文档介绍：多因素方差分析研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响的试验数据如表1-1。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异。表1-1不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响相对湿度(%)温度℃重复**********.“Desktop/”文件中。 一、实验目的认识多因素分析的方法,运用多因素分析的方法进行数据分析。二、实验内容分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异。三、实验步骤1)打开已存在的数据文件“Desktop/”。图1-1输入格式2)点击主菜单“Analyze”项,在下拉菜单中点击“GeneralLinearModel”项,在右拉式菜单中点击“Univariate”项,系统打开窗口如图1-2图1-2多因素方差分析窗口 3)在左边变量列表中选“历期”,用向右拉按钮选入到“DependentVariable:”框中; 在左边变量列表中选“a”和“b”变量,用向右拉按钮移到“FixedFactor(s):”框中。4)在主对话框中单击“Model”按钮,打开“UnivariateModel”对话框。见图1-3图1-3“UnivariateModel”定义分析模型对话框 5)在主对话框中单击“Contrasts”按钮,打开“Contrasts”比较设置对话框,如图1-4示。如图1-4contrasts比设置框 6)在主对话框中单击“Plot”按钮,打开“ProfilePlots”对话框,如图1-5示。如图1-5ProfilePlots”对话框 7)在主对话框中单击“PostHoc”选项,打开“parisonsforObservedMeans”对话框,从“Factor(s)”框选择变量,单击向右拉按钮,使被选变量进入“PostHoctestfor”框。选择“a”和“b”。然后选择多重比较方法。在对话框中选择多重比较方法。选择“Duncan”和“Tamhane'sT2”.图1-parisonsforObservedMeans对话框8)选择保存运算值图1-7Save对话框9)在主对话框中单击“Options”按钮,打开“Options”输出设置对话框,见图1-8图1-8“Options”输出设置对话框10)设置完成后,在多因素方差分析窗口框中点击“OK”按钮,SPSS就会根据设置进行运算,并将结算结果输出到SPSS结果输出窗口中。 四、结果分析主要输出结果:表1-2表1-3表1-41)方差不齐次性检验显著  表1-2方差齐次性检验表明:方差不齐次性显著,p<。2)主效应方差分析表1-3主效应方差分析表:在表的左上方标明研究的对象是粘虫历期。不同温度(a),,,即p<;不同湿度(b),,,即p<;不同温度和不同湿度(a*b),,,即p>。3)多重比较由于方差不齐次性,应选择方差不具有齐次性时的“Tamhane'sT2”t检验进行配对比较。表1-4多重比较表就是“温度”各水平“Tamhane'sT2”方法比较的结果。温度25℃与27℃、29℃和31℃之间都有显著性差异;温度27℃与25℃、29℃和31℃之间都有显著性差异;温度29℃与26℃和27℃之间都有显著性差异;与31℃无显著性差异;温度31℃与25℃和27℃之间都有显著性差异;与29℃无显著性差异。不同湿度水平之间无显著性差异存在。多元回归分析某地区病虫测报站用相关系数法选取了以下4个预报因子;x1为最多连续10天诱蛾量(头);x2为4月上、中旬百束小谷草把累计落卵量(块);x3为4月中旬降水量(毫米),x4为4月中旬雨日(天);预报一代粘虫幼虫发生量y(头/m2)。分级别数值列成表2-1。预报量y:每平方米幼虫0~10头为1级,11~20头为2级,21~40头为3级,40头以上为4级。预报因子:x1诱蛾量0~300头为l级,301~600头为2级,601~1000头为3级,1000头以上为