精品用spss20进行可重复单因素随机区组两因素随机区组两因素裂区试验设计的方差分析.docx
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精品用spss20进行可重复单因素随机区组两因素随机区组两因素裂区试验设计的方差分析
一、可重复单因素随机区组试验设计
8个小麦品种的产比试验,采用随机区组设计,3次重复,计产面积25平米,产量结果如下,进行方差分析和多重比较。
表1小麦品比试验产量结果(公斤)
品种
区组
产量
1
1
10.9
2
1
10。
8
3
1
11。
1
4
1
9.1
5
1
11.8
6
1
10.1
7
1
10
8
1
9。
3
1
2
9。
1
2
2
12。
3
3
2
12。
5
4
2
10.7
5
2
13。
9
6
2
10.6
7
2
11.5
8
2
10.4
1
3
12。
2
2
3
14
3
3
10。
5
4
3
10。
1
5
3
16。
8
6
3
11。
8
7
3
14。
1
8
3
14.4
1、打开程序把上述数据输入进去。
2、执行:
分析—一般线性模型—单变量。
3、将产量放进因变量,品种和区组放进固定因子。
4、单击模型,选择设定单选框,将品种和区组放进模型中,只分析主效应。
5、在两两比较中进行多重比较,这里只用分析品种.可以选择多种比较方法。
6、分析结果。
主体间效应的检验
因变量:
产量
源
III型平方和
df
均方
F
Sig.
校正模型
61。
641a
9
6.849
4。
174
.009
截距
3220。
167
1
3220。
167
1962。
448
.000
区组
27。
561
2
13.780
8.398
.004
品种
34.080
7
4.869
2.967
。
040
误差
22。
972
14
1.641
总计
3304。
780
24
校正的总计
84.613
23
a。
R方=.729(调整R方=.554)
这里只须看区组和品种两行,两者均达到显著水平,说明土壤肥力和品种均影响产量结果。
下面是多重比较,只有方差分析达到显著差异才进行多重比较。
多个比较
因变量:
产量
(I)品种
(J)品种
均值差值(I-J)
标准误差
Sig.
95%置信区间
下限
上限
LSD
1。
00
2.00
—1.6333
1。
04591
。
141
-3。
8766
。
6099
3。
00
—。
6333
1.04591
.555
—2.8766
1.6099
4。
00
.7667
1。
04591
。
476
-1.4766
3.0099
5。
00
-3。
4333*
1。
04591
。
005
—5.6766
-1.1901
6。
00
—。
1000
1。
04591
.925
—2.3433
2.1433
7。
00
—1。
1333
1.04591
。
297
—3。
3766
1.1099
8。
00
-.6333
1。
04591
。
555
-2。
8766
1.6099
2.00
1.00
1.6333
1。
04591
.141
-。
6099
3.8766
3.00
1。
0000
1.04591
。
355
—1.2433
3。
2433
4.00
2。
4000*
1.04591
。
038
.1567
4。
6433
5。
00
—1。
8000
1。
04591
.107
—4。
0433
.4433
6。
00
1。
5333
1。
04591
.165
-.7099
3。
7766
7。
00
。
5000
1。
04591
。
640
-1。
7433
2.7433
8。
00
1.0000
1.04591
。
355
-1.2433
3.2433
3。
00
1。
00
。
6333
1.04591
。
555
—1。
6099
2.8766
2.00
-1.0000
1。
04591
.355
—3。
2433
1.2433
4。
00
1。
4000
1.04591
。
202
—.8433
3.6433
5.00
-2。
8000*
1.04591
。
018
—5.0433
-。
5567
6。
00
。
5333
1。
04591
.618
-1.7099
2.7766
7。
00
—.5000
1。
04591
。
640
—2。
7433
1。
7433
8.00
。
0000
1。
04591
1.000
—2.2433
2.2433
4.00
1.00
-。
7667
1.04591
。
476
-3.0099
1.4766
2.00
-2.4000*
1.04591
。
038
—4.6433
-。
1567
3。
00
-1。
4000
1。
04591
.202
—3.6433
.8433
5.00
—4.2000*
1。
04591
.001
-6。
4433
-1.9567
6。
00
—.8667
1.04591
。
421
-3。
1099
1。
3766
7.00
—1.9000
1.04591
。
091
-4。
1433
.3433
8。
00
-1.4000
1.04591
。
202
-3.6433
。
8433
5。
00
1。
00
3。
4333*
1.04591
。
005
1.1901
5.6766
2.00
1.8000
1。
04591
.107
-。
4433
4.0433
3。
00
2。
8000*
1.04591
.018
。
5567
5。
0433
4。
00
4。
2000*
1.04591
.001
1.9567
6.4433
6。
00
3.3333*
1.04591
。
007
1。
0901
5。
5766
7.00
2。
3000*
1.04591
。
045
.0567
4。
5433
8.00
2。
8000*
1。
04591
。
018
。
5567
5。
0433
6。
00
1.00
.1000
1。
04591
。
925
-2。
1433
2.3433
2.00
—1.5333
1。
04591
。
165
-3。
7766
.7099
3。
00
-.5333
1。
04591
。
618
—2.7766
1.7099
4.00
。
8667
1。
04591
.421
-1.3766
3。
1099
5.00
-3.3333*
1.04591
。
007
—5.5766
-1。
0901
7.00
—1。
0333
1。
04591
。
340
-3.2766
1。
2099
8。
00
—.5333
1。
04591
。
618
-2。
7766
1。
7099
7。
00
1.00
1.1333
1.04591
.297
—1。
1099
3.3766
2。
00
—.5000
1。
04591
。
640
-2.7433
1。
7433
3。
00
.5000
1。
04591
。
640
—1。
7433
2。
7433
4.00
1.9000
1。
04591
.091
—。
3433
4.1433
5.00
—2。
3000*
1.04591
.045
—4.5433
—.0567
6。
00
1.0333
1.04591
.340
—1.2099
3.2766
8.00
.5000
1.04591
.640
—1.7433
2.7433
8.00
1.00
。
6333
1.04591
.555
-1.6099
2。
8766
2。
00
-1.0000
1.04591
。
355
—3.2433
1.2433
3.00
。
0000
1.04591
1.000
-2.2433
2.2433
4.00
1.4000
1.04591
.202
—.8433
3。
6433
5。
00
-2。
8000*
1。
04591
。
018
-5.0433
-.5567
6。
00
。
5333
1.04591
.618
—1。
7099
2.7766
7.00
-。
5000
1。
04591
。
640
-2。
7433
1。
7433
基于观测到的均值.
误差项为均值方(错误)=1。
641。
*。
均值差值在0.05级别上较显著。
产量
品种
N
子集
1
2
Duncana,b
4.00
3
9.9667
1。
00
3
10.7333
6。
00
3
10。
8333
3.00
3
11.3667
8.00
3
11.3667
7。
00
3
11。
8667
11.8667
2。
00
3
12。
3667
12.3667
5。
00
3
14。
1667
Sig。
.060
.055
已显示同类子集中的组均值。
基于观测到的均值。
误差项为均值方(错误)=1。
641。
a。
使用调和均值样本大小=3。
000。
b。
Alpha=0。
05.
二、两因素可重复随机区组试验设计
下面是水稻品种和密度对产量的影响,采用随机区组试验设计,3次重复,品种3个水平,密度3个水平,共27个观测值。
小区计产面积20平米。
表2水稻品种与密度产比试验
品种
密度
区组
产量
1
1
1
8
1
1
2
8
1
1
3
8
1
2
1
7
1
2
2
7
1
2
3
6
1
3
1
6
1
3
2
5
1
3
3
6
2
1
1
9
2
1
2
9
2
1
3
8
2
2
1
7
2
2
2
9
2
2
3
6
2
3
1
8
2
3
2
7
2
3
3
6
3
1
1
7
3
1
2
7
3
1
3
6
3
2
1
8
3
2
2
7
3
2
3
8
3
3
1
10
3
3
2
9
3
3
3
9
1、输入数据,执行:
分析-一般线性模型—单变量。
注意区组作为随机因子。
2、选择模型。
注意模型中有三者的主效和品种与密度的交互。
3、分析结果。
注意自由度的分解.使用一个误差(0。
486)计算F值.
主体间效应的检验
因变量:
产量
源
III型平方和
df
均方
F
Sig.
截距
假设
1496.333
1
1496。
333
1035.923
。
001
误差
2。
889
2
1.444a
品种
假设
6.222
2
3。
111
6.400
.009
误差
7.778
16
。
486b
密度
假设
1.556
2
。
778
1。
600
。
233
误差
7.778
16
。
486b
区组
假设
2。
889
2
1。
444
2.971
.080
误差
7.778
16
.486b
品种*密度
假设
22。
222
4
5。
556
11.429
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