由单因素方差研究分析得.doc

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1、1.由单因素方差分析得:描述质量N均值标准差标准误均值的95%置信区间极小值极大值下限上限145687.5000130.4798865.239945479.87745895.12265500.005800.00245514.7500217.81548108.907745168.15705861.34305240.005699.00445410.000014.142147.071075387.49675432.50335400.005430.00945675.000030.0000015.000005627.26335722.7367

2、5640.005700.001045580.0000127.2792263.639615377.47045782.52965400.005700.00总数205573.4500155.4963134.770035500.67555646.22455240.005800.00方差齐性检验质量Levene统计量df1df2显著性4.891415.010显著性小于0.05,说明各组方差在显著性水平上有显著性差异ANOVA质量平方和df均方F显著性组间227680.000456920.0003.950.022组内216175.0001514

3、411.667总数443855.00019显著值小于0.05,说明各组间均值有显著性差异。在此后的检验;多重比较因变量:质量(I)日期(J)日期均值差(I-J)标准误显著性95%置信区间下限上限Tamhane1dimension32172.75000126.95332.929-436.9831782.48316/6dimension24277.5000065.62202.208-194.7195749.7195912.5000066.942141.000-430.2529455.252910107.5000091.13863.964

4、-284.1322499.13222dimension31-172.75000126.95332.929-782.4831436.98314104.75000109.13705.995-694.2555903.75559-160.25000109.93587.934-938.8169618.316910-65.25000126.138401.000-676.8260546.32604dimension31-277.5000065.62202.208-749.7195194.71952-104.75000109.13705.995-9

5、03.7555694.25559-265.00000*16.58312.001-352.6305-177.369510-170.0000064.03124.540-630.1536290.15369dimension31-12.5000066.942141.000-455.2529430.25292160.25000109.93587.934-618.3169938.81694265.00000*16.58312.001177.3695352.63051095.0000065.38348.930-335.2877525.287710

6、dimension31-107.5000091.13863.964-499.1322284.1322265.25000126.138401.000-546.3260676.82604170.0000064.03124.540-290.1536630.15369-95.0000065.38348.930-525.2877335.2877Dunnettt(双侧)adimension21dimension310107.5000090.42598.591-139.1199354.11992dimension310-65.2500090.42

7、598.879-311.8699181.36994dimension310-170.0000090.42598.226-416.619976.61999dimension31095.0000090.42598.683-151.6199341.6199*.均值差的显著性水平为0.05。a.Dunnettt检验将一个组视为一个控制组,并将其与所有其他组进行比较。同类子集;质量日期Nalpha=0.05的子集12Student-Newman-Keulsa445410.0000245490.00005490.00001045580.0000

8、5580.0000945675.0000145687.50006/6显著性.146.136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。均值图;2.方差的单变量分析主体间因子N试验温度-403-203036/620

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