统计操作 电子计算机应用课程考试题目DAYIN.docx
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统计操作电子计算机应用课程考试题目DAYIN
统计软件应用课程考试题目
作物栽培学与耕作学1717302013严博
要求：
（1）以班为单位提交纸质版。
（2）题目和操作过程以及分析过程也要写出来，分析过程中的重要表格要列出来。
第一题：
蕹菜不同施氮量（A）和不同止氮期（B）,对蕹菜植株体内硝态氮含量的影响试验，采用框栽法进行，施氮量（g/m2）分A1（15）,A2（30）,A3（45）三个水平。
止氮期（天）分B1（3）,B2（7）,B3（11）三个水平。
重复4次，采用完全随机化设计，试验结果见表1，试进行检验。
表1蕹菜不同施氮量（A）和不同止氮期（B）对蕹菜植株体内硝态氮含量的影响
处理
重复
Ⅰ
Ⅱ
Ⅲ
Ⅳ
A1
B1
B2
B3
225
325
84
211
282
121
185
320
80
183
285
126
A2
B1
B2
B3
267
428
209
324
380
192
281
415
208
328
385
205
A3
B1
B2
B3
429
490
236
423
508
234
377
495
268
386
524
270
输入数据的SPSS表如下：
操作过程：
1.分析==>一般线性模型==>重复度量
2.被试内因子名称框：
键选入trial
3.级别数框：
键入4
4.单击添加钮
5.单击自定义钮
6.群体内部变量框：
选入trial1~trial4
7.因子列表框：
选入止氮期和施氮量
8.单击模型钮
9.设定单选钮：
选中主效应
10.群体内模型框选入：
trial
11.群体间模型选入：
止氮期和施氮量
12.单击继续钮
13.单击确定
结果输出如下：
主体内因子
度量:
MEASURE_1
TRAIL
因变量
1
trail1
2
trail2
3
trail3
4
trail4
上表给出了所定义的4次测量的变量名，在模型中它们都代表一个因变量trial，只是测量的次数不同而已。
主体间因子
值标签
N
止氮期
1.00
B1
3
2.00
B2
3
3.00
B3
3
施氮量
1.00
A1
3
2.00
A2
3
3.00
A3
3
多变量检验a
效应
值
F
假设df
误差df
Sig.
TRAIL
Pillai的跟踪
.935
9.547b
3.000
2.000
.096
Wilks的Lambda
.065
9.547b
3.000
2.000
.096
Hotelling的跟踪
14.321
9.547b
3.000
2.000
.096
Roy的最大根
14.321
9.547b
3.000
2.000
.096
TRAIL*止氮期
Pillai的跟踪
1.142
1.330
6.000
6.000
.369
Wilks的Lambda
.048
2.364b
6.000
4.000
.212
Hotelling的跟踪
15.737
2.623
6.000
2.000
.302
Roy的最大根
15.483
15.483c
3.000
3.000
.025
TRAIL*施氮量
Pillai的跟踪
.651
.482
6.000
6.000
.802
Wilks的Lambda
.393
.397b
6.000
4.000
.850
Hotelling的跟踪
1.437
.240
6.000
2.000
.927
Roy的最大根
1.356
1.356c
3.000
3.000
.404
a.设计:
截距+止氮期+施氮量
主体内设计\:
TRAIL
b.精确统计量
c.该统计量是F的上限，它产生了一个关于显著性级别的下限。
Mauchly的球形度检验a
度量:
MEASURE_1
主体内效应
Mauchly的W
近似卡方
df
Sig.
Epsilonb
Greenhouse-Geisser
Huynh-Feldt
下限
TRAIL
.005
14.555
5
.018
.472
1.000
.333
检验零假设，即标准正交转换因变量的误差协方差矩阵与一个单位矩阵成比例。
a.设计:
截距+止氮期+施氮量
主体内设计\:
TRAIL
b.可用于调整显著性平均检验的自由度。
在"主体内效应检验"表格中显示修正后的检验。
主体内效应的检验
度量:
MEASURE_1
源
III型平方和
df
均方
F
Sig.
TRAIL
采用的球形度
299.861
3
99.954
.148
.929
Greenhouse-Geisser
299.861
1.415
211.972
.148
.796
Huynh-Feldt
299.861
3.000
99.954
.148
.929
下限
299.861
1.000
299.861
.148
.720
TRAIL*止氮期
采用的球形度
4076.889
6
679.481
1.004
.466
Greenhouse-Geisser
4076.889
2.829
1440.979
1.004
.452
Huynh-Feldt
4076.889
6.000
679.481
1.004
.466
下限
4076.889
2.000
2038.444
1.004
.443
TRAIL*施氮量
采用的球形度
544.056
6
90.676
.134
.989
Greenhouse-Geisser
544.056
2.829
192.297
.134
.929
Huynh-Feldt
544.056
6.000
90.676
.134
.989
下限
544.056
2.000
272.028
.134
.878
误差（TRAIL）
采用的球形度
8120.444
12
676.704
Greenhouse-Geisser
8120.444
5.659
1435.088
Huynh-Feldt
8120.444
12.000
676.704
下限
8120.444
4.000
2030.111
主体间效应的检验
度量:
MEASURE_1
转换的变量:
平均值
源
III型平方和
df
均方
F
Sig.
截距
3173742.250
1
3173742.250
2479.809
.000
止氮期
282926.000
2
141463.000
110.532
.000
施氮量
204492.167
2
102246.083
79.890
.001
误差
5119.333
4
1279.833
结果分析：
由主体间效应的检验表格可知：
止氮期的F值为110.532，P值小于0.01，施氮量的F值为79.890，P值为0.01，即止氮期和施氮量均对蕹菜植株体内硝态氮含量存在显著性差异。
第二题：
将4个不同的水稻品种A1、A2、A3、A4安排在面积相同的4种不同土质的地块B1、B2、B3、B4中试种，测得各地块的产量（kg）如表2：
表2各个处理试验产量情况
地块
品种
B1
B2
B3
B4
A1
135
120
147
132
A2
154
129
125
125
A3
125
129
120
133
A4
115
124
119
123
假设水稻品种与地块之间无交互作用，建立适当的数据文件，试用SPSS的Univariate
命令，在显著性水平α＝0．05下，检验：
（1）不同的品种对水稻的产量有无显著的影响?
（2）不同的土质对水稻的产量有无显著的影响?
根据题意输入数据得到的SPSS表格如下：
操作过程：
1.分析==>一般线性模型==>单变量
2.因变量框：
选入产量
3.固定因子框：
选入水稻品种和不同土质地块
4.模型钮：
单击
5.设定单选钮：
选中
6.模型框：
选入水稻品种和不同土质地块
7. 单击继续
8.两两比较钮：
单击
9.两两比较检验框：
选入水稻品种和不同土质地块
10.SNK复选框：
选中
11.单击继续
12.单击确定
结果输出如下：
主体间因子
值标签
N
不同土质地块
1.00
B1
4
2.00
B2
4
3.00
B3
4
4.00
B4
4
水稻品种
1.00
A1
4
2.00
A2
4
3.00
A3
4
4.00
A4
4
主体间效应的检验
因变量:
产量
源
III型平方和
df
均方
F
Sig.
校正模型
569.375a
6
94.896
.852
.562
截距
263939.063
1
263939.063
2369.380
.000
不同土质地块
94.688
3
31.563
.283
.836
水稻品种
474.688
3
158.229
1.420
.300
误差
1002.563
9
111.396
总计
265511.000
16
校正的总计
1571.938
15
a.R方=.362（调整R方=-.063）
分析：
由操作得出的表格中可以看到主体间因子包括水稻品种和不同土质地块，每个包括了4个设计。
在主体间效应的检验表格中看到的主要信息为：
校正模型的P值0.562>0.05，因此所用的模型无统计学意义，且能看到不同土质地块的F值为0.283，P值为0.836，水稻品种的F值为1.420，P值为0.300，两者的P值均远大于0.05，也是无统计学意义。
因此我们可以得出结论：
此试验中，水稻品种和不同土质地块的选择对水稻产量均无显著性影响。
HomogeneousSubsets
产量
Student-Newman-Keulsa,b
不同土质地块
N
子集
1
B2
4
125.5000
B3
4
127.7500
B4
4
128.2500
B1
4
132.2500
Sig.
.803
已显示同类子集中的组均值。
基于观测到的均值。
误差项为均值方（错误）=111.396。
a.使用调和均值样本大小=4.000。
b.Alpha=.05。
产量
Student-Newman-Keulsa,b
水稻品种
N
子集
1
A4
4
120.2500
A3
4
126.7500
A2
4
133.2500
A1
4
133.5000
Sig.
.344
已显示同类子集中的组均值。
基于观测到的均值。
误差项为均值方（错误）=111.396。
a.使用调和均值样本大小=4.000。
b.Alpha=.05。
由上面两个表格看出，各不同土质地块之间的产量的P值为0.803,不同水稻品种之间的产量P值为0.344，均大于0.05，因此产量变化都不显著。
第三题：
为探索锌肥对水稻的最佳用量及致毒量，设计Zn0、Zn1、Zn2、Zn3、Zn45个水平，进行田间试验，重复4次，采用完全随机化设计。
试验结果列于下表，试进行F检验和多重比较。
表3水稻锌肥试验产量（kg/小区）
重复
处理
Zn0
Zn1
Zn2
Zn3
Zn4
Ⅰ
22
22
24
24
22
Ⅱ
23
24
25
27
23
Ⅲ
20
22
23
24
21
Ⅳ
20
20
22
23
21
根据题意输入数据得到的SPSS表格如下：
操作步骤：
1.分析==>比较均值==>单因素ANOVA
2.因变量列表框：
选入水稻产量
3.因子框：
选入Zn处理
4.两两比较钮：
钩选LSD复选框、S-N-K复选框、Duncan复选框
5.单击继续钮
6.单击确定
输出结果如下：
单因素方差分析
水稻产量
平方和
df
均方
F
显著性
组间
29.300
4
7.325
3.488
.033
组内
31.500
15
2.100
总数
60.800
19
PostHocTests
多重比较
因变量:
水稻产量
（I）Zn
（J）Zn
均值差（I-J）
标准误
显著性
95%置信区间
下限
上限
LSD
Zn0
Zn1
-.75000
1.02470
.475
-2.9341
1.4341
Zn2
-2.25000*
1.02470
.044
-4.4341
-.0659
Zn3
-3.25000*
1.02470
.006
-5.4341
-1.0659
Zn4
-.50000
1.02470
.633
-2.6841
1.6841
Zn1
Zn0
.75000
1.02470
.475
-1.4341
2.9341
Zn2
-1.50000
1.02470
.164
-3.6841
.6841
Zn3
-2.50000*
1.02470
.028
-4.6841
-.3159
Zn4
.25000
1.02470
.811
-1.9341
2.4341
Zn2
Zn0
2.25000*
1.02470
.044
.0659
4.4341
Zn1
1.50000
1.02470
.164
-.6841
3.6841
Zn3
-1.00000
1.02470
.345
-3.1841
1.1841
Zn4
1.75000
1.02470
.108
-.4341
3.9341
Zn3
Zn0
3.25000*
1.02470
.006
1.0659
5.4341
Zn1
2.50000*
1.02470
.028
.3159
4.6841
Zn2
1.00000
1.02470
.345
-1.1841
3.1841
Zn4
2.75000*
1.02470
.017
.5659
4.9341
Zn4
Zn0
.50000
1.02470
.633
-1.6841
2.6841
Zn1
-.25000
1.02470
.811
-2.4341
1.9341
Zn2
-1.75000
1.02470
.108
-3.9341
.4341
Zn3
-2.75000*
1.02470
.017
-4.9341
-.5659
*.均值差的显著性水平为0.05。
HomogeneousSubsets
水稻产量
Zn
N
alpha=0.05的子集
1
2
Student-Newman-Keulsa
Zn0
4
21.2500
Zn4
4
21.7500
21.7500
Zn1
4
22.0000
22.0000
Zn2
4
23.5000
23.5000
Zn3
4
24.5000
显著性
.169
.072
Duncana
Zn0
4
21.2500
Zn4
4
21.7500
Zn1
4
22.0000
Zn2
4
23.5000
23.5000
Zn3
4
24.5000
显著性
.060
.345
将显示同类子集中的组均值。
a.将使用调和均值样本大小=4.000。
结果分析：
由第一个表格看到F值为3.488，P为0.033，小于0.05，说明各个Zn处理间的水稻产量是存在显著差异性的。
从多重比较表中看到：
Zn0与Zn2、Zn3处理的水稻产量，Zn1和Zn3处理的水稻产量存在显著差别，Zn3与Zn4处理的水稻产量也存在显著差别。
三表对比，发现LSD法、S-N-K法、Duncan法的显著性存在一定的误差，S-N-K法中Zn0、Zn4、Zn1、Zn2处理的水稻产量与Zn3存在显著差异，Duncan法中，Zn0、Zn4、Zn1、Zn2处理的水稻产量与Zn3处理的水稻产量存在显著差异，而Zn2与Zn3处理的水稻产量无显著差异。
第四题：
大豆施磷试验，选土壤和其它条件相似的相邻小区组成一对，其中一区施磷肥，一区不施磷肥，重复7次，采用配对法设计，产量结果见表4。
请问，大豆施磷肥是否存在着增产量效果。
表4大豆磷肥施用试验产量（单位：
kg/666.7m2）
处理
重复
Ⅰ
Ⅱ
Ⅲ
Ⅳ
Ⅴ
Ⅵ
Ⅶ
X1（施10kg/666.7m2磷肥）
170
158
182
176
163
187
168
X2（不施磷肥）
155
145
132
138
146
129
137
根据题意输入数据得到的SPSS表格如下：
操作步骤：
1.分析==>比较均值==>配对样本T检验
2.成对变量框：
选入X1和X2
3.单击确定
输出结果如下：
成对样本统计量
均值
N
标准差
均值的标准误
对1
X1
172.0000
7
10.31181
3.89750
X2
140.2857
7
8.97616
3.39267
成对样本相关系数
N
相关系数
Sig.
对1
X1&X2
7
-.711
.073
成对样本检验
成对差分
t
df
Sig.（双侧）
均值
标准差
均值的标准误
差分的95%置信区间
下限
上限
对1
X1-X2
31.71429
17.84857
6.74613
15.20711
48.22146
4.701
6
.003
结果分析：
由最后一个表格看到t值为4.701，P值为0.003，远小于0.5，因此存在显著性差异，则大豆施磷肥之后的产量效果显著。
第五题：
在制药过程中，为了掩盖双嘧达莫的苦味，减少其对胃粘膜的剌激和便于儿童服用，用正交试验设计对相分离成囊法制备双嘧达莫微囊的最佳制备条件进行了优化。
根据预试验结果以直接影响成囊的囊心囊材比、温度、搅拌速度为试验因素每个因素分为3个水平。
本设计采用了三因素三水平，见表5。
表5双嘧达莫微囊的正脚试验因素水平
水平
囊心囊材比
A
成囊温度（℃）
B
搅拌速度（r/min）
C
1
1：
4
50
400
2
1：
8
60
600
3
1：
16
70
800
实验设计与结果：
根据表7，可选择L9（34）正交表进行表头设计和安排实施试验。
试验方式及结果见表8。
表8双嘧达莫微囊的L9（34）正交实验与结果
试验号
L1
A
L2
B
L3
C
L4
D
包囊率合计（%）
1
1
1
1
1
87.5
2
1
2
2
2
64.3
3
1
3
3
3
66.0
4
2
1
2
3
47.6
5
2
2
3
1
37.8
6
2
3
1
2
46.2
7
3
1
3
2
40.0
8
3
2
1
3
66.5
9
3
3
2
1
48.4
试根据试验结果确定最佳条件备条件。
根据题意完成正交表的设计，经过调整之后的SPSS表如下：
操作步骤：
1.数据==>正交设计==>生成
2.因子名称框输入：
A
3.单击添加
4.选中“A”，单击定义值
5.在定义值框中前3行分别输入1、2、3
6.单击继续
7.同上进行B、C三个水平的因子设置
8.单击确定，即完成了正交表的设计。
为了便于与文献中的试验一致，把系统生成的数据顺序进行调整，并把试验结果输入SPSS数据库。
接着进行以下操作：
1.分析==>一般线性模型==>单变量
2.因变量框：
选入STATUS
3.固定因子框：
选入A、B、C
4.单击模型钮：
设定
5.模型框：
选入A、B、C
6.单击继续
7.单击确定
输出结果如下：
主体间因子
N
A
1.00
3
2.00
3
3.00
3
B
1.00
3
2.00
3
3.00
3
C
1.00
3
2.00
3
3.00
3
主体间效应的检验
因变量:
包囊率
源
III型平方和
df
均方
F
Sig.
校正模型
1921.273a
6
320.212
3.960
.215
截距
28257.610
1
28257.610
349.492
.003
A
1325.527
2
662.763
8.197
.109
B
35.167
2
17.583
.217
.821
C
560.580
2
280.290
3.467
.224
误差
161.707
2
80.853
总计
30340.590
9
校正的总计
2082.980
8
a.R方=.922（调整R方=.689）
1.A
因变量:
包囊率
A
均值
标准误差
95%置信区间
下限
上限
1.00
72.600
5.191
50.263
94.937
2.00
43.867
5.191
21.530
66.204
3.00
51.633
5.191
29.296
73.970
2.B
因变量:
包囊率
B
均值
标准误差
95%置信区间
下限
上限
1.0
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