，我们可以找到相应的数据清洗工具，并按照指示进行操作。
步骤三：描述性统计描述性统计是对数据进行总体特征描述的过程。
在SPSS软件中，我们可以使用“统计”菜单中的“描述统计”工具进行描述性统计分析。
该工具可以计算数据的均值、标准差、中位数等统计量，为后续的分析提供参考。
步骤四：检验假设在进行实验数据分析时，我们通常需要检验某些假设是否成立。
SPSS软件提供了多种假设检验工具，如t检验、方差分析等。
通过点击“分析”菜单，并选择相应的假设检验工具，我们可以输入所需的参数，并进行假设检验。
根据检验结果，我们可以判断实验数据是否支持或拒绝了我们的假设。
步骤五：相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
SPSS软件中的“相关”工具可以计算出变量之间的相关系数，并绘制相应的相关图表。
通过相关性分析，我们可以了解变量之间的线性关系，并得出相关系数的显著性程度。
步骤六：回归分析回归分析是一种用于预测和解释变量之间关系的统计方法。
在SPSS软件中，我们可以使用“回归”工具进行回归分析。
通过输入自变量和因变量，并进行回归分析，我们可以得到回归方程和相关统计指标，进而进行预测和解释。
结果解读根据以上分析步骤，我们可以得到一系列实验数据的统计分析结果。
spss对数据进行相关性分析实验报告
spss对数据进行相关性分析实验报告一、实验目的与背景在统计学的研究中，相关性分析是一种常见的分析方法，用于研究两个或多个变量之间的关联程度。
本实验旨在使用SPSS软件对收集到的数据进行相关性分析，并探索变量之间的关系。
二、实验过程1. 数据收集：根据研究目的，我们收集了一份包含多个变量的数据集。
其中，变量包括A、B、C等。
2. 数据准备：在进行相关性分析之前，我们需要对数据进行准备。
首先，我们载入数据集到SPSS软件中。
然后，对于缺失数据，我们根据需要采取相应的填补或删除策略。
接着，我们进行数据的清洗和整理，以确保数据的准确性和一致性。
3. 相关性分析：使用SPSS软件，我们可以轻松地进行相关性分析。
在SPSS的分析菜单中，选择相关性分析功能，并设置相应的参数。
我们将选择Pearson相关系数，该系数用于衡量两个变量之间的线性相关关系。
此外，还可以选择其他类型的相关系数，如Spearman相关系数，用于非线性关系的探索。
设置参数后，我们点击“运行”按钮，即可得到相关性分析的结果。
4. 结果解读：SPSS将为我们提供一份详细的结果报告。
我们可以看到每对变量之间的相关系数及其显著性水平。
如果相关系数接近1或-1，并且P值低于显著性水平（通常为0.05），则可以得出两个变量之间存在显著的线性相关关系的结论。
此外，我们还可以通过散点图、线性回归等方法进一步分析相关性结果。
5. 结论与讨论：根据相关性分析的结果，我们可以得出结论并进行讨论。
如果发现两个变量之间存在显著的相关关系，我们可以进一步探究其原因和意义。
同时，我们还可以提出假设并设计更深入的实验，以验证和解释这些相关性。
三、结果与讨论根据我们的研究目的和数据集，通过SPSS软件进行的相关性分析显示了一些有意义的结果。
我们发现变量A与变量B之间存在显著的正相关关系（Pearson相关系数为0.7，P<0.05）。
这表明随着A的增加，B也会相应增加。
SPSS聚类分析实验报告
SPSS聚类分析实验报告一、实验目的本实验旨在通过SPSS软件对样本数据进行聚类分析，找出样本数据中的相似性，并将样本划分为不同的群体。
二、实验步骤1.数据准备：在SPSS软件中导入样本数据，并对数据进行处理，包括数据清洗、异常值处理等。
2.聚类分析设置：在SPSS软件中选择聚类分析方法，并设置分析参数，如距离度量方法、聚类方法、群体数量等。
3.聚类分析结果：根据分析结果，对样本数据进行聚类，并生成聚类结果。
4.结果解释：分析聚类结果，确定每个群体的特征，观察不同群体之间的差异性。
三、实验数据本实验使用了一个包含1000个样本的数据集，每个样本包含了5个变量，分别为年龄、性别、收入、教育水平和消费偏好。
下表展示了部分样本数据：样本编号，年龄，性别，收入，教育水平，消费偏好---------，------，------，------，---------，---------1，30，男，5000，大专，电子产品2，25，女，3000，本科，服装鞋包3，35，男，7000，硕士，食品饮料...，...，...，...，...，...四、实验结果1. 聚类分析设置：在SPSS软件中，我们选择了K-means聚类方法，并设置群体数量为3，距离度量方法为欧氏距离。
2.聚类结果：经过聚类分析后，我们将样本分为了3个群体，分别为群体1、群体2和群体3、每个群体的特征如下：-群体1：年龄偏年轻，女性居多，收入较低，教育水平集中在本科，消费偏好为服装鞋包。
-群体2：年龄跨度较大，男女比例均衡，收入中等，教育水平较高，消费偏好为电子产品。
-群体3：年龄偏高，男性居多，收入较高，教育水平较高，消费偏好为食品饮料。
3.结果解释：根据聚类结果，我们可以看到不同群体之间的差异性较大，每个群体都有明显的特征。
这些结果可以帮助企业更好地了解不同群体的消费习惯，为市场营销活动提供参考。
五、实验结论通过本次实验，我们成功地对样本数据进行了聚类分析，并得出了3个不同的群体。
SPSS的相关分析实验报告
第三题：
1打开SPSS软件，建立不同地区不同质量原料数据的文件，并保存为“数据二.sav”，如图
2选择菜单：【Analyze】→【Descriptive Statistics】→【Crosstabs】,将“地区”选入行变量，将“原料质量”选入列变量，在Cells和Statistics中选择需要计算的检验方式。
实验报告
姓名
学号
专业班级
课程名称
统计分析与SPSS的应用
实验室
成绩
指导教师
卢彩
实验名称
SPSS的相关分析
一、实验目的：
掌握相关分析、偏相关分析、品质相关分析的基本思想和具体操作，能够解释分析结果的统计意义和实际含义，并掌握其数据组织方式。
二、实验题目：
1.合成纤维的强度与其拉伸倍数有关，测得试验数据如下表所示，
3、一种原料来自三个不同的地区，原料质量被分成三个不同等级。从这批原料中随机抽取500件进行检验，结果如下表。检验各地区与原料之间是否存在依赖关系（0.05)
地区
一级
二级
三级
合计
甲地区
52
64
24
140
乙地区
60
59
52
171
丙地区
50
65
74
189
合计
162
188
150
500
4、某农场通过试验取得某农作物产量与春季降雨量和平均温度的数据，如下表。现求降雨量和产量的偏相关系数，并进行检验。
产量
降雨量
温度
150
spss统计实验报告
spss统计实验报告SPSS统计实验报告引言：SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学、经济学、医学和教育等领域。
本文将以一项关于学生学习成绩的统计实验为例，展示如何使用SPSS进行数据处理和分析。
一、实验目的本次实验的目的是探究学生的学习时间和学习成绩之间的关系。
通过对一组学生进行调查，收集他们的学习时间和成绩数据，然后使用SPSS进行统计分析，以揭示学习时间与学习成绩之间的相关性。
二、实验设计与数据收集我们选择了100名高中生作为实验对象，通过问卷调查的方式收集他们的学习时间和成绩数据。
学习时间以每周学习小时数为单位，成绩以百分制表示。
通过这种方式，我们可以得到一个包含学习时间和成绩两个变量的数据集。
三、数据处理与清洗在进行统计分析之前，我们需要对数据进行处理和清洗，以确保数据的准确性和一致性。
首先，我们检查数据是否存在缺失值或异常值。
如果发现有缺失值或异常值，我们可以选择删除这些数据或进行适当的填充和修正。
其次，我们对数据进行变量命名和编码，以便后续的分析和解释。
最后，我们对数据进行了简单的描述性统计，包括计算平均值、标准差和分布情况等。
四、数据分析与结果在进行数据分析时，我们首先进行了相关性分析，以确定学习时间和成绩之间的关系。
通过SPSS的相关性分析功能，我们计算了学习时间和成绩之间的皮尔逊相关系数。
结果显示，学习时间和成绩之间存在显著的正相关关系（r=0.75，p<0.01），即学习时间越长，成绩越好。
接下来，我们进行了回归分析，以进一步探究学习时间对成绩的影响程度。
通过SPSS的线性回归功能，我们建立了一个学习时间与成绩之间的回归模型。
回归分析的结果显示，学习时间对成绩的解释程度为56%，即学习时间可以解释学生成绩的变异程度的56%。
此外，回归模型的显著性检验结果也显示，该模型的回归系数是显著的（p<0.01）。
《市场调研》SPSS上机实验报告
《市场调研》SPSS上机实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是通过运用 SPSS 软件对市场调研数据进行分析，掌握数据分析的基本方法和流程，提高对市场现象的理解和洞察能力，为决策提供科学依据。
二、实验内容1、数据录入与整理首先，将收集到的市场调研数据录入到 SPSS 软件中。
在录入过程中，需要确保数据的准确性和完整性。
同时，对数据进行初步的整理，如缺失值处理、异常值检查等。
2、描述性统计分析运用 SPSS 中的描述性统计分析功能，计算数据的均值、中位数、标准差、最小值、最大值等统计指标，以了解数据的集中趋势和离散程度。
3、相关性分析通过相关性分析，探究不同变量之间的线性关系。
例如，研究产品价格与销售量之间是否存在显著的相关性。
4、假设检验根据研究问题提出假设，并运用 SPSS 进行 t 检验、方差分析等，以验证假设是否成立。
5、因子分析运用因子分析对多个相关变量进行降维，提取主要的公共因子，以便更简洁地描述数据结构。
6、聚类分析通过聚类分析将样本数据分为不同的类别，以便发现潜在的市场细分群体。
三、实验步骤1、打开 SPSS 软件，新建数据文件。
2、将收集到的数据按照变量的定义依次录入到数据文件中。
3、选择“分析”菜单中的相应功能，如“描述统计”、“相关性”、“假设检验”等，进行相应的数据分析。
4、根据分析结果，解读数据所反映的市场现象和规律。
四、实验数据本次实验使用的是一份关于消费者对某品牌手机满意度的市场调研数据。
数据包括消费者的年龄、性别、收入水平、购买渠道、使用体验等方面的信息。
五、实验结果与分析1、描述性统计分析结果通过描述性统计分析，我们得到了消费者年龄的均值为 30 岁，中位数为 28 岁，标准差为 8 岁。
这表明消费者年龄分布较为均匀，主要集中在 20 40 岁之间。
2、相关性分析结果产品价格与销售量的相关性分析结果显示，两者之间存在显著的负相关关系（r ＝－065，p ＜ 005），即价格越高，销售量越低。
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重庆工商大学实验课程实验报告本课程名称SPSS统计分析实验实验学期2011 学年第 1 学期经贸学院2009 年级经济学专业 1 班姓名严松毅学号********** 指导教师李勇实验最终成绩统计学实验室实验一致实验十数据：实验一实验内容：频数分析实验数据：实验目的：分析生猪在饲料喂养前后的体重状况，并比较饲料喂养前后生猪重量分析结果：图1Statistics喂养前体重喂养后体重N Valid 15 15Missing 0 0喂养前体重Frequency Percent Valid Percent Cumulative PercentValid 12 7 46.7 46.7 46.717 4 26.7 26.7 73.318 4 26.7 26.7 100.0Total 15 100.0 100.0图3喂养后体重Frequency Percent Valid Percent Cumulative PercentValid 76 4 26.7 26.7 26.785 4 26.7 26.7 53.390 7 46.7 46.7 100.0Total 15 100.0 100.0图4图5由图1所知，该实验把15个生猪重量的研究数据。
由图2知其中体重为12KG的有7个，占总数的46.7％；体重为17KG的有4个，占总数的26.7％；体重为18KG的有4个，占总数的26.7％。
由图3知喂养饲料后生猪体重为76KG的有4个，占总数的26.7%，体重为85KG 的有4个，占总数的26.7％；体重为90KG的有7个，占总数的46.7％。
综上所述，喂养饲料后的生猪长的更重。
实验二实验内容：计算基本描述统计量实验数据：实验目的：计算喂养饲料前后生猪体重的描述统计量，并分别对两者进行比较。
分析结果：由图1知饲料喂养前的生猪体重平均值（14.9333KG）低于私聊喂养后的生猪体重平均值（84.9333KG）。
标准差证明了喂养饲料前生猪体重的离散程度低于喂养饲料后的。
无论是喂养饲料前还是喂养饲料后的重量均呈左偏分布。
且喂养饲料后体重远大于喂养饲料前。
实验三实验内容：交叉分组下的频数分析实验数据：实验假设：分析地区1、地区2和地区3在喂养饲料前生猪体重的分布情况，并分析地区差异是否对生猪体重有影响。
实验分析及结果：2 喂养前体重12 2 1 1 417 1 1 0 218 0 1 0 1Total 3 3 1 7 3 喂养前体重12 1 0 118 1 2 3Total 2 2 4 图2图3图4图5Chi-Square Tests地区Value df Asymp. Sig.(2-sided)Exact Sig.(2-sided)Exact Sig.(1-sided)1 Pearson Chi-Square 1.333a 1 .248Continuity Correction b.000 1 1.000Likelihood Ratio 1.726 1 .189Fisher's Exact Test 1.000 .500 Linear-by-Linear Association 1.000 1 .317N of Valid Cases b 42 Pearson Chi-Square 2.333c 4 .675Likelihood Ratio 2.969 4 .563Linear-by-Linear Association .007 1 .936N of Valid Cases b73 Pearson Chi-Square 1.333a 1 .248Continuity Correction b.000 1 1.000Likelihood Ratio 1.726 1 .189Fisher's Exact Test 1.000 .500 Linear-by-Linear Association 1.000 1 .317N of Valid Cases b 4a. 4 cells (100.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is .50.b. Computed only for a 2x2 tablec. 9 cells (100.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is .14.由图1可知，地区1的喂养前生猪体重分别为2头12KG吃的是第一种饲料和两头17KG分别吃的是第一种和第二种饲料。
地区2的喂养前生猪体重分别为4头12KG 体重，其中两头吃的是第一种饲料，一头吃的是第二种饲料，剩下一头吃的是第三种饲料；两头17KG，分别持的是第一第二种饲料；一头18KG吃的是第2种饲料。
地区3的喂养前体重分别为一头12KG吃的是第二种饲料；三头18KG，其中一头吃的是第二种饲料，两头吃的是第三种饲料。
实验四实验内容：单样本t检验实验数据：实验假设：根据调查喂养饲料前生猪体重而进行零假设：喂养饲料前生猪体重均值为15KG。
分析结果：由图1可知：15个样本的平均体重为14.9333KG，标准差为2.86523，均值误差为0.73980图2中，第二列t统计量的观察值为-0.090；第三列自由度为n-1=15-1=14；第四列是t统计量观测值的双尾概率p值；第五列是样本均值与检验值的差，第六列和第七列式总体均值与检验差值的95%的置信区间，为（-1.6534，1.5200）。
实验五实验内容：两独立样本t检验实验数据：实验目的：分析地区1和地区2对喂养饲料前生猪重量是否存在显著性差异。
零假设是地区1和地区2对喂养饲料前生猪重量存在显著性差异。
分析结果：图1Group Statistics图1表示地区1与地区2对喂养饲料前生猪重量的基本描述统计量。
从图上可以看出，地区差异对喂养饲料前生猪重量的平均值存在差异，但差值很小。
图2 是喂养饲料前生猪重量均值差的检验结果。
第一步，两总体方差是否相等的显著分析。
这里，该检验的F统计量的观察值为0.174，对应的概率p 值为0.687。
如果显著水平a为0.05，由于概率p值大于0.05 ，可以认为两总体的方差无显著差异；第二步，两总体均值差的检验。
在第一步中，由于两总体方差无显著差异，因此应看第一行t检验的结果。
其中，t通机量的观测值为0.119，对应的双尾概率p值为0.380。
如果显著性水平a为0.05，由于概率p值大于0.05，不能拒绝零假设，即地区1和地区2对喂养饲料前生猪重量存在显著性差异。
实验六实验内容：两配对样本t检验实验目的：利用生猪重量的数据，分析饲料喂养前和饲料喂养后的生猪重量是否存在显著差异；零假设是饲料喂养前和饲料喂养后的成绩无显著差异。
实验数据：实验分析及结果：图1Paired Samples StatisticsPaired Samples Correlations图1表明，喂养饲料前与喂养饲料后的样本平均值有较大差异。
喂养饲料后的平均重量高于喂养饲料前的平均重量。
图2表明，第三列是喂养饲料前与喂养饲料后两组的简单相关系数，当显著性水平a为0.05时，喂养饲料前和喂养饲料后的产量没有明显的线性变化，喂养饲料前和喂养饲料后的生猪质量线性相关性较弱。
图3中，第一列时喂养饲料前和喂养饲料后成绩的平均差异，相差了-70.0000；第二列是差值样本的标准差；第三列是差值样本抽样分布的标准差；第四列、第五列差值95%的置信区间的上限和下限；第六列是t检验统计量的观测值；第八列为t检验统计量观测值的双尾概率p值近似为0，结论：当显著水平a为0.05时，由于概率p值小于显著性水平a，应当拒绝零假设，即认为总体上生猪重量的平均值与0有显著不同，则说明喂养饲料前和喂养饲料后的生猪重量平均值存在显著差异，可以认为喂养饲料有明显的增加生猪重量的效果。
实验七实验内容：单因素方差检验实验数据：实验目的：通过单因素方差分析方法研究饲料种类给生猪重量带来的影响并进行分析。
实验分析及结果：图1ANOVA喂养后体重图1是饲料种类对生猪重量的单因素方差分析结果。
可以看到，如果仅考虑饲料单个因素的影响，则生猪重量总变差（498.933）中饲料可解释的变差为48.600，抽样误差一起的变差为450.333，它们的方差分别为24.300和37.528，相除所得的F统计量为0.648，对应的概率p近似为0.541。
实验八实验内容：多因素方差检验实验数据：实验目的：通过多因素方差分析方法研究地区和饲料的种类对生猪重量的影响实验分析及结果：图1Tests of Between-Subjects EffectsDependent Variable: 喂养后体重图1中，第一列是对观测变量总变差分解的说明;第二列是观测变量变差分解的结果；第三列自由度；第四列是均方；第五列是F检验统计量的观测值；第六列是检验统计量的概率p值。
可以看出，观察变量的总变差SST为498.933，它被分解为四部分，分别为由饲料种类不同引起的变差（47.848），有地区差异引起的变差（95.138），由饲料种类和地区差异交互作用引起的变差（92.988），又随机变量引起的变差（297.833）。
这些变差除以各自的自由度后，得到各自的均方，并可计算出各F检验统计量的观测值和在一定自由度下的概率p值。
饲料种类的概率p值为0.551，地区差异的概率p值为0.330，料种类和地区差异交互作用的概率p 值为0.551。
实验九实验内容：协方差分析实验数据：实验目的：分析喂养饲料前的生猪体重是否能够作为协变量，并通过协方差分析饲料对农作物产量影响。
实验分析及结果：图1由图1可知，在不同饲料组中，生猪喂养前的体重和体重的增加量均呈较明显的线性关系，且斜率基本相同。
因此，可以作为斜变量参与协方差分析。
Tests of Between-Subjects EffectsDependent Variable:喂养后体重Source Type III Sum ofSquares df Mean Square F Sig.Corrected Model 349.601a 3 116.534 8.584 .003 Intercept 1438.097 1 1438.097 105.932 .000 wyq 301.001 1 301.001 22.172 .001 slzl 8.729 2 4.364 .321 .732图2中分别列出了个变差分解的情况、自由度、均方、F统计量的观测值及概率p 值。
在图3中，观测变量的总变差为498.933；随机因素可解释的变差由原来的450.333减少为149.332，这是由于扣除了喂养前提中的影响造成的。