統(tǒng)計操作 電子計算機應(yīng)用課程考試題目DAYIN

1、精選文檔統(tǒng)計軟件應(yīng)用課程考試題目作物栽培學與耕作學 1717302013 嚴博要求：（1）以班為單位提交紙質(zhì)版。（2）題目和操作過程以及分析過程也要寫出來，分析過程中的重要表格要列出來。第一題：蕹菜不同施氮量（A）和不同止氮期（B）,對蕹菜植株體內(nèi)硝態(tài)氮含量的影響試驗，采用框栽法進行，施氮量(g/m 2 )分A1(15),A2(30),A3(45) 三個水平。止氮期（天）分B1(3),B2(7),B3(11) 三個水平。重復(fù)4次，采用完全隨機化設(shè)計，試驗結(jié)果見表1，試進行檢驗。表1 蕹菜不同施氮量（A）和不同止氮期（B）對蕹菜植株體內(nèi)硝態(tài)氮含量的影響 處理 重復(fù) A1 B1 B2 B3 225

2、3258421128212118532080183285126 A2 B1 B2 B3267428209324380192281415208328385205 A3 B1 B2 B3429490236423508234377495268386524270輸入數(shù)據(jù)的SPSS表如下：操作過程：1. 分析=>一般線性模型=>重復(fù)度量2. 被試內(nèi)因子名稱框：鍵選入trial3. 級別數(shù)框：鍵入44. 單擊添加鈕5. 單擊自定義鈕6. 群體內(nèi)部變量框：選入trial1trial47. 因子列表框：選入止氮期和施氮量8. 單擊模型鈕9. 設(shè)定單選鈕：選中主效應(yīng)10. 群體內(nèi)模型框選入：tria

3、l11. 群體間模型選入：止氮期和施氮量12. 單擊繼續(xù)鈕13. 單擊確定結(jié)果輸出如下：主體內(nèi)因子度量: MEASURE_1 TRAIL因變量1trail12trail23trail34trail4上表給出了所定義的4次測量的變量名，在模型中它們都代表一個因變量trial，只是測量的次數(shù)不同而已。主體間因子值標簽N止氮期1.00B132.00B233.00B33施氮量1.00A132.00A233.00A33多變量檢驗a效應(yīng)值F假設(shè) df誤差 dfSig.TRAILPillai 的跟蹤.9359.547b3.0002.000.096Wilks 的 Lambda.0659.547b3.0002.

4、000.096Hotelling 的跟蹤14.3219.547b3.0002.000.096Roy 的最大根14.3219.547b3.0002.000.096TRAIL * 止氮期Pillai 的跟蹤1.1421.3306.0006.000.369Wilks 的 Lambda.0482.364b6.0004.000.212Hotelling 的跟蹤15.7372.6236.0002.000.302Roy 的最大根15.48315.483c3.0003.000.025TRAIL * 施氮量Pillai 的跟蹤.651.4826.0006.000.802Wilks 的 Lambda.393.39

5、7b6.0004.000.850Hotelling 的跟蹤1.437.2406.0002.000.927Roy 的最大根1.3561.356c3.0003.000.404a. 設(shè)計 : 截距 + 止氮期 + 施氮量 主體內(nèi)設(shè)計: TRAILb. 精確統(tǒng)計量c. 該統(tǒng)計量是 F 的上限，它產(chǎn)生了一個關(guān)于顯著性級別的下限。Mauchly 的球形度檢驗a度量: MEASURE_1 主體內(nèi)效應(yīng)Mauchly 的 W近似卡方dfSig.EpsilonbGreenhouse-GeisserHuynh-Feldt下限TRAIL.00514.5555.018.4721.000.333檢驗零假設(shè)，即標準正交轉(zhuǎn)換

6、因變量的誤差協(xié)方差矩陣與一個單位矩陣成比例。a. 設(shè)計 : 截距 + 止氮期 + 施氮量 主體內(nèi)設(shè)計: TRAILb. 可用于調(diào)整顯著性平均檢驗的自由度。 在"主體內(nèi)效應(yīng)檢驗"表格中顯示修正后的檢驗。主體內(nèi)效應(yīng)的檢驗度量: MEASURE_1 源III 型平方和df均方FSig.TRAIL采用的球形度299.861399.954.148.929Greenhouse-Geisser299.8611.415211.972.148.796Huynh-Feldt299.8613.00099.954.148.929下限299.8611.000299.861.148.720TRAIL

7、* 止氮期采用的球形度4076.8896679.4811.004.466Greenhouse-Geisser4076.8892.8291440.9791.004.452Huynh-Feldt4076.8896.000679.4811.004.466下限4076.8892.0002038.4441.004.443TRAIL * 施氮量采用的球形度544.056690.676.134.989Greenhouse-Geisser544.0562.829192.297.134.929Huynh-Feldt544.0566.00090.676.134.989下限544.0562.000272.028.1

8、34.878誤差 (TRAIL)采用的球形度8120.44412676.704Greenhouse-Geisser8120.4445.6591435.088Huynh-Feldt8120.44412.000676.704下限8120.4444.0002030.111主體間效應(yīng)的檢驗度量: MEASURE_1 轉(zhuǎn)換的變量: 平均值 源III 型平方和df均方FSig.截距3173742.25013173742.2502479.809.000止氮期282926.0002141463.000110.532.000施氮量204492.1672102246.08379.890.001誤差5119.333

9、41279.833結(jié)果分析：由主體間效應(yīng)的檢驗表格可知：止氮期的F值為110.532，P值小于0.01，施氮量的F值為79.890，P值為0.01，即止氮期和施氮量均對蕹菜植株體內(nèi)硝態(tài)氮含量存在顯著性差異。第二題：將4個不同的水稻品種A1、A2、A3、A4安排在面積相同的4種不同土質(zhì)的地塊B1、B2、B3、B4中試種，測得各地塊的產(chǎn)量(kg)如表2：表2各個處理試驗產(chǎn)量情況地塊品種B1B2B3B4A1135120147132A2154129125125A3125129120133A4115124119123假設(shè)水稻品種與地塊之間無交互作用，建立適當?shù)臄?shù)據(jù)文件，試用SPSS的Univariate

10、命令，在顯著性水平 005下，檢驗：(1) 不同的品種對水稻的產(chǎn)量有無顯著的影響? (2) 不同的土質(zhì)對水稻的產(chǎn)量有無顯著的影響?根據(jù)題意輸入數(shù)據(jù)得到的SPSS表格如下：操作過程：1. 分析=>一般線性模型=>單變量2. 因變量框：選入 產(chǎn)量3. 固定因子框：選入 水稻品種和不同土質(zhì)地塊4. 模型鈕：單擊 5. 設(shè)定單選鈕：選中 6. 模型框：選入 水稻品種和不同土質(zhì)地塊 7.  單擊繼續(xù) 8. 兩兩比較鈕：單擊 9. 兩兩比較檢驗框：選入 水稻品種和不同土質(zhì)地塊10. SNK復(fù)選框：選中 11. 單擊繼續(xù)12. 單擊確定結(jié)果輸出如下：主體間因子值標簽N不同土質(zhì)地塊1.0

11、0B142.00B243.00B344.00B44水稻品種1.00A142.00A243.00A344.00A44主體間效應(yīng)的檢驗因變量: 產(chǎn)量 源III 型平方和df均方FSig.校正模型569.375a694.896.852.562截距263939.0631263939.0632369.380.000不同土質(zhì)地塊94.688331.563.283.836水稻品種474.6883158.2291.420.300誤差1002.5639111.396總計265511.00016校正的總計1571.93815a. R 方 = .362（調(diào)整 R 方 = -.063）分析：由操作得出的表格中可以看到

12、主體間因子包括水稻品種和不同土質(zhì)地塊，每個包括了4個設(shè)計。在主體間效應(yīng)的檢驗表格中看到的主要信息為：校正模型的P值0.562>0.05，因此所用的模型無統(tǒng)計學意義，且能看到不同土質(zhì)地塊的F值為0.283，P值為0.836，水稻品種的F值為1.420，P值為0.300，兩者的P值均遠大于0.05，也是無統(tǒng)計學意義。因此我們可以得出結(jié)論：此試驗中，水稻品種和不同土質(zhì)地塊的選擇對水稻產(chǎn)量均無顯著性影響。Homogeneous Subsets產(chǎn)量Student-Newman-Keulsa,b 不同土質(zhì)地塊N子集1B24125.5000B34127.7500B44128.2500B14132.25

13、00Sig.803已顯示同類子集中的組均值。 基于觀測到的均值。 誤差項為均值方 (錯誤) = 111.396。a. 使用調(diào)和均值樣本大小 = 4.000。b. Alpha = .05。產(chǎn)量Student-Newman-Keulsa,b 水稻品種N子集1A44120.2500A34126.7500A24133.2500A14133.5000Sig.344已顯示同類子集中的組均值。 基于觀測到的均值。 誤差項為均值方 (錯誤) = 111.396。a. 使用調(diào)和均值樣本大小 = 4.000。b. Alpha = .05。由上面兩個表格看出，各不同土質(zhì)地塊之間的產(chǎn)量的P值為0.803,不同水稻品種

14、之間的產(chǎn)量P值為0.344，均大于0.05，因此產(chǎn)量變化都不顯著。第三題：為探索鋅肥對水稻的最佳用量及致毒量，設(shè)計Zn0、Zn1、Zn2、Zn3、Zn4 5個水平，進行田間試驗，重復(fù)4次，采用完全隨機化設(shè)計。試驗結(jié)果列于下表，試進行F檢驗和多重比較。表3水稻鋅肥試驗產(chǎn)量（kg/小區(qū)）重復(fù)處理Zn0Zn1Zn2Zn3Zn42222242422232425272320222324212020222321根據(jù)題意輸入數(shù)據(jù)得到的SPSS表格如下：操作步驟：1. 分析=>比較均值=>單因素ANOVA2. 因變量列表框：選入水稻產(chǎn)量3. 因子框：選入Zn處理4. 兩兩比較鈕：鉤選LSD復(fù)選框、

15、S-N-K復(fù)選框、Duncan復(fù)選框5. 單擊繼續(xù)鈕6. 單擊確定輸出結(jié)果如下：單因素方差分析水稻產(chǎn)量 平方和df均方F顯著性組間29.30047.3253.488.033組內(nèi)31.500152.100總數(shù)60.80019Post Hoc Tests多重比較因變量: 水稻產(chǎn)量 (I) Zn(J) Zn均值差 (I-J)標準誤顯著性95% 置信區(qū)間下限上限LSDZn0Zn1-.750001.02470.475-2.93411.4341Zn2-2.25000*1.02470.044-4.4341-.0659Zn3-3.25000*1.02470.006-5.4341-1.0659Zn4-.5000

16、01.02470.633-2.68411.6841Zn1Zn0.750001.02470.475-1.43412.9341Zn2-1.500001.02470.164-3.6841.6841Zn3-2.50000*1.02470.028-4.6841-.3159Zn4.250001.02470.811-1.93412.4341Zn2Zn02.25000*1.02470.044.06594.4341Zn11.500001.02470.164-.68413.6841Zn3-1.000001.02470.345-3.18411.1841Zn41.750001.02470.108-.43413.934

17、1Zn3Zn03.25000*1.02470.0061.06595.4341Zn12.50000*1.02470.028.31594.6841Zn21.000001.02470.345-1.18413.1841Zn42.75000*1.02470.017.56594.9341Zn4Zn0.500001.02470.633-1.68412.6841Zn1-.250001.02470.811-2.43411.9341Zn2-1.750001.02470.108-3.9341.4341Zn3-2.75000*1.02470.017-4.9341-.5659*. 均值差的顯著性水平為 0.05。Hom

18、ogeneous Subsets水稻產(chǎn)量ZnNalpha = 0.05 的子集12Student-Newman-KeulsaZn0421.2500Zn4421.750021.7500Zn1422.000022.0000Zn2423.500023.5000Zn3424.5000顯著性.169.072DuncanaZn0421.2500Zn4421.7500Zn1422.0000Zn2423.500023.5000Zn3424.5000顯著性.060.345將顯示同類子集中的組均值。a. 將使用調(diào)和均值樣本大小 = 4.000。結(jié)果分析：由第一個表格看到F值為3.488，P為0.033，小于0.0

19、5，說明各個Zn處理間的水稻產(chǎn)量是存在顯著差異性的。從多重比較表中看到：Zn0與Zn2、 Zn3處理的水稻產(chǎn)量，Zn1和Zn3處理的水稻產(chǎn)量存在顯著差別，Zn3與Zn4處理的水稻產(chǎn)量也存在顯著差別。三表對比，發(fā)現(xiàn)LSD法、S-N-K法、Duncan法的顯著性存在一定的誤差，S-N-K法中Zn0、Zn4、Zn1、Zn2處理的水稻產(chǎn)量與Zn3存在顯著差異，Duncan法中，Zn0、Zn4、Zn1、Zn2處理的水稻產(chǎn)量與Zn3處理的水稻產(chǎn)量存在顯著差異，而Zn2與Zn3處理的水稻產(chǎn)量無顯著差異。第四題：大豆施磷試驗，選土壤和其它條件相似的相鄰小區(qū)組成一對，其中一區(qū)施磷肥，一區(qū)不施磷肥，重復(fù)7次，采用

20、配對法設(shè)計，產(chǎn)量結(jié)果見表4。請問，大豆施磷肥是否存在著增產(chǎn)量效果。表4 大豆磷肥施用試驗產(chǎn)量（單位：kg/666.7m2）處理重復(fù)X1（施10kg/666.7m2磷肥）170158182176163187168X2（不施磷肥）155145132138146129137根據(jù)題意輸入數(shù)據(jù)得到的SPSS表格如下：操作步驟：1. 分析=>比較均值=>配對樣本T檢驗2. 成對變量框：選入X1和X23. 單擊確定輸出結(jié)果如下：成對樣本統(tǒng)計量均值N標準差均值的標準誤對 1X1172.0000710.311813.89750X2140.285778.976163.39267成對樣本相關(guān)系數(shù)N相關(guān)系

21、數(shù)Sig.對 1X1 & X27-.711.073成對樣本檢驗成對差分tdfSig.(雙側(cè))均值標準差均值的標準誤差分的 95% 置信區(qū)間下限上限對 1X1 - X231.7142917.848576.7461315.2071148.221464.7016.003結(jié)果分析：由最后一個表格看到t值為4.701，P值為0.003，遠小于0.5，因此存在顯著性差異，則大豆施磷肥之后的產(chǎn)量效果顯著。第五題：在制藥過程中，為了掩蓋雙嘧達莫的苦味，減少其對胃粘膜的剌激和便于兒童服用，用正交試驗設(shè)計對相分離成囊法制備雙嘧達莫微囊的最佳制備條件進行了優(yōu)化。根據(jù)預(yù)試驗結(jié)果 以直接影響成囊的囊心囊材比、溫

22、度、攪拌速度為試驗因素 每個因素分為3個水平。本設(shè)計采用了三因素三水平，見表5。表5 雙嘧達莫微囊的正腳試驗因素水平水平囊心囊材比A成囊溫度（）B攪拌速度（r/min）C11：45040021：86060031：1670800實驗設(shè)計與結(jié)果：根據(jù)表7，可選擇L9(34)正交表進行表頭設(shè)計和安排實施試驗。試驗方式及結(jié)果見表8。表8 雙嘧達莫微囊的L9（34）正交實驗與結(jié)果試驗號L1AL2BL3CL4D包囊率合計（%）1111187.52122264.33133366.04212347.65223137.86231246.27313240.08321366.59332148.4試根據(jù)試驗結(jié)果確定最

23、佳條件備條件。根據(jù)題意完成正交表的設(shè)計，經(jīng)過調(diào)整之后的SPSS表如下：操作步驟：1. 數(shù)據(jù)=>正交設(shè)計=>生成2. 因子名稱框輸入：A3. 單擊添加4. 選中“A”，單擊定義值5. 在定義值框中前3行分別輸入1、2、36. 單擊繼續(xù)7. 同上進行B、C三個水平的因子設(shè)置8. 單擊確定， 即完成了正交表的設(shè)計。為了便于與文獻中的試驗一致，把系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)順序進行調(diào)整，并把試驗結(jié)果輸入SPSS數(shù)據(jù)庫。接著進行以下操作：1. 分析=>一般線性模型=>單變量2. 因變量框：選入STATUS3. 固定因子框：選入A、B、C4. 單擊模型鈕：設(shè)定5. 模型框：選入A、B、C6. 單擊繼續(xù)7. 單擊確定輸出結(jié)果如下：主體間因子NA