文档介绍：实验二方差分析
一、实验目的
1、学会应用SPSS软件进行数据整理与分析；
2、能够应用SPSS软件对相关数据作出方差分析；
3、掌握SPSS软件功能及正确分析实验结果的能力。
二、实验内容
为比较四种饲料对仔猪增重效果00

表1为数据的描述统计，给出样品均数、标准差和样本数。与描述性统计量图相比，估算边际均值表还给出了均值的上限和下限。由表（1）和表（2）可知，对于单因素方差分析计算出的边际均值和描述统计结果是一致的。
边际均值为基于现在模型，当控制处理因素的作用时，根据样本情况计算出用于比较的各水平的均值估计值，如果模型中有协变量，则会按照协变量均值为均数进行修正，并进行均值估计，在这进行均数比较需要再选项中的差异进行分析，对于单因素方差分析和包括全部交互作用的全模型分析，边际均数等于各个单元格的均数，但是对于有交互作用和协变量分析，边际均值和原始均数是不一样的。因此在进行多重比较时需要采用选择中的指标进行分析。
（二）、方差等齐性检验
由表（3）可见，根据Levene检验可知，F=；在自由度（3,20）条件下，；可以认为该群体的方差是等齐，表明可以对这组数据进行方差分析。
表（3）误差方差等同性的 Levene 检验a
因变量:体重
F
df1
df2
Sig.
.322
3
20
.810
检验零假设，即在所有组中因变量的误差方差均相等。
a. 设计 : 截距 + 饲料
（三）、方差分析结果分析
表（4）为方差分析结果，各行的含义分别如下所述。
校正模型：是对整个方差模型进行的检验，无效假设为，模型中所有因素对因变量无影响，备择假设是有影响。如果P＜，认为所建立的模型有统计学意义。该例子中F=，P＜，认为建立的模型有统计学意义。
截距：无实际意义，可以忽略分析。
饲料：为该模型检验的因素，方差检验F=，P＜，认为饲料对体重有影响显著。但是哪种饲料对体重的影响大，需要下面的多重比较进行分析。
结果中的R方，描述单因素方差分析组间变异占总变异的比例，它越接近1，越说明变异来源于组间变异，即产生差异的可能性越大。
表 (4)主体间效应的检验
因变量:体重
源
III 型平方和
df
均方
F
Sig.
校正模型

3

.000
截距

1

.000
饲料

3

.000
误差

20

总计

24
校正的总计

23
a. R 方 = .903（调整 R 方 = .889）
（四）、多重比较的比较
表（5）是LSD法多重比较的结果，*表示差异显著。该图显示这种饲料间的两两比较是否差异显著。表（6）Duncan比较结果更为一目了然。当然，采用哪种方法进行多重比较，需要与专业结合。不同的多重比较方法的灵敏度是不一样的，可以