第8-9周实训-方差分析(共9页).doc
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1、精选优质文档-倾情为你奉上第六章 实验内容及要求实验目的:掌握各类描述统计分析中的方差分析(包括单因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析)。实验方法:演示法、实操法相结合;结合第5章课件PPT。实验内容: (一) 单因素方差分析练习。操作课本P149页例6.1,打开数据文件“data6-1.sav”,根据题目描述问:比较四种饲料对猪体重增加的作用有无不同?(菜单操作提示:“分析比较均值单因素ANOVA”)1、 根据被试分析结果分析四种饲料对猪体重上的描述统计量(样本量、平均值、标准差、校准误、置信区间、最小值、最大值)2、 求四种饲料影响下猪体重的方差检验是否齐性?3、 对四种饲料影响下猪体
2、重的进行方差分析结果看出,四种饲料对养猪的效果有没有显著差异?4、 通过多重比较,选中LSD、和Dunnetts C检验的方法进行对组组两两间比较四种饲料对养猪的效果,查看那些组之间会有显著差异呢?那种饲料效果最好,那种饲料效果最差?5、 绘制出四种饲料对猪重影响的均值折线图。(二) 单因素方差分析练习。操作课本P171页课后思考与练习题第5题,打开数据文件“data6-4.sav”,根据题目描述问:不同品种的小麦的平均产量在显著性水平0.05和0.01下有无显著性差异?(菜单操作提示:“分析比较均值单因素ANOVA”)6、 4种品种小麦产量均值是否方差齐性?7、 根据结果分析不同品种小麦产量
3、有无显著性差异?如果有,那个品种最好,那个品种最差?(三) 单因素方差分析练习。操作课本P171页课后思考与练习题第6题,打开数据文件“data6-5.sav”,根据题目描述问:不同类型的轮胎在显著性水平0.05下轮胎寿命是否有显著性差异?(菜单操作提示:“分析比较均值单因素ANOVA”)(四) 多因素方差分析练习。练习课本P160页例6.2:根据题目描述分析:不同性别的三组同学(不同的教学方法)的数学成绩是否有显著差异?(菜单操作提示:分析一般线性模型单变量)1、 打开数据文件“data6-2.sav”,按课本的对话框要求操作:(1)首先进行数据正态性检验,方法是用数据探索(提示:分析描述统
4、计探索),检验性别两个水平上数据是否正态性?检验教学方法三个水平上数据是否正态性?正态性检验性别Kolmogorov-SmirnovaShapiro-Wilk统计量dfSig.统计量dfSig.数学f.2297.200*.8497.121m.28511.013.84711.039a. Lilliefors 显著水平修正*. 这是真实显著水平的下限。正态性检验组别Kolmogorov-SmirnovaShapiro-Wilk统计量dfSig.统计量dfSig.数学0.2396.200*.8526.1651.3076.080.8476.1482.2126.200*.9566.790a. Lilli
5、efors 显著水平修正*. 这是真实显著水平的下限。(2)如果是正态的,查看组间因素的信息(各因素的水平数及样本量)?案例处理摘要性别案例有效缺失合计N百分比N百分比N百分比数学f7100.0%0.0%7100.0%m11100.0%0.0%11100.0%案例处理摘要组别案例有效缺失合计N百分比N百分比N百分比数学06100.0%0.0%6100.0%16100.0%0.0%6100.0%26100.0%0.0%6100.0%(3)因变量方差齐性检验。误差方差等同性的 Levene 检验a因变量:数学Fdf1df2Sig.339512.879检验零假设,即在所有组中因变量的误差方差均相等。
6、a. 设计 : 截距 + 组别 + 性别 + 组别 * 性别(4)因变量间效应检验(教学方法、性别、教学方法*性别交互效应)是否差异显著?主体间效应的检验因变量:数学源III 型平方和df均方FSig.校正模型4605.917a5921.18317.163.000截距95235.260195235.2601774.340.000组别3295.57721647.78830.700.000性别351.1571351.1576.542.025组别 * 性别599.8432299.9225.588.019误差644.0831253.674总计.00018校正的总计5250.00017a. R 方 =
7、.877(调整 R 方 = .826)(5)检验不同教学方法三个水平两两均值比较结果,查看是否有显著差异?对比结果(K 矩阵)组别 简单对比a因变量数学级别 1 和级别 3对比估算值16.625假设值0差分(估计 - 假设)16.625标准 误差4.486Sig.003差分的 95% 置信区间下限6.850上限26.400级别 2 和级别 3对比估算值-17.500假设值0差分(估计 - 假设)-17.500标准 误差4.360Sig.002差分的 95% 置信区间下限-27.000上限-8.000a. 参考类别 = 3(6)检验男女学生均值比较结果,是否有显著差异?对比结果(K 矩阵)性别
8、简单对比a因变量数学级别 1 和级别 2对比估算值-9.194假设值0差分(估计 - 假设)-9.194标准 误差3.595Sig.025差分的 95% 置信区间下限-17.026上限-1.362a. 参考类别 = 2(7)多重比较。三组之间是否显著性差异?多个比较数学LSD(I) 组别(J) 组别均值差值 (I-J)标准 误差Sig.95% 置信区间下限上限dimension20dimension3134.6667*4.22980.00025.450743.8826212.8333*4.22980.0103.617422.04931dimension30-34.6667*4.22980.00
9、0-43.8826-25.45072-21.8333*4.22980.000-31.0493-12.61742dimension30-12.8333*4.22980.010-22.0493-3.6174121.8333*4.22980.00012.617431.0493基于观测到的均值。 误差项为均值方 (错误) = 53.674。*. 均值差值在 .05 级别上较显著。(8)通过均值折线图查看两因素各水平下的数据成绩均值时,分析那种教学方法更好?1. 组别因变量:数学组别均值标准 误差95% 置信区间下限上限092.6253.17285.71399.537158.5002.99151.983
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