1、利用做方差分析教程在分享了安裝包后，除了問我怎么安裝的外，還有人問怎么做方差分析的。其實大家如 果林業應用統計理論部分還記得的話，是可以用來做方差分析的， 不過稍顯繁瑣一點。當然,既然部分人已經裝好了， 而且做方差分析有具有很大的方便性，今天我就分享一下如何利用做方差分析。方差分析可分為單變量單因素、 單變量多因素和多變量多因素方差分析三種，單變量單因素在林業應用統計書中第頁有詳細介紹， 相對簡單，在這里不做重復，需要的同學可自行 查閱。不過，操作方法都大同小異，只在輸入數據和選項上有所不同。在這里不對方差分析的理論部分進行介紹，一句話來說，方差分析是用來比較不同處理之間是否存在顯著性差異的。

2、在我看來，大家的試驗類型還是以單變量多因素為主的，如果分不清變量與因素，可以再去看書，也不再展開了。下面我以書中第頁例三為例，做單變量多因素的方差分析。為了從三個水平的氮肥和三個水平的磷肥中選擇最有利樹苗生長的最佳水平組合，設計了兩因素試驗，每個水平組合重復次，結果如下表，試進行方差分析。表氮肥和磷肥樹苗生長的生物量可以看出大多數我們所進行的試驗都可以歸類于這種試驗類型，特別是組培、嫁接、生氮肥磷肥根、或者不同處理之間測各種指標的試驗，以下就在中輸入數據。即可，和中相差不大，但不可以簡單復制，注意分清因變量與自變量（固定因子）。同時注 意和在變量視圖中應該設置為序號。選擇菜單欄分析一般線性模型

3、單變量（多變量的試驗自然選擇多變量）選擇生物量摁箭頭符號加入因變量，把剩下的和選擇入固定因子（即自變量），這是兩因素的方差分析。（單因素只有一個固定因子，當然輸入數據也只有一個序號變量）噸;單孌量,磅走因孌里cpy少生物里£.|p尿N陋機因子追x空ls權重（wy粘貼（D取消幫助再選擇兩兩比較，把和摁箭頭移入兩兩比較檢驗，選擇法。（兩兩比較檢驗可不做，假定方差齊性也可選擇法，根據我需求選擇）遶單變量:選項如果你兩個因素之間在理論上可能有相互作用，那么最好進行交互作用的檢驗（也可不做），當然還有比較主效應選項，在模型選型中也可以設定，不過一般不需要這個選項，只 有遇到自由度為零時，可能需

4、要這個選項，但是這可能屬于試驗設計的問題。輸出勾選描述統計和方差齊性檢驗，可設置顯著性水平或， 點繼續回到原來開始的窗口，點確定，就會在輸出窗口中輸出分析結果。主體間因子NP112212312N112212312J3述性統計里因變重生韌重PN均值標準偏差N1144.500012.56306422E.OOOO7.527734326.25009.322914總計32.Q16T12.4933312215S.OOOO7.074014247.50004 203174325.50005.972164總計44.000015.5621912316G.750010 210294255.00007.0710743

5、37.00006 056304總計50.583312.4130312總計164.08331 1.7740712243.833313.5558412320.58338.5764212總計42.500015J081836主體間因子和描述性統計量是一些基本的統計量，包括變量個數，均值，標準差。可以做一些基本的統計圖。11誤差方差等問性的Levene槍驗耳Fdfldf2Sig.1.559827.194即任所有組中因變里的誤差因孌里:生物里3設計：截距+ P + N + P"N主體間效應的檻驗因變重:生物重源川型平方和df均方FSig.校正模型6164.500°e770.56311

6、403000截距65025.000165026.000982.277.000P1913,1672955.58314 156000N3B33.50D2181575028.865.000P*N6178334154 4532 2E60S6誤差1924.5002767.574總計73014.00036校正的總計798900035亂R方=772仃周整R方= 70+)第一個表格可以不看，主要看第二個表格主體間效應的檢驗，比較與a的值即可。估算邊際均值因孌量:生物重1.PP均值標準誤差S5% g信區間下限上限132.9172.37328.04837.760244.0002.37339.1314S.86935

7、0.5032.37345.71455.452雙擊以救活2.N因變重生物里N均值標準誤差加置信區閭下限上限154.0332.37349.21453.952243.8332.37338JE448702329.5832.37324.71434.4523.P*N因變重生物里PN均值標準誤差95% g信區間下限上限1144.5004.11036 06752.93322B.OOO4.11019.56736 433328.2504 11017.81734.6632159.0004.11050.56767 433247.5004.11039.0&755.933325.5004.11017 0E733

8、93331567504 11050.31767 163256.0004.11047.5E764.433337.0004.11028.56745.433這部分是、*效應的比較，也不是很重要。在此之后”檢驗(l)p(J)P均值差值（I-J5標準誤差Sig.95%®信區間下限上限12-11.0033'3.35594.003-17,9692-4.19753-1 7.6657"3.35584.000-24.5525-1078082111.0833'3.355940034197517.96923-S.58333.35594OEO-13.4692.30253117.66S

9、71'3.35594000107B0824.552526.58333.35594OEO-.30251 3 4692巴均值差值在兩級別上較顯番°同類子集N誓個比較(1)N均脩差值Z標進嘎菱Sig.95%置信區間上原r 1210.250(/3.35594.0053.364217135B324.500013 35594.00017.614231.385Bp-1-10.25D0T3.35594.00517.135S-3J642314.2500'3.35594.0007.364221 1358314.5000'3.35594.000-31.3BSB-17.61422-14.2500'3 35594.000-21.1358-7.3642fe) = 07 574o"均值差值住.站級別上較顯著。多重比較的結果自然是在最后，其實直接看主體間效應的檢驗和多個比較即可，這也是對于我們來說最重要的部分。在均值差值上已經標出了顯著性