【正文】 /N(C2)　　LET K2=K99**K2 k99為自然對數的底e　　PRINT K2　　 計算調和平均數　　LET C3=1/C1　　LET K3=N(C3)/SUM(C3)　　PRINT K3　　 end　　2 MINITAB計算結果　　N MEAN MEDIAN TRMEAN STDEV SEMEAN　　C1 10 　　MIN MAX Q1 Q3　　C1 　　K1 變異系數　　K2 幾何平均數　　K3 調和平均數　　結果表明，“金皇后”，%?！　≌f明：如果總體平均數μ缺省，那么假定μ=0。如果不使用子命令，那么使用兩尾測驗。在這兩種情況下，均進行一尾測驗?！　≌f明：第一個K為置信概率，第二個K為總體方差?！　±樱篫INTERVAL 90 .3 C1 (按總體方差σ=%的置信區(qū)間)　　　　用法：TTEST [μ=K] C，...，C　　功能：對每列數據執(zhí)行t測驗。　　子命令：ALTERNATIVE=K(意義同上)　　　　用法：TINTERVAL [置信水平=K%] C，...，C　　功能：用t分布估計樣本平均數的置信區(qū)間。　　例子：TINTERVAL 90 C1 （按t分布估計C1列數據的90％的置信區(qū)間）　?。ǘ嵗　　祭?〗某蔗糖自動打包機在正常工作狀態(tài)時的每包蔗糖重量符合N(100，2)分布。問該打包機是否仍處于正常工作狀態(tài)？　　1 MINITAB程序　　 Example 42　　Set c1　　,　　end　　Ztest 100 2 c1　　 End　　2 MINITAB輸出結果　　TEST OF MU = VS MU . 　　THE ASSUMED SIGMA = 　　N MEAN STDEV SE MEAN Z P VALUE　　C1 12 　　結果表明：當Z=，故該打包機已經處于不正常工作狀態(tài)。　　〖例3〗測定某棉田的地表光強4次，得結果為：，(千勒克斯)，試測驗該結果與根據BEERLAMBERT定律推出的理論值μ0=。　　說明：在MINITAB中，大多數顯著性測驗，無論是正態(tài)分布、t分布、F分布，當給出分布值時，均給出相應的發(fā)生概率，因此，可以直接根據概率值的大小來推斷測驗結果的顯著性，而不必去查分布函數的概率表。三、成組數據的比較　　（一）命令　　有兩個Minitab命令可以用于成組數據的比較，即TWOSAMPLE和TWOT，用法如下：　　　　用法：TWOSAMPLE [置信水平K%] C C　　子命令：ALTERNATIVE，POOLED　　功能： 作無效假設H0：(μ1=μ2)的t測驗，并估計(μ1μ2)的置信區(qū)間；　　說明： 第一列包含來自總體1的樣本，第二列包含來自總體2的樣本；如果未用子命令POOLED，TWOSAMPLE假定兩個總體的方差不相等，反之，如果兩個總體的方差相等，就需要使用這個子命令；如果置信水平沒有指明，假定置信水平為95%；如果沒有ALTERNATIVE子命令，做兩尾測驗；如果ALTERNATIVE=1，作被擇假設μ1μ2的一尾t測驗；如果ALTERNATIVE=1，作被擇假設μ1μ2的一尾t測驗?！　≌f明：TWOT和TWOSAMPLE的功能相同，只是輸入數據格式有別；第一列含有兩個樣本的觀察數據，第二列則包含第一列數據所屬樣本的下標值，如1和2，1代表第一列中對應的數據屬第一個樣本，2代表第一列中對應的數據屬第二個樣本?！　±樱篢WOT C1 C2 （對C1中的兩組數據進行95％的t測驗）　　（二）情況之一：　　〖例4〗以20頭豬作飼養(yǎng)試驗，隨機抽取其中的10頭為一組，喂以甲種飼料，另10頭為一組，喂以乙種飼料，飼養(yǎng)一個月后測得各頭豬增加的體重(斤)列于表1。表4－1 喂以不同飼料各頭豬增加的體重(斤)飼料種類 豬的體重（斤） 甲種飼料（X1） 30 35 40 32 42 31 41 38 36 34 乙種飼料（X2） 25 27 33 35 37 33 33 34 31 29 　　1 MINITAB程序　　在進行成組數據的比較時，首先要對兩個樣本的方差進行同質性檢驗，如果方差同質，則使用聯合方差進行平均數差數的假設測驗，否則不能使用聯合方差。 ＃ 計算F值的累積概率值　　F 9 9.　?。?用聯合方差進行平均數的假設測驗　　TWOS C1 C2?！　。ㄈ┣闆r之二：　　〖例5〗調查某地區(qū)小麥密點播田塊7塊，小麥撒播田塊8塊，每塊田的畝產量(斤)列于表2。表4－2 小麥播種方式試驗產量結果播種方式 產量 密點播 510 480 470 490 500 490 480 　 撒播 500 450 430 440 490 480 410 420 　　1 MINITAB程序　　 Example 45　　SET C1　　510, 480, 470, 490, 500, 490, 480　　END　　SET C2　　500, 450, 430, 440, 490, 480, 410, 420　　END　?。?進行方差同質性檢驗　　LET K1=STDEV(C1)**2/STDEV(C2)**2　　CDF K1。四、成對數據的比較　　成對數據的假設測驗比成組數據的要簡單，只需要測驗成對數據的差數與0是否有顯著差異即可，所以可以用t測驗命令完成成對數據的假設測驗?！　　祭?〗我們在10個試驗點進行了早稻新品種和當地品種成對比較試驗，其產量結果列于表3所示。表4－3 早稻品種比較試驗產量結果表品種 產量 新品種 880 950 840 940 780 880 920 810 940 780 當地品種 820 920 880 870 810 820 880 780 890 760 　　1 MINITAB程序：　　 Example 46　　READ C1 C2　　880 820　　950 920　　840 880　　940 870　　780 810　　880 820　　920 880　　810 780　　940 890　　780 760　　END　　LET C3=C1C2 計算每對數據的差數　　TTEST C3 對差數列C3進行t測驗　　TINT 95 C3 計算差數的95％的置信區(qū)間　　TINT 99 C3 計算差數的99％的置信區(qū)間　　 end　　2 計算結果與分析　　TEST OF MU = VS MU . 　　N MEAN STDEV SE MEAN T P VALUE　　C3 10 　　N MEAN STDEV SE MEAN PERCENT .　　C3 10 (，)　　N MEAN STDEV SE MEAN PERCENT .　　C3 10 (，)　　結果表明：當t=，也就是說新品種較當地品種顯著增產，～。試求其平均值、標準差和變異系數?，F調查該品種在施同樣氮肥量情況下，10個小區(qū)的產量數據（kg/畝）為：270，300，285，268，275，298，310，295，304，278?！即鸢福簍=，～〗　　實習3 據歷史資料，“岱字棉15”纖維長度為一N(，)的總體。試測驗該株系的纖維長度是否顯著優(yōu)于原總體。試測驗噴灑有機砷殺雄劑是否使后作株體的砷含量顯著增高。試測驗兩種病毒致病力的差異顯著性。一、方差分析命令　?。ㄒ唬﹩蜗蚍纸M資料的方差分析　　　　用法: AOVONEWAY C,...,C　　　功能: 對單向分組資料進行方差分析(AOV, Analysis of Variance)。該命令和ONEWAYAOV一樣，只是資料的輸入格式不一樣?！　　　∮梅? ONEWAYAOV C, SUBS C [ RESIDUAL IN C [FITS IN C]]　　功能: 對單向分組資料進行方差分析(AOV, Analysis of Variance)。并且可以把殘差和擬合值存儲到指定的列中，其中擬合值為組內平均數，殘差為觀察值和組內平均值之差。　　說明：如果每個處理只有一個觀察值或者使用了ADDITIVE子命令, 那么只計算因子的主效應，而忽略交互項，否則將包括主效應和交互效應。子命令MEAN用來指出輸出那個因子的平均數,每個MEAN子命令只能有一個參數?！　≌f明：ANOVA可以估計所有的方差組成，計算均方值和進行F測驗,也可以輸出各因子和因子組合的平均值，由MEANS子命令后根因子及其組合列表來完成。模型的每個項目之間以空格分開。例如：　　ANOVA Y=A B|C E 等效于 ANOVA Y=A B C B*C E　　ANOVA Y=A|B|C A*B 等效于 ANOVA Y=A B C A*C B*C A*B*C　　ANCOVA Y=A|B(A)|C 等效于 ANCOVA Y=A B(A) C A*C B*C(A)　　在ANOV中,可以包括多個因變量,如ANOVA Y1 Y2 Y3 = A B是有效的，它分別對YY2和Y3做方差分析。試分析氮肥的效應。S FOR MEAN　　BASED ON POOLED STDEV　　LEVEL N MEAN STDEV ++++　　C1 4 (*)　　C2 4 (*)　　C3 4 (*)　　C4 4 (*)　　C5 4 (*)　　++++　　POOLED STDEV = 　　K1 　　K2 (S)　　結果表明：不同氮肥用量小麥籽粒產量間的F＝，,，所以施氮處理間存在著顯著差異。三、單向分組組內樣本數不相等的方差分析　　〖例2〗隨機取樣調查4個棉花品種的單株結鈴數,列于表52。表52 棉花品種的單株結鈴數(個)品種 觀察值 A1 12 10 14 16 12 18 14 12 18 A2 8 10 12 14 12 16 A3 14 16 13 16 10 15 14 A4 16 18 20 16 14 16 18 18 　　MINITAB程序:　　 單向分組組內樣本數不相等　　SET C1 品種A1　　12 10 14 16 12 18 14 12 18　　END　　SET C2 品種A2　　8 10 12 14 12 16　　END　　SET C3 品種A3　　14 16 13 16 10 15 14　　END　　SET C4 品種A4　　16 18 20 16 14 16 18 18　　END　　AOVO C1C4　　LET K1=N(C1)+N(C2)+N(C3)+N(C4)　　LET K2=N(C1)**2+N(C2)**2+N(C3)**2+N(C4)**2　　LET K3=(K1*2K2)/K1/3　　PRINT K3 ＃ 聯合自由度　　LET K4=SQRT()　　PRINT K4 ＃ 聯合標準誤　　 End　　MINITAB計算結果:　　由于篇幅的限制，以后只列出新出現的或十分重要的計算結果，并照例給出結果的分析，以便讀者練習時參照，檢查自己的計算結果。四、單向分組組內又分亞組資料的統計分析　　〖例3〗研究促麥黃不同濃度對小麥籽粒蛋白質含量的影響，共有4種處理:清水(CK)、%、%、%(分別以A1,A2,A3，A4表示),小麥成熟時每處理從3個各不相同的小區(qū)取兩個樣本,分析籽粒蛋白質含量,其結果列于表53。表53 促麥黃對小麥籽粒蛋白質含量(%)的影響促麥黃濃度 小區(qū) 觀察值 清水(CK)A1 1 2 3 %A2 1 2 3 %A3 1 2 3 %A4 1 2 3 　　MINITAB程序:　　 單向分組組內又分亞組資料　　SET C1　　 　　 　　 　　 　　 　　 　　 　　 　　 　　 　　 　　 　　END　　SET C2 小區(qū)編碼　　4(1:3)2　　END　　SET C3 處理編碼　　(1:4)6　　END　　ANOV C1=C3 C2(C3)?！　≌堊x者細心體會上面程序中，處理和小區(qū)的編碼方式和輸入格式，這對進行高效率的方差分析是致關重要的。值得注意的是：所有的編碼均是依據試驗結果的輸入順序而定的，而非獨立存在的。本例中，按程序中試驗結果的輸入順序，處理的編碼為1，1，1，1，1，1，2，2，2，2，2，2，3，3，3，3，3，3，4，4，4，4，4，4，采用簡寫格式為“（1：4）6”?！　〗Y果表明：試驗各處理之間的F＝，說明促麥黃各處理水平之間籽粒蛋白質含量的差異已達到了極顯著水平。試進行統計