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spss实验报告

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第六章

1、分析:

方差分析是用来推断各总体分布是否存在显著性差异即各总体均值是否存在显著性差异进行推断,检验方差差异是方差齐性检验。

2、分析:

不同方案的效果均值有显著性差异,那么意味着两两方案间的均值存在显著性差异。

3、分析:

方差分析的假定前提条件:(1)观测变量各总体应服从正态分布;(2)观测变量总体的方差应相等,即方差具有齐性。

主效应:控制变量A、B独立作用的离差平方和即SSA+SSB。

交互效应:控制变量A和B交互作用引起的离差平方和即SSAB。

4、分析:

协方差分析的基本思想:沿承方差分析的思想,并在分析观测变量离差时,考虑协变量的影响,认为观测变量受四个方面的影响,即控制变量的独立作用、控制变量的交互作用、协变量的作用和随机因素的作用,并在剔除协变量的作用后再分析控制变量对观测变量的影响。

5、分析:

由于考虑的是一个控制变量(小麦品种)对一个观测变量(产量)的影响,而且是四的品种,不适宜用独立样本T检验,应采用单因素方差分析。 步骤:(1)提出零假设

单因素方差分析的零假设为H0是:各品种小麦对小麦产量均值无显著性影响。 (2)首先对小麦产量进行方差齐性检验,结果如下表

Test of Homogeneity of Variances 产量 Levene Statistic df1 3.593 3 df2 12 Sig. .046 H0假设是:方差相等。根据上表中的数据sig=0.046<0.05所以拒绝原假设,即我们认为方差不相等。 产量 Sum of Squares ANOVA df Mean Square F Sig. Between Groups Within Groups Total 2263.482 744.715 3008.197 3 754.494 12.158 12 15 62.060 .001 上表是几种试验田方差分析的结果,由于组间比较的相伴概率sig=0.001<0.05,所以拒绝原假设(四种试验田无显著效果),说明四种试验田对产量有显著性差异。 Multiple Comparisons 产量 Tamhane 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound Mean (I) (J) DifferencStd. 品种 品种 e (I-J) Error Sig. A1 A2 A3 A4 A1 A3 A4 A1 A2 A4 A4 A1 A2 A3 31.70000* 3.29286 24.67500* 2.27555 14.87500 7.13418 -31.70000* 3.29286 -7.02500 3.34113 -16.82500 7.54198 -24.67500* 2.27555 7.02500 3.34113 -9.80000 7.15658 -14.87500 7.13418 16.82500 7.54198 9.80000 7.15658 .002 17.2077 46.1923 .000 15.9119 33.4381 .536 -25.3315 55.0815 .002 -46.1923 -17.2077 .440 -21.4169 7.3669 .430 -53.1183 19.4683 .000 -33.4381 -15.9119 .440 -7.3669 21.4169 .830 -49.7009 30.1009 .536 -55.0815 25.3315 .430 -19.4683 53.1183 .830 -30.1009 49.7009 A2 A3 *. The mean difference is significant at the 0.05 level. (3)由于上述中方差齐性检验的结果是各组内的方差不相等,所以在接下来采用Tamhane方法分析,然上表就是方差分析在95%的置信水平在的多重比较结果,分别对四种试验方法的两两比较。带“*”表示结果有显著性差异,可以看出2和3两种试验方法没有显著性差异,试验方法四与其它的几种试验方法都没有显著性差异。然而从产量均值的差异Mean Difference (I-J)可以看出方法1的试验效果最好,最次的是试验方法2。

产量 Tamhane Multiple Comparisons Mean (I) (J) DifferencStd. 品种 品种 e (I-J) Error Sig. A1 A2 A3 A4 A1 A3 A4 A3 A1 A2 A4 A1 A2 A3 31.70000* 3.29286 24.67500* 2.27555 14.87500 7.13418 -31.70000* 3.29286 -7.02500 3.34113 -16.82500 7.54198 -24.67500* 2.27555 7.02500 3.34113 -9.80000 7.15658 -14.87500 7.13418 16.82500 7.54198 9.80000 7.15658 99% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound .002 10.0490 53.3510 .000 12.3717 36.9783 .536 -52.6456 82.3956 .002 -53.3510 -10.0490 .440 -28.3101 14.2601 .430 -73.3780 39.7280 .000 -36.9783 -12.3717 .440 -14.2601 28.3101 .830 -76.4666 56.8666 .536 -82.3956 52.6456 .430 -39.7280 73.3780 .830 -56.8666 76.4666 A2 A4 *. The mean difference is significant at the 0.01 level. 上表是在置信水平为99%时的多重比较结果,与在95%置信水平下的分析结果无显著差异,因此与上述的分析结果一样。

6、分析 (1)提出零假设

单因素方差分析的零假设为H0是:不同类型轮胎的寿命间不存在显著性差异。 (2)首先对行驶的里程量进行方差齐性检验,结果如下表

Test of Homogeneity of Variances 里程 Levene Statistic df1 3.088 3 df2 20 Sig. .050

spss实验报告

第六章1、分析:方差分析是用来推断各总体分布是否存在显著性差异即各总体均值是否存在显著性差异进行推断,检验方差差异是方差齐性检验。2、分析:不同方案的效果均值有显著性差异,那么意味着两两方案间的均值存在显著性差异。3、分析:方差分析的假定前提条件:(1)观测变量各总体应服从正态分布;(2)观测变量
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