1、精選文檔統計軟件應用課程考試題目作物栽培學與耕作學 1717302013 嚴博要求：（1）以班為單位提交紙質版。（2）題目和操作過程以及分析過程也要寫出來，分析過程中的重要表格要列出來。第一題：蕹菜不同施氮量（A）和不同止氮期（B）,對蕹菜植株體內硝態氮含量的影響試驗，采用框栽法進行，施氮量(g/m 2 )分A1(15),A2(30),A3(45) 三個水平。止氮期（天）分B1(3),B2(7),B3(11) 三個水平。重復4次，采用完全隨機化設計，試驗結果見表1，試進行檢驗。表1 蕹菜不同施氮量（A）和不同止氮期（B）對蕹菜植株體內硝態氮含量的影響 處理 重復 A1 B1 B2 B3 225

2、3258421128212118532080183285126 A2 B1 B2 B3267428209324380192281415208328385205 A3 B1 B2 B3429490236423508234377495268386524270輸入數據的SPSS表如下：操作過程：1. 分析=>一般線性模型=>重復度量2. 被試內因子名稱框：鍵選入trial3. 級別數框：鍵入44. 單擊添加鈕5. 單擊自定義鈕6. 群體內部變量框：選入trial1trial47. 因子列表框：選入止氮期和施氮量8. 單擊模型鈕9. 設定單選鈕：選中主效應10. 群體內模型框選入：tria

3、l11. 群體間模型選入：止氮期和施氮量12. 單擊繼續鈕13. 單擊確定結果輸出如下：主體內因子度量: MEASURE_1 TRAIL因變量1trail12trail23trail34trail4上表給出了所定義的4次測量的變量名，在模型中它們都代表一個因變量trial，只是測量的次數不同而已。主體間因子值標簽N止氮期1.00B132.00B233.00B33施氮量1.00A132.00A233.00A33多變量檢驗a效應值F假設 df誤差 dfSig.TRAILPillai 的跟蹤.9359.547b3.0002.000.096Wilks 的 Lambda.0659.547b3.0002.

4、000.096Hotelling 的跟蹤14.3219.547b3.0002.000.096Roy 的最大根14.3219.547b3.0002.000.096TRAIL * 止氮期Pillai 的跟蹤1.1421.3306.0006.000.369Wilks 的 Lambda.0482.364b6.0004.000.212Hotelling 的跟蹤15.7372.6236.0002.000.302Roy 的最大根15.48315.483c3.0003.000.025TRAIL * 施氮量Pillai 的跟蹤.651.4826.0006.000.802Wilks 的 Lambda.393.39

5、7b6.0004.000.850Hotelling 的跟蹤1.437.2406.0002.000.927Roy 的最大根1.3561.356c3.0003.000.404a. 設計 : 截距 + 止氮期 + 施氮量 主體內設計: TRAILb. 精確統計量c. 該統計量是 F 的上限，它產生了一個關于顯著性級別的下限。Mauchly 的球形度檢驗a度量: MEASURE_1 主體內效應Mauchly 的 W近似卡方dfSig.EpsilonbGreenhouse-GeisserHuynh-Feldt下限TRAIL.00514.5555.018.4721.000.333檢驗零假設，即標準正交轉換

6、因變量的誤差協方差矩陣與一個單位矩陣成比例。a. 設計 : 截距 + 止氮期 + 施氮量 主體內設計: TRAILb. 可用于調整顯著性平均檢驗的自由度。 在"主體內效應檢驗"表格中顯示修正后的檢驗。主體內效應的檢驗度量: MEASURE_1 源III 型平方和df均方FSig.TRAIL采用的球形度299.861399.954.148.929Greenhouse-Geisser299.8611.415211.972.148.796Huynh-Feldt299.8613.00099.954.148.929下限299.8611.000299.861.148.720TRAIL

7、* 止氮期采用的球形度4076.8896679.4811.004.466Greenhouse-Geisser4076.8892.8291440.9791.004.452Huynh-Feldt4076.8896.000679.4811.004.466下限4076.8892.0002038.4441.004.443TRAIL * 施氮量采用的球形度544.056690.676.134.989Greenhouse-Geisser544.0562.829192.297.134.929Huynh-Feldt544.0566.00090.676.134.989下限544.0562.000272.028.1

8、34.878誤差 (TRAIL)采用的球形度8120.44412676.704Greenhouse-Geisser8120.4445.6591435.088Huynh-Feldt8120.44412.000676.704下限8120.4444.0002030.111主體間效應的檢驗度量: MEASURE_1 轉換的變量: 平均值 源III 型平方和df均方FSig.截距3173742.25013173742.2502479.809.000止氮期282926.0002141463.000110.532.000施氮量204492.1672102246.08379.890.001誤差5119.333

9、41279.833結果分析：由主體間效應的檢驗表格可知：止氮期的F值為110.532，P值小于0.01，施氮量的F值為79.890，P值為0.01，即止氮期和施氮量均對蕹菜植株體內硝態氮含量存在顯著性差異。第二題：將4個不同的水稻品種A1、A2、A3、A4安排在面積相同的4種不同土質的地塊B1、B2、B3、B4中試種，測得各地塊的產量(kg)如表2：表2各個處理試驗產量情況地塊品種B1B2B3B4A1135120147132A2154129125125A3125129120133A4115124119123假設水稻品種與地塊之間無交互作用，建立適當的數據文件，試用SPSS的Univariate

10、命令，在顯著性水平 005下，檢驗：(1) 不同的品種對水稻的產量有無顯著的影響? (2) 不同的土質對水稻的產量有無顯著的影響?根據題意輸入數據得到的SPSS表格如下：操作過程：1. 分析=>一般線性模型=>單變量2. 因變量框：選入 產量3. 固定因子框：選入 水稻品種和不同土質地塊4. 模型鈕：單擊 5. 設定單選鈕：選中 6. 模型框：選入 水稻品種和不同土質地塊 7.  單擊繼續 8. 兩兩比較鈕：單擊 9. 兩兩比較檢驗框：選入 水稻品種和不同土質地塊10. SNK復選框：選中 11. 單擊繼續12. 單擊確定結果輸出如下：主體間因子值標簽N不同土質地塊1.0

11、0B142.00B243.00B344.00B44水稻品種1.00A142.00A243.00A344.00A44主體間效應的檢驗因變量: 產量 源III 型平方和df均方FSig.校正模型569.375a694.896.852.562截距263939.0631263939.0632369.380.000不同土質地塊94.688331.563.283.836水稻品種474.6883158.2291.420.300誤差1002.5639111.396總計265511.00016校正的總計1571.93815a. R 方 = .362（調整 R 方 = -.063）分析：由操作得出的表格中可以看到

12、主體間因子包括水稻品種和不同土質地塊，每個包括了4個設計。在主體間效應的檢驗表格中看到的主要信息為：校正模型的P值0.562>0.05，因此所用的模型無統計學意義，且能看到不同土質地塊的F值為0.283，P值為0.836，水稻品種的F值為1.420，P值為0.300，兩者的P值均遠大于0.05，也是無統計學意義。因此我們可以得出結論：此試驗中，水稻品種和不同土質地塊的選擇對水稻產量均無顯著性影響。Homogeneous Subsets產量Student-Newman-Keulsa,b 不同土質地塊N子集1B24125.5000B34127.7500B44128.2500B14132.25

13、00Sig.803已顯示同類子集中的組均值。 基于觀測到的均值。 誤差項為均值方 (錯誤) = 111.396。a. 使用調和均值樣本大小 = 4.000。b. Alpha = .05。產量Student-Newman-Keulsa,b 水稻品種N子集1A44120.2500A34126.7500A24133.2500A14133.5000Sig.344已顯示同類子集中的組均值。 基于觀測到的均值。 誤差項為均值方 (錯誤) = 111.396。a. 使用調和均值樣本大小 = 4.000。b. Alpha = .05。由上面兩個表格看出，各不同土質地塊之間的產量的P值為0.803,不同水稻品種

14、之間的產量P值為0.344，均大于0.05，因此產量變化都不顯著。第三題：為探索鋅肥對水稻的最佳用量及致毒量，設計Zn0、Zn1、Zn2、Zn3、Zn4 5個水平，進行田間試驗，重復4次，采用完全隨機化設計。試驗結果列于下表，試進行F檢驗和多重比較。表3水稻鋅肥試驗產量（kg/小區）重復處理Zn0Zn1Zn2Zn3Zn42222242422232425272320222324212020222321根據題意輸入數據得到的SPSS表格如下：操作步驟：1. 分析=>比較均值=>單因素ANOVA2. 因變量列表框：選入水稻產量3. 因子框：選入Zn處理4. 兩兩比較鈕：鉤選LSD復選框、

15、S-N-K復選框、Duncan復選框5. 單擊繼續鈕6. 單擊確定輸出結果如下：單因素方差分析水稻產量 平方和df均方F顯著性組間29.30047.3253.488.033組內31.500152.100總數60.80019Post Hoc Tests多重比較因變量: 水稻產量 (I) Zn(J) Zn均值差 (I-J)標準誤顯著性95% 置信區間下限上限LSDZn0Zn1-.750001.02470.475-2.93411.4341Zn2-2.25000*1.02470.044-4.4341-.0659Zn3-3.25000*1.02470.006-5.4341-1.0659Zn4-.5000

16、01.02470.633-2.68411.6841Zn1Zn0.750001.02470.475-1.43412.9341Zn2-1.500001.02470.164-3.6841.6841Zn3-2.50000*1.02470.028-4.6841-.3159Zn4.250001.02470.811-1.93412.4341Zn2Zn02.25000*1.02470.044.06594.4341Zn11.500001.02470.164-.68413.6841Zn3-1.000001.02470.345-3.18411.1841Zn41.750001.02470.108-.43413.934

17、1Zn3Zn03.25000*1.02470.0061.06595.4341Zn12.50000*1.02470.028.31594.6841Zn21.000001.02470.345-1.18413.1841Zn42.75000*1.02470.017.56594.9341Zn4Zn0.500001.02470.633-1.68412.6841Zn1-.250001.02470.811-2.43411.9341Zn2-1.750001.02470.108-3.9341.4341Zn3-2.75000*1.02470.017-4.9341-.5659*. 均值差的顯著性水平為 0.05。Hom

18、ogeneous Subsets水稻產量ZnNalpha = 0.05 的子集12Student-Newman-KeulsaZn0421.2500Zn4421.750021.7500Zn1422.000022.0000Zn2423.500023.5000Zn3424.5000顯著性.169.072DuncanaZn0421.2500Zn4421.7500Zn1422.0000Zn2423.500023.5000Zn3424.5000顯著性.060.345將顯示同類子集中的組均值。a. 將使用調和均值樣本大小 = 4.000。結果分析：由第一個表格看到F值為3.488，P為0.033，小于0.0

19、5，說明各個Zn處理間的水稻產量是存在顯著差異性的。從多重比較表中看到：Zn0與Zn2、 Zn3處理的水稻產量，Zn1和Zn3處理的水稻產量存在顯著差別，Zn3與Zn4處理的水稻產量也存在顯著差別。三表對比，發現LSD法、S-N-K法、Duncan法的顯著性存在一定的誤差，S-N-K法中Zn0、Zn4、Zn1、Zn2處理的水稻產量與Zn3存在顯著差異，Duncan法中，Zn0、Zn4、Zn1、Zn2處理的水稻產量與Zn3處理的水稻產量存在顯著差異，而Zn2與Zn3處理的水稻產量無顯著差異。第四題：大豆施磷試驗，選土壤和其它條件相似的相鄰小區組成一對，其中一區施磷肥，一區不施磷肥，重復7次，采用

20、配對法設計，產量結果見表4。請問，大豆施磷肥是否存在著增產量效果。表4 大豆磷肥施用試驗產量（單位：kg/666.7m2）處理重復X1（施10kg/666.7m2磷肥）170158182176163187168X2（不施磷肥）155145132138146129137根據題意輸入數據得到的SPSS表格如下：操作步驟：1. 分析=>比較均值=>配對樣本T檢驗2. 成對變量框：選入X1和X23. 單擊確定輸出結果如下：成對樣本統計量均值N標準差均值的標準誤對 1X1172.0000710.311813.89750X2140.285778.976163.39267成對樣本相關系數N相關系

21、數Sig.對 1X1 & X27-.711.073成對樣本檢驗成對差分tdfSig.(雙側)均值標準差均值的標準誤差分的 95% 置信區間下限上限對 1X1 - X231.7142917.848576.7461315.2071148.221464.7016.003結果分析：由最后一個表格看到t值為4.701，P值為0.003，遠小于0.5，因此存在顯著性差異，則大豆施磷肥之后的產量效果顯著。第五題：在制藥過程中，為了掩蓋雙嘧達莫的苦味，減少其對胃粘膜的剌激和便于兒童服用，用正交試驗設計對相分離成囊法制備雙嘧達莫微囊的最佳制備條件進行了優化。根據預試驗結果 以直接影響成囊的囊心囊材比、溫

22、度、攪拌速度為試驗因素 每個因素分為3個水平。本設計采用了三因素三水平，見表5。表5 雙嘧達莫微囊的正腳試驗因素水平水平囊心囊材比A成囊溫度（）B攪拌速度（r/min）C11：45040021：86060031：1670800實驗設計與結果：根據表7，可選擇L9(34)正交表進行表頭設計和安排實施試驗。試驗方式及結果見表8。表8 雙嘧達莫微囊的L9（34）正交實驗與結果試驗號L1AL2BL3CL4D包囊率合計（%）1111187.52122264.33133366.04212347.65223137.86231246.27313240.08321366.59332148.4試根據試驗結果確定最

23、佳條件備條件。根據題意完成正交表的設計，經過調整之后的SPSS表如下：操作步驟：1. 數據=>正交設計=>生成2. 因子名稱框輸入：A3. 單擊添加4. 選中“A”，單擊定義值5. 在定義值框中前3行分別輸入1、2、36. 單擊繼續7. 同上進行B、C三個水平的因子設置8. 單擊確定， 即完成了正交表的設計。為了便于與文獻中的試驗一致，把系統生成的數據順序進行調整，并把試驗結果輸入SPSS數據庫。接著進行以下操作：1. 分析=>一般線性模型=>單變量2. 因變量框：選入STATUS3. 固定因子框：選入A、B、C4. 單擊模型鈕：設定5. 模型框：選入A、B、C6. 單擊繼續7. 單擊確定輸出結果如下：主體間因子NA