文档介绍：评分实验报告课程名称生物医学统计分析实验名称方差分析 2 专业班级姓名学号实验日期实验地点 2015 —2016 学年度第 2 学期生物医学统计分析一、实验目的巩固掌握前次实验方差分析中的: 1. 均数差别的显著性检验 2. 分离各有关因素并估计其对总变异的作用 3. 分析因素间的交互作用 4. 方差齐性检验。学****利用协方差分析消除混杂因素对分析指标的影响。二、实验环境 1 、硬件配置: 处理器: Intel (R) Core(TM) i7-3770 CPU ***@ 安装内存( RAM ): 系统类型: 64 位操作系统 2 、软件环境: IBM SPSS Statistics 软件三、实验内容( 包括本实验要完成的实验问题及需要的相关知识简单概述) (1 )课本第四章的例 - 运行一遍,注意理解结果; (2 )然后将课本第五章的例 - 运行一遍,注意理解结果。三、实验结果与分析例输出结果: 表1 不同温度、产蛋期、鸡群对蛋鸡产蛋量影响的方差分析结果( 主体间效应的检验) 因变量:产蛋量源 III 型平方和 df均方 F Sig. 校正模型 12 .007 截距 1 .000 产蛋期 4 .018 鸡群 4 .035 温度 4 .009 误差 12 总计 25 校正的总计 24 = .821 (调整 R方= .642 ) 分析: 1) 本实验主要是为了研究 5 种不同温度对蛋鸡产蛋量的影响, 但由于不同的鸡群和产蛋期对产蛋量也有较大的影响,因此我们选用拉丁方设计; 2) 本实验由于我们选中了“描述性统计”和“ Tukey 的多重比较方法”, 因此输出结果中还有输出样本的描述统计量和产蛋期、鸡群和温度的多重比较结果, 但由于本次实验主要是分析 3 种因素对产蛋量的影响,并不研究到影响因素的具体细化部分,因此我们只选取主体间效应的检验部分进行分析; 3) 根据表 1 可知:产蛋期间的 05 .0018 .0540 .4???PF, ,鸡群间的 677 .3?F , ,05 .0035 .0??P 因此说明不同产蛋期和不同鸡群对产蛋量具有显著的影响;而温度间的 01 .0009 .0,535 .5???PF , 因此说明不同温度对产蛋期具有极显著的影响。 4) 拉丁方设计要求每个区组的组数和试验因素的处理数都必须相等, 且应假定 3 个因素之生物医学统计分析间不存在交互作用,因此在本次实验中需选择主效应模型。例输出结果: 表2 两种饲料对产奶量影响的方差分析表( 主体间效应的检验) 因变量:产奶量源 III 型平方和 df均方 F Sig. 校正模型 11 .004 截距 1 .000 饲料 A 1 .000 时期 C .162 1 .162 .178 .685 个体 B 9 .012 误差 8 .912 总计 20 校正的总计 19 = .912 (调整 R方= .792 ) 分析: 1) 本实验主要是为了研究新配方饲料对产奶量的影响,故设立了对照组与其进行对比, 但由于试验的奶牛个体之间以及试验期间的差异都对试验结果有影响,为了尽可能地消除这种影响,因此我们选择 22?交叉设计法; 2) 本实验由于我们选中了“描述性统计”,因此输出的结果中还有描述统计量,由于数据量过大,因此我们没有把运行结果粘贴过来,但我们可以从描述性统计量表得出不同饲料在不同时期和不同个体间的均值和标准差; 3) 根据表 2 可知,饲料间的 01 .0000 .0159 .33???PF, , 说明新配方饲料与对照饲料对平均产奶量的影响差异极显著,这里表现为新配方饲料的平均产奶量极显著高于对照饲料的平均产奶量。且我们可以看出按照 22?交叉设计方法进行试验的结果中已经较大的消除预饲期对试验结果的影响,但不同奶牛之间对产奶量的影响还是极为显著,因此消除效果并不好; 4)在22?交叉设计资料中,因子间的交互作用包括在误差项,分析时应注意不要引入交互作用,应选择主效应模型。且本实验只分为两组,故不需要作均数间的多重比较。例输出结果: 表3