文档介绍：一、单因素方差分析

采用单样本K-S检验
(1)【Analyze】----【Nonparametric Tests】----【1-Sample K-S】出现如图1所示窗口。选择将待检验的变量到【Test Variable List】框,选择正态分布【Normal】,点击OK
图一数据总体的单样本K-S检验
(2)输出检验结果
上表表明,,,。,P值大于显著性水平,因此不能拒绝原假设,则认为该组数据服从正态分布。
2、方差分析过程
(1)【Analyze】---【Compare Means】---【One-Way ANOVA】,出现如下图所示窗口
(2)将观测变量“亩产量”选到Dependent List框中
(3)选择控制变量“施肥量”到Factor中。
(4)方差齐次性检验。点击Options,出现如下窗口,选择Homogeneity of variance test。
(5)多重比较检验。点击Post Hoc,出现如下图所示窗口
(6)点击ok,输出检验结果
表一数据总体的方差齐次性检验
表一表明,,,取显著性水平α=,P值大于α,应接受原假设,即认为不同施肥量情况下的总体方差无显著差异。
表二不同施肥量对亩产量的单因素方差分析结果
表二表明,,,,,,对应的概率P值为0,,P值小于显著性水平,应该拒绝原假设,认为不同的施肥量对亩产量产生了显著性影响。
表三不同施肥量的多重比较检验
表四不同亩产量多重比较检验的相似性子集
表三和表四表明如果从获得亩产量高的角度选择施肥量,不应采用第一种施肥量形式。
二、多因素方差分析(以两因素为例)

(1)【Analyze】---【Descriptive Statistics】---【Explore】,出现如下窗口
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(2)点击plot,选中nomality plots with test,点击continue
(3)点击paste,在bzfs和gtzl之间添加by,点击run---all,即出来结果
(4)检验结果
表五两因素的正态性检验
从上表可知,,,,如果取显著