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1、上机操作 6：正交试验设计的 spss 分 析习题：有一混合水平的正交试验,A因素为葡萄品种,AA2、A3、A4 , B因素为施肥 期，有Bq B2 , C因素为施肥量，有C2 ,重复三次,采用L8(4x24)正交表,试验结果1 2 1 2 8如下表， 试进行分析葡萄品种施肥时期及用量实验结果量”、“区组”、“施肥量”、“施肥期”、“品种”“处理”，宽度均为8，小数均为0。并在数据视图依次输入变量。2分析过程：1)正态分布检验：工具栏“图形”“P-P图”，在“变量”中放入“产量”，“检验分布”为“正态”，“确定”。（2）方差齐性检验：a工具栏“分析”“比较均值”“单因素 ANOVA”。b在“因
2、变量”中放入“产量”，在“c点击“选项”，在“统计量”中点击“方差同质性检验”，“继续”。d“确定”。工具栏“分析”“比较均值”“单因素ANOVA”。e在“因变量”中放入“产量”，在“固定因子”中放入“施肥期”。Of点击“选项”，在“统计量”中点击“方差同质性检验”，“继续”。g“确定”。在“因变量”中放入“产量”，在“固定因子”中放入施肥量”。h点击“选项”，在“统计中点击“方差同质性检验”，“继i“确定”。在“因变量”中放入“产量”，在“固定因子”中放入处理”。 点击“选项”， 在“统计量”中点击 “描述性”和“方差同质性检验”，“继续”。j“确定”。（3）显著性差异检验：a工具栏“分析”
3、“常规线性模型”“单变量”。b.在“因变量”中放入“产量”，在“固定因子”中分别放入“施肥期”、“施肥量”、“品种” “区组”。c点击“模型”，“定制”，将“施肥期”、“施肥量”、“品种”、“区组”放入“模型”下。在“建立项”中选择 “主效应”，“继续”。d点击“两两比较”，将“施肥期”、“施肥”、“品种”放入 “两两比较检验”中，点击“假定方差齐性”中的“Duncan”。e“确定”，在“因变量”中放入“产量”，在“固定因子”中分别放入“处理”、“区组”。f点击“模型”，“定制”，将“处理”、“区组”放入“模型”下。在“建立项”中选择 “主效应”，“继续”。g点击“两两比较”，将“处理”放入“
4、两两比较检验 冲,点 击“假定方差齐性”中的“Duncan”。h确定。3生成图表， 输出结果分析：1）正态分布检验：（2）方差齐性检验：方差齐性检验产量Levene 统 计量dfldf2显著性667320.582表1-1由表1-1可知 , P 0.05 ,所以不同品种的产量方差之间不存在显著性差异， 方差齐性。方差齐性检验产量Levene 统 计量dfldf2显著性.507122.484表1-2由表1-2可知,P 0.05 ,所以施肥期不同处理水平的产量方差不存在显著性差异， 方差齐性。方差齐性检验产量Levene 统 计量dfldf2显著性.030122.863表1-3由表1-3可知,P 0
5、.05 ,所以施肥量不同处理水平的产量方差不存在显著性差异， 方差齐性。描述产量N均值标准差标准误均值的95%置信区间极小值极大值下限上限1317.331.528.88213.5421.1316192319.67.577.33318.2321.1019203323.672.5171.45317.4229.9221264322.332.5171.45316.0828.5820255316.672.0821.20211.5021.8415196314.33.577.33312.9015.7714157324.001.000.57721.5226.4823258327.331.155.66724.4
6、630.202628总数2420.674.430.90418.8022.541428表1-4方差齐性检验产量Levene 统计量df1df2显著性1.542716.223表1-5由表1-3可知，处理组合112的均值和标准误分别为17.330.882、19.670.333、23.671.453、22.331.453、16.671.202、14.330.333、24.000.577、27.330.667，因此处理8 (品种A4、施肥期B2、施肥量C2)的产量最高。由表4221-5可知 , P 0.05 ,所以不同处理的产量方差不存在显著性差 异， 方差齐性。(3) 显著性差异检验：主体间效应的检验
7、因变量：产量源III型平方和df均方FSig.校正模型408.250 a758.32121.659.000截距10250.667110250.6673806.824.000区组3.08321.542.573.575品种371.0003123.66745.926.000施肥期1.50011.500.557.466施肥量32.667132.66712.132.003误差43.083162.693总计10702.00024校正的总计451.33323a. R 方= .905 （调整 R 方=.863）表1-6由表1-6可知 ,区组的P 0.05 ,所以不同区组的产量之间 不存在显著性差异；品种的P
8、v 0.01,所以不同品种的产量之间 存在极显著性差异；施肥期的P 0.05 ,所以不同施肥期水平的 产量之间不存在显著性差异；施肥量的P v 0.05 ,所以不同施肥 量水平的产量之间存在显著性差异。产量Duncan a，b品种N子集12343615.501618.502623.004625.67Sig.1.0001.0001.0001.000显示同类子集中组的均值。基于类型III平方和误差项为均方（误差）=2.693。a. 使用调和均值样本大小=6.000。b. Alpha = .05。表1-7Duncan品种N子集1233615.501618.502623.004625.67Sig.1.
9、0001.000.012显示同类子集中组的均值。基于类型III平方和误差项为均方（误差）=2.693。a. 使用调和均值样本大小=6.000。b. Alpha = .01。表1-8由表1-7和表1-8可知，品种的多重比较分析表如下:品种差异性3aA1bB2cC4dC表1-9主体间效应的检验因变量：产量源iii型平方和df均方FSig.校正模型409.750 a945.52815.328.000截距10250.667110250.6673451.126.000处理406.667758.09519.559.000区组3.08321.542.519.606误差41.583142.970总计10702
10、.00024校正的总计451.33323a. R 方二.908 （调整 R 方二.849）表1-10由表1-10可知 ,处理的PvOO1,所以不同处理的产量之间存在极显著性差异。产量Duncan a，b处理N子集123465124378Sig.3333333314.3316.6717.33.06116.6717.3319.67.06119.6722.3323.6724.00.01223.6724.0027.33.026显示同类子集中组的均值。 基于类型III平方和 误差项为均方（误差）=2.970。a. 使用调和均值样本大小=3.000。b. Alpha = .01。表 1-11产量Duncan a,b处理N子集123456314.335316.6716.671317.3317.332319.6719.674322.3322.333323.677324.008327.33Sig.061.061.079.2801.000显示同类子集中组的均值。基于类型III平方和误差项为均方（误差）=2.970。a. 使用调和均值样本大小=3.000。b. Alpha = .05。表1-12由表1-11和表1-12可知，处理的多重比较分析表如下:处理差异性6aA5abAB1abAB2beBC4cdC3dCD7dCD8eD表1-13
