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03 youtube官網網頁版優化差分析自由度spss(spss方差分析自由度不足)
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-06-06 09:56:26【】3人已围观
简介選定因素變量的各種效應項,單擊右拉按鈕就將其復制到逗DisplayMeansfor地框中。選擇主效應,則產生估計的邊際均值表;選擇二維交互效應產生的估計邊際均值表實際上是典型的單元格均值表。選擇三維交
單擊右拉按鈕就將其復制到逗Display Means for地框中。選擇主效應,則產生估計的邊際均值表;選擇二維交互效應產生的估計
邊際均值表實際上是典型的單元格均值表。選擇三維交互效應也是單元格均值表。
在逗Display Means for地框中有主效應時激活此框下面的逗Compare main effects地復選項,對主效應的邊際均值進行組間的配
對比較。
Confidence interval adjustment參數框,進行多重組間比較。打開下拉菜單,共有三個選項:
LSD(none)、Bonferroni、Sidak.。
② 在逗Display地欄中指定要求輸出的統計量
Descriptive statistics項,輸出描述統計量:觀測量的均值、標準差和每個單元格中的觀測量數。
Estimates of effect size項,效應量估計。選擇此項,給出η2(eta-Square)值。它反應了每個效應與每個參數估計值可以歸于
因素的總變異的大小。
Observed power復選項,選中此項給出在假設是基于觀測值時各種檢驗假設的功效。計算功效的顯著性水平,系統默認的臨界值
是0.05。
Parameter estimates項。選擇此項給出了各因素變量的模型參數估計、標準誤、t檢驗的t值、顯著性概率和95%的置信區間。
Contrast 買粉絲efficient matrix項,顯示協方差矩陣。
Homogeneity test項,方差齊次性檢驗。本例子選中該項。
Spread vs.level plot項,繪制觀測量均值對標準差和觀測量均值對方差的圖形。
Resial plot項,繪制殘差圖。給出觀測值、預測值散點圖和觀測量數目,觀測量數目對標準化殘差的散點圖,加上正態和標準化
殘差的正態概率圖。
Lack of fit項,檢查獨立變量和非獨立變量間的關系是否被充分描述。
General estimable function項,可以根據一般估計函數自定義假設檢驗。對比系數矩陣的行與一般估計函數是線性組合的。
③ Significance level 框設置
改變逗Confidence intervals地框內多重比較的顯著性水平。
10) 提交執行
設置完成后,在多因素方差分析窗口框中點擊逗OK地按鈕,SPSS就會根據設置進行運算,并將結算結果輸出到SPSS結果輸出窗口中。
11) 結果與分析
主要輸出結果:
結果分析:
方差不齊次性檢驗顯著
表5-8 方差齊次性檢驗表明:方差不齊次性顯著,p<0.05。
方差分析:
表5-9 主效應方差分析表:在表的左上方標明研究的對象是粘蟲歷期。
偏差來源和偏差平方和:
Source 列是偏差的來源。其次列是逗Type III Sum of Squares地偏差平方和。
Corrected Model 校正模型,其偏差平方和等于兩個主效應a、b平方和加上交互a*b的平方和之和。
Intercept 截距。
a 溫度主效應,其偏差平方和反應的是不同溫度造成對粘蟲歷期的差異。與b偏差平方相同均屬于組間偏差平方和。
b 濕度主效應,其偏差平方和反應的是不同濕度計量造成的粘蟲歷期之差異。
a*b 溫度和濕度交互效應,其偏差平方和反應的是不同溫度和濕度共同造成的粘蟲歷期的差異。
Error 誤差。其偏差平方和反應的是組內差異。也稱組內偏差平方和。
Total 是偏差平方和在數值上等于截距、主效應、次效應和誤差偏差平方和之總和。
Corrected Total 校正總和。其偏差平方和等于校正模型與誤差之偏差平方和之總和。
df 自由度
Mean Square 均方,數值上等于偏差平方和除以相應的自由度。
F 值,是各效應項與誤差項的均方之比值
Sig 進行F檢驗的p值。p≤0.05,由此得出逗溫度地和逗濕度地對因變量逗粘蟲歷期地在0.05水平上是有顯著性差異的。
根據方差分析表明:
不同溫度(a)對粘蟲歷期的偏差均方是1575.434,F值為90.882,顯著性水平是0.000,即p<0.05存在顯著性差異;
不同濕度(b)對粘蟲歷期的偏差均方是322.000,F值為18.575,顯著性水平是0.000,即p<0.05存在顯著性差異;
不同溫度和不同濕度(a*b)共同對粘蟲歷期的偏差均方是19.809,F值為1.143,顯著性水平是0.358,即p>0.05存在不顯著性
差異。
多重比較
由于方差不齊次性,應選擇方差不具有齊次性時的逗Tamhane's T2地t檢驗進行配對比較。表5-10 多重比較表就是逗溫度地各水平逗Tamhane's T2地方法比較的結果。表中的各項說明參見表5-6(5.2.2節)。
溫度25℃與27℃、29℃和31℃之間都有顯著性差異;
溫度27℃與25℃、29℃和31℃之間都有顯著性差異;
溫度29℃與26℃和27℃之間都有顯著性差異;與31℃無顯著性差異;
溫度31℃與25℃和27℃之間都有顯著性差異;與29℃無顯著性差異。
不同濕度水平之間無顯著性差異存在,這里沒有列出多重比較表。
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