应用统计学案例分析报告模型名称：不同饲料对猪体重增加的作用有无不同姓名班级专业学号日期研究问题同饲料对猪体重增加的作用有无不同研究目的为了了解不同饲料对猪体重增加的不同作用，以便选择其中增重效果最好的饲料来对猪进行饲养。研究过程一．所用分析方法及软件分析方法：单因素方差分析方法原理：单因素方差分析用来研究一个控制变量的不同水平是否给观测变量造成了显著差异和变动所用软件：使用软件SPSS软件帮助分析二．案例操作分析用四种饲料喂猪，共19头分为四组，每一组用一种饲料。一段时间后称重，猪体重增加数据如下表所示：饲料比较数据资料单位：千克饲料A饲料B饲料C饲料D133.8151.2193.4225.8125.3149.0185.3224.6143.1162.7182.8220.4128.9143.8188.5212.3135.7153.5198.6-第1步分析由于考虑的是一个控制变量（饲料）对一个观测变量（猪体重）的影响，而且是4种饲料，所以不适宜用独立样本T检验（仅适用两组数据），应采用单因素方差分析。第2步数据的组织据分成两列，一列是猪的体重，变量名为“weight”；另一变量是饲料品种，变量值分别为1,2,3,4，变量名为“fodder”。第3步方差相等的齐性检验由于方差分析的前提是各个水平下（这里是不同的饲料影响下的体重）的总体服从方差相等的正太分布，且各组方差具有齐性，因此必须对方差相等的前提进行检验。以下过程使用SPSS软件帮助分析。相关数据输入如下图所示：运行结果如下：表1不同饲料的齐性检验结果TestofHomogeneityofVariances猪体重LeveneStatisticdf1df2Sig..024315.995表2几种饲料的方差检验结果ANOVA猪体重SumofSquaresdfMeanSquareFSig.BetweenGroups20538.69836846.233157.467.000WithinGroups652.1591543.477Total21190.85818方差齐性检验的H0假设是：方差相等。从表1可以看出Sig.=0.995>(0.05)说明应该接受原假设，即方差相等。故下面可以使用方差相等的检验方法。表2即为四种饲料方差分析的结果，组间(BetweenGroups)平方和(SumofSquares)为20538.698，自由度(df)为3，均方(MeanSquare)为6846.233；组内(WithinGroups)平方和为652.159，自由度为15，均方为43.477；F统计量为157.467。由于组间比较的Sig.=0.000<0.05，故应拒绝原假设，说明四种饲料对猪的增重效果有显著性差异。第4步多重比较分析通过上面的步骤，只能判断四种饲料喂猪的效果是否有显著差异。如果想进一步了解究竟是哪种饲料效果更好，就需要在多个样本均值之间进行两两比较。以下过程使用SPSS软件帮助分析。第5步运行结果及分析（1）描述统计量表表3描述统计量表（2）多重比较结果表下图的表4是方差分析的多重比较结果表，分别进行了四种饲料品种的两两比较，以第1种饲料与第2,3,4种的比较为例。第1种饲料与第2,3,4种饲料所有的Sig.=0.000<0.05，这说明了第1种饲料与其他三种饲料均具有显著性差异；而从体重均值的差异(MeanDifference)上看，第1种饲料的体重均值均低于其他三种饲料，这说明第1种饲料的效果没有其他3种饲料的效果好。从整个表所反映的情况来看，四种饲料相互之间均存在明显的差异，但从效果来看第4种饲料（饲料D）效果最好，其次是第3种饲料（饲料C），然后是第2种饲料（饲料B），第1种饲料（饲料A）效果最差。Descriptives猪体重NMeanStd.DeviationStd.Error95%ConfidenceIntervalforMeanMinimumMaximumLowerBoundUpperBound15133.3606.80793.0446124.907141.813125.3143.125152.0406.95723.1114143.401160.679143.8162.735189.7206.35042.8400181.835197.605182.8198.644220.7756.10593.0530211.059230.491212.3225.8Total19171.51134.31147.8716154.973188.048125.3225.8表4多重比较结果MultipleComparisons猪体重LSD(I)1，饲料A；2，饲料B；3，饲料C；4，饲料D(J)1，饲料A；2，饲料B；3，饲料C；4，饲料DMeanDifference(I-J)Std.ErrorSig.95%ConfidenceIntervalLowerBoundUpperBound12-18.6800*4.1702.000-27.569-9.7913-56.3600*4.1702.000-65.249-47.4714-87.4150*4.4232.000-96.843-77.9872118.6800*4.1702.0009.79127.5693-37.6800*4.1702.000-46.569-28.7914-68.7350*4.4232.000-78.163-59.3073156.3600*4.1702.00047.47165.249237.6800*4.1702.00028.79146.5694-31.0550*4.4232.000-40.483-21.6274187.4150*4.4232.00077.98796.843268.7350*4.4232.00059.30778.163331.0550*4.4232.00021.62740.483*.Themeandifferenceissignificantatthe0.05level.（3）均值折线图下图为四种饲料的均值折线图，可以看出均值分布比较陡峭，均值差异也较大。四种饲料作用下的猪体重均值折线图
