两因素方差分析检验.doc

1、 1 ， 本科学生实验报告 学号： 姓名： * 学院： 生命科学学院 专业、班级： 11 级应用生物教育 A 班 实验课程名称： 生物统计学实验 教 师： 孟丽华（ 教授 ） 开 课 学 期： 2012 至 2013 学年 下 学期 填 报 时 间： 2013 年 5 月 15 日 云南师范大学教务处编印 2 一 实验设计方案 实验序号 及 名称 ： 实验 九 :为了选出某物质较为适宜的条件 的 两 因素方差分析 检验 实验时间 2013-05-10 实验室 睿智楼 3 幢 326 （一） 、 实验目的 ： 1、 能够熟练的使用 SPSS 进行二因素方差分析 ； 2、 通过本次试验理解 二 因

2、素方差分析的概念和思想，理解多个因素存在交互效应的统计学含义和实 际含义； 3、了解方差分析分解的理论基础和计算原理，能够熟练应用单因素方差分析对具体的实际问题进行有效的分析 ， 通过测量数据研究各个因素对总体的影响效果 ， 判定因素在总变异中的重要程度 ； 4、进一步熟悉 SPSS 软件的应用。 （二） 、 实验 设备及材料 ： 微机 、 SPSS for Windows V 18.0 统计软件包 及相应的要统计的数据 （三） 、 实验原理 ： 1、 两因素方差分析主要 用来 检测两个自变量之间的是否有显著 的影响， 检测 不同组合 之间 哪种最显著 ； 2、 两 因素方差分析有两种类型：一

3、个是无 交互作用 的双因素方差分析，它假定因素 A 和因素 B 的效应之间是相互独立的，不存在相互关系；另一个是有交互作用的双因素方差分析，它假定因素 A 和因素 B 的结合会产生出一种新的效应 ； 3、 双因素方差分析的前提假定：采样地随机性，样本的独立性，分布的正态性，残差 方差的一 致性 ； 4、比较观测变量总离差平方和各部分的比例 ， 在观测变量总离差平方和中，如果3 组间离差平方和所占比例较大，则说明观测变量的变动主要是由于控制变量引起的，可以主要由控制变量来解释，即控制变量给观测变量带来了显著影响 ； 5、 两因素方差分析 ：（一）、 交叉分组资料的方差分析 ： 设试验考察 A、

4、B 两个因素， A因素分个水平， B因素分 b个水平。所谓交叉分组是指 A因素每个水平与 B 因素的每个水平都要碰到，两者交叉搭配形成 b 个水平组合即处理，试验因素 A、 B在试验中处于平等地位，试验单位分成 b 个组，每组随机接受一种处理，因而试验数 据也按两因素两方向分组。这种试验以各处理是单独观测值还是有重复观测值又分为两种类型 ： 1）、两因素单独观测值试验资料的方差分析对于 A、 B 两个试验因素的全部 b个水平组合，每个水平组合只有一个观测值，全试验共有 b 个观测值 ； 2）、 两因素有重复观测值试验的方差分析对两因素和多因素有重复观测值试验结果的分析，能研究因素的简单效应、主

5、效应和因素间的交互作用 (互作 )效应； （二）、 无交互作用的双因素试验的方差分析 ： 1）、基本假设：方差齐性和相互独立； 2）、线性统计模型： ，其中 ， 所有期望值的总平均 ： ， 要分析因素 A， B 的差异对试验结果是否有显著影响，即为检验如下假设是否成立 ： ， ； 6、 两 因素方差分析的进一步分析 ： 1） 、方差齐性检验 ： 由于方差分析的前提是各水平下的总体服从正态分布并且方差相等，因此有必要对方差齐性进行检验，即对控制变量不同水平下各观测变量不同总体方差是否相等进行分析。 SPSS单因素方差分析中，方差齐性检验 采用了方差同质性（ Homogeneity of Vari

6、ance）的检验方法，其零假设是各水平下观测变量总体方差无显著性差异，实现思路同 SPSS 两独立样本 t 检验中的方差齐性检验 ； 2） 、多重比较检验 ： 多重比较检验就是分别对每个水平下的观测变量均值进行逐对比较，判断两均值之间是否存在显著差异。其零假设是相应组的均值之间无显著ij i j ijX 111 ab ijijab 11 bi ij ija 0 1 1 2:0aH 0 2 1 2:0bH 4 差异 ； 3）、其他检验： 先验对比检验 ， 趋势检验 ； 7、 方差分析与 t检验的区别 ： t检验只适宜检验两个平均数之间是否存在差异。对于一个复杂的问题， t 检验只能进行多组平均数

7、两两之间的差异检验。而 方差分析可以同 时检验两个或多个平均数之间的差异以及几个因素水平之间的交互作用 ； 8、 有时原始资料不满足方差分析的要求，除了求助于非参数检验方法外，也可以考虑变量变换。常用的变量变换方法有：对数转换：用于服从对数正态分布的资料等；平方根转换：可用于服从 Possion 分布的资料等；平方根反正弦转换：可用于原始资料为率，且取值广泛的资料；其它：平方变换、倒数变换、 Box Cox 变换等 。 (四 )、实验 内容 ： 内容：生物统计学（第四版） 121 页 第 六 章习题 6.7 实验 方法步骤 1、启动 spss 软件：开始所有程序 SPSS spss for w

8、indows spss 18.0 for windows，直接进入 SPSS 数据编辑窗口进行相关操作； 2、 定义变量，输入数据。点击“变量视图”定义变量工作表，用“ name”命令定义变量“ 适宜的条件 ”（小数点 零 位）；变量“ 原料 ” （小数点零位） ，“ A1”赋值为“ 1”，“ A2”赋值为“ 2” ,“ A3”赋值为“ 3” , 变量“温度”（小数点零位），“ B1（ 30 ）”赋值为“ 1”，“ B2（ 35 ）”赋值为“ 2” ,“ B3（ 40 ）”赋值为“ 3” ， 点击“变量视图 工作表”， 一一对应将 不同 “ 原料 ” 与 “ 温度 ” 的 适宜的条件的 数据

9、依次 输入到单元格中； 3、 设置分析变量 。数据输入完后，点菜单栏： “ 分析（ A） ” “一般线性模型（ G）” “单变量（ U） ” ， 将“ 适宜的条件 ” 移到 因变量列表（ E） 中，将“原料”及“温度”移入固定 因子（ F） 的 列表中进行分析 ； 5 1）、 点“ 模型（ M） ” ， 指定因子：“全因子”前打钩，“在模型中包含截距”前打钩， （默认）， 点“ 继续” ； 2）、点“ 绘制（ T） ” ： 将 “ 原料 ” 移入“水平轴”列表中，将“温度”移入“单图” 中 ； 3）、点“ 两两比较（ H） ”， 将因子“原料”和“温度”移入“两两比较检验”列表中 ， 假定方差

10、齐性：点“ S-N-K(S)”法检验； 未假定方差齐性，点“ Tamhanes T2(M)” ,点“继续”， 然后点“确定”，便出结果； 4)、点“ 选项（ O） ”，估计边际均值： 将“因子与因子交互”列表中的“ OVERLL”、“原料”、“温度”、“原料 *温度”移入“显示均值”列表中， 在“比较主效应”前打钩，输出：在“ 描述统计 ” 、 “ 方差齐性检验 ” 、 “ 功能估计 ” 、 “ 分布 -水平图 ” 、 “ 检验效能 ” 、 “ 参数估计 ”前打钩，显著水平： 0.05（默认），点“继续” ，然后点击“确定”便出结果； 模型（ M） ：6 绘制（ T） 两两比较（ H） 7 选

11、项（ O） 8 4、 表格绘制出来后，进行检查修改，将其复制到实验报告中，将虚框隐藏等 ； 5、 将所求的描述性统计指标数据表格保存，对其所求得的结果进行分析，书写 实验报告 。 （五）、 实验 结果 ： UNIANOVA 适宜的条件 BY 原料 温度 /METHOD=SSTYPE(3) /INTERCEPT=INCLUDE /POSTHOC=原料 温度 (SNK) /PLOT=PROFILE(原料 *温度 ) /EMMEANS=TABLES(OVERALL) /EMMEANS=TABLES(原料 ) COMPARE ADJ(LSD) /EMMEANS=TABLES(温度 ) COMPARE

12、ADJ(LSD) /EMMEANS=TABLES(原料 *温度 ) /PRINT=OPOWER ETASQ HOMOGENEITY DESCRIPTIVE PARAMETER /PLOT=SPREADLEVEL /CRITERIA=ALPHA(.05) /DESIGN=原料 温度 原料 *温度 . 方差的单变量分析 表 1 主体间因子 值标签 N 原料 1 A1 12 2 A2 12 3 A3 12 温度 1 B1（ 30） 12 2 B2（ 35） 12 3 B3（ 40） 12 表 2 误差方差等同性的 Levene 检验 a 因变量 :适宜的条件 F df1 df2 Sig. 1.367

13、 8 27 .255 检验零假设，即在所有组中因变量的误差方差均相等。 a. 设计 : 截距 + 原料 + 温度 + 原料 * 温度 9 表 3 描述性统计量 因变量 :适宜的条件 原料 温度 均值 标准 偏差 N A1 B1（ 30） 34.50 12.583 4 B2（ 35） 18.25 7.274 4 B3（ 40） 18.00 8.641 4 总计 23.58 11.958 12 A2 B1（ 30） 49.00 7.874 4 B2（ 35） 37.50 4.203 4 B3（ 40） 15.50 5.972 4 总计 34.00 15.562 12 A3 B1（ 30 ） 45.

14、25 8.016 4 B2（ 35） 46.00 7.071 4 B3（ 40） 27.00 6.055 4 总计 39.42 11.196 12 总计 B1（ 30） 42.92 10.900 12 B2（ 35） 33.92 13.413 12 B3（ 40） 20.17 8.167 12 总计 32.33 14.313 36 表 4 主体间效应的检验 因变量 :适宜的条件 源 III 型平方和 df 均方 F Sig. 偏 Eta 方 非中心 参数 观测到的幂b 校正模型 5513.500a 8 689.187 11.233 .000 .769 89.867 1.000 截距 37636

15、.000 1 37636.000 613.445 .000 .958 613.445 1.000 原料 1554.167 2 777.083 12.666 .000 .484 25.332 .993 温度 3150.500 2 1575.250 25.676 .000 .655 51.351 1.000 原料 * 温度 808.833 4 202.208 3.296 .025 .328 13.184 .766 误差 1656.500 27 61.352 总计 44806.000 36 校正的总计 7170.000 35 a. R 方 = .769（调整 R 方 = .701） b. 使用 al

16、pha 的计算结果 = .05 10 表 5 参数估计 因变量 :适宜的条件 参数 B 标准 误差 t Sig. 95% 置信区间 偏 Eta 方 非中心 参数 观测到的幂a 下限 上限 截距 27.000 3.916 6.894 .000 18.964 35.036 .638 6.894 1.000 原料 =1 -9.000 5.539 -1.625 .116 -20.364 2.364 .089 1.625 .347 原料 =2 -11.500 5.539 -2.076 .048 -22.864 -.136 .138 2.076 .517 原料 =3 0b . . . . . . . .

17、温度 =1 18.250 5.539 3.295 .003 6.886 29.614 .287 3.295 .888 温度 =2 19.000 5.539 3.430 .002 7.636 30.364 .304 3.430 .911 温度 =3 0b . . . . . . . . 原料 =1 * 温度=1 -1.750 7.833 -.223 .825 -17.821 14.321 .002 .223 .055 原料 =1 * 温度=2 -18.750 7.833 -2.394 .024 -34.821 -2.679 .175 2.394 .636 原料 =1 * 温度=3 0b . .

18、. . . . . . 原料 =2 * 温度=1 15.250 7.833 1.947 .062 -.821 31.321 .123 1.947 .467 原料 =2 * 温度=2 3.000 7.833 .383 .705 -13.071 19.071 .005 .383 .066 原料 =2 * 温度=3 0b . . . . . . . . 原料 =3 * 温度=1 0b . . . . . . . . 原料 =3 * 温度=2 0b . . . . . . . . 原料 =3 * 温度=3 0b . . . . . . . . a. 使用 alpha 的计算结果 = .05 b. 此参数为冗余参数，将被设为零。 估算边际均值 表 6 1. 总均值 因变量 :适宜的条件 均值 标准 误差 95% 置信区间 下限 上限