单因素方差分析(14)

Source Corrected Model Intercept BA 2,4–D IBA Error Total Corrected Type III Sum of

Squares 3257.996(b) 49068.525 238.025 2912.718 107.253 6.093 52332.614 3264.089

df

Mean Square 542.999

F Sig.

Partial Eta Squared .998 1.000 .975 .998 .946

Noncent. Parameter 1069.365 16105.659 78.127 956.035 35.203

Observed Power(a) 1.000 1.000 .865 1.000 .606

6 178.228 .006

1 49068.525 16105.659 .000 2 2 2 2 9 8

119.013 1456.359 53.627 3.047

39.063 478.018 17.602

.025 .002 .054

a Computed using alpha = .05, b R Squared = .998 (Adjusted R Squared = .993)

表4–9 单因素统计量表

Tab.4–9 the list of one–way analysis of variance

值信区间

激素种类 Hormone

处理水平 Treatment

愈伤率平均值

Mean

标准误 Std. Error

95% Confidence Interval 下限 Lower Bound

1.00 (3.0 mg/L)

BA

2.00 (2.0 mg/L) 3.00 (1.0 mg/L) 1.00 (0.2 mg/L)

2,4–D

2.00 (0.1 mg/L) 3.00 (0.0 mg/L) 1.00 (0.5 mg/L)

IBA

2.00 (0.3 mg/L) 3.00 (0.0 mg/L)

80.787 68.505 72.222 97.917 68.913 54.684 69.608 78.064 73.843

1.008 1.008 1.008 1.008 1.008 1.008 1.008 1.008 1.008

76.451 64.169 67.886 93.581 64.577 50.348 65.272 73.728 69.507

上限 Upper Bound 85.123 72.841 76.558 102.253 73.249 59.020 73.944 82.400 78.179

从表4–8中可以看出，在0.05的水平下，BA，2,4–D对鬼怒甘品种草莓叶片形成愈伤组织是显著的，在同等条件下，可以优先采用他们的最好水平。从表4–9可以看出BA的最好水平是水平1（3.0 mg/L），2,4–D的最好水平也是水平1（0.2 mg/L），IBA的最好水平是水平2（0.3 mg/L）。从以上分析我们得出该正交设计的最佳诱导叶片愈伤组织的培养基是：MS+BA 3.0 mg/L+2,4–D 0.2 mg/L+IBA 0.3 mg/L；若考虑到节省材料，我们还可以选用诱导培养基：MS+BA 3.0 mg/L+2,4–D 0.2 mg/L。

作业：

E:操作方式 1(搅拌) 2(不搅拌) 把这 5 个因素放在表的 5 列上，得到如下实验设计与结果。 试验编号 A B C D E 实验结果 1 1 1 1 1 1 65 2 1 1 1 2 2 74 3 1 2 2 1 2 71 4 1 2 2 2 1 73 5 2 1 2 1 2 70 6 2 1 2 2 1 73 7 2 2 1 1 1 62 8 2 2 1 2 2 69

SPSS中的多因变量线性模型方差分析

一、基本原理

多因变量线性模型的方差分析属于多元方差分析，与一元统计学中方差分析类似，多元样本资料也可以进行方差分析。二者的差别在于一元方差分析中要分析的指标是一元随机变量，多元方差分析中要分析的指标是多元随机变量。 二、实验工具 SPSS for Windows 三、试验方法

要比较五个品种大麦产量，用连续两年观测的单产量作为指标，用三个不同

其中每个品种上面一排数字是第一年产量，下面一排是第二年产量，希望检查各品种之间是否有显著差异。这里指标是两年的单产量，把它作为二元随机变量，影响指标的因素只有一个（品种），此因素分成五个等级（水平），进行了三次重复观测，因此这是一个多元方差分析的问题。 1 操作步骤

（1）输入数据集，用first表示第一年产量，second表示第二年产量，kind表示品种，它有五个水平。

（2）在“Analyze”菜单中打开“General Linear Models”子菜单中，从中选择“Multivariate”命令，打开“多因变量方差分析”主窗口。 （3）指定分析变量

将变量first、second移入Dependent框，作为因变量。 将变量kind移入Fixed Factors框，作为因素变量。

（4）在主对话框中，单击【Contrast】按钮，打开相应的对话框，在该框中进行如下操作：

在Factors框中选择kind变量

在Change Contrast栏内，单击Contrast参数框内向下箭头，展开比较方法表，选择Simple项，再选择First项作为比较参数考类，然后单击【Change】按钮。 单击【Continue】按钮，返回主对话框。 （5）单击【OK】按钮结束。