3x2析因设计统计分析_2×3析因设计spss

32多因素组间设计应用spss怎样分析

多因素方分析

3x2析因设计统计分析_2×3析因设计spss

菜单选择：分析 -> 一般线性模型 -> 单变量

将研究变量选入“因变量”框，分组变量都选入固定因子框

点击右边“模型”按钮，进入“单变量：模型对话框，点击“设定”单选按钮，

设置“主效应”、“交互作用”其余选项取默认值就行，点击“继续”按钮，回到“单变量”界面，ok

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SPSS析因设计的结果用LSD多重比较分析和单因素方分析的显著异性不一致，该以哪个为准？

当SPSS分析结果使用LSD多重比较分析和单因素方分析所得到的显著异性不一致时，一般应该以LSD多重比较分析为准。

原因是，单因素方分析只能检验组间均值的显著性异，而无法检验各组之间两两比较的异性。因此，当存在多组间的异性时，单因素方分析就会出现偏。而LSD多重比较分析可以对各组之间进行两两比较，并得出各组之间的显著性异，因此更加准确。

不过，需要注意的是，在进行LSD多重比较分析时需要进行多重检验校正，以避免因多次比较而导致的误。一般情况下，可以使用Bonferroni校正或Tukey校正来进行多重比较校正。

3×3×2×4析因设计的误的自由度怎么算

通常df=n-k。其中n为样本数量，k为被限制的条件数或变量个数，或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数。自由度通常用于抽样分布中。根据模型的自由度（s-1）以及误自由度的自由度（n-s），可以确定一个F分布。由该F分布的概率密度函数和F0，可以进一步计算出在该F分布中大于F0 的p值，p=pr（x>F0）。

析因分析

析因是一种实验设计的方法,对析因设计的数据进行的分析就是析因分析.

因素之间往往是相互联系,相互制约的,当一种因素的质和量改变时别一种现象的质和量也随之改变,几个因素间存在交互作用时,析因设计是一种非常理想的设计,不仅可以检验各因素各水平之间的异,也可以检验因素间的交互作用.析因设计除可以分析交互作用外,还可以节约样本含量.

实验设计法的析因设计

区组设计主要用于农业的单因素实验，而析因设计既能用于农业实验，又能用于工业和其他技术科学实验，其目的是了解因素对某项指标的影响。例如，某项产品质量受原料、加工温度、加工时间等因素的影响。若原料有三个产地：上海、天津和锦州，把产地作为一个因素,则它们是这个因素的3个水平。若可选的加工温度是80℃、90℃、100℃和105℃，加工时间是5分钟和7分钟，则加工温度和加工时间这两个因素分别有4个水平和2个水平。问题是要了解在这些因素的不同水平组合之下，产品质量是否有显著性异，并进一步确定这样一种水平组合，使产品质量。析因设计就是将全部因素的水平组合起来做实验，使得既能估计各个因素的主效应，又能估计因素之间的交互作用。所谓主效应，是指同一因素各水平之间的异；交互作用是指一个因素的效应因另一因素的水平的改变而起的变化。前例中有3个因素，它们分别有3、4、2个水平，把它们组合起来共有3×4×2=24个水平组合,称为3×4×2型实验。若这3个因素分别以A、B、C表示，则从这个实验可以算出3个主效应A、B、C;3个二因素交互作用A×B、A×C、B×C以及一个三因素交互作用A×B×C。 主效应和交互作用统称效应，三因素或更多因素的交互作用统称为高阶交互作用。