生态学数量方法及软件应用实习指导Word文档下载推荐.docx
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64.5
27.0
38.9
07/30/03
634.2
63.2
27.3
33.9
08/01/03
604.6
37.6
27.5
30.7
08/04/03
598.2
35.3
28.0
30.3
参考图如下:
图1-1不同日期气体排放通量动态变化图
图1-2土壤温度、土壤充水孔隙度的动态变化图
操作二:
在某一地区抽样测定的12棵乌桕树的树高分别为:
120,12,15,19,68,79,36,67,68,18,12,68(cm),利用软件对这一组数据进行统计性描述,利用SPSS软件求其算术平均值,变异系数,最大值,最小值,全距;
制作频数分布图。
基本步骤:
Analyze==>
Descriptivestatistics==>
Descriptives==>
选择相应统计变量==>
对结果进行解释。
SPSS统计分析结果:
DescriptiveStatistics
N
Range
Minimum
Maximum
Mean
Std.Deviation
Variance
Statistic
Std.Error
VAR00001
12
108.00
12.00
120.00
48.5000
10.0261
34.73144
1206.273
ValidN(listwise)
上机实习二利用SPSS进行均值比较
某春小麦良种的千粒重34g,现自外地引入一高产品种,在8个小区种植,得其千粒重(g)为:
35.6、37.6、33.4、35.1、32.7、36.8、35.9、34.6,问新引入品种的千粒重与当地良种有无显著差异?
对SPSS结果进行解释(指出样本标准差、均值、标准误、自由度、t值、p值)。
SPSS==>
one-sampleTtest==>
OK==>
One-SampleStatistics
Std.ErrorMean
8
35.2125
1.64007
.57985
One-SampleTest
TestValue=34
t
df
Sig.(2-tailed)
MeanDifference
95%ConfidenceIntervaloftheDifference
Lower
Upper
2.091
7
.075
1.2125
-.1586
2.5836
调查某农场每亩30万苗和35万苗的稻田各5块,得亩产量(单位:
kg)于下表,试测验两种密度亩产量的差异显著性。
表两种密度的稻田亩产(kg)
y1(30万苗)
y2(35万苗)
400
450
420
440
435
445
460
425
步骤:
(1)定义变量:
把实际观察值定义为X,再定义一个变量G来区分y1与y2。
输入原始数据,在变量G中,y1稻田输入1,y2稻田输入2。
(2)选择[Analyze]=>
[CompareMeans]=>
[Independent-SamplesTTest],打开[IndependentsamplesTTest]主对话框。
从主对话框左侧的变量列表中选X,单击按钮使之进入[TestVariable(s)]列表框,选G单击按钮使之进入[GroupingVariable]框,单击[DefineGroups]按钮弹出[DefineGroups]定义框,在[Group1]中输入1,在[Group2]中输入2,单击[Continue]按钮,返回[Independent-samplesTTest]主对话框(如图所示),单击[OK]按钮即完成。
操作三:
选生长期、发育进度、植株大小和其他方面皆比较一致的两株番茄构成一组,共得7组,每组中一株接种A处理病毒,另一株接种B处理病毒,以研究不同处理方法的饨化病毒效果,下表结果为病毒在番茄上产生的病痕数目,试测验两种处理方法的差异显著性。
A、B两法处理的病毒在番茄上产生的病痕数
组别
y1(A法)
y2(B法)
d
1
10
25
-15
2
13
3
14
-6
4
15
-12
5
-7
6
20
27
18
[Analyze]=>
[Paired-SamplesTTest]=>
PairedSamplesStatistics
Pair1
9.2857
5.76525
2.17906
VAR00002
17.5714
6.13344
2.31822
PairedSamplesCorrelations
Correlation
Sig.
VAR00001&
VAR00002
.607
.148
PairedSamplesTest
PairedDifferences
SE
mean
VAR00001-VAR00002
-8.2857
5.28250
1.99660
-13.1712
-3.4002
-4.150
.006
上机实习三利用统计软件进行生态试验数据的方差分析
不同施肥量下的作物产量是否不同?
(提示:
单因素方差分析)(4重复)
T1,0:
20,22,18,24
T2,100:
50,60,55,58
基本操作步骤:
Analyze=>
Comparemeans==>
One-wayANOVA==>
ANOVA
VAR00002
SumofSquares
MeanSquare
F
BetweenGroups
2415.125
188.805
.000
WithinGroups
76.750
12.792
Total
2491.875
某学者进行试验,设置了“control”、“M”、“U”、“N”、“MU”、“MN”、“UN”、“MUN”八个试验处理,每个处理设置3个重复试验小区,研究了在这八个试验处理下种植了一个月的黑麦草的地上部分生物量(单位:
g/m2)。
采用单因素方差分析判断不同试验处理下的NPP是否存在显著差异?
并用相同或不同字母表示处理间的差异显著性。
control
A
U
AU
AN
UN
AUN
4.0
1.5.
2.0
2.6
3.0
3.3
3.5
4.3
1.3
2.2
2.5
3.2
3.6
2.3
3.9
1.2
3.4
PostHoc==>
LSD==>
14.250
2.036
15.609
2.087
16
.130
16.336
23
MultipleComparisons
DependentVariable:
VAR00002
LSD
(I)VAR00001
(J)VAR00001
MeanDifference(I-J)
95%ConfidenceInterval
LowerBound
UpperBound
1.00
2.00
2.7333
.29486
2.1083
3.3584
3.00
1.8667
1.2416
2.4917
4.00
1.6000
.9749
2.2251
5.00
1.3667
.7416
1.9917
6.00
.7667
.019
.1416
1.3917
7.00
1.0333
.003
.4083
1.6584
8.00
-2.7333
-3.3584
-2.1083
-.8667
.010
-1.4917
-.2416
-1.1333
.001
-1.7584
-.5083
-1.3667
-1.9917
-.7416
-1.9667
-2.5917
-1.3416
-1.7000
-2.3251
-1.0749
-1.8667
-2.4917
-1.2416
.8667
.2416
1.4917
-.2667
.379
-.8917
.3584
-.5000
.109
-1.1251
.1251
-1.1000
.002
-1.7251
-.4749
-.8333
.012
-1.4584
-.2083
.0000
1.000
-.6251
.6251
-1.6000
-2.2251
-.9749
1.1333
.5083
1.7584
.2667
-.3584
.8917
-.2333
.440
-.8584
.3917
-.5667
.073
-1.1917
.0584
.5000
-.1251
1.1251
.2333
-.3917
.8584
-.6000
.059
-1.2251
.0251
-.3333
.275
-.9584
.2917
-.7667
-1.3917
-.1416
1.9667
1.3416
2.5917
1.1000
.4749
1.7251
.8333
.2083
1.4584
.6000
-.0251
1.2251
-1.0333
-1.6584
-.4083
1.7000
1.0749
2.3251
.5667
-.0584
1.1917
.3333
-.2917
.9584
*Themeandifferenceissignificantatthe.05level.
上机实习四利用统计软件进行生态试验数据的一元线性回归
操作一.利用Excel和SPSS分别制作作物产量与氮肥施用量之间、NPP与氮肥施用量之间以及NPP与生物量之间的一元线性回归图,并添加置信区间。
氮施用量
(kgN·
hm-2)
作物产量(kg·
NPP(kg·
1232.1
3656.7
100
3088.05
7672.7
197
4006.5
9503.1
200
4704
9989.25
248
4096.05
10455.6
300
4176
12117.5
EXCEL作图示例:
图4-1.作物产量与氮肥施用量的关系
SPSS步骤:
Regression==>
Linearregression==>
VariablesEntered/Removed
Model
VariablesEntered
VariablesRemoved
Method
.
Enter
aAllrequestedvariablesentered.
bDependentVariable:
ModelSummary
R
RSquare
AdjustedRSquare
Std.ErroroftheEstimate
.885
.783
.728
651.52232
aPredictors:
(Constant),VAR00001
Regression
6118286.498
14.414
Residual
1697925.352
424481.338
7816211.850
上机实习五利用统计软件进行生态试验数据的相关分析
利用pearson相关分析和偏相关分析方法描述土壤湿度和气温对某种植物光合作用的影响。
Moisture
Temperature
Photosysthesis
36.30
24.59
154.38
36.40
222.53
364.69
32.80
26.15
506.85
37.50
26.74
748.53
20.30
28.18
530.05
17.70
311.57
16.03
28.54
399.48
15.80
29.27
443.44
20.85
487.40
25.90
26.86
460.83
38.70
23.88
350.77
30.10
26.03
701.50
33.40
22.82
298.17
25.31
448.67
26.50
331.77
Pearson相关分析基本步骤:
Correlation==>
Biovariate==>
Pearson相关分析SPSS统计分析结果:
Correlations
VAR00003
PearsonCorrelation
-.816
-.098
.718
.408
.117
**Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).
Partial相关分析基本步骤:
Partialcorrelation==>
选定变量2为控制变量==>
Partial相关分析SPSS统计分析结果:
---PARTIALCORRELATIONCOEFFICIENTS---
ControllingforVAR00002
VAR00001VAR00003
VAR000011.0000.4459
(0)(13)
P=.P=.096
VAR00003.4459