SPSS多因素方差分析实践：物种与样地对草高度影响

"该资源是一个关于使用SPSS进行多因素方差分析(Multivariate Analysis of Variance, MANOVA)的实际操作指南，主要探讨了如何分析不同样地和不同物种草的高度差异。" 在统计学中，多因素方差分析是一种用于探究两个或多个独立变量对一个连续因变量影响的方法。在这个例子中，我们有两个固定因素：样地(plot)和物种(species)，以及一个连续的因变量——草的高度(height)。我们的目标是确定高度是否在样地和物种间存在显著差异。 首先，尝试使用SPSS的“Analyze”菜单，选择“General Linear Model”然后点击“Univariate”，将species和plot放入“Fixed Factors”区域，将height放入“Dependent Variable”。然而，初次尝试的结果由于无法计算Error项，导致无法进行完整的方差分析。 为了解决这个问题，需要重新配置模型。这次选择“Custom”，将species和plot作为主效应变量放入Model框。接着，进入“Plots”选项，设置data作为Horizontal Axis，depth作为Separate Lines，以创建交互式图形。在“Options”中，选择了要显示的均值并选择了比较主效应的Bonferroni校正方法。 分析结果显示，SSspecies（组间平方和）和SSplot（样地方差平方和）分别为33.165，对应的自由度(df)分别为7，而SSerror（误差平方和）为21.472，df为14。通过计算MS（均方），我们得到了F值：Fspecies=3.089，p=0.034，以及Fplot=12.130，p=0.005。这两个F值的p值都小于0.05的显著性水平，这表明在5%的显著性水平下，样地和物种对草高度的影响是显著的。 这个分析表明，在不同样地和不同物种之间，草的高度确实存在差异。具体来说，Fspecies的检验表明物种间的差异显著，而Fplot的检验则揭示了样地间的差异更为显著。Bonferroni校正用于控制多重比较中的I型错误率，确保得出的结论是稳健的。因此，根据这些结果，我们可以得出结论，高度在样地和物种之间存在统计学意义上的差异。