裂区实验设计的spss分析

1、裂区实验设计的spss分析上机操作 5：裂区实验设计的 spss 分析 习题：采用裂区设计的方法进行核桃修剪和 施肥试验，施肥（主处理）有 a1、a2、a33 个水 平，修剪（副处理）有叫、b2、b3、b4四个水平， 重复四次，随机区组排列，试验结果如下表，试 用 spss 进行分析lie施肥和修剪对核桃产量的影响解： 1.定义变量，输入数据：在变量视图中写入变量名称“产量”、“区组”、“施肥”、“修剪”“、处理组合”，宽度均为8，小数均为0。并在数据视图依次输入变量。处理组合“ai bi” “亦 b2” “ai b3w “旳 b4 aa2bi “範 b2“32 b3” aa2b4w “血 bl” S3 b2” “33 b3” “33 匕4”分别用 “1”“2”“3”“4”“5”“6”“7”“8”“9”“10”“11”“12” 表示。2. 分析过程：(1) 正态分布检验：工具栏“图形” 一一“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”一一“比较均值”一一“单因素AN0VA”。b. 在“因变量”中放入“产量”，在“

2、固定因子”中放入“施 肥”。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”一一“比较均值”一一“单因 素ANOVA” oe在“因变量”中放入“产量”，在“固定因子”中放入“修 剪”。f点击“选项”，在“统计量”中点击“方差同质性检验”,“继续” Og“确定”。在“因变量”中放入“产量”，在“固定因子” 中放入“处理组合” Oh.点击“选项”，在“统计量”中点击“描述性”和“方 差同质性检验”，“继续”。i“确定”。（3）显著性差异检验：a.工具栏“分析”一一“常规线性模型”一一“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”、“修剪”，在“随机因子”中放入“区组”。c点击“模型”，“定制”，将“施肥”、“修剪”“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”、“修剪”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“处理组合”，在“随机因子”中放入“区组”。f. 点击“模型”，“

3、定制”，将“处理组合”“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“处理组合”放入“两两比较检验” 中，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：P-P图中数据点都分布在一条直线上，所以产量符合正态分布。（2）方差齐性检验：方差齐性检验产量Levene 统 计量dfldf2显著性76924547U表1-1方差齐性检验产量Levene 统 计量df1df2显著性.100344.959表1-2由表1-1和表1-2可知，P005,所以不同施肥和修剪处理 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123456789101112总数4444444444444825.2529.0020.5020.0022.2524.5016.2516.2522.7524.7517.5018.5021.461.7082.9441.2911.4141.7081.2911.2581.8931.7081.5001.2911.2914.131

4、.8541.472.645.707.854.645.629.946.854.750.645.645.59622.5324.3218.4517.7519.5322.4514.2513.2420.0322.3615.4516.4520.2627.9733.6822.5522.2524.9726.5518.2519.2625.4727.1419.5520.5522.662326191820231515212316171527322221242618192526192032表1-3方差齐性检验产量1 Levene 统1计量df1df2显著性11.3341136.246表1-4由表1-3可知，处理组合112的均值分别为25.25、29.00、20.50、20.00、22.25、24.50、16.25、16.25、22.75、24.75、17.50、18.50。由表1-4可知，P0.05，所以不同处理组合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因变量：产量III型平方和df均方FSig截距假设22102.083122102.0831613.945.000误差41.0

5、83313.694 a施肥假设128.292264.14635.931.000误差69.625391.785 b修剪假设562.9173187.639105.105.000误差69.625391.785 b区组假设41.083313.6947.671.000误差69.625391.785 ba. MS（区组）b. MS（错误）表1-5由表1-5可知，施肥的PV0.01,所以不同施肥水平的核桃产 量之间存在极显著性差异；修剪的PV0.01，所以不同修剪水平 的核桃产量之间存在极显著性差异；区组的PV0.01，所以不同 区组的核桃产量之间存在极显著性差异；产量Duncan a，b施肥N子集12321619.8131620.8811623.69Sig.1.0001.0001.000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）=1.785。a. 使用调和均值样本大小=16.000。b. Alpha = .05。表1-6由表1-6可知，施肥水平“ ai ”“巧”“叫”的产量相互之间存在显著性差异，产量均值关系：ai a3 駡。产量Duncanab修前N子集12331218.0

6、841218.2511223.4221226.08Sig.7621.0001.000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）=1.785。a- 使用调和均值样本大小=12.0000b. Alpha = .05o表1-7由表1-7可知，修剪水平“b3”和“b4”的产量相互之间 不存在显著性差异，与“bi”和“b2”的产量之间存在显著性 差异，“bi”和“b2”的产量之间存在显著性差异，产量均值 关系： b2b1b4b30主体间效应的检验因变量：产量源III型平方和df均方FSig.截距假设22102.083122102.0831613.945.000误差41.083313.694 a区组假设41.083313.6947.606.001误差59.417331.801b处理假设701.4171163.76535.415.000组合误差59.417331.801ba. MS（区组）b. MS（错误）表1-8由表1-8可知，处理组合的PV0.01,所以不同处理组合的核 桃产量之间存在极显著性差异0产量Duncan,b处理组合N子集123456787416.258416.2

7、511417.5017.5012418.5018.504420.003420.5020.505422.2522.259422.7522.756424.5024.5010424.7524.751425.252429.00Sig.223.300.053.074.602.053.4631.000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）=1.801。a-使用调和均值样本大小=4.000。b. Alpha = .05。表1-9产量处理组合N子集123-J /I、45677416.258416.2511417.5017.5012418.5018. 5018.504420.0020.0020.003420.5020.505422.2522.259422.7522.7522.756424.5024.5010424.7524.751425.252429.00Sig.035.017.053.011.020.0201.000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）=1.801。a. 使用调和均值样本大小=4.000。b. Alpha = .01。表1-10由表1-9和表1-10可以做出不同处理组合的核桃产量之间的差异如下：多重分析比较表a781

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