實驗報告二方差分析1126

1、 實驗二 方差分析開課實驗室：1B303 年 月 日姓 名成 績年級專業(yè)學 號實驗小組成員指導教師一、實驗內(nèi)容（一）單因素方差分析(One-Way ANOVA過程)（二）多因素方差分析(Univariate過程)（三）協(xié)方差分析(Univariate過程)二、 實驗目的 學習利用SPSS進行單因素方差分析、多因素方差分析和協(xié)方差分析。三、實驗步驟（簡要寫明實驗步驟）（一） 單因素方差分析(One-Way ANOVA過程)實驗內(nèi)容：某城市從4個排污口取水，進行某種處理后檢測大腸桿菌數(shù)量，單位面積內(nèi)菌落數(shù)如下表所示，請分析各個排污口的大腸桿菌數(shù)量是否有差別。排污口1234大腸桿菌數(shù)量9,12,7,

2、520,14,18,1212,7,6,1023,13,16,21實驗步驟： 1建立數(shù)據(jù)文件。定義變量名：編號、大腸桿菌數(shù)量和排污口的變量名分別為x1、x2、x3，之后輸入原始數(shù)據(jù)。2. 選擇菜單“AnalyzeCompare MeansOne-way ANOVA”，彈出單因素方差分析對話框。從對話框左側(cè)的變量列表中選擇變量” 大腸桿菌數(shù)量”，使之進入“Dependent List”列表框；選擇“排污口”進入“Factor”框。3選擇進行各組間兩兩比較的方法。單擊“Post Hoc”，彈出“One-Way ANOVA: Post Hoc Multiple Comparisons”。在“Equal

3、 Variances Assumed”復選框組中選擇LSD.4定義相關統(tǒng)計選項以及缺失值處理方法。單擊“Options”按鈕，彈出“One-Way ANOVA: Options”對話框。在“Statistics”復選框組選擇Descriptive 和Homogeneity-of-variance.同時選中“Means plot”復選框。5單擊“OK”按鈕，執(zhí)行單因素方差分析，得到輸出結(jié)果。（二） 多因素方差分析(Univariate過程)實驗內(nèi)容:某城市從4個排污口取水，經(jīng)兩種不同方法處理后，檢測大腸桿菌數(shù)量，單位面積內(nèi)大腸桿菌數(shù)量如下表所示，請檢驗它們是否有差別。排污口1234處理方法19,

4、12,7,520,14,18,1212,7,6,1023,13,16,21處理方法213,7,10,817,10,9,1511,5,7,618,14,19,11實驗步驟：1建立數(shù)據(jù)文件。定義變量名：編號、大腸桿菌數(shù)量、處理方法和排污口的變量名分別為x1、x2、x3和x4，之后輸入原始數(shù)據(jù)。2. 選擇菜單“Analyze General Linear Model Univariate”，彈出“多因素方差分析”對話框。在對話框左側(cè)的變量列表中選擇變量“大腸桿菌數(shù)量”進入“Dependent Variable”框，選擇“排污口”和“處理方法”進入“Fixed Factor(s)”框。3選擇建立多因素

5、方差分析的模型。單擊“Univariate”對話框中的“Model”按鈕，彈出“Univariate: Model”對話框。選中“Full Factorial”單選紐即飽和模型。4設置多因素變量的各組差異比較。單擊“Contrasts”按鈕，彈出“Univariate： Contrasts”對話框，在 “Contrasts”下拉框中選擇Simple；單擊“Change”按鈕可改變多因素變量的各組差異比較類型。5設置以圖形方式展現(xiàn)多因素之間是否存在交互作用。單擊“Plots”按鈕，彈出“Univariate：Profile Plots”對話框。選擇變量“排污口”進入“Horizontal Axi

6、s”編輯框，選擇變量“處理方法”進入“separate lines”編輯框, 單擊“ADD”進入“Plots”框。6設置均值多重比較類型。單擊“Post Hoc”按鈕，彈出“Univariate： Post Hoc Multiple Comparisons for Observed Means”對話框。將因素“排污口”選入“Post Hoc Test for”列表框，進行多重比較分析。在“Equal Variances Assumed”復選框組中，選擇LSD法進行方差齊時兩兩均值的比較。7設置輸出到結(jié)果窗口的選項。單擊“Options”按鈕，彈出“Univariate：Options”對話框，

7、在“Display”復選框中選擇Descriptive statistics和Homogeneity tests. 8單擊“OK”按鈕，執(zhí)行多因素方差分析，得到輸出結(jié)果。（三） 協(xié)方差分析(Univariate過程)實驗內(nèi)容：政府實施某個項目以改善部分年輕工人的生活狀況。項目實施后開始對年輕工人生活的改善情況進行調(diào)查，調(diào)查項目包括工人受教育程度、是否實施了該項目、實施項目前的工資(前工資)和實施項目后的工資（后工資）如下表所示。用實施項目后的工資來反映生活狀況的改善，要求剔除實施項目前的工資差異，分析工人的受教育程度和該項目實施對工人收入的提高是否有顯著的影響。編號前工資后工資受教育程度項目實

8、施編號前工資后工資受教育程度項目實施1812初中否16812初中否2810高中否17810高中否3811初中否18811初中否4918初中是19918初中是5712初中否20712初中否6815初中是21815初中是7813高中否22813高中否8922初中是23922初中是9718初中是24718初中是1079初中否2578初中否1168初中否26812初中否121020高中是27815初中否13614初中是28913高中否14816初中是291114大學否151225大學否30614初中是實驗步驟：1 建立數(shù)據(jù)文件。定義5個變量：x1、x2、x3、x4和x5，分別表示編號、前工資、后工資、

9、受教育程度和項目實施。注意：這5個變量都應是數(shù)值型的。2選擇菜單“AnalyzeGeneral Linear ModelUnivariate”，彈出“多因素方差分析”對話框。3選擇進行協(xié)方差分析的變量。在對話框左側(cè)的變量列表中選擇變量“后工資”進入“Dependent Variable”框；選擇變量“受教育程度”和“項目實施”進入“Fixed Factor(s)”框；選擇變量“前工資”進入“Covariate(s)”框。4選擇建立多因素方差分析的模型。單擊“Model”按鈕，彈出“Univariate：Model”對話框，選擇飽和模型。5其他設置與多因素方差分析類似，在此略。6單擊“OK”按鈕

10、，執(zhí)行協(xié)方差分析，得到輸出結(jié)果。四、實驗結(jié)果及分析（將每一步中的結(jié)果截圖粘貼至此處，并做簡要說明）具體內(nèi)容:(1)提出假設 (2)粘貼結(jié)果(3)分析結(jié)果,給出結(jié)論。（一）單因素方差分析(One-Way ANOVA過程)（1）提出假設H0: 各個排污口的大腸桿菌數(shù)量無差別。（2）粘貼結(jié)果（3）分析結(jié)果，給出結(jié)論。相伴概率為0.329，>0.05，因此可以認為各個組總體方差是相等的，滿足方差檢驗的前提條件。方差檢驗的F值為8.097，相伴概率為0.003。相伴概率小于顯著性水平0.05，表示拒絕零假設，也就是說4個組中至少有一個組和其他三個組有明顯的區(qū)別，也有可能4個組之間都存在顯著的區(qū)別。

11、所以，各個排污口的大腸桿菌數(shù)量有差別。（二）多因素方差分析(Univariate過程)（1）提出假設H0：無差別。（2）粘貼結(jié)果（3） 分析結(jié)果，給出結(jié)論。相伴概率為0.384，>0.05，因此可以認為各個組總體方差是相等的，滿足訪查檢驗的前提條件。關于多個控制變量對觀察變量的獨立作用部分，不同處理方法貢獻的離差平方和為19.531，均方為19.531。不同排污口貢獻的離差平方和為441.344，均方為147.115?？梢姴煌盼劭诘挠绊懸炔煌幚矸椒ǖ挠绊懘?。他們對應的F值和相伴概率分別為1.676，12.621和0.208，0.000。這說明不同處理方法和不同的排污口都對大腸桿菌數(shù)

12、量造成了顯著的影響，但是不同處理方法造成的影響明顯小于不同排污口造成的影響。關于多個控制變量交互作用部分，這里處理方法和排污口交互作用的離差平方和為24.344，均方為8.115。F值和相伴概率分別為0.696,0.563。表明他們的交互作用對觀察結(jié)果造成顯著影響。關于隨機變量的影響部分，所貢獻的離差平方和為279.750，均方為11.656。所以，有差別。（三）協(xié)方差分析(Univariate過程)（1） 提出假設H0：工人的受教育程度和該項目實施對工人收入的提高無顯著的影響。（2） 粘貼結(jié)果（1） 分析結(jié)果，給出結(jié)論?？刂谱兞繉τ^察變量的獨立作用部分：受教育程度和該項目實施貢獻的離差平方和為0.447，均方為0.447。對應的F值和相伴概率分別為0.091,0.765。這說明受教育程度和該項目實施對工人收入的提高沒有顯著的影響。協(xié)變量部分：這里前工資變量的離差平方和為76.524，均方為76.