经SPSS计算得，完全随机设计的方差分析统计量F=126.535，P=0.000。 （4）确定P值，作统计推断
因P=0.000<0.05，按a=0.05检验水准，拒绝H0，接受H1，差别有统计学意义，尚可认为三组血清中多巴基斯胺含量的测定结果不全相同。 （5）多样本均数的两两比较（S-N-K法）：
经S-N-K法进行两两比较，结果为：可认为A组与B组、A组与C组血清中多巴基斯胺含量的测定结果不相同(P<0.05)，A组血清中多巴基斯胺含量均高于B组和C组；B组与C组血清中多巴基斯胺含量的测定结果相同（P=0.139）。
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二、随机区组设计的方差分析
P433第10题：为研究注射不同剂量雌激素对大白鼠子宫重量的影响，取4窝不同种系的大白鼠，每窝3只，随机地分配到3个组内接受不同剂量的激素注射，然后测定其子宫重量，结果见下表。问注射不同剂量的雌激素对大白鼠子宫重量是否有影响？
group 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3
种系（区组变量）
1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
子宫重量 108 46 70 43 112 64 96 65 142 116 134 98
建库：
1、点击Variable View: 定义分类变量（组别）和应变量（用力肺活量）
Name 组别 大白鼠种系 子宫重量 Type Numeric Numeric ?? ?? ?? Values 1=0.25, 2=0.50，3=0.75 1=A, 2=B，3=C, 4=D 2、点击Data View，输入数据:
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3、分析过程
analyze==>General linear Model ==>Univariate (单变量分析) Dependent Variable框:选入 子宫重量 Fixed Factor(s)框:选入 组别 和 大白鼠种系 单击Model 框: 单击 Build Term 选入 main effects 单击Custom 选入 Descriptive 和 大白鼠种系 单击Continue 单击 Post Hoc框:选入 “组别” 选中“S-N-K 和 Games-Howell” 单击Continue 单击 Options框:选入 Descriptive Statistics 单击ok钮 界面说明：
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【Dependent Variable框】 选入需要分析的变量（应变量），只能选入一个，而且只
能为定量变量。这里我们的应变量为 子宫重量，将他选入即可。
【Fixed Factor(s)框】 固定因素，说的通俗一些，就是绝大多数要
分析的因素都应该往里面选。这里我们要分析的是“大白鼠种系”和“组别”两个变量，把他们选入Fixed Factors框。即选入一个或多个分类（组）变量。
固定因素指的是在样本中它所有可能的取值都出现了，比如“组别”，只可能有1、2、3这三个值，并且都出现了，就被称作固定效应；而相对应的随机效应的因素指的是所有可能的取值在样本中没有都出现，或不可能都出现，如本例中的“大白鼠种系”，实际上总体中当然不可能只有这4个种系，因此要用样本中“大白鼠种系”的情况来推论总体中“大白鼠种系”未出现的那些取值的情况时就会存在误差，因此被称为随机因素。我这里让“大白鼠种系”也选入固定框是基于下面的事实：这样做统计分析的结论是完全相同的。
【Random Factors框】即随机因素，用于选入随机因素。只有在应用随机效应模型或混合效应模型时才用到。
【Covariate框】用于选入协方差分析时的协变量（与应变量有关的定量变量）。协方差分析时才用。
【WLS Weight框】即用于选入最小二乘法权重系数。仅用于加权最小二乘分析。
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【Model钮】 单击后出现一个对话框，用于设置在模型中包含哪些主效应和交互因子，默认情况为Full factorial，即分析所有的主效应和交互作用。我们这里没有交互作用可分析，所以要改一下，否则将做不出结果来。选择右侧的custom单选项，这时中部的Build Term下拉列表框就变黑可用，该框用于选择进入模型的因素交互作用级别，即是分析主效应、两阶交互、三阶交互、还是全部分析。这里我们只能分析主效应：选择main，再用黑色箭头将“组别”和“大白鼠种系”选入右侧的model框中。
该对话框中还有两个元素：左下方的Sum of squares框用于选择方差分析模型类别，有1型到4型四种，如果你搞不清他们之间的区别，使用默认的3型即可；中下部有个Include intercept in model复选框，用于选择是否在模型中包括截距，不用改动，默认即可。
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方差分析--SPSS应用
