spss多因素方差分析报告例子 

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可以看到：SSspecies=33.165，dfspecies=7，MSspecies=4.738；SSplot=33.165，dfplot=7，MSplot=4.738；SSerror=21.472，dferror=14，MSerror=1.534；

Fspecies=3.089，p=0.034<0.05;Fplot=12.130,p=0.005<0.01;

所以故认为在5%的置信水平上，不同样地，不同物种之间的草高度是存在差异的。

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该表说明：SSspecies=33.165，dfspecies=7，MSspecies=4.738；SSerror=21.472，dferror=14，MSerror=1.534；Fspecies=3.089，p=0.034<0.05;物种间存在差异：

SSplot=33.165，dfplot=7，MSplot=4.738；SSerror=21.472，dferror=14，MSerror=1.534； Fplot=12.130,p=0.005<0.01;不同的物种间在差异：

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由边际分布图可知：类似结论：草的高度在不同样地的条件之间有差异（Fplot=12.130,p=0.005<0.01），具体是，样地一和样地三之间存在的差异最大；八种不同草的高度也存在差异（Fspecies=3.089，p=0.034<0.05），具体是第四种草和第五种草的差异最大。

再次检验不同种类草的高度差异：重新进行方差分析，Analyze->General Linear Model->Univariate：把species送入Fixed Factor(s)，把high送入Dependent Variable，点击Plots：

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把species送入Horizontal Axis，点击Add，点击Continue回到Univariate，点击Post Hoc（因为我们已经知道species效应显著）：

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把species送入Post Hoc Tests for框，选择Tukey，

输出结果：

各组均值从小到大向下排列。最大的是第五组，最小的是第四组，其中有些种类草的高度存在差

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