實(shí)驗(yàn)六方差分析

1實(shí)驗(yàn)六方差分析掌握單因素方差分析、多因素方差分析的操作與結(jié)果解釋事件的發(fā)生往往與多個(gè)因素有關(guān)，但各個(gè)因素對事件發(fā)生的影響可能是不一樣的，而且同一因素的不同水平對事件發(fā)生的影響也是不同的。通過方差分析，就可以研究不同因素以及因素的不同水平對事件發(fā)生的影響程度。根據(jù)自變量個(gè)數(shù)的不同，方差分析可以分1.One-WayANOVA過程是單因素簡單方差分析過程?？梢赃M(jìn)行單因素方差分析、均值2.GeneralLinearModel過程可以完成簡單的多因素方差分析和協(xié)方差分析，不但可以分析各因素的主效應(yīng)，還可以分析各因素間的交互效應(yīng)。該過程允許指定最高階次的交互效應(yīng)，建立包括所有效應(yīng)的模型。如果想在模型中包括某些特定的交互效應(yīng)的模型，就

Univariate命令調(diào)用GLM過程完成一般的單因變量、多因素方差分析?？梢灾付▍f(xié)變量，即進(jìn)行協(xié)方差分析。在指定模型方面有較大的靈活性并可以提供大量的統(tǒng)計(jì)

Multivate命令調(diào)用GLM過程進(jìn)行多因變量的多因素分析。當(dāng)研究的問題具有兩個(gè)或兩個(gè)以上相關(guān)的因變量時(shí)，要研究一個(gè)或幾個(gè)因素變量與才可以選用Multivariate菜單項(xiàng)調(diào)用GLM過程。如果只有幾個(gè)不相關(guān)的因變量或只有一個(gè)因變量，應(yīng)該使用Univariate菜單項(xiàng)調(diào)用GLM過程一課題中在不只一種條件下進(jìn)行測度，要檢驗(yàn)有關(guān)因變量均值的假設(shè)應(yīng)該使用該過程。1.單因素方差分析單因素方差分析檢驗(yàn)由單一因素影響的一個(gè)(或幾個(gè)相互獨(dú)立的)因變量的各因素水平分組的均值之間的差異是否具有統(tǒng)計(jì)意義。它檢驗(yàn)由單一因素影響的幾個(gè)(兩個(gè)以上)2AnalyzeAnalyzeGraphsUtilitiesWindowHelpHeans... GeneralLinearModel成績[成績]

Contrasts…:打開“One-WayAnovaContransts”對話框，如圖2所示3One-WayANOVA:ContrastsOne-WayANOVA:ContrastsNext圖2圖2中的Coefficients窗口的意義在于：有時(shí)候需要比較自變量不同取值對應(yīng)的分組數(shù)據(jù)的均值，例如某一組均值是否與另一組均值或另幾組的均值相等，或者某組均值的多少倍是否與另一組均值的多少倍相等。在該窗口中輸入數(shù)值，作為自變量不同取值對應(yīng)的分組數(shù)據(jù)的系數(shù)(即倍數(shù)),需要為每組分組數(shù)據(jù)添加·個(gè)系數(shù)，一般要求各系數(shù)之和為0。3圖3這個(gè)對話框中用于設(shè)置均值的多重比較。各個(gè)參數(shù)的意思在這里就不詳細(xì)解說了。

Options按鈕：單擊該按鈕，打開“One-WayANOVA:Options”對話框，如圖44 最小值(Minimum)、最大值(Maximum)和95%置信區(qū)間(95%ConfidenceInterval)等。學(xué)生統(tǒng)一考試，統(tǒng)考成績(單位：分)如下：組1組2組3要求檢驗(yàn)這3種教學(xué)方法的效果有沒有顯著差異(H:假設(shè)這3種教學(xué)方法的效果沒有顯著差異)。α=0.055808成項(xiàng)808方法成績1121312)輸出結(jié)果中部分變量中文解釋如下：MeanSquare:均方和Sig:F值的顯著性概率。若顯著性概率小于顯著性水平(0.05),在否定原假設(shè)原假設(shè)H?:不同水平瞎，各總體均值無顯著差異，即不同水平下控制因素的影響不顯著單響應(yīng)多因素方差分析是對一個(gè)獨(dú)立變量是否受一個(gè)或多個(gè)因素或變量影響而進(jìn)行的方差分析，常用的是單響應(yīng)變量雙因素方差分析?；旧隙家玫健癆nalyze”菜單中“GeneralLinearModel”子菜單中的“Univariate”命令。利用該方差分析過程，可以檢驗(yàn)雙因素方差分析又分為雙因素不重復(fù)試驗(yàn)的方差分析和雙因素重復(fù)試驗(yàn)的方差分析。GraphsUtilitiesWindowHelpRepeatedMeasures...YarianceComponents...6血清種類[D??RandomFactor(s):隨機(jī)因素。Covariate(s):協(xié)變量。它是一個(gè)定量預(yù)測變量，可與因變量一起定義回歸模型WLSWeight:加權(quán)變量，放入加權(quán)變量作加權(quán)最小二乘法(WLS)分析.②點(diǎn)擊圖5中的Model按鈕：激活設(shè)定模型對話框，如圖6所示7建立全模型，包括所有因素的主效應(yīng)和所有的交互效應(yīng)確定平方和的分解方法確定平方和的分解方法下面針對圖6的·些參數(shù)設(shè)置進(jìn)行簡單介紹指定模型類型：>FullFactorial選項(xiàng)：系統(tǒng)默認(rèn)的模型類型。建立全模型。全模型包括所有因素變量的主效應(yīng)和所有的交互效應(yīng)。例如，有三個(gè)因素變量，全模型包括三個(gè)因素變的主效應(yīng)、兩兩的交互效應(yīng)和三個(gè)因素的交互效應(yīng)。選擇此項(xiàng)后無須進(jìn)行下一步的操作，按Continue按鈕返回主對話框。Custom選項(xiàng)：建立子定義的模型。此項(xiàng)的選擇激活其下各操作框。選擇了Custom后，在Factors&Covariates框中自動列出可以作為因變量的變量名，其變量名后面的括號中標(biāo)有字母“F”,也列山可以作為協(xié)變量的變量名，其變量名后面的括號后標(biāo)有字母“C”。這些變量都是由用戶在主對話框中定義的。根據(jù)表中列出的變量名建立模型。在BuildTerm(s)欄中有一個(gè)下拉列表，里面有幾項(xiàng)選擇如下：

Maineffects:指定主效應(yīng)

Interaction:指定任意的交互效應(yīng)

All2-Way:指定所有2維交互效應(yīng)令A(yù)ll3-Way:指定所有3維交互效應(yīng)令A(yù)ll4-Way:指定所有4維交互效應(yīng)

All5-Way:指定所有5維交互效應(yīng)注意，要建立模型中的交互項(xiàng)的時(shí)候如果涉及多個(gè)因素，需要同時(shí)選中。選擇分解平方和的方法：Sumofsquares下拉列表中可以用四項(xiàng)選擇來確定平方和的分解方法。這里略去對其的詳細(xì)講解。IncludeInterceptinmodel:通常截距包括在模型中。如果能假設(shè)數(shù)據(jù)通過原點(diǎn)，可以不包括截距，即不選擇此項(xiàng)。③點(diǎn)擊圖5中的Contrasts按鈕：激活對照對話框，如圖7所示8④點(diǎn)擊圖5中的Plots按鈕激活圖形對話框，如圖8所示：??Plots:AddChangeCobSeparateLines:縱坐標(biāo)HorizontalAxis:橫坐標(biāo)⑤點(diǎn)擊圖5中的PostHoc按鈕：激活多重比較對話框，如圖9所示：9bC4ControlCategory圖9所示對話框中具體選項(xiàng)含義略⑥點(diǎn)擊圖5中的Options按鈕：激活選擇輸出對話框，如圖10所示：ww2)實(shí)驗(yàn)題目下表為三因素實(shí)驗(yàn)的資料，請用方差分析說明不同基礎(chǔ)液與不同血清種類對鉤端螺旋體的基礎(chǔ)液(a)血清種類(b)