1、精品文檔YUNNAN NORMAL U NIVERSITY本科學(xué)生實(shí)驗(yàn)報(bào)告學(xué)號(hào)： % 姓名： #學(xué)院：生命科學(xué)學(xué)院專(zhuān)業(yè)、班級(jí)：11級(jí)應(yīng)用生物教育A班實(shí)驗(yàn)課程名稱(chēng)：生物統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)教 師：孟麗華（講師）開(kāi)課學(xué)期： 2012 至 2013 學(xué)年 下 學(xué)期填報(bào)時(shí)間： 2013 年 5 月 8 日云南師范大學(xué)教務(wù)處編印一.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案實(shí)驗(yàn)序號(hào)及名稱(chēng)：實(shí)驗(yàn)八：研究氟（氟化鈉）對(duì)種子發(fā)芽的影響的單因素方差分析檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)時(shí)間2013-05-03實(shí)驗(yàn)室睿智樓3幢326（）、實(shí)驗(yàn)八的:1、能夠熟練的使用SPSS對(duì)單因素對(duì)比實(shí)驗(yàn)獲得數(shù)據(jù)進(jìn)行單因素方差分析；2、通過(guò)測(cè)量數(shù)據(jù)研究各個(gè)因素對(duì)總體的影響效果，判定因素在總變異

2、中的重要程度；3、掌握單因素重復(fù)測(cè)量實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的SPSS操作，正確分析單因素重復(fù)測(cè)量實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的結(jié)果；4、進(jìn)一步熟悉SPSS軟件的應(yīng)用。（二）、實(shí)驗(yàn)設(shè)備及材料:微機(jī)、SPSS for Windows V 18.0統(tǒng)計(jì)軟件包及相應(yīng)的要統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)（三）、實(shí)驗(yàn)原理：1、單因素方差分析用來(lái)研究一個(gè)控制變量的不同水平是否對(duì)觀測(cè)變量產(chǎn)生了 顯著影響；2、觀測(cè)變量方差的分解：將觀測(cè)變量總的離差平方和分解為組間離差平方和 和組內(nèi)離差平方和兩部分，分別表示為： SST=SSA+SSE其中，SST為觀測(cè)變量的總 離差平方和；SSA為組間離差平方和，是由控制變量不同水平造成的觀測(cè)變量的變差； SSE為組內(nèi)平方和，是由抽

3、樣誤差引起的觀測(cè)變量的變差；3、比較觀測(cè)變量總離差平方和各部分的比例，在觀測(cè)變量總離差平方和中， 如果組間離差平方和所占比例較大，則說(shuō)明觀測(cè)變量的變動(dòng)主要是由于控制變量引 起的，可以主要由控制變量來(lái)解釋?zhuān)纯刂谱兞拷o觀測(cè)變量帶來(lái)了顯著影響；4、單因素方差分析的基本步驟：1）、提出原假設(shè)：控制變量不同水平下觀測(cè) 變量各總體的均值無(wú)顯著差異；2）、計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和概率P值；3）、給定顯著性 水平與p值做比較：如果p值小于顯著性水平，則應(yīng)該拒絕原假設(shè)，反之就不能拒 絕原假設(shè)；5、單因素方差分析的進(jìn)一步分析：1）、方差齊性檢驗(yàn)：由于方差分析的前 提是各水平下的總體服從正態(tài)分布并且方差相等，因此有必要對(duì)

4、方差齊性進(jìn)行檢驗(yàn)， 即對(duì)控制變量不同水平下各觀測(cè)變量不同總體方差是否相等進(jìn)行分析。SPSSI因素方差分析中，方差齊性檢驗(yàn)采用了方差同質(zhì)性（ Homogeneity of Variance ）的檢驗(yàn) 方法，其零假設(shè)是各水平下觀測(cè)變量總體方差無(wú)顯著性差異，實(shí)現(xiàn)思路同SPSSW獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)中的方差齊性檢驗(yàn)；2）、多重比較檢驗(yàn)：多重比較檢驗(yàn)就是分別對(duì)每 個(gè)水平下的觀測(cè)變量均值進(jìn)行逐對(duì)比較，判斷兩均值之間是否存在顯著差異。其零 假設(shè)是相應(yīng)組的均值之間無(wú)顯著差異；3）、其他檢驗(yàn)：先驗(yàn)對(duì)比檢驗(yàn)，趨勢(shì)檢驗(yàn)；6、SPSS提供的多重比較檢驗(yàn)的方法比較多，有些方法適用在各總體方差相 等的條件下，有些適用在方差不相

5、等的條件下。其中LSD方法適用于各總體方差相等的情況，特點(diǎn)是比較靈敏；Tukey方法和S-N-K方法適用于各水平下觀測(cè)變量個(gè)數(shù) 相等的情況；Scheffe方法比Tukey方法不靈敏；7、單因素方差分析的應(yīng)用條件：1）、獨(dú)立性：觀察對(duì)象是所研究因素的各 個(gè)水平下的獨(dú)立隨機(jī)抽樣；2）、正態(tài)性：每個(gè)水平下的應(yīng)變量應(yīng)當(dāng)服從正態(tài)分布；3）、 方差齊次性：各水平下的總體具有相同的方差；8、有時(shí)原始資料不滿(mǎn)足方差分析的要求，除了求助于非參數(shù)檢驗(yàn)方法外， 也可以考慮變量變換。常用的變量變換方法有：對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換：用于服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布 的資料等；平方根轉(zhuǎn)換：可用于服從 Possion分布的資料等；平方根反正弦轉(zhuǎn)換：

6、可用于原始資料為率，且取值廣泛的資料；其它：平方變換、倒數(shù)變換、Box- Cox變換等。（四）、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：內(nèi)容：生物統(tǒng)計(jì)學(xué)（第四版）120頁(yè)第六章習(xí)題6.4 實(shí)驗(yàn)方法步驟1、啟動(dòng) spss 軟件：開(kāi)始一所有程序一 SPSSrspss for windows-spss 18.0 for windows,直接進(jìn)入SPSS數(shù)據(jù)編輯窗口進(jìn)行相關(guān)操作；2、定義變量，輸入數(shù)據(jù)。點(diǎn)擊“變量視圖”定義變量工作表，用“name'命令定義變量“芽長(zhǎng)”（小數(shù)點(diǎn)一位）；變量“濃度”（小數(shù)點(diǎn)零位），“0pg/g”賦值為“1”，“10pg/g” 賦值為 “2”，“50pg/g” 賦值為 “3”，"100

7、pg/g” 賦值為 “4”，標(biāo)簽：氟化鈉溶液的濃度，點(diǎn)擊“變量視圖工作表”，一一對(duì)應(yīng)將“各濃度的氟化鈉溶 液”與“芽長(zhǎng)”的數(shù)據(jù)依次輸入到單元格中；3、設(shè)置分析變量。數(shù)據(jù)輸入完后，點(diǎn)菜單欄：“分析（A）” 一 “比較均值（M）” 一 “單因素ANOVA”，將“芽長(zhǎng)（cm）芽長(zhǎng)”及“氟化鈉的濃度濃度”移到因變 量列表（E）及因子（F）的列表中進(jìn)行分析；1）、點(diǎn)“兩兩比較” （H）, 、假定方差齊性，在 LDS （L）、S-N-K （S）、Duncan（D） 前打鉤；、未假定方差齊性，在 Tamhanes T2（M）前打鉤，其余的不管，顯著性水平： 0.05 （默認(rèn)），點(diǎn)“繼續(xù)”；2）、點(diǎn)“選項(xiàng)（O

8、）”：統(tǒng)計(jì)量：在“描述性（D）”，“方差同質(zhì)性檢驗(yàn)（H）”前打鉤，“均 值圖（M）”前也打鉤，缺失值：“按分析順序排除個(gè)案（A）”（默認(rèn)），點(diǎn)“繼續(xù)”；3）、點(diǎn)”對(duì)比（N）”，在“多項(xiàng)式”前打鉤，其余的不管，點(diǎn)“繼續(xù)”，然后點(diǎn)“確定”， 便出結(jié)果；兩兩比較（H統(tǒng)計(jì)量V描述性n固定和隨機(jī)效果/方差同質(zhì)性檢脆® Brown-Forsythe(B) Welch(W)均值圖畫(huà)缺失值國(guó)沒(méi)分析眼序排除個(gè)案® 。按列表排除個(gè)案也)選項(xiàng)(Q嫌)取漕幫助J對(duì)比(NN :4、表格繪制出來(lái)后，進(jìn)行檢查修改，將其復(fù)制到實(shí)驗(yàn)報(bào)告中，將虛框隱藏等;5、將所求的描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)表格保存，對(duì)其所求得的結(jié)

9、果進(jìn)行分析，書(shū)寫(xiě) 實(shí)驗(yàn)報(bào)告。(五)、實(shí)驗(yàn)結(jié)果：DATASET NAM喙據(jù)集 1 WINDOW=FRONT.ONEWA傍長(zhǎng)BY濃度/POLYNOMIALS/STATISTICS DESCRIPTIVES HOMOGENEITY/PLOT MEANS/MISSING ANALYSIS/POSTHOC=SNK DUNCAN LSD T2 ALPHA(0.05).單向數(shù)據(jù)集1表1描述芽長(zhǎng)（cm）N均值標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)誤均值的95%置信區(qū)間極小值極大值下限上限38.633.2517.14538.0089.2588.48.90 1I g/g10(1 g/g37.867.3512.20286.9948.7397.

10、58.250 g g/g36.200.7550.43594.3258.0755.57.0100 g g/g35.1331.1060.63862.3867.8814.16.3總數(shù)126.9581.5541.44865.9717.9464.18.9方差齊性檢驗(yàn)芽長(zhǎng)（cm）Levene統(tǒng)計(jì)量df1df2顯著性1.80538.224ANOVA芽長(zhǎng)（cm）平方和df均方F顯著性組間（組合）22.60937.53615.225.001線(xiàn)性項(xiàng) 對(duì)比22.204122.20444.857.000偏差.4052.202.409.677組內(nèi)3.9608.495總數(shù)26.56911在此之后檢驗(yàn)表4多重比較因變量：芽

11、長(zhǎng)(cmi)(I)氟化鈉溶液的濃度(J)氟化鈉溶 液的濃度均值差(I-J)標(biāo)準(zhǔn)誤顯著性95%置信區(qū)間下限上限LSD0 d g/g10 科 g/g.7667.5745.219-.5582.09150 科 g/g*2.4333.5745.0031.1093.758100 科 g/g_ _ _ *3.5000.5745.0002.1754.82510 d g/g0 科 g/g-.7667.5745.219-2.091.55850 科 g/g*1.6667.5745.020.3422.991100 科 g/g*2.7333.5745.0011.4094.05850 科 g/g0 科 g/g*-2.43

12、33.5745.003-3.758-1.10910 科 g/g*-1.6667.5745.020-2.991-.342100 科 g/g1.0667.5745.100-.2582.391100 科 g/g0 科 g/g_ _ _*-3.5000.5745.000-4.825-2.17510 科 g/g*-2.7333.5745.001-4.058-1.40950 科 g/g-1.0667.5745.100-2.391.258Tamhane0 d g/g10 科 g/g.7667.2494.229-.5302.06350 科 g/g2.4333.4595.124-1.2036.070100 科

13、g/g3.5000.6549.150-2.4969.49610 d g/g0 科 g/g-.7667.2494.229-2.063.53050 科 g/g1.6667.4807.238-1.5044.837100 科 g/g2.7333.6700.218-2.6918.15850 科 g/g0 科 g/g-2.4333.4595.124-6.0701.20310 科 g/g-1.6667.4807.238-4.8371.504100 科 g/g1.0667.7732.820-3.0395.173100 科 g/g0 科 g/g-3.5000.6549.150-9.4962.49610 科 g/

14、g-2.7333.6700.218-8.1582.69150 科 g/g-1.0667.7732.820-5.1733.039*.均值差的顯著性水平為0.05同類(lèi)子集芽長(zhǎng)（cmj）氟化鈉溶液的濃alpha = 0.05 的子集度N12Student-Newman-Keuls a100 g g/g35.13350 ii g/g36.20010g g/g37.8670 g g/g38.633顯著性.100.219Duncana100 g g/g35.13350 ii g/g36.20010g g/g37.8670 g g/g38.633顯著性.100.219將顯示同類(lèi)子集中的組均值a.將使用調(diào)和均

15、值樣本大小=3.000均值圖結(jié)果分析：通過(guò)獨(dú)立性卡方檢驗(yàn)得：從表1中可以得出4個(gè)不同分組的一些相關(guān) 描述統(tǒng)計(jì)量：平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、標(biāo)準(zhǔn)誤、極大值、極小值、樣本容量等；從 表2:方差 齊性檢驗(yàn)結(jié)果，”顯著性sig”為0.224,由于顯著性0.2240.05 ,所以，方差齊性相等，接受原假設(shè)，認(rèn)為方差具有齊性，可以運(yùn)用Tukey法進(jìn)行多重比較；從表3中可以得出：F=15.225, P=0.0010.05,拒絕原假設(shè)，因此，該因數(shù)下的 3個(gè)處理水 平的均值不全相同，即該因素下的不同水平間有顯著差異，則下面的各指標(biāo)的比較以及 指標(biāo)內(nèi)部的比較才有意義；從表4可以看出：原理（sig<0.05表明該指標(biāo)

16、下的兩個(gè)處理 間顯著，sig>0.05表明該指標(biāo)下的兩個(gè)處理間不太顯著，sig越小越顯著），則LSD指標(biāo) 下：0卜g/g與10卜g/g濃度之間不顯著,0仙g/g與50仙g/g濃度之間顯著,0仙g/g與100艮g/g濃度之間顯著，10艮g/g與50仙g/g濃度之間不顯著，10仙g/g與100卜g/g濃度之間顯著，5011 g/g與100（! g/g濃度之間不顯著；Tamhane旨標(biāo)下：0pg/g與10 祖g/g濃度之間不顯著，0卜g/g與50仙g/g濃度之間不顯著，0卜g/g與100卜g/g濃度 之間不顯著，10祖g/g與50仙g/g濃度之間不顯著，10仙g/g與100仙g/g濃度之間不顯

17、 著，50仙g/g與100仙g/g濃度之間不顯著；從均值圖可以看出，氟的濃度愈高，芽長(zhǎng)（發(fā) 芽率）愈低，氟（氟化鈉溶液）的濃度與發(fā)芽率呈負(fù)相關(guān)的關(guān)系。（六）、實(shí)驗(yàn)總結(jié)分析:1、單因素方差分析用來(lái)研究一個(gè)控制變量的不同水平是否對(duì)觀測(cè)變量產(chǎn)生了 顯著影響，用于完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的多個(gè)樣本均數(shù)間的比較，其統(tǒng)計(jì)推斷是推斷各樣本 所代表的各總體均數(shù)是否相等；2、對(duì)于單因素方差分析，其資料在 SPSN的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)應(yīng)當(dāng)由兩列數(shù)據(jù)構(gòu)成，其 中一列是觀察指標(biāo)的變量值，另一列是用以表示分組變量。實(shí)際上，幾乎所有的統(tǒng)計(jì)分 析軟件，包括SAS STAT*,都要求方差分析采用這種數(shù)據(jù)輸入形式；3、均數(shù)兩兩比較方法的優(yōu)缺點(diǎn)分析：LSD法：最靈敏，會(huì)犯假陽(yáng)性錯(cuò)誤；Sidak 法：比LSD法保守；Bonferroni法：比Sidak法更為保守一些；Scheffe法：多用于進(jìn) 行比較的兩組間樣本含量不等時(shí)；Dunnet法：常用于多個(gè)試驗(yàn)組與一個(gè)對(duì)照組的比較； S-N-K法：尋找同質(zhì)亞組的方法；Turkey法：最遲鈍，要求各組樣本含量相同；Duncan法：與Sidak法類(lèi)似；