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1、作业 8：多因素方差分析1， data0806-height是从三个样方中测量的八种草的高度，问高度在三个取样地点，以及八种草之间有无差异？具体怎么差异的？打 开 spss 软 件 ， 打 开 data0806-height 数 据 ， 点 击 Analyze-General Linear Model-Univariate 打开：把 plotModel和 species打开：送入Fixed Factor(s)，把height送入Dependent Variable，点击选择 Full factorial全部默认选项） ，点击择，Type III Sum of squaresContinue回到
2、 Univariate，Include intercept in model（即主对话框，对其他选项卡不做任何选结果输出：因无法计算 ? ?rror ，即无法分开 ? intercept 和? error ，无法检测 interaction 的影响，无法进行方差分析，重新 Analyze-General Linear Model-Univariate打开：选择好 Dependent Variable和 Fixed Factor(s)，点击 Model 打开：点击 Custom，把主效应变量 species 和 plot 送入 Model 框，点击 Continue 回到 Univariate
3、主对话框，点击 Plots ：把 date 送入 Horizontal Axis回到 Univariate对话框，点击，把 depthOptions ：送入Separate Lines，点击Add，点击Continue把 OVERALL,species, plotBonferroni，点击 Continue送入回到Display Means forUnivariate对话框，框，选择Compare main effects，输 出 结果：可以看到：MSplot=4.738SSspecies =33.165 ，df species； SSerror=21.472 ， df error=7，MSs
4、pecies=4.738 =14， MSerror=1.534；SSplot；=33.165 ，df plot=7，Fspecies=3.089， p=0.0340.05;Fplot=12.130,p=0.0050.01;所以故认为在5%的置信水平上，不同样地，不同物种之间的草高度是存在差异的。该表说明： SSspecies=33.165，dfspecies=7，MSspecies=4.738 ；SSerror=21.472，dferror=14，MSerror=1.534 ； Fspecies=3.089， p=0.0340.05;物种间存在差异：SSplot=33.165， dfplot=
5、7， MSplot=4.738 ； SSerror=21.472， dferror=14， MSerror=1.534；Fplot=12.130,p=0.0050.01;不同的物种间在差异：由 边 际 分 布 图 可 知 ： 类 似 结 论 ： 草 的 高 度 在 不 同 样 地 的 条 件 之 间 有 差 异（Fplot=12.130,p=0.0050.01），具体是，样地一和样地三之间存在的差异最大；八种不同草的高度也存在差异（Fspecies=3.089， p=0.034GeneralLinearModel-Univariate：把 species送入 Fixed Factor(s)，把
6、 high 送入 Dependent Variable，点击Plots：把 species 送入 Horizontal Axis ，点击 Add，点击 Continue 回到 Univariate ，点击 Post Hoc （因为我们已经知道 species 效应显著）：把 species送入 Post Hoc Tests for框，选择Tukey ，输出结果：各组均值从小到大向下排列。最大的是第五组，最小的是第四组，其中有些种类草的高度存在差异，有些不存在。再次检验不同样地草的高度差异：过程和上相似：结果如下不同样地的草高度存在差异，其中一样地的草高度最短，3 样地的草高度最高，且三组之间都
7、存在差异。2， data0807-flower，某种草的开花初期高度在两种温度和两个海拔之间有无差异？具体怎么差异的？多因素单因变量方差分析通过Analyze-GeneralLinearModel-Univariate实现，把因变量height送入 Dependent Variable栏，把因素变量temperature和 attitude送入FixedFactor(s)栏点击 Model 选项卡，打开：选着 fullfactorial，type 3，点击）Includeinterceptin model 。点击 PlotsHorizontal对话框， 打开：可选择 attitudeAxis
8、， 再 选 择attitude到到 HorizontalAxis ，然后选择temperatureSeparateLines ， Plots框 显 示attitude,到temperature, attitude * temperature，EstimatedMarginalMeans 选择 OVERALL，产生边际均值的均值Display框选择要输出的统计量， Descriptive statistics描述统计量，Homogeneity tests方差齐性检验。结果输出：主效应各因素各水平以及样本量，各水平的均值和标准差。把样本分为四组，进行方差齐性检验，方差不一致。可 以 看 到 ： S
9、Saltitude=503.167， dfaltitude=1， MSaltitude=503.167；SStemperature=1149.798，dftemperature=1，MStemperature=1149.798；SSinteraction=338.486，dfinteraction=1，MSinteraction=338.486 ；SSerror=935.748，dferror=83 ， MSerror=935.748； Faltitude=44.63，p=0.0340.001;Ftemperature=101.986,p=0.0050.001;Ftemperature=101
10、.986,0.001;Finteraction=34.458， p0.001;所以故认为在 0.1%的置信水平上，不同温度，不同海拔之间的草高度是存在差异的。在四个样本总体中，在95%的置信区间，花的平均高度范围为137.719 到 139.172 之间。在海拔为3200 米处，在 95%的置信区间 ，花的平均高度范围为139.852到 141.920之间。在海拔为3400 米处，在 95%的置信区间 ，花的平均高度范围为134.985到 137.036之间。aititude各水平的边际均值的多重比较= aititude（ 3400）；但是平均aititude度，在 95%置信区间为3.427
11、 到 6.333.，在本试验中 ，事实上 ? 0:平均（ 3200）花高度平均aititude故均值存在差异。aititude （ 3200）（ 3400）花高SSaltitude=503.167 ， dfaltitude=1 ， MSaltitude=503.167 ； SSerror=935.748 ， dferror=83 ，MSerror=935.748 ； Faltitude=44.63 ，P0.001. 不同海拔的花高度不存在差异的的概率 0.001.在温度为T1 处，在 95%的置信区间，花的平均高度范围为141.149 到 143.119之间。在温度为T2 处，在 95%的置信
12、区间，花的平均高度范围为133.689 到 135.825之间。温度各水平的边际均值的多重比较，在本试验中，事实上?0:（ T1 时，平均花高度）=（ T2 时，平均花高度） ；但是（ T1 时，平均花高度）（T2 时，平均花高度） ，在 95%置信区间为5.924 到 8.830 ，故均值存在差异，不接受H0假设。SStemperature=1149.798，dftemperature=1SSerror=935.748 ，dferror=83 ，MSerror=935.748，MStemperature=1149.798；Ftemperature=101.986,p0.001;；不同温度下，
13、花的高度存在差异。在温度为T1，海拔 3200 米处，在 95%的置信区间 ，花的平均高度范围为145.433到 148.004之间。在温度为T2 处，海拔 3200 米处在 95%的置信区间 ，花的平均高度范围为133.433到 136.673之间。在温度为T1处，海拔 3400 米处，在 95%的置信区间 ，花的平均高度范围为136.057到 139.043之间。在温度为T2处，海拔 3400 米处，在 95%的置信区间 ，花的平均高度范围为133.068到 135.853之间。不同海拔下的的边际均值图两个因素的边际均值交互效应图，该图直线相互交叉 （即斜率不一样） 表明有交互效应。结论如下：某种草的开花初期高度在两种温度之间有差异（ Ftemperature=101.986,p0.001;），T1时草的开花初期高度高于T2 时草的开花初期高度.某种草的开花初期高度在两种海拔之间有差异（Faltitude=44.63， P0.001. ），海拔3200 时草的开花初期高度高于海拔3400 时草的开花初期高度.温 度 和海拔 对草 的 开花初期 高 度的 影响 存 在交互效 应 (Finteraction=34.458，p0.001) 。（注：专业文档是经验性极强的领域，无法思考和涵盖全面，素材和资料部分来自网络，供参考。可复制、编制，期待你的好评与关注）