文档介绍：第一节单因素方差分析一、方差分析1、方差分析(analysisofvariance,ANOVA)的菜单One-Way过程:单因素简单方差分析过程。在CompareMeans菜单项中,可以进行单因素方差分析、均值多重比较和相对比较GeneralLinearModel(简称GLM)过程:GLM过程由Analyze菜单直接调用。这些过程可以完成简单的多因素方差分析和协方差分析,不但可以分析各因素的主效应,还可以分析各因素间的交互效应GeneralLinearModel菜单项有四项:Univariate:提供回归分析和一个因变量和一个或几个因素变量的方差分析。Multivariate:可进行多因变量的多因素分析RepeatedMeasure:ponent:可进行方差成分分析。通过计算方差估计值,可以帮助我们分析如何减小方差。2、方差分析的基本原理总变异=组内变异+组间变异总变异=随机变异+处理因素导致的变异方差分析就是采用一定方法来比较组内变异(随机变异)和组间变异(处理因素导致的变异)的大小,如果组间变异远远大于组内变异,就说明处理因素的影响存在;如果组间变异与组内变异相差无几,就说明处理因素的影响不存在,即差异是由于随机因素造成的,这是方差分析的核心概念3、方差分析中几个常用术语(1)、试验指标(experimentalindex)为衡量试验结果的好坏或处理效应的高低,在试验中具体测定的性状或观测的项目称为试验指标。由于试验目的不同,选择的试验指标也不相同。在畜禽、水产试验中常用的试验指标有:日增重、产仔数、产奶量、产蛋率、瘦肉率、某些生理生化和体型指标(如血糖含量、体高、体重)等。在田间试验中常用田间量、千柆重、干重、鲜重、叶绿素含量、土壤重金属含量、营养物质含量等作为试验指标(2)、试验因素(experimentalfactor)试验中所研究的影响试验指标的因素叫试验因素。如研究如何提高猪的日增重时,饲料的配方、猪的品种、饲养方式、环境温湿度等都对日增重有影响,均可作为试验因素如研究田间产量时,不同施肥量、肥料品种、施肥方法、种植方法、土壤类型、土壤肥力等均可作为试验因素(2)、试验因素(experimentalfactor)当试验中考察的因素只有一个时,称为单因素试验;若同时研究两个或两个以上的因素对试验指标的影响时,则称为两因素或多因素试验。试验因素常用大写字母A、B、C、…等表示。(3)、因素水平(leveloffactor)试验因素所处的某种特定状态或数量等级称为因素水平,简称水平。如比较3个品种奶牛产奶量的高低,这3个品种就是奶牛品种这个试验因素的3个水平;如研究某种饲料中4种不同能量水平对肥育猪瘦肉率的影响,这4种特定的能量水平就是饲料能量这一试验因素的4个水平。如研究8种不同量的某种肥料或不同肥料类型对作物产量的影响,这8种特定量的肥料或不同肥料类型就是这一试验因素的8个水平因素水平用代表该因素的字母加添足标1,2,…,来表示。如A1、A2、…,B1、B2、…,等。(4)、试验处理(treatment)事先设计好的实施在试验单位上的具体项目叫试验处理,简称处理。在单因素试验中,实施在试验单位上的具体项目就是试验因素的某一水平。例如进行饲料的比较试验时,实施在试验单位(某种畜禽)上的具体项目就是喂饲某一种饲料。所以进行单因素试验时,试验因素的一个水平就是一个处理。在多因素试验中,实施在试验单位上的具体项目是各因素的某一水平组合。例如进行3种饲料和3个品种对猪日增重影响的两因素试验,整个试验共有3×3=9个水平组合,实施在试验单位(试验猪)上的具体项目就是某品种与某种饲料的结合。所以,在多因素试验时,试验因素的一个水平组合就是一个处理。