SPSS方差分析：随机区组设计的详细教程与工具推荐

SPSS方差分析：随机区组设计的详细教程与工具推荐

本文将通过一个具体实验案例，详细介绍如何使用SPSS软件进行随机区组设计的方差分析。文章将从研究假设、软件操作步骤、参数设置到结果解读，为读者提供一个完整的数据分析流程。此外，文章还将推荐一些常用的科研工具，帮助读者更好地开展科研工作。

实操实例

为研究注射不同剂量雌激素对大白鼠子宫重量的影响，将12只雌性大白鼠按重量大小分配成4个区组，每个区组内3只大白鼠随机接受三种不同的雌激素剂量，以大白鼠子宫重量为指标。实验结果如下，需要分析三种不同剂量雌激素对大白鼠子宫重量是否有影响。

研究假设

• H0：三种不同处理后大白鼠子宫重量的总体均数相等
• H1：三种不同处理后大白鼠子宫重量的总体均数不全相等
• α=0.05

SPSS 安装与操作步骤

变量视图和数据视图界面

首先在变量视图界面输入区组、处理组和检验变量的信息。接着在数据视图界面输入变量的各个数据，注意每一个数据都需要有对应的区组和处理组信息（此处只展示了部分数据）。

选择随机区组设计方差分析相关选项

1. 点击上方工具栏的“分析”按钮，弹出下拉菜单
2. 选择“一般线性模型”，然后选择“单变量”

在选择随机区组设计方差分析相关选项时，需要将x选入因变量（D），将k选入固定因子（F），将b选入随机因子（A）。

• 因变量（D）：通常指研究所关心的测量变量，如本例中的白蛋白减少量x
• 固定因子（F）：该因子在样本中所有可能的水平都出现了，无需进行外推
• 随机因子（A）：该因子的所有可能的水平在样本中没有都出现，需要进行外推

根据试验设计的不同，同一个因素可以被视为固定因子或随机因子。

接下来分别点开模型、事后比较、选项进行设定，其余按默认即可。

设定模型

方差分析模型设定部分，可以分为全模型和设定模型。全模型包括所有自变量的主效应和交互作用，而定制模型则可以自由设定。在随机区组设计中需要自己设定模型，模型中只包括主效应，即不考虑区组因素和处理因素的交互作用。

设定事后比较

在本例中关心的是处理因素之间的是否存在差异，因此在两两比较中选入k，选用S-N-K法作为统计方法。

设定选项

在本例中需要获得各种处理的均数和标准差，因此选择描述统计（D），其余按默认值即可。在设定完选项之后即可运行程序。

结果解释

基本信息

下表给出了处理因素和区组因素的水平和例数，如处理组的水平为1（雌激素剂量0.25μg/100g）、2（雌激素剂量0.50μg/100g）、3（雌激素剂量0.75μg/100g），各水平的例数均为4；而区组的水平从1到4，各水平的例数均为3。

• 雌激素剂量0.25μg/100g组（k=1）：均数±标准差 = 66.75±30.037
• 雌激素剂量0.50μg/100g组（k=2）：均数±标准差 = 84.25±23.726
• 雌激素剂量0.75μg/100g组（k=3）：均数±标准差 = 122.50±19.621

方差分析结果

• 处理因素（k）方差分析结果：F=44.867，P<0.01，可认为三种不同的处理效果不同，即三个总体均数中至少有两个不同。可进一步做两两比较。
• 区组因素（b）：F=23.529，P=0.001<0.05，即4个区组之间至少有两个不同。

事后比较结果

• 雌激素剂量0.25μg/100g组（k=1）和雌激素剂量0.50μg/100g组（k=2）比较：P值<0.05
• 雌激素剂量0.25μg/100g组（k=1）和雌激素剂量0.75μg/100g组（k=3）比较：P值<0.05
• 雌激素剂量0.50μg/100g组（k=2）和雌激素剂量0.75μg/100g组（k=3）比较：P值<0.05

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