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SPSS软件单因素方差分析的应用
作者：邹祎
来源：《价值工程》2016年第34期
摘要： 方差分析即将总的方差分解为各个方差的成分，然后利用显著性检验法进行判定和得出结论。本文对方差分析法的原理和单因素方差分析的基本内容进行了分析，并针对实际问题运用SPSS软件，结合数理统计知识，对不同水稻品种百丛中A幼虫数问题进行较详细的单因素方差分析。
Abstract： Analysis of variance is the variance decomposition of the total variance of each component， and then uses significant test method to analyze and judge and make appropriate
conclusions. This paper analyzes the basic content and the basic principles of analysis of variance and uses the SPSS software， combined with the knowledge of mathematical statistics to deal with real problems of single factor analysis of variance of rice leaves larvae A . 关键词： 数理统计；方差分析；单因素；SPSS
Key words： mathematical statistics；analysis of variance；single-factor；SPSS 中图分类号：O212 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2016）34-0219-04 0 引言
方差分析发明于20世纪20年代，英国统计学家
R.A.Fisher提出分析数据的误差来源检验总体均值有无差异的方法，即方差分析，也就是给出一个或多个自变量对因变量是否独立的初步判断。方差分析的理论简单，但计算量相对比较大。然而，随着计算机技术的不断发展，方差分析的优势日渐凸显。SPSS软件操作界面极为友好，功能强大，输出结果美观漂亮，适合用于常见的统计分析。因此，在这样的背景下，运用SPSS软件，结合数理统计中方差分析的相关知识，应用SPSS软件来对不同水稻品种百丛中A幼虫数进行方差分析就显得十分必要。 1 方差分析的概述 1.1 方差分析的基本思想
方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA），又称“变异数分析”或“F检验”，是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。复杂系统中各种要素及因素相互联系及制约。在这种关系下，研究得到的数据往往呈现波动形式。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。[1]方差分析的目标为经过数据
SPSS软件单因素方差分析的应用
