正交试验设计的spss分析剖析.docx
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正交试验设计的spss分析剖析
处理组合
A
B
C
Ⅰ
Ⅱ
Ⅲ
1
1
1
1
17
16
19
2
1
2
2
19
20
20
3
2
1
2
26
24
21
4
2
2
1
25
22
20
5
3
1
2
16
15
19
6
3
2
1
14
15
14
7
4
1
1
24
25
23
8
4
2
2
28
28
26
上机操作 6:
正交试验设计的 spss 分
析
习题:
有一混合水平的正交试验,A 因素为葡萄品种,A1、A2、A3、A4,B 因素为施肥期,
有 B1、B2,C 因素为施肥量,有 C1、C2,重复三次,采用 L8(4×24)正交表,试验结果如
下表,试进行分析
葡萄品种施肥时期及用量实验结果
解:
1.定义变量,输入数据:
在变量视图中写入变量名称“产
量”、“区组”、“施肥量”、“施肥期”、“品种”“处理”
,宽度均为 8,小数均为 0。
并在数据视图依次输入变量。
2.分析过程:
(1)正态分布检验:
工具栏“图形”——“P-P 图”,在“变量”中放入“产
量”,“检验分布”为“正态”,“确定”。
(2)方差齐性检验:
a.工具栏“分析”——“比较均值”——“单因素
ANOVA”。
b.在“因变量”中放入“产量”,在“固定因子”中放入
“品种”。
c.点击“选项”,在“统计量”中点击 “方差同质性检验”
,“继续”。
d.“确定”。
工具栏“分析”——“比较均值”——“单
因素 ANOVA”。
e.在“因变量”中放入“产量”,在“固定因子”中放入
“施肥期”。
f.点击“选项”,在“统计量”中点击 “方差同质性检验”
,“继续”。
g.“确定”。
在“因变量”中放入“产量”,在“固定因
子”中放入“施肥量”。
h.点击“选项”,在“统计量”中点击 “方差同质性检验”
,“继续”。
i.“确定”。
在“因变量”中放入“产量”,在“固定因
子”中放入“处理”。
点击“选项”,在“统计量”中点击
“描述性”和“方差同质性检验”,“继续”。
j.“确定”。
(3)显著性差异检验:
a.工具栏“分析”——“常规线性模型”——“单变量”。
b.在“因变量”中放入“产量”,在“固定因子”中分别
放入“施肥期”、“施肥量”、“品种” “区组”。
c.点击“模型”,“定制”,将“施肥期”、“施肥量”、
“品种”、“区组”放入“模型”下。
在“建立项”中选择
“主效应”,“继续”。
d.点击“两两比较”,将“施肥期”、“施肥量”、“品
种”放入“两两比较检验”中,点击“假定方差齐性”中的
“Duncan”。
e.“确定”,在“因变量”中放入“产量”,在“固定因
子”中分别放入“处理”、“区组”。
f.点击“模型”,“定制”,将“处理”、“区组”放入
“模型”下。
在“建立项”中选择 “主效应”,“继续”。
g.点击“两两比较”,将“处理”放入“两两比较检验”
中,点击“假定方差齐性”中的“Duncan”。
h.“确定”。
3.生成图表,输出结果分析:
(1)正态分布检验:
Levene 统
计量
df1
df2
显著性
.667
3
20
.582
产量 的 正态 P-P 图
1.0
0.8
期
望 0.6
的
累
积
概 0.4
率
0.2
0.0
0.00.20.40.60.81.0
观测的累积概率
P-P 图中数据点都分布在一条直线上,所以产量符合正态
分布。
(2)方差齐性检验:
方差齐性检验
表1-1
由表1-1可知,P>0.05,所以不同品种的产量方差之间不
Levene 统
计量
df1
df2
显著性
.030
1
22
.863
Levene 统
计量
df1
df2
显著性
.507
1
22
.484
存在显著性差异,方差齐性。
方差齐性检验
表1-2
由表1-2可知,P>0.05,所以施肥期不同处理水平的产量
方差不存在显著性差异,方差齐性。
方差齐性检验
表1-3
由表1-3可知,P>0.05,所以施肥量不同处理水平的产量
方差不存在显著性差异,方差齐性。
N
均值
标准差
标准误
均值的 95% 置信区间
极小值
极大值
下限
上限
1
2
3
4
5
6
7
8
总数
3
3
3
3
3
3
3
3
24
17.33
19.67
23.67
22.33
16.67
14.33
24.00
27.33
20.67
1.528
.577
2.517
2.517
2.082
.577
1.000
1.155
4.430
.882
.333
1.453
1.453
1.202
.333
.577
.667
.904
13.54
18.23
17.42
16.08
11.50
12.90
21.52
24.46
18.80
21.13
21.10
29.92
28.58
21.84
15.77
26.48
30.20
22.54
16
19
21
20
15
14
23
26
14
19
20
26
25
19
15
25
28
28
Levene 统
计量
df1
df2
显著性
1.542
7
16
.223
描述
表1-4
方差齐性检验
表1-5
由表1-3可知,处理组合1—12的均值和标准误分别为
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、27.33±0.66
7,因此处理8(品种A4、施肥期B2、施肥量C2)的产量最高。
由
表1-5可知,P>0.05,所以不同处理的产量方差不存在显著性
差异,方差齐性。
(3)显著性差异检验:
源
III 型平方和
df
均方
F
Sig.
校正模型
截距
区组
品种
施肥期
施肥量
误差
总计
校正的总计
408.250a
10250.667
3.083
371.000
1.500
32.667
43.083
10702.000
451.333
7
1
2
3
1
1
16
24
23
58.321
10250.667
1.542
123.667
1.500
32.667
2.693
21.659
3806.824
.573
45.926
.557
12.132
.000
.000
.575
.000
.466
.003
品种
N
子集
1
2
3
4
3
1
2
4
Sig.
6
6
6
6
15.50
1.000
18.50
1.000
23.00
1.000
25.67
1.000
主体间效应的检验
表1-6
由表1-6可知,区组的P>0.05,所以不同区组的产量之间
不存在显著性差异;品种的P<0.01,所以不同品种的产量之间
存在极显著性差异;施肥期的P>0.05,所以不同施肥期水平的
产量之间不存在显著性差异;施肥量的P<0.05,所以不同施肥
量水平的产量之间存在显著性差异。
产量
基于类型 III 平方和
误差项为均方(误差)= 2.693。
a. 使用调和均值样本大小 = 6.000。
b. Alpha = .05。
表1-7
品种
差异性
3
a
A
1
b
B
2
c
C
4
d
C
源
III 型平方和
df
均方
F
Sig.
校正模型
截距
处理
区组
误差
总计
校正的总计
409.750a
10250.667
406.667
3.083
41.583
10702.000
451.333
9
1
7
2
14
24
23
45.528
10250.667
58.095
1.542
2.970
15.328
3451.126
19.559
.519
.000
.000
.000
.606
品种
N
子集
1
2
3
3
1
2
4
Sig.
6
6
6
6
15.50
1.000
18.50
1.000
23.00
25.67
.012
产量
基于类型 III 平方和
误差项为均方(误差)= 2.693。
a. 使用调和均值样本大小 = 6.000。
b. Alpha = .01。
表1-8
由表1-7和表1-8可知,品种的多重比较分析表如下:
表1-9
主体间效应的检验
表1-10
处理
N
子集
1
2
3
4
5
6
5
1
2
4
3
7
8
Sig.
3
3
3
3
3
3
3
3
14.33
16.67
17.33
.061
16.67
17.33
19.67
.061
19.67
22.33
.079
22.33
23.67
24.00
.280
27.33
1.000
处理
N
子集
1
2
3
4
6
5
1
2
4
3
7
8
Sig.
3
3
3
3
3
3
3
3
14.33
16.67
17.33
.061
16.67
17.33
19.67
.061
19.67
22.33
23.67
24.00
.012
23.67
24.00
27.33
.026
由表1-10可知,处理的P<0.01,所以不同处理的产量之间存在
极显著性差异。
产量
基于类型 III 平方和
误差项为均方(误差)= 2.970。
a. 使用调和均值样本大小 = 3.000。
b. Alpha = .01。
表1-11
产量
基于类型 III 平方和
误差项为均方(误差)= 2.970。
a. 使用调和均值样本大小 = 3.000。
b. Alpha = .05。
表1-12
由表1-11和表1-12可知,处理的多重比较分析表如下:
处理
差异性
6
a
A
5
ab
AB
1
ab
AB
2
bc
BC
4
cd
C
3
d
CD
7
d
CD
8
e
D
表1-13
- 配套讲稿:
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