spss統(tǒng)計(jì)分析-免費(fèi)閱讀
【正文】 而且可以很清楚地看出在不同的光照條件下目標(biāo)變量與設(shè)備之間均在在交互效應(yīng)。單擊“繼續(xù)”返回主對(duì)話框。在“構(gòu)建項(xiàng)”“類型”中選擇“主效應(yīng)”，將因子與協(xié)變量框中的變量 target、 device和 light移入模型框中，即這三個(gè)作為主效應(yīng)定義到模型中。 ? 每個(gè)觀測量為被試者在同一條件組合下的 5個(gè)得分 。單擊確定進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。 在主對(duì)話框中，單擊繪制按鈕，展開輪廓圖對(duì)話框。因變量： redcell 是紅細(xì)胞增加數(shù)。 F，是各效應(yīng)項(xiàng)的均方與誤差項(xiàng)的均方之比。其均方值作為 F檢驗(yàn)計(jì)算 F值的分母。該值等于兩個(gè)主效應(yīng) mouse和 etrogen偏差平方和之和。然后單擊“確定”進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。如下圖所示。兩個(gè)均值 組合對(duì)比在此例中可能無實(shí)際意義，只是為了說明選項(xiàng)的使用方法才選擇了此選項(xiàng)。第二欄列出各組觀測量數(shù)。第六欄是顯著性水平，從 p值可以看出對(duì)照組 1的 p， A、 D效應(yīng)均值之間在α=；從 p值可以看出對(duì)照組 2的 p， A、 C之和效應(yīng)與 B、 D之和效應(yīng)均值之間在 α=。結(jié)果，p，即各組間均值在 α=平上有顯著性差異。 單擊“選項(xiàng)”按鈕，打開選項(xiàng)對(duì)話框。在對(duì)比欄中指定 2組系數(shù) : 0、 0、 1，檢驗(yàn) A、 D飼料對(duì)豬體重增加的效應(yīng)及其之間是否有顯著性差異； 、 、 、 ，檢驗(yàn) A、 C飼料之和效應(yīng)是否與 B、 D之和效應(yīng)有顯著差異。 data0901用四種飼料喂豬，共 19頭豬分為四組，每組用一種飼料。一段時(shí)間后稱重，豬體重增加數(shù)據(jù)。如下兩圖所示。選擇統(tǒng)計(jì)量欄中的描述性，要求輸出描述統(tǒng)計(jì)量；選中方差同質(zhì)性檢驗(yàn)，做方差齊性檢驗(yàn)；選中均值，做均值分布圖；選中按分析順序排除個(gè)案，剔除參與分析的變量中有缺失值的觀測量。 對(duì)比系數(shù)表 ，列出兩組均值對(duì)比的系數(shù)。 ? 多重比較表是 LSD、 Tamhane39。由于各組樣本含量不等，計(jì)算均數(shù)用的是調(diào)和平均數(shù)的樣本量，為 。 第二 節(jié) 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析 ? 單因變量多因素方差分析是對(duì)一個(gè)獨(dú)立變量是否受多個(gè)因素或變量影響而進(jìn)行的方差分析。 定義因變量和因素變量 定義 wuteri為因變量 :選擇 wuteri變量進(jìn)入因變量框。 主體間因子表 為變量信息，大白鼠子宮重量按大自鼠種系和雌激素劑量分組。 截距 ：截距的偏差平方和。 總計(jì) 是是因變量的總偏差平方和在數(shù)值上等于截距、兩個(gè)主效應(yīng)和誤差的偏差平方和之總和。 sig，是進(jìn)行 F檢驗(yàn)的 p值。 按照 分析 一般線性模型 單
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