spss多因素方差分析报告例子 

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异，有些不存在。

再次检验不同样地草的高度差异：过程和上相似：结果如下

不同样地的草高度存在差异，其中一样地的草高度最短，3样地的草高度最高，且三组之间都存

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在差异。

2， data0807-flower，某种草的开花初期高度在两种温度和两个海拔之间有无差异？具体怎么

差异的？

多因素单因变量方差分析通过Analyze->General Linear Model->Univariate实现，把因变量height送入Dependent Variable栏，把因素变量temperature和attitude送入Fixed Factor(s)栏

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点击Model选项卡，打开：选着full factorial，type 3，点击）Include intercept in model。

点

击Plots 对话框，打开：：可选择attitude 到Horizontal Axis，然后选择temperature 到Horizontal Axis，再选择attitude到Separate Lines，Plots 框显示attitude, temperature, attitude * temperature，

Estimated Marginal Means选择OVERALL，产生边际均值的均值Display框选择要输出的统

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计量，Descriptive statistics描述统计量，Homogeneity tests方差齐性检验。

结果输出：

主效应各因素各水平以及样本量，

各水平的均值和标准差。

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把样本分为四组，进行方差齐性检验，方差不一致。

可以看到：SSaltitude=503.167，dfaltitude=1，MSaltitude=503.167；SStemperature=1149.798，dftemperature=1，MStemperature=1149.798；SSinteraction=338.486，dfinteraction=1，MSinteraction=338.486；SSerror=935.748，dferror=83，MSerror=935.748；Faltitude=44.63，

p=0.034<0.001;Ftemperature=101.986,p=0.005<0.001;Ftemperature=101.986,<0.001; Finteraction=34.458 ，p<0.001;

所以故认为在0.1%的置信水平上，不同温度，不同海拔之间的草高度是存在差异的。

在四个样本总体中，在95%的置信区间，花的平均高度范围为137.719到139.172之间。

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