SPSS中的单因素方差分析(One

SPSS统计软件应用一、SPSS中的单因素方差分析（One-WayAnova）（一）基本原理单因素方差分析也即一维方差分析，是检验由单一因素影响的多组样本某因变量的均值是否有显著差异的问题，如各组之间有显著差异，说明这个因素（分类变量）对因变量是有显著影响的，因素的不同水平会影响到因变量的取值。（二）实验工具SPSSforWindows（三）试验方法例：某灯泡厂用四种不同配料制成的灯丝（filament），生产了四批灯泡。在每批灯泡中随机地抽取若干个灯泡测其使用寿命（单位：小时hours），数据列于下，现在想知道，对于这四种灯丝生产的灯泡，其使用寿命有无显著差异。灯泡灯丝、、、12345678甲1600161016501680170017001780乙15001640140017001750丙16401550160016201640160017401800丁151015201530157016401680（四）不使用选择项操作步骤FileEditViewBataTransformArL：dly:eGraphsUtilitiesWindowHelp蚤I剧吐5?Ifel耋|垂庸|:ENameTypeWidthDecimalsLabelValuesMissingColumnsAlignMeasure1filamentNumeric82灯丝NoneNone8RightScale2hoursNumeric82灯泡使用寿命NoneNone8RightScale（1）在数据窗建立数据文件，定义两个变量并输入数据，这两个变量是：filament变量，数值型，取值1、2、3、4分别代表甲、乙、丙、丁，格式为F1.0，标签为“灯丝”。Hours变量，数值型，其值为灯泡的使用寿命，单位是小时，格式为F4.0，标签为“灯泡使用寿命”。（2）按Analyze，然后ComparedMeans，然后One-WayAnova的顺序单击，打开“单因素方差分析”主对话框。（3）从左边源变量框中选取变量hours，然后按向右箭头，所选去的变量hours即进入DependentList框中。（4）从左边源变量框中选取变量filament，然后按向右箭头，所选取的变量folament即进入Factor框中。（5）在主对话框中，单击“OK”提交进行。（五）输出结果及分析ANQVASunofSquaresdfMeanSquareFSigBetweenGroups39776.46313258.8191.638.209WithinGroups178088.9228094.951Total217865.425FileEditViewInsertFormatAiuilyzeGraphsUtilitiesWindowHelp洛|9|昌|直|囿国三1■匾俭I回魂Jj+IT田1口1W剧更l|日……回Output■fOneway--回Oneway圄Title蜃PJotes.•雨ANOVAANOVA灯泡使用寿命SumofSquaresdfMeanSquareFSig.BetweenGroupsWithinGroupsTotal39776.46178088.9217865.43222512258.8198094.9511.638.209该表各部分说明如下：第一列：方差来源，BetweenGroups是组间变差，WithinGroups是组内变差，Total是总变差。第二列：离差平方和，组间离差平方和为39776.46，组内离差平方和为178088.9,总离差平方和为217865.4,是组间离差平方和与组内离差平方和相加而得。第三列：自由度，组间自由度为3,组内自由度为22，总自由度为25,是组间自由度和组内自由度之和。第四列：均方，即平方和除以自由度，组间均方是13258.819,组内均方是8094.951.第五列：F值，这是F统计量的值，其计算公式为模型均方除以误差均方，用来检验模型的显著性，如果不显著说明模型对指标的变化没有解释能力，F值为1.683.第六列：显著值，是F统计量的p值，这里为0.209.由于显著值0.209大于0.05,所以在置信水平0.95下不能否定零假设，也就是说四种灯丝生产的灯泡，其平均使用寿命美誉显著差异。（六）使用选择项操作步骤（七）输出结果及分析描述性统计量表Descriptives灯泡使用寿命NMeanStd.DeviationStd.Error95%Confiden匚eIntervalfurF-leanMinimumMaximumLowerBoundUpperBound1.0071674.23661.605523.2S471617.31011731.26131600.001730.002.0051598.000144.982864.83831417.98011778.01991400.001750.UU3.00S1648.750SI.66792S.S7401500.47391717.02611550.001S00.004.0061575.0007U.U7142B.60651501.46461648.5354151LI.no1680.UUTotal261628.S4693.3521IS.30791591.14041666.55191400.001S00.00方差一致性检验TestofHomogeneityofVariances灯泡使用寿命LeveneStatisticdfldf2Sig.2.S40322.061Sig大于0.05,说明各组的方差在0.05的显著水平上没有显著性差异，即方差具有一致性。ANOVA灯泡便用寿命SumofSquaresdfMeanSquareFSig.Between(Combined)39776.4631325S.S191.63S.209GrciupisLinearTermUnweighted19629.56119629.55&2.425.134Weighted19939.23119939.2312.463.131Deviation19037.2329910.6131.225.313WithinGroups17S0SS.922S094.951Total2178&5.425未加权Unweighted线性项、加权weighted线性项、加权项与组间偏差平方和。自由度、均方、F值、显著值。LSD法和TAmhane’sT2发进行均值多重比较的结果MultipleComparisonsDependentVariable：灯泡使用寿命(I)灯丝(J)灯丝MeanDifferen匚日(I-J)Std.ErrorSig.95%Confiden匚日IntervalLowerBoundUpperBoundLSD1.002.0076.2S5752.6B22.162-32.97041B5.54193.0025.535746.5649,5B9-71.0340122.10544.0099.285750.055B.060-4.5236203.09502.001.00-76.2S5752.6B22.162-1S5.541932.97043.00-50.750051.2919.333-157.122955.62294.0023.000054.4B07.677-89.9861135.9B613.001.00-25.535746.5649,5B9-122.105471.03402.0050.750051.2919.333-55.6229157.12294.0073.75004B.5904.143-27.0203174.52034.001.00-99.2S5750.055B.060-203.09504.52362.00-23.000054.4B07.677-135.9S61Bg.gsei3.00-73.75004B.5904.143-174.520327.0203Tamhane1.002.0076.2S5752.6B22.900-211.56B1364.13953.0025.535746.5649.9B5-S9.66B5140.73994.0099.205750.055B.127-20.7S79219.35932.001.00-76.235752.6B22.goo-364.1395211.56B13.00-50.750051.2919.9B5-331.7S25230.2B254.0023.000054.4B071.000-259.4196305.41963.001.00-25.535746.5649,9B5-140.7399B9.66B52.0050.750051.2919.9B5-230.2825331.7B254.0073.75004B.5904.452-54.5453202.04534.001.00-gg.235750.055B.127-219.359320.7B792.00-23.000054.4B071.000-305.4196259.41963.00-73.75004B.5904.452-202.045354.5453Duncan法进行均值多重比较结果灯泡使用寿命灯丝NSubsetforalpha=.051Duncan3^4.0061575.0002.005159S.0003.00S164S.7501.0071674.2S6Sig..0S5Meansforgroupsinhomogeneoussubsetsaredisplayed.UsesHarmonicMeanSampleSize=6.304.Thegroupsizesareunequal.Theharmonicmeanofthegroupsizesisused.TypeIerrorlevelsarenotguaranteed.均值分布图二、SPSS中的单因变量多因素方差分析（Univariate）（一）基本原理在多因素的试验中，使用方差分析而不用t检验的一个重要原因在于前者效率更高，本实验所讲的单因变量多因素方差分析是对于一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的回归分析和方差分析。这个过程可以检验不同组之间均数由于受不同因素影响是否有差异的问题，即可以分析每一个因素的作用，也可以分析各因素之间的交互作用，还可以分析协方差和协方差交互作用。（二）实验工具SPSSforWindows（三）试验方法例：某生产队在12块面积相同的大豆试验田上，用不同方式施肥，大豆亩产（斤）的数据如下表编号氮肥（斤）102030405060768696106116126磷肥（斤）亩产（斤）040003900420445044604455043004200440456045704575氮肥用N表示，磷肥用P表示，两个因子各取两水平。为了探明氮肥作用大，还是磷肥作用大，我们进行方差分析。（四）操作步骤（1）输入数据集，因素变量有两个，即N和P，均有两水平，0表示不用该肥料，1表示用该肥料；因变量：output（大豆亩产），单位为斤。npoutput1.00.00400.002.00.00390.003.00.00420.004.001.00450.0051.00460.00I6.001.00455.00「71.00.00430.00I81.00.00420.00P91.00.00440.00101.001.00560.00111.001.00570.00121.001.00575.001-!NameTypeWidthDecimalsL北elValuesMissingColumnsAlign1nNumeric82氮肥NoneNone8Right2pNumeric82磷肥NoneNone8Right3outputNumeric82亩产NoneNone8Right4（2）在“Analyze”菜单中打开“GeneralLinearModels”子菜单，从中选择“Univariae”命令，打开“多因素方差分析”主窗口。（3）指令分析变量。选择因变量output进入Dependent框。选择因素变量N和P进入FixedFactors框。(4)在主对话框中单击“Cintrasts”按钮，打开对比方法对话框，在该对话框下如下操作：在Factor框中选择N。在ChangeContrast栏内，单击Contrast参数框内向下箭头，打开比较方法表，选择Simple项，再选择First项作为比较参考类，然后单击“change”，在factors框中显示N。用相同方法指定P。单击“continue”按钮回到主对话框。(5)在主对话框中单击“option”按钮，打开选项对话框，作如下操作：在Factors框中选择因素变量N、P、NXP,单击向右箭头将因素变量送入DisplayMeansFor框中。在display栏内选中Spreadvs.levelplot和residualplot复选框单击OK按钮回到主对话框。（五）输出结果及分析因素变量表N氮肥，□口61.006磷肥，口口61.006Between-SubjectsFactors因素效应检验表TestsofBetween-SubjectsEffectsDependentVariable:亩产SourceTypeIIISumofSquaresdfMeanSquareFSig.CorrectedModel4740S.3333315S02.77S151.707.000Intercept25S540S.333125S540S.33324819.92.000N14700.000114700.000141.120.000P27075.000127075.000259.920.000N*P5633.33315633.33354.OSO.000Error833.3330104.167Total2633650.00012Corre匚tmdTotal48241.66711mRSquared=.9S3(AdjustedRSquared=.976)从表中可以看出N、P及其交互作用对大豆产量影响很明显，达到极显著水平。三、SPSS单因素方差分析作业（一）材料与方法1.1田间调查及病果、病叶采集对砀山县园艺场一分场和二分场梨园病害发生情况进行调查，调查对象为挂果果园梨树。采取随机取样方法，对园艺场二分场相同管理水平的14年生（2mx4m），25年生（5mx6m），52年生（8mx8m）的梨树进行调查。调查每株果树的三大主枝，数出挂果数和病果数，重复三次取平均值，计算病果率，并进行差异显著性分析。采集具有典型病斑症状的不同病果、病叶，带回实验室进行室内鉴定分析。1.2药剂表1抑菌试验选用的不同杀菌剂序号商品名含量与剂型有效成分生产厂家1博青22.7%悬浮剂二氰蒽醍浙江禾益农化有限公司2福星400g/L乳油唑类美国杜邦公司3好力克430g/L悬浮剂戊唑醇拜耳作物科学公司4福连30%悬浮剂22%多菌灵+8%戊唑醇江苏龙灯化学有限公司5敌力脱250g/L乳油丙环唑瑞士先正达作物保护有限公司6必绿2号33.5%喹琳铜悬浮剂喹琳铜浙江海正化工股份有限公司7己唑醇250g/L悬浮剂己唑醇台湾嘉泰企业股份有限公司8漠菌腈25%乳油漠菌腈江苏托球农化有限公司9噻霉酮天菌成1.5%水乳剂50%水溶性粉剂噻霉酮氯漠异氰尿酸西大华特科技实业有限公司10南京南农农药科技发展有限公司1195%三乙磷酸铝95%粉剂有机磷浙江嘉华化工有限公司12多抗霉素1.5%粉剂肽嘧啶核苷类延边春雷生物药业有限公司13世高10%散粒剂苯醚甲环唑；瑞士先正达作物保护有限公司14品润70%水分散粒剂代森联德国巴斯夫股份有限公司15敌力康12.5%粉剂烯唑醇江苏剑牌农药化工有限公司16多宁77%粉剂络合态硫酸铜钙西班牙艾克威化学工业有限公司17咪鲜胺锰盐50%粉剂咪鲜胺一氯化锰复合物南京第一农药集团有限公司18福美双多菌灵50%粉剂50%粉剂福美双苯并咪唑河北赞峰生物工程有限公司19威海韩孚生化农药有限公司20多菌灵25%粉剂苯并咪唑四川国光农化有限公司21多菌灵25%粉剂苯并咪唑西安美邦药业有限公司总代理22代森锰锌70%粉剂锰锌西安近代农药科技股份有限公司23甲基硫菌灵70%粉剂1，2-双（3-甲氧羰基-2-硫月尿基）苯日本曹达株式会社24甲基硫菌灵50%粉剂thiophanate-methyl+Thiramsulfur西安美邦药业有限公司总代理1.3PDA培养基的配制马铃薯葡萄糖琼脂（PDA）培养基是分离菌物和细菌的常用培养基，其配制方法是：称取200g马铃薯，洗净去皮切成小块，加水1000ml煮沸半个小时或高压煮20min，纱布过滤，再加20g葡萄糖和20g琼脂，充分溶解后趁热纱布过滤，定至1000ml，高压灭菌锅（121°C）灭菌20min左右后取出，铺平板。1.4病原菌的分离与纯化在无菌条件下，将田间取回的梨病果、病叶病斑表面以75%的酒精消毒，果实以解剖刀削去病斑表层，取小块发病组织，叶片直接取病斑组织，置PDA培养基上于25C恒温培养，待菌丝生长，产生分生孢子后，将分生孢子挑入灭菌蒸馏水中，配成浓度约为1.0X106个/mL的孢子悬浮液，用无菌毛细管吸取少量孢子液，轻轻点在PDA培养基平板上（培养基平板预先用直径6mm的打孔器打孔作好标记，便于以后找到孢子），置于25C下培养36h左右，分生孢子萌发在培养基上形成微小菌落，用显微镜观察，将由单个分生孢子萌发形成的微小菌落连同周围的培养基切下，移入另一PDA培养基上培养，以获得病原菌的单孢纯化菌株。1.5病原菌的室内药剂筛选试验（1）含药培养基的配制在无菌条件下，于各培养皿中配置20ml含药PDA培养基。先取19mlPDA培养基置于无菌的三角瓶中，待培养基冷却至50C左右时，加入相应浓度药剂1ml，混匀，倒入培养皿中铺平板，培养基冷凝后方可进行接种实验。按照各杀菌剂推荐使用浓度范围，每种杀菌剂设定3个浓度梯度。（2）菌丝块的制备将分离纯化的病原菌接种在PDA培养基于25C恒温培养箱中培养，待菌落长至直径约40mm时，用直径为5mm打孔器切取菌落外缘制成菌丝块备用。（3）病原菌菌丝生长抑制试验取直径5mm的菌丝块接种到不同药剂处理的培养基上，置25°C恒温箱中培养，重复6次，设无菌水对照。每隔24h观察一次、测量菌落直径，第5d作显著性检验并统计各杀菌剂抑菌率］。抑菌率（%）=（对照平皿菌落直径一加药平皿菌落直径）/对照平皿菌落直径X100（二）结果与分析2.1常用杀菌剂对梨炭疽病菌菌丝生长的抑制作用利用24种杀菌剂进行梨炭疽菌菌丝生长抑制对比试验，以期筛选出适宜药剂种类及其最佳使用浓度。研究结果表明，与清水对照（图2-1-A）相比，33.5%哇琳铜悬浮剂2000倍液（图2-1-B）、430g/L戊唑醇悬浮剂4000倍液、250g/L丙环唑乳油1000倍液、25%漠菌腊乳油3000倍液、苯醚甲环唑10%散粒剂7000倍液、50%咪鲜胺锰盐可湿性粉剂1200倍液和70%代森锰锌粉剂1200倍液等13种处理，抑菌效果好，抑菌率为0.965〜1.000，处理间差异（显著or不显著）；1.5%多抗霉素可湿性粉剂600倍液（图2-1-C）、50%氯漠异氤尿酸水溶性粉剂800倍液和95%三乙磷酸铝可湿性粉剂100倍液，抑菌率分别为0.632、0.635和0.646，抑菌效果较差，三者差异（达到显著水平or未达显著水平）；50%多菌灵可湿性粉剂800倍液、22.7%二氤蒽醍悬浮剂600倍液、77%络合态硫酸铜钙可湿性粉剂400倍液和1.5%噻霉酮水乳剂800倍液（图2-1-D）等抑菌效果很差，抑菌率均不足0.55（表1-3）。图2-1不同杀菌剂对梨炭疽病菌菌丝生长抑制对比试验A:对照，B:33.5%哇琳铜悬浮剂1500倍液，C:50%多菌灵可湿性粉剂800倍液，D:1.5%唾霉酮水乳剂800倍液。表1-2常用杀菌剂对梨炭疽病病原菌菌丝生长抑制率序号药剂第5d抑菌率1234561.清水对照0.0000.0000.0000.0000.0000.0002.博青600倍0.5940.5060.5280.4720.5560.5393.福星10000倍1.0001.0001.0001.0001.0001.0004.好力克4000倍1.0001.0001.0001.0001.0001.0005.福连1200倍0.9440.9721.0001.0001.0001.0006.敌力脱1000倍1.0001.0001.0001.0001.0001.0007.必绿2号2000倍1.0001.0001.0001.0001.0001.0008.己唑醇5000倍0.9000.9441.0000.9670.9781.0009.漠菌腈3000倍1.0001.0001.0001.0001.0001.00010.噻霉酮800倍0.5000.4780.5280.4420.4830.46711.天菌成800倍0.5940.6500.6060.7000.6720.58912.95%三乙磷酸铝100倍0.6000.6170.7060.6330.6220.70013.多抗霉素600倍0.6170.6440.6220.6440.6330.63314.世高7000倍1.0001.0001.0001.0001.0001.00015.品润500倍0.8891.0001.0001.0001.0001.00016.敌力康3500倍0.9560.9670.9220.9720.9831.00017.多宁400倍0.4110.3670.4330.4220.4060.42218.咪鲜胺锰盐1200倍1.0001.0001.0001.0001.0001.00019.福美双1600倍0.9830.9781.0001.0001.0001.00020.韩孚生化多菌灵800倍0.2170.1500.1830.1500.0000.00021.代森锰锌1200倍1.0001.0001.0001.0001.0001.00022.甲基硫菌灵900倍0.0610.0780.0560.0610.1610.050利用SPSS软件进行单因素方差分析，标注差异显著性。表1-2第五天不同药剂抑菌率差异显著性分析表1-3常用杀菌剂对梨炭疽病病原丝生长与分生孢子药剂种类处理浓度抑菌率差异显著性a=0.5a=0.1清水对照00甲基硫菌灵9000.078多菌灵8000.117多宁4000.410噻霉酮8000.483博青6000.533多抗霉素6000.632火菌成8000.635三乙磷酸铝1000.646己唑醇50000.965敌力康35000.967品润5000.982福连12000.986福美双16000.994福星100001.000好力克40001.000敌力脱10001.000必绿2号20001.000漠菌腈30001.000世高70001.000咪鲜胺锰盐12001.000代森锰锌12001.000萌发的影响药剂Productname有效成分Effectivecomponent剂型Agenttype生产地区Producedarea稀释倍数抑菌率(%)清水对照ContrastDeionizedwater——0甲基硫菌灵Thiophanate-Methyl70%Thiophanate-MethylWPJapan900多菌灵Carbendazim50%CarbendazimSCShandong,China800络合态硫酸铜钙CaldoBordele’sValle’s77%CoppercalciumsulphateWPSpain400噻霉酮Benziothiazolinone1.5%BenziothiazolinoneEWShanxi,China800二氤蒽醌Boqing22.7%DithianonSCZhejiang,China600多抗霉素Polyoxin1.5%PolyoxinWPShanxi,China600氯漠异氤尿酸Miejuncheng50%ChlorobromoiscocyanuricacidAFJiangsu,China800三乙磷酸铝Posetyl-aluminium95%Phosethy-aluminiumWPZhejiang,China100己唑醇Hexaconazole25%HexaconazoleSCTaiwan,China5000烯唑醇Dilikang12.5%DiniconazoleWPJiangsu,China3500代森联Polyram70%MetiramWGSweden500多菌灵+戊唑醇Fulian22%Carbendazim&8%tebuconazolecomplexSCJiangsu,China1200福美双Triram50%ThiramWPHebei,China1600氟硅唑Nustar40%FlusilazoleECUnitedState10000戊唑醇Horizon43%TebuconazoleSCGermany4000丙环唑Propiconazole25%PropiconazoleECSweden1000喹啉铜BiluNo.233.5%Oxine-copperSCJiangsu,China2000漠菌月青Bromothalonil25%BromothalonilECJiangsu,China3000苯醚甲环唑Score10%DifenoconazoleWGSweden7000咪鲜胺锰盐Prochloraz-manganeseChloridecomplex50%Prochloraz-manganesechloridecomplexWPJiangsu,China1200代森锰锌Mancozeb70%MancozebWPShanxi,China1200Note:differentlowercaseindicatessignificantdifferenceat0.05levelbyF-test.四、SPSS中的多因变量线性模型方差分析（Multivariate）（一）基本原理多因变量线性模型的方差分析属于多元方差分析，与一元统计学中方差分析类似，多元样本资料也可以进行方差分析。二者的差别在于一元方差分析中要分析的指标是一元随机变量，多元方差分析中要分析的指标是多元随机变量。（二）实验工具SPSSforWindows（三）试验方法要比较五个品种大麦产量，用连续两年观测的单产量作为指标，用三个不同地区的产量作为三次重复，得到下表的数据。品种1气8181A10582A312080A411087A59884重复2314712010099142121116621511241129619214114812614612510876其中每个品种上面一排数字是第一年产量，下面一排是第二年产量，希望检查各品种之间是否有显著差异。这里指标是两年的单产量，把它作为二元随机变量，影响指标的因素只有一个（品种），此因素分成五个等级（水平），进行了三次重复观测，因此这是一个多元方差分析的问题。（四）操作步骤NameTypeWidthDecimalsLabelValuesMissingColumnsAlignMeasure1kindNumeric82品种NoneNone8RightScaleScale2firstP'Jurneric82第一年产量NoneNone8Right3secondNumeric82第二年产量NoneNone8RightScale一4（1）输入数据集，用first表示第一年产量，second表示第二年产量，kind表示品种，它有五个水平。（2）在“Analyze”菜单中打开“GeneralLinearModels”子菜单中，从中选择“Multivariate”命令，打开“多因变量方差分析”主窗口。（3）指定分析变量将变量first、second移入Dependent框，作为因变量。将变量kind移入FixedFactors框，作为因素变量。在主对话框中，单击【Contrast】按钮，打开相应的对话框，在该框中进行如下操作：在Factors框中选择kind变量在ChangeContrast栏内，单击Contrast参数框内向下箭头，展开比较方法表，选择Simple项，再选择First项作为比较参数考类，然后单击【Change］按钮。单击【Continue】按钮，返回主对话框。单击【OK】按钮结束。输出结果及分析Between-SubjectsFactorsN那神1.0032.0033.0034.0035.003MultivariateTestscEffectValueFHypothesisdfErrordfSig.InterceptPillai'sTrace.971153.212^2.000g.oooWilks'Lambda.029153.212a2.0009.000Hotelling'sTrace34.047153.21252.0009.000Roy'sLargestRoot34.047153.212^2.000g.oooKINDPillai'sTrace.426.677S.00020.000.706Wilks'Lambda.604,64平S.0001S.000.731Hotelling'sTrace.504.604S.00016.000.762Roy'sLargestRoot.5031.257b4.000!□.□□□.349ExactstatisticThestatisticisanupperboundonFthatyieldsalowerboundonthesignificancelevel匚Design:Intercept+KINDTestsofBetween-SubjectsEffectsSour匚eDependentVariableTypeIIISumofSquaresdfMeanSquareFSig.CorrectedModel弟一年产重第二年产重1792.400a2173.067b444S.100543.267.5571.157.3S5Inter匚ept第一年产童第二年产重246528.600141523.2671246520.600141523.267306.399301.455.000.000KIND第一年产筮第二年产重1792.4002173.0674440.100543.267.5571.157.699.305Error第一年产筮第二年产重S046.0004694.6671010S04.600469.467Total第一年产筮第二年产重256367.□□□14S391.0001515CorrectedTotal第一年产童第二年产量9838.4006867.7331414RSquared=.132(AdjustedRSquared=-.145)RSquared=.316(AdjustedRSquared=.043)ContrastResults(KMatrix)品种SimpleContrast3DependentVariable第一年产重第二年产重Level2vs.Level1ContrastEstimate6.667-6.667HypothesizedValue□□Difference(Estimate-Hypothesized)6.667-6.667Std.Error23.16017.691Sig..779.71495%Confiden匚日IntervalLowerBound-44.93S-46.0S5forDifferenceUpperBound5S.27132.752Level3vs.Level1ContrastEstimate15.6672.667HypothesizedValue□□Differen匚日(Estimate-Hypothesized)15.6672.667Std.Error23.16017.691Sig..514.SS395%Confiden匚日IntervalLowerBound-35.93S-36.752forDifferenceUpperBound67.27142.0S5Level4vs.Level1ContrastEstimate31.66727.000HypothesizedValue□□Differen匚日(Estimate-Hypothesized)31.66727.000Std.Error23.16017.691Sig..201.15S95%Confiden匚日IntervalLowerBound-19.93S-12.41SforDifferenceUpperBoundS3.27166.41SLevel5vs.Level1ContrastEstimate7.000-4.000HypothesizedValue□□Differen匚日(Estimate-Hypothesized)7.000-4.000Std.Error23.16017.691Sig..769.S2695%Confiden匚日IntervalLowerBound-44.604-43.4ISforDifferenceUpperBound5S.60435.41Sa.Referen匚日匚ategory=1MultivariateTestResultsValueFHypothesisdfErrordfSig.Pillai'strace.426.677S.00020.000.706Wilks'lambda.604,64平S.0001S.000.731Hotelling'strace.604.604S.00016.000.762Roy'slargestroot.5031.257b4.00010.000.349ExantstatisticThestatisti匚isanupperboundonFthatyieldsalowerboundonthesignifinarinelevel.UnivariateTestResultsSour匚巳DependentVariableSumofSquaresdfMeanSquareFSig.Contrast弟一牛产重1792.400444S.100.557第二年产童2173.0674543.2671.157.3S5Error第一年产量第二年产童S046.0004694.6671010S04.600469.467五、SPSS中正交设计的方差分析（）（一）实验工具SPSSforWindows（二）试验方法例：为了提高某种试剂产品的收率（指标），考虑如下几个因素对其影响A：反应温度1(50°C)2(70C)B：反应时间1(1h)2(2h)C：硫酸浓度1(17%)2(27%)D：硫酸产地1（天津）2（上海）E：操作方式1（搅拌）2（不搅拌）把这5个因素放在表的5列上，得到如下实验设计与结果。试验编号ABCDE实验结果1111116521112274312212714122217352121270621221737221116282212269（三）操作步骤abcderesult11.001.001.001.001.0065.0021.001.001.002.002.0074.0031.002.002.001.002.0071.0041.002.002.002.001.0073.0052.001.002.001.002.0070.0062.001.002.002.001.0073.0072.002.001.001.001.0062.0082.002.001.002.002.0069.00NameTypeWidthDecimalsLabelValuesMissingColumnsAlignMeasure1aNumeric82.反应温度NoneNone8RightScale2bNumeric82反应时间NoneP'Jone8RightScale3cNumeric82硫酸浓度NonebJone8RightScale4dNumeric82硫酸产地None[■■■lone8RightScale5eNumeric82操作方式NonebJone8RightScale6resultNumeric82试验结果NoneNon日8RightScale（1）输入数据集，五个因素分别用A、B、C、D、E表示，每因素均有两水平，试验结果用result表示。（2）在“Analyze”菜单中打开“generallinearmodels”子菜单，从中选择“univariate”命令，打开“多因素方差分析”主窗口。（3）指定分析变量：选择因变量results进入dependen框。选择因变量A、B、C、D、E进入fixedfactors框。（4）在主对话框中单击“model”按钮，打开模型对话框，在对话框中如下操作:选中custom单选项。指定要求分析的五个主效应。单击“continue”按钮，返回主对话框。(5)在主对话框中单击"options”按钮，打开选项对话框，在该对话框中如下操作:在factorsandfactor框中选择因素变量A、B、C、D、E，单击向右箭头将因素变量送入displayMeansfor框。nivaLaiLonsDisplayMeansfor：EstimatedMarginalMeansFactor(s]andFactorInteractions：(OVERALL)abComparemaineffectsConfidenceintervaladjustment：|LSD(none]^_JDisplayDescriptivestatisticsHomogeneitytestsEstimatesofeffectsizeSpreadvs.levelplotObservedpowerResidualplotParameterestimates厂LackoffitContrastcoefficientmatrixGeneralestimablefunctionSignificancelevel：.05Confidenceintervalsare95%ContinueCancelHelpI单击“continue”按钮，返回主对话框。单击“OK”按钮完成。(四)输出结果及分析Between-SubjectsFactorsN反应1.004温度2.004反应1.004时间2.004硫酸1.004浓度2.004硫酸1.004产地2.004操作1.004方式2.004TestsofBetween-SubjectsEffectsDependentVariable:试验结果Sour匚日TypeIIISumofSquaresdfMeanSquareFSig.CorrectedModel122.6253524.52539.240.025Intercept3S7B1.12513S7B1.12562049.B0.000A10.125110.12516.200.057B6.12516.1259.B00,0S9C36.125136.12557.BOO.017E15.125115.12524.200.039D55.125155.12588.200.□11Error1.2502.625Total3S905.000SCorrectedTotal123.S757a.RSquared=.990(AdjustedRSquared=.965)L反应温度DependentVariable：试验结果反应温度MeanStd.Error95%ConfidenceIntervalLowerBoundUpperBound1.0070.750.39569.04972.4512.0063.500.39566.79970.201反应时间DependentVariable：试验结果反应时间MeanStd.Error95%ConfidenceIntervalLowerBoundUpperBound1.0070.500.39560.79972.2012.0063.750.39567.04970.451磕酸浓度DependentVariable：试验结果硫酸浓度MeanStd.Error95%ConfidenceIntervalLowerBoundUpperBound1.0067.500.39565.79969.2012.0071.750.39570.04973.451疏酸产地DependentVariable:试验结果硫酸产地MeanStd.Error95%ConfidenceIntervalLowerBoundUpperBound1.0067.000.39565.29968.7012.0072.250.39570.54973.951操作方式DependentVariable：试验结果操作方式MeanStd,Error95%ConfidenceIntervalLowerBoundUpperBound1.006S.250.39566.54969.9512.0071.000.39569.29972.701最好生产方案：C硫酸浓度2（27%）+D硫酸产地2（上海）+E搅拌方式2（不搅拌）+A反应温度1（50°C）+B反应时间1（1小时）。1-1-2-2-2六、SPSS中正交设计的方差分析作业（一）材料以无菌苗上部叶片为外植体进行组织培养。（二）方法取鬼怒甘试管苗展开14d的叶片，分别接种在以MS为基本培养基的九种增殖培养基上，采用正交表L9（34）设计的3因素3水平正交组合，详见表3-2。表3-2九种不同处理的草莓叶片诱导愈伤组织培养基Tab.3-2ThehormonecomponentofninedifferentmediumofinducingcallusfromstrawberryLeaf处理(Treatments)Y-1Y-2Y-3Y-4Y-5Y-6Y-7Y-8Y-96-BA3.03.03.02.02.02.01.01.01.0激素水平(mg/L)2,4-D0.20.100.20.100.20.10Levelsofhormone(mg/L)IBA0.50.3000.50.30.300.5（三）结果与分析从表4-8中可以看出，在0.05的水平下，，对鬼怒甘品种草莓叶片形成愈伤组织是显著的，在同等条件下，可以优先采用他们的最好水平。从表4-9可以看出BA的最好水平是水平