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及方差分析Word格式.docx
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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
1962.448
.000
27.561
13.780
8.398
.004
34.080
4.869
2.967
.040
误差
22.972
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
(I)品种
(J)品种
均值差值(I-J)
标准误差
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
.555
-2.8766
1.6099
4.00
.7667
.476
-1.4766
3.0099
5.00
-3.4333*
.005
-5.6766
-1.1901
6.00
-.1000
.925
-2.3433
2.1433
7.00
-1.1333
.297
-3.3766
1.1099
8.00
1.6333
-.6099
3.8766
1.0000
.355
-1.2433
3.2433
2.4000*
.038
.1567
4.6433
-1.8000
.107
-4.0433
.4433
1.5333
.165
-.7099
3.7766
.5000
.640
-1.7433
2.7433
.6333
-1.6099
2.8766
-1.0000
-3.2433
1.2433
1.4000
.202
-.8433
3.6433
-2.8000*
.018
-5.0433
-.5567
.5333
.618
-1.7099
2.7766
-.5000
-2.7433
1.7433
.0000
1.000
-2.2433
2.2433
-.7667
-3.0099
1.4766
-2.4000*
-4.6433
-.1567
-1.4000
-3.6433
.8433
-4.2000*
.001
-6.4433
-1.9567
-.8667
.421
-3.1099
1.3766
-1.9000
.091
-4.1433
.3433
3.4333*
1.1901
5.6766
1.8000
-.4433
4.0433
2.8000*
.5567
5.0433
4.2000*
1.9567
6.4433
3.3333*
.007
1.0901
5.5766
2.3000*
.045
.0567
4.5433
.1000
-2.1433
2.3433
-1.5333
-3.7766
.7099
-.5333
-2.7766
1.7099
.8667
-1.3766
3.1099
-3.3333*
-5.5766
-1.0901
-1.0333
.340
-3.2766
1.2099
1.1333
-1.1099
3.3766
1.9000
-.3433
4.1433
-2.3000*
-4.5433
-.0567
1.0333
-1.2099
3.2766
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。
N
子集
Duncana,b
9.9667
10.7333
10.8333
11.3667
11.8667
12.3667
14.1667
.060
.055
已显示同类子集中的组均值。
基于观测到的均值。
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
密度
1、输入数据,执行:
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。
假设
1496.333
1035.923
2.889
1.444a
6.222
3.111
6.400
7.778
16
.486b
1.556
.778
1.600
.233
1.444
2.971
.080
品种*密度
22.222
5.556
11.429
a.MS(区组)
b.MS(错误)
4、语句。
UNIANOVA产量BY品种密度区组
/RANDOM=区组
/METHOD=SSTYPE(3)
/INTERCEPT=INCLUDE
/POSTHOC=品种密度(DUNCAN)
/CRITERIA=ALPHA(0.05)
/DESIGN=品种密度区组品种*密度.
三、两因素可重复裂区设计
表3是中耕次数和施肥量对小麦产量的影响,采用两因素裂区试验设计,3次重复,主区为中耕次数,3个水平,副区为施肥量,4个水平。
小区计产面积33平米。
表3中耕次数和施肥量对小麦产量的影响(公斤)
主处理
副处理
重复
29
37
18
17
28
31
13
30
15
32
12
27
25
26
11
2、模型。
注意,在填好模型后,点击继续,然后点击粘贴,进入语句编辑器。
3、原来是这样的,要做修改。
4、修改后是这样的,最后一句加个东西。
语句:
UNIANOVA产量BY副处理主处理重复
/RANDOM=重复
/POSTHOC=副处理主处理(DUNCANLSD)
/DESIGN=副处理主处理重复重复(主处理)主处理*副处理.
5、运行后得结果。
区别在于,副处理和交互的F值用2.565求得,主处理和重复用2.292求得。
实际上在两因素随机区组的基础上进一步分解自由度。
17161.000
1050.673
32.667
16.333a
80.167
40.083
17.491
.011
9.167
2.292b
2179.667
726.556
283.278
46.167
2.565c
16.333
7.127
.048
重复(主处理)
2.292
.894
.488
主处理*副处理
7.167
1.194
.466
.825
a.MS(重复)
b.MS(重复(主处理))
c.MS(错误)
通过上面的分析可以看出几点:
1、随机区组设计中,重复即区组,区组作为一个因子进行分析。
2、固定因子和随机因子的区别,在单因素可重复随机区组和两因素可重复随机区组设计中,把区组看成一个因子,等同于两因素和三要素无重复设计,区组当作固定因子和随机因子结果一样(如下表),但在裂区设计中不一样,F值的求解不同。
3、方差分析重点在于自由度的分解。
单因素可重复随机区组设计
233.677
13.780a
22.973
1.641b
两因素可重复随机区组设计
32.889a
3.289
6.766
3078.171
.486
1537.000
40.667
a.R方=.809(调整R方=.689)
裂区设计
2308.833a
135.814
52.953
6690.931
15.628
6.368
.008
2.565
19516.000
36
2355.000
35
a.R方=.980(调整R方=.962)
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- spss20 进行 重复 因素 随机 区组两 试验 设计 方差分析
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