随机区组试验设计.doc

上机操作 3 随机区组试验设计与 spss 分析习题 2：氮肥和磷肥对葡萄产量的影响试验，承受随机区组试验。氮肥三个水平：比照，不施肥，每株施尿素 1 公斤，每株施尿素 2 公斤； 磷肥三个水平：不施肥，每株过磷酸钙2.5 公斤，每株过磷酸钙 5 公斤。重复 4 次4 个区组，试分析是氮肥或磷肥对葡萄产量的影响。1 11 21 32 12 22 33 13 23 3葡萄施肥试验结果处理区组a b21192318a b26283029a b30302632a b26302827a b35322937a b32343535a b28273332a b40454143a b504847501、 假设：H0 氮肥和磷肥对葡萄产量无影响H1 氮肥和磷肥对葡萄产量无影响2、 定义变量，输入数据定义变量“产量”、“氮肥”、“磷肥”、“氮肥磷肥组合”、“区组”，如下图：输入数据，如下图：3、 分析过程：过程 1：氮肥、磷肥作用分析分析常规线性模型单变量将“产量”移入因变量，将“区组”、“氮肥”、“磷肥”移入固定因子模型：指定模型选“定制”；建立项选择“主效应”，将 “区组”、“氮肥”、“磷肥”移入模型内；建立项选择“交互”，将“氮肥”、“磷肥”同时选中，移入模型内；平方和选择“类型”连续选项：显示均值中移入“氮肥”、“磷肥”连续两两比较：两两比较检验中移入“氮肥”、“磷肥”，假定方差齐性勾选“LSD”连续确定过程 2：氮肥、磷肥交互作用分析分析常规线性模型单变量将“产量”移入因变量，将“区组”、“氮肥磷肥组合”移入固定因子模型：指定模型选“定制”；建立项选择“主效应”，将“区组”、移入模型内；建立项选择“交互”，将“氮肥磷肥组合”移入模型内；平方和选择“类型”连续选项：显示均值中移入“氮肥磷肥组合”连续两两比较：两两比较检验中移入“氮肥磷肥组合”，假定方差齐性勾选“LSD”连续确定主体间效 应的检验a. R 方 = .947调整 R 方 = .9234、 输出结果，分析因变量: 产量源III 型平方和df均方FSig.校正模型2284.056a11207.64138.950.000截距38416.000138416.0007206.128.000区组13.55634.519.848.481氮肥1250.6672625.333117.301.000磷肥848.1672424.08379.550.000氮肥 * 磷肥171.667442.9178.050.000误差127.944245.331总计40828.00036校正的总计2412.000351. 氮肥因变量: 产量95% 置信区间从图中可以看出，“氮肥”、“磷肥”、“氮肥*磷肥”三个变量对应的sig<0.01， 说明三者对于葡萄产量有极显著性影响。“区组”对应的sig>0.05，说明“区组” 对于葡萄产量没有显著性影响。氮肥均值标准误下限上限126.000.66724.62427.376231.667.66730.29133.042340.333.66738.95841.709从图中可以看出，葡萄产量随着施加氮肥量的增加而增加。2. 磷肥磷肥均值因变量:标准误产量95%下限置信区间上限126.000.66724.62427.376234.583.66733.20835.959337.417.66736.04138.792多个比 较因变量: 产量均值差值95% 置信区间基于观测到的均值。*. 均值差值在 .05 级别上较显著。从图中可以看出，葡萄产量随着施加磷肥量的增加而增加。(I)氮肥(J) 氮肥(I-J)标准误Sig.下限上限Tukey HSD12-5.67*.943.000-8.02-3.313-14.33*.943.000-16.69-11.98215.67*.943.0003.318.023-8.67*.943.000-11.02-6.313114.33*.943.00011.9816.6928.67*.943.0006.3111.02LSD12-5.67*.943.000-7.61-3.723-14.33*.943.000-16.28-12.39215.67*.943.0003.727.613-8.67*.943.000-10.61-6.723114.33*.943.00012.3916.2828.67*.943.0006.7210.61多个比 较因变量: 产量均值差值95% 置信区间基于观测到的均值。*. 均值差值在 .05 级别上较显著。从图中可以看出，氮肥三个水平两两比较，sig.<0.01恒成立，说明氮肥三个水平对于葡萄产量的影响两两比较有极显著性差异。(I)磷肥(J) 磷肥(I-J)标准误Sig.下限上限Tukey HSD12-8.58*.943.000-10.94-6.233-11.42*.943.000-13.77-9.06218.58*.943.0006.2310.943-2.83*.943.016-5.19-.483111.42*.943.0009.0613.7722.83*.943.016.485.19LSD12-8.58*.943.000-10.53-6.643-11.42*.943.000-13.36-9.47218.58*.943.0006.6410.533-2.83*.943.006-4.78-.893111.42*.943.0009.4713.3622.83*.943.006.894.78从图中可以看出，磷肥三个水平两两比较，磷肥2水平和3水平之间比较0.01<sig.<0.05，其它水平两两比较，sig.<0.01恒成立，说明磷肥2和3水平对于葡萄产量的影响有显著性差异，其它水平之间对于葡萄产量的影响有极显著性差异。方差齐 性检验产量Levene 统计量1.437df1df2827显著性.227从图中可以看出，sig.>0.05，没有显著性差异，满足方差齐性条件，说明数据来自同一个整体，即同一种葡萄。ANOVA产量平方和df均方F显著性组间2270.5008283.81354.155.000组内141.500275.241总数2412.00035方差分析中可以看出，组间sig.<0.01，说明组间葡萄产量间有极显著性差异。产量N均值标准差描述标准误均值的 95% 下限置信区间上限微小值极大值1420.252.2171.10916.7223.7818232428.251.708.85425.5330.9726303429.502.5171.25825.5033.5026324427.751.708.85425.0330.4726305433.253.5001.75027.6838.8229376434.001.414.70731.7536.2532357430.002.9441.47225.3234.6827338442.252.2171.10938.7245.7840459448.751.500.75046.3651.144750总数3632.678.3011.38429.8635.481850结论：多重比较LSD 法氮肥磷肥组合重复数产量显著性水平0.051420.25±1.11a2428.25±0.85b3429.50±1.26b4427.75±0.85b5433.25±1.75cd6434.00±0.71c7430.00±1.47bd8442.25±1.11e9448.75±1.38f从图上可以看出，第 9 组的产量平均值最大，并且在显著性 0.05 水平上， 第 9 组与其它组有极显著性差异，说明第 9 组的氮肥磷肥组合为最正确，但是为了进一步推出可以应用于实践的结论，还需要进一步试验。