spss 单因素方差分析例子

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1、第一题:data0706-nutrition为地衣(lichen)、树叶成叶和嫩叶的蛋白质和可溶性碳水化合物(watersolublecarbohydrate)的含量,先分析三者之间蛋白质的含量有无差异?如果有差异,具体是怎么差异的?再可溶性碳水化合物的含量有无差异?如果有差异,具体怎么差异?(1)地衣(lichen)、树叶成叶和嫩叶的蛋白质的含量差异分析;第一步:导出变量items和protein,以便删除protein中缺失数据。Keepng3ofVariables.SavePasteHelpiiD.opA.IHelpX区*SaveDataAs:VariablesLookin:data1o

2、ne-wayana胎iscfvarianceIIitIIVisible:3Saveastype:|即話隔前出小即jslicsProcBss&ris佗醐|unico:arStatisticsProcessorisreadyUniFilenameSelected:2of3variables.Variables.CanceldataOrOd-thcraxsavdataO7O6-nutrition.savQdaiaOTOI-thcraxjestrudufe.sai/data0706-nutritionl.sawdaia0702-r;itrogen1.sav吻data07i07-wing.9avQdat

3、aOT02-nitfogen1_estrudurG.sa1;曲data0703-riitrogen2.Ea/QdaiaU7Q4-weight.sawQdaia070&-weicht_restmcture.savdata070ei-nutrition.savCcntinueCancelKeep.JIKeepNameLabelOrder帕TIE1arate;n2W5Cwatersclubl.3OnlyselBctedvanableslIhesavedtuspecifieddatafile第二步:打开导出数据data0706-nutritionl,先排序,然后删除缺失数据。HemsFiieVisib

4、le-2of2VariablesSoribv&itemsprotein|ASortOrderrSavaSDriGiiDsb匚SavelilevfllhscrieddaisOKIEssie11郎日盘j|Cancel|HeluBataVianaNeBev/Unicode:ON!AscendingDescending|IBMSPSSSlafflslicgProsssorlsreadyFileEditViiswDalaTransTorrnAnaJyiaDirectMarkellngGraphsUtilities/*jdd-onWindawHelpprotein间1rlema20304Q5o6070a0

5、537J0S95J00G370G71120679”30765140冰16116117118119I20I0第三步:对data0706-nutritionl数据的正态性、异常值和极值、方差齐性进行检验,对数据做一个检查,Analyze-DescriptiveStatistics-Explore;首先:如上图,把要检验的变量protein送入DependentList,把分组变量(因素变量)items送入FactorList。其次:如下图,点击Plots打开:选择FactorLevelstogether、Stem-and-leaf、Histogram、Normalityplotswithtests

6、下方SpreadvsLevelwithLeveneTest可以提供方差齐性的检验,选择Untransformed(不对数据进行转换)。输出结果:TestsofNormalityitemsKolmogorov-Smirnd甘日Shapiro-WilkStatisticdTKig.StatisticdT5ig.proteinlichon.1947.200.9767.935plantmatureleaf.20732.001.01932.000pl吕ntyoungloaf.21217.040.09617.059*.Thisisalowerboundofthetruesianificance.a.Lil

7、lieTorssigniTicancecorrection第一组是尽管sig=0.935,但由于样本数太小,正态一般;第二组正态性不好。第三组中,p较小,也只是近似正态。TestofHomogoiiieityofVariancoLeveneStatisticdf1df2SicproteinBasedonMt?an3.311253.0斗4BasedonMedian1.778753.179BasedonMedianandwithadjusteddf1.778242.961.181Basedontrimmedmean2.793253.071基于平均数的计算(BasedonMean),各组方差有差异(

8、p=0.044)。血rriRiK-llrtien*HllAlfrUhMMOUlidlAdf由直方图可以看出,在第二组和第三组存在一些极值,数据分布不均匀,连续性不好。procinStern-arid-LeaFPionforproteinSim-arid-LeafPlotforit-ems=1ichenitrnE=lithenFrequencyStem&LeafFrequencyStemLeaf2.005.392.005393OOG3773.003771.007.61.007.6L.00吕.31.00乳3Stemwidth;L00Sxmwidch:1.00Each1eaf:1)EachleaF:

9、1QPM时rrfAUiniImliAirrlleta.时砂1打冲pima*pcflWnMrpltfirMiuie此4DciiUi-ate沁*Wlu*-rvRdWjluB*酬根员fl-QFl卅ofcrinfaiItanrilLhviiHormsi口斗PWofprortflnifI旧pMEyig|i!ilnEawpwmu-ZEfOf和日神Norml0-0P*rtZpfflftinforp.gI泊由qq图和QQ图不能得到一些较有用的信息,因为正态性之前已经判断。如mr审嘶箱图并与茎叶图一致,在第二组标识了4个异常值,第三组标识了3个异常值。第一组中位数在中间,其余两组中位数都发生偏离,其中第二组偏离

10、较大。第四步:One-WayANOVA方差分析。把要比较的变量protein送入因变量框DependentList,把分组变量(因素变量)item送入Factor栏,选择Descriptive,Homogeneityofvariancetest,Meanplot,MissingValues。结果输出:TestofHomogeneityofVariancesproteinLeveneStatisticdfldf2Sig.3.481253.038ANOVAproteinSumofSquaresdfMeanSquareFSig.BetweenGroupsWithinGroupsTotal477.83

11、319S9.42D2467.25325355238.917375366.365.003p=P(F6.365)=0.0030.05得,第一,二,三组间存在差异。16.DO-14.DO-12.00-10.00-8.00-6.00-Double-clicktoactivatelichenplantmatureleafplantyoungleafitems散点图也说明平均数有较大差异,在第1和第2,3组之间。第2和3组差异不大。最后:点击PostHoc选项卡,打开多重比较对话框:本题因方差不相等,样本量较小,可选择DunnettsT3,在Significancelevel栏,输入显著性水平0.05。V

12、ariable樹的CotaView3hJ昌SPSSStatistics0価滋Edlii6-proteinVisile-ZoravarietiesE-sldsd理vCQntroi*ControlSignificancelevel.o.D5IBMSPSSStallelicaProreaaorlaready|UnicodeONEJS-N-KI-的巧匚111陶序七DRuccan口Hocnperg?GT2口GaDfleiElWJlIcr-DuncanTjpeVTypeIIEn-grRallo100匚1DunneflCorrirolCBlegory:LastrTas!GamEs-HDAiliDunnefl=Q-EqualvariancesNoi.eumea|3TanhanesT2VunnettsT3EljUSDEl旦onfarrani Bldak Bchaff* F R-E-G-WQ-Equalvafl3ncesA99iLimea-Sfi切阐惡浇予Cuniinum|Cancel|Hrijilegdilj1ewDalaTransformAnalEEDiredMarkirlinaGraphsIJlilibesidd-.nnsWindowJJrl口ItEETprolan0G.71o母加胡iM沏倘話Q191201211722112.町2

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