正交試驗設計的spss分析報告

1、上機操作6:正交試驗設計的 spss分 析習題：有一混合水平的正交試驗 ，A因素為葡萄品種，Al、A2、A3、A4, B因素為施肥期，有Bi、B2, C因素為施肥量，有Ci、C2,重復三次，采用L8(4X24)正交表，試驗結果如下表，試進行分析葡萄品種施肥時期及用量實驗結果處理組合ABCIn出11111716192122192020321226242142212522205312161519632114151474112425238422282826解：1.定義變量，輸入數(shù)據(jù)：在變量視圖中寫入變量名稱產(chǎn)量”、區(qū)組”、施肥量”、施肥期”、品種”處理”，寬度均為 8,小數(shù)均為0。并在數(shù)據(jù)視圖依次輸

2、入變量。分析過程：正態(tài)分布檢驗：工具欄 圖形” 一一P-P圖”，在 變量”中放入 產(chǎn)量”，檢 驗分布”為正態(tài)”，確定”。方差齊性檢驗：工具欄分析”一一比較均值”一一單因素ANOVA ”。在 因變量”中放入 產(chǎn)量”，在 固定因子”中放入 品種”。點擊選項”，在統(tǒng)計量”中點擊 方差同質性檢驗”，繼 續(xù)”。確定”。工具欄 分析”一一比較均值”一一單因素 ANOVA ”。在 因變量”中放入 產(chǎn)量”，在 固定因子”中放入 施肥 期”。點擊 選項”，在 統(tǒng)計量”中點擊 方差同質性檢驗”，繼 續(xù)”。確定”。在 因變量”中放入 產(chǎn)量”，在 固定因子”中放入 施肥量”。點擊選項”，在統(tǒng)計量”中點擊 方差同質性檢

3、驗”，繼 續(xù)”。確定”。在因變量”中放入產(chǎn)量”，在固定因子”中放入 處理”。點擊 選項”，在 統(tǒng)計量”中點擊 描述性”和 方差同質性檢驗”，繼續(xù)”。確定”。顯著性差異檢驗：工具欄 分析”一一常規(guī)線性模型”一一單變量”。在因變量”中放入產(chǎn)量”，在固定因子”中分別放入 施 肥期”、施肥量”、品種”區(qū)組”。點擊模型”，定制”，將施肥期”、施肥量”、品種”、區(qū)組”放入 模型”下。在 建立項”中選擇主效應”，繼續(xù)”。點擊兩兩比較”，將施肥期”、施肥量”、品種”放入 兩兩比較檢驗”中，點擊 假定方差齊性”中的Duncan ”。確定”，在 因變量”中放入 產(chǎn)量”，在 固定因子”中分別 放入處理”、區(qū)組”。點

4、擊 模型”，定制”，將 處理”、區(qū)組”放入 模型”下。 在 建立項”中選擇 主效應”，繼續(xù)”。點擊 兩兩比較”，將 處理”放入 兩兩比較檢驗”中，點 擊 假定方差齊性”中的Duncan ”。確定”。生成圖表，輸出結果分析：（1）正態(tài)分布檢驗：產(chǎn)量的正態(tài)P-P圖P-P圖中數(shù)據(jù)點都分布在一條直線上,所以產(chǎn)量符合正態(tài) 分布。（2）方差齊性檢驗：方差齊性檢驗產(chǎn)量Levene 統(tǒng)計量df1df2顯著性.667320.582表1-1由表1-1可知，P0.05 ,所以不同品種的產(chǎn)量方差之間不 存在顯著性差異，方差齊性。方差齊性檢驗產(chǎn)量Levene 統(tǒng)計量df1df2顯著性.507122.484表1-2由表1

5、-2可知，P 0.05 ,所以施肥期不同處理水平的產(chǎn)量 方差不存在顯著性差異，方差齊性。方差齊性檢驗產(chǎn)量Levene 統(tǒng)計量df1df2顯著性.030122.863表1-3由表1-3可知，P 0.05 ,所以施肥量不同處理水平的產(chǎn)量 方差不存在顯著性差異，方差齊性。描述產(chǎn)量N均值標準差標準誤均值的95%置信區(qū)間極小值極大值下限上限1317.331.528.88213.5421.1316192319.67.577.33318.2321.1019203323.672.5171.45317.4229.9221264322.332.5171.45316.0828.5820255316.672.0821

6、.20211.5021.8415196314.33.577.33312.9015.7714157324.001.000.57721.5226.4823258327.331.155.66724.4630.202628總數(shù)2420.674.430.90418.8022.541428表1-4方差齊性 檢驗產(chǎn)量Levene 統(tǒng)計量df1df2顯著性1.542716.223表1-5由表1-3可知，處理組合1 12的均值和標準誤分別為17.33 0.882、19.67 0.333、23.67 1.453、22.33 1.453、16.67 1.202、14.33 0.333、24.00 0.577、27.

7、33 0.667，因此處理8 (品種A4、施肥期B2、施肥量C2)的產(chǎn)量最高。由表1-5可知，P0.05 ,所以不同處理的產(chǎn)量方差不存在顯著性差 異，方差齊性。顯著性差異檢驗：主體間效應的檢驗因變量：產(chǎn)量源III 型平方和df均方FSig.校正模型408.250 al758.32121.659.000截距10250.667110250.6673806.824.000區(qū)組3.08321.542.573.575品種371.0003123.66745.926.000施肥期1.50011.500.557.466施肥量32.667132.66712.132.003誤差43.083162.693總計107

8、02.00024校正的總計451.33323a. R 方=.905 （調整 R 方=.863 ）表1-6由表1-6可知，區(qū)組的P0.05 ,所以不同區(qū)組的產(chǎn)量之間 不存在顯著性差異；品種的PV 0.01 ,所以不同品種的產(chǎn)量之間 存在極顯著性差異；施肥期的P0.05 ,所以不同施肥期水平的 產(chǎn)量之間不存在顯著性差異；施肥量的PV 0.05 ,所以不同施肥 量水平的產(chǎn)量之間存在顯著性差異。產(chǎn)量Duncan品種N子集12343615.501618.502623.004625.67Sig.1.0001.0001.0001.000顯示同類子集中組的均值?；陬愋虸II 平方和誤差項為均方（誤差）=2.

9、693使用調和均值樣本大小 =6.000。Alpha = .05。表1-7Duncan品種N子集1233615.501618.502623.004625.67Sig.1.0001.000.012顯示同類子集中組的均值。 基于類型III 平方和誤差項為均方（誤差）=2.693。使用調和均值樣本大小=6.000Alpha = .01 。表1-8由表1-7和表1-8可知，品種的多重比較分析表如下品種差異性3aA1bB2cC4dC表1-9主體間效應的檢驗因變量：產(chǎn)量源iii型平方和df均方FSig.校正模型409.750 a945.52815.328.000截距10250.667110250.6673

10、451.126.000處理406.667758.09519.559.000區(qū)組3.08321.542.519.606誤差41.583142.970總計10702.00024校正的總計451.33323a. R 方=.908 （調整 R 方=.849）表 1-10誤差項為均方（誤差）=2.970。使用調和均值樣本大小=3.000Alpha = .01 。由表1-10可知,處理的P V 0.01 ,所以不同處理的產(chǎn)量之間存 在極顯著性差異。處理N子集12346314.335316.6716.671317.3317.332319.6719.674322.333323.6723.677324.0024.008327.33Sig.061.061.012.026產(chǎn)量Duncan顯示同類子集中組的均值。 基于類型III平方和表 1-11產(chǎn)量Duncan a,b處理N子集123456314.335316.6716.671317.3317.332319.6719.674322.3322.333323.677324.008327.33Sig.06