spss正交实验方差分析 spss与正交实验及结果分析

spss正交实验方差分析 spss与正交实验及结果分析 一、SPSS简介 SPSS是世界上最早的统计分析软件，1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。 SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、 1 加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。SPSS 的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，现已推广到多种各种操作系统的计算机上，它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。 SPSS输出结果虽然漂亮，但不能为WORD等常用文字处理软件直接打开，只能采用拷贝、粘贴的方式加以交互。这可以说是SPSS软件的缺陷。 二、方差分析 例如 某高原研究组将籍贯相同、年龄相同、身高体重接近的30名新战士随机分为三组，甲组为对照组，按常规训练，乙组为锻炼组，每天除常规训练外，接受中速长跑与健身操锻炼，丙组为药物组，除常规训练外，服用抗疲劳药物，一月后测定第一秒用力肺活量(L)，结果见表。试比较三组第一秒用力肺活量有无差别。对照组为组一，锻炼组为组二，药物组为组三。 第一步:打开SPSS软件 第二步:由数据视图切换为变量视图修改变量名称 2 第三步:输入数据 第四步:点击“分析” -- --比较均值 -- -- --单因素 AVOVA, 如下所示: 第五步:点击两两比较进行设置(选择“LSD”，选择 “S-N-K”，点击继续)?点击选项(选择“描述性”，选择“方 差同质性检验”，点击继续)?确定。得到结果如下: 描述 肺活量 N 均值 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 差 标准误 均值的 95% 置信区间 极小值 极大值 下限 上限 1.00 10 3.3660 .16215 .05128 3.2500 3.4820 3.16 3.64 2.00 10 3.5540 .16681 .05275 3.4347 3.6733 3.20 3.82 3.00 10 3.4220 .14436 .04565 3.3187 3.5253 3.16 3.62 总数 30 3.4473 .17231 .03146 3.3830 3.5117 3.16 3.82 方差齐性检验 肺活量 Levene 统计量 df1 df2 显著性 3 .109 2 27 .897 ANOVA 肺活量 平方和 df 均方 F 显著性 组间 .186 2 .093 3.729 .037 组内 .675 27 .025 总数 .861 29 多重比较 因变量:肺活量 (I) 分组 (J) 分组 均值差 (I-J) 标准误 显著性 95% 置 信区间 下限 上限 LSD 1.00 2.00 -.18800* .07069 .013 -.3330 -.0430 3.00 -.05600 .07069 .435 -.2010 .0890 2.00 1.00 .18800* .07069 .013 .0430 .3330 3.00 .13200 .07069 .073 -.0130 .2770 3.00 1.00 .05600 .07069 .435 -.0890 .2010 2.00 -.13200 .07069 .073 -.2770 .0130 *. 均值差的显著性水平为 0.05。 肺活量 分组 N alpha = 0.05 的子集 4 1 2 Student-Newman-Keulsa 1.00 10 3.3660 3.00 10 3.4220 3.4220 2.00 10 3.5540 显著性 .435 .073 将显示同类子集中的组均值。 a. 将使用调和均值样本大小 = 10.000。 由图表可知:组一和组二之间显著性为0.013，小于0.05，所以组一和组二之间存在显著差异，因为组一和组三之间显著性为0.435，大于0.05，所以组一和组三之间没有显著差异。 三、正交试验设计 正交试验设计也称正交设计(orthogonal design)，是用来科学设计多因素试验的一种方法。其利用一套规格化的正交表(orthogonal table)安排试验，得到的试验结果再用数理统计方法进行处理，使之得出科学结论。主要优点是能在多试验条件中选出代表性强的少数试验 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 ，通过对这些少数试验方案结果的分析，从中找出最优方案或最佳生产工艺条件，并可以得到比试验结果本身给出的还要多的有关各因素的信息。 例如:某食品厂生产口香糖，检验口香糖的质量好坏需要分析:1.拉伸率(越大越好);2.变形(越小越好);3.耐弯曲 5 次数(越多越好)这三种指标，要求对这三种指标都取得较好的水平，先要进行口香糖配方的实验分析，因素水平表如下: 水平 因素 A胶剂添加量% B葡萄糖浆添加量% C糖粉添加量% D薄荷添加量% 1 19 17 58 0.8 2 20 18 59 0.9 3 21 19 60 1 4 22 20 61 1.1 第一步:打开SPSS软件?变量视图(对各变量进行命名) 第二步:输入数据?数据?正交设计?生成 确定?生成正交表，如下: 得某口香糖配方试验结果，如下: 第二步:点击“分析”?“一般线性模型”?“单变量”?选择因变量和固定因子，如下: 点击“模型”弹出“单变量:模型窗口”?点击“设定”，将“因 6 子与协变量”加入“模型”中，构建项类型选择“主效应”，如 下: 点击“继续”返回“单变量”窗口，点击“选项”进入“单变量: 选项”窗口，将“因子与因子交互”框内的A、B、C、D转入“显 示均值”框内，选择“描述统计”，如下: 点击“继续”回到“单变量”窗口?点击“确定”，结果如下: 主体间效应的检验 因变量:拉伸率 源 III 型平方和 df 均方 F Sig. 校正模型 9582.750a 12 798.563 4.094 .136 截距 4136139.063 1 4136139.063 21204.173 .000 A胶剂添加量 4403.688 3 1467.896 7.525 .066 B葡萄糖浆添加量 3879.187 3 1293.062 6.629 .077 C糖粉添加量 1062.188 3 354.063 1.815 .318 D薄荷添加量 237.687 3 79.229 .406 .761 误差 585.188 3 195.063 总计 4146307.000 16 校正的总计 10167.938 15 a. R 方 = .942(调整 R 方 = .712) 7 1. A胶剂添加量 因变量:拉伸率 A胶剂添加量 均值 标准 误差 95% 置信区间 下限 上限 19 513.750 6.983 491.526 535.974 20 489.000 6.983 466.776 511.224 21 532.750 6.983 510.526 554.974 22 498.250 6.983 476.026 520.474 2. B葡萄糖浆添加量 因变量:拉伸率 B葡萄糖浆添加量 均值 标准 误差 95% 置信区间 下限 上限 17 534.500 6.983 512.276 556.724 18 500.500 6.983 478.276 522.724 19 505.000 6.983 482.776 527.224 20 493.750 6.983 471.526 515.974 3. C糖粉添加量 因变量:拉伸率 C糖粉添加量 均值 标准 误差 95% 置信区间 下限 上限 8 58 504.000 6.983 481.776 526.224 59 498.000 6.983 475.776 520.224 60 512.250 6.983 490.026 534.474 61 519.500 6.983 497.276 541.724 4. D薄荷添加量 因变量:拉伸率 D薄荷添加量 均值 标准 误差 95% 置信区间 下限 上限 0.80 511.750 6.983 489.526 533.974 0.90 504.000 6.983 481.776 526.224 1.00 505.250 6.983 483.026 527.474 1.10 512.750 6.983 490.526 534.974 由III 型平方和比较可知，对口香糖拉伸率的影响 A>B>C>D。每个因素的最佳水平为:A胶体添加量为21%， B葡萄糖添加量为17%，C糖粉添加量为61%，D薄荷添加 量为1.10%。 百度搜索“就爱阅读”,专业资料,生活学习,尽在就爱阅读网 92to.com,您的在线图书馆 9 10