《第六章方差分析》word版-文庫吧
2025-08-03 19:34 本頁面
【正文】 192692070984857493310241092742自來水580 1026102683017891215143416511126117612801212685546595566 數(shù)據(jù)準備 激活數(shù)據(jù)管理窗口，定義變量名：基礎(chǔ)液為base，血清種類為sero，血清濃度為pct，鉤端螺旋體的培養(yǎng)計數(shù)為X，按順序輸入相應(yīng)數(shù)值，建立數(shù)據(jù)庫。 統(tǒng)計分析 激活Statistics菜單選ANOVA Models中的General Factorial...項，彈出General Factorial ANOVA對話框（）。在對話框左側(cè)的變量列表中選變量x，點擊216。鈕使之進入Dependent Variable框；選要控制的分組變量base、sero和pct，點216。鈕使之進入Factor(s)框中，并分別點擊Define Range鈕，在彈出的General Factorial ANOVA:Define Range對話框中確定各變量的起止值，本例變量base的起止值為3，變量sero的起止值為2，變量pct的起止值為2。之后點擊OK鈕即可。 析因方差分析對話框 結(jié)果解釋 在結(jié)果輸出窗口中，系統(tǒng)顯示48個觀察值進入統(tǒng)計，三個因素按其各自水平共產(chǎn)生12種組合。 分析表明，P值 ，說明三因素間存在有交互作用。單因素效應(yīng)和交互效應(yīng)導致的組間差別比較結(jié)果是： 單因素組間比較： A：基礎(chǔ)液（BASE） F = ，P = ，說明三種培養(yǎng)基培養(yǎng)鉤體的計數(shù)有差別； B：血清種類（SERO） F = ，P ，說明兩種血清培養(yǎng)鉤體的計數(shù)有差別； C：血清濃度（PCT） F = ，P = ，說明兩種血清濃度培養(yǎng)鉤體的計數(shù)無差別。 兩因素構(gòu)成的一級交互作用： AB：基礎(chǔ)液（BASE）血清種類（SERO） F = ，P = ，交互作用明顯； BC：血清種類（SERO）血清濃度（PCT） F = ，P ，交互作用明顯； AC：基礎(chǔ)液（BASE）血清濃度（PCT） F = ，P = ，交互作用不明顯。 三因素構(gòu)成的二級交互作用： ABC：基礎(chǔ)液（BASE）血清種類（SERO）血清濃度（PCT） F = ，P = ，交互作用明顯。48 cases accepted. 0 cases rejected because of outofrange factor values. 0 cases rejected because of missing data.12 nonempty cells. 1 design will be processed. Univariate Homogeneity of Variance Tests Variable .. X Cochrans C(3,12) = .34004, P = .036 (approx.) BartlettBox F(11,897) = , P = .069 * * * * * * A n a l y s i s o f V a r i a n c e design 1 * * * * * * Tests of Significance for X using UNIQUE sums of squares Source of Variation SS DF MS F Sig of F WITHIN+RESIDUAL 36 BASE 2 .012 PCT 1 .070 SERO 1 .000 BASE BY PCT 2 .78 .465 BASE BY SERO 2 .011 PCT BY SERO 1 .000 BASE BY PCT BY SERO 2 .003 (Model) 11 .000 (Total) 47 RSquared = .763 Adjusted RSquared = .691返回目錄 返回全書目錄第三節(jié) Multivarite過程 主要功能 調(diào)用此過程可進行多元方差分析。此外，對于一元設(shè)計，如涉及混合模型的設(shè)計、分割設(shè)計（又稱列區(qū)設(shè)計）、重復測量設(shè)計、嵌套設(shè)計、因子與協(xié)變量交互效應(yīng)設(shè)計等，此過程均能適用。返回目錄 返回全書目錄 實例操作 [例63]甲地區(qū)為大城市，乙地區(qū)為縣城，丙地區(qū)為農(nóng)村。某地分別調(diào)查了上述三類地區(qū)8歲男生三項身體生長發(fā)育指標：身高、體重和胸圍，數(shù)據(jù)見下表，問：三類地區(qū)之間男生三項身體生長發(fā)育指標的差異有無顯著性？學生編號甲地區(qū)乙地區(qū)丙地區(qū)身高體重胸圍身高體重胸圍身高體重胸圍123456789101112131415161718192021222324252627282930 數(shù)據(jù)準備 激活數(shù)據(jù)管理窗口，定義變量名：地區(qū)為G，身高為X1，體重為X2，胸圍為X3，按順序輸入相應(yīng)數(shù)值，變量G的數(shù)值是：甲地區(qū)為1，乙地區(qū)為2，丙地區(qū)為3。 統(tǒng)計分析 激活Statistics菜單選ANOVA Models中的Multivarite...項，彈出Multivarite ANOVA 對話框（）。首先指定供分析用的變量xxx3，故在對話框左側(cè)的變量列表中選變量xxx3，點擊216。鈕使之進入Dependent Variable框；然后選變量g（分組變量）點擊216。鈕使之進入Factor(s)框中，并點擊Define Range鈕，確定g的起始值和終止值。 多元方差分析對話框
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