利用SPSS做方差分析教程.doc

**方差分析（ANOVA）**是一种统计方法，用于比较多个独立或相关样本群体的均值是否存在显著差异。在SPSS软件中，方差分析提供了高效且直观的工具，简化了这一过程。本教程将专注于如何使用SPSS进行单变量多因素方差分析。 了解方差分析的基本概念至关重要。它基于方差分解，将总变异分为由不同因素引起的变异，以判断这些因素是否对观测结果有显著影响。在林业应用统计中，单变量多因素方差分析常用于研究不同处理组合的效果，例如在本例中，研究氮肥（N）和磷肥（P）水平对树苗生长的影响。 **步骤一：数据输入** 在SPSS中，将试验数据输入到数据视图。以本例为例，数据应包括因变量（生物量）和两个固定因子（氮肥水平N和磷肥水平P）。注意区分因变量与自变量，自变量是实验处理，而因变量是受处理影响的测量值。在变量视图中，将N和P设置为序号，确保它们被正确识别为分类变量。 **步骤二：执行方差分析** 通过菜单栏进入“分析” -> “一般线性模型” -> “单变量”，将因变量（生物量）拖入“因变量”框，将自变量（N和P）拖入“固定因子”框。如果实验涉及多个自变量，可以选择“多变量”选项。 **步骤三：设置比较选项** 在“模型”选项中，可以根据需要选择是否考虑交互效应。对于两两比较，进入“比较均值” -> “多重比较”，选择LSD（Least Significant Difference）方法。如果假设方差齐性，还可以选择Duncan法。这些比较方法用于确定哪些处理组合之间存在显著差异。 **步骤四：输出结果** 在“选项”中，勾选“描述统计”和“方差齐性检验”，并设置显著性水平（通常为0.05或0.01）。完成设置后，点击“继续”然后“确定”。SPSS将生成分析结果，包括主体间因子和描述性统计、主体间效应检验、边际均值以及多重比较结果。 **解读输出** 1. **主体间效应的检验**：查看Sig.（显著性）值，如果小于设定的显著性水平，表明至少有一个处理组的均值与其他组显著不同。 2. **多重比较**：这部分显示各处理组间的均值差及其显著性，帮助确定具体哪些处理组合存在差异。 要注意的是，不是所有实验都适合方差分析。其他统计方法如回归分析、相关分析和聚类分析也可能适用于不同的研究问题。本教程仅作为SPSS进行方差分析的基础指南，对于更深入的理解和应用，建议结合相关统计理论和进一步的资源学习。