,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,Excel在灌溉试验数据处理中的应用,之二方差分析,张寄阳,水利部灌溉试验总站,Excel在灌溉试验数据处理中的应用之二方差分析张寄阳水利部,1,方差分析,“数据分析”功能的安装,启动 Excel后查看窗口主菜单“工具”项下是否有“数据分析”菜单项。,若有表明已经安装了数据分析功能；,若没有此项，按以下步骤安装：,主菜单“,工具,”“,加载宏,”选中“,分析工具库,”“,确定,”,方差分析“数据分析”功能的安装 启动 Excel后查看窗,2,方差分析,方差分析程序的进入,“,工具,”,“,数据分析,”,选择分析工具,“,确定,”,方差分析 方差分析程序的进入“工具”“数据分析”选择分析工具,3,方差分析,方差分析工具的选择,单因素方差分析,无重复双因素分析,可重复双因素分析,单因素完全随机试验,单因素随机区组试验,双因素无重复试验（,不存在,）,双因素完全随机试验,方差分析 方差分析工具的选择单因素方差分析单因素完全随机试,4,单因素方差分析的一个实例,一、单因素方差分析,不同施肥法对小麦植株含氮量的影响，6个处理 5次重复的完全随机试验,单因素方差分析的一个实例 一、单因素方差分析不同施肥法对,5,一、单因素方差分析,数据输入引用的区域,处理的排列方式,“数据区域”第一行是否为标题,显著水平,选择结果输出的位置,单击“确定”,“,工具,”,“,数据分析,”,单因素方差分析,一、单因素方差分析数据输入引用的区域处理的排列方式“数据,6,一、单因素方差分析,一、单因素方差分析,7,方差分析结果表中各项目的含义,SS 平方和,df 自由度,MS 均方,F及F crit F值及F临界值，F crit=FINV(,df,1,df,2,),P-value F分布的概率，P-value=FDIST(F,df,1,df,2,),组间 处理,组内 误差,一、单因素方差分析,方差分析结果表中各项目的含义SS 平方,8,显著性判断,根据P-value 判断：,P-value 0.01 极显著,0.010.05 不显著,根据F crit判断：,F,F crit 在水平上显著,F F crit 在水平上不显著,一、单因素方差分析,小提示：P-value 提供的信息更详细,显著性判断根据P-value 判断：根据F crit判断：,9,一、单因素方差分析,显著性检验结果,P-value=9.6E-18 F,0.01,不同施肥法的小麦植株含氮量,差异达极显著水平,一、单因素方差分析 显著性检验结果 P-valu,10,用新复极差法（SSR）进行多重比较,1.计算平均数的标准误,样本容量,误差项的均方,=0.104,用新复极差法（SSR）进行多重比较1.计算平均数的标,11,2.计算最小显著极差(),根据p、,和误差项的df查SSR表；,P 某两个极差之间所包含的平均数的个数，,p=2，3，4m(处理数)；,显著水平,。,用新复极差法（SSR）进行多重比较,2.计算最小显著极差()根据p、,12,2.计算最小显著极差(),用新复极差法（SSR）进行多重比较,2.计算最小显著极差(),13,3.新复极差检验,将平均数从大到小排列；,用两个平均值的差值与 进行比较；,差值,差值,显著；,不显著,用新复极差法（SSR）进行多重比较,3.新复极差检验将平均数从大到小排列；显著；不显著,14,首先将全部平均数从大到小依次排列后,，,在最大的平均数上标上字母a；并将该平均数与以下各平均数相比，凡,差异,不显著的，都标上字母a，直至某一个与之,差异,显著的平均数则标以字母b(向下过程)，再以该标有b的平均数为标准，与上方各个比它大的平均数比，凡不显著的也一律标以字母b(向上过程)；再以该标有b的最大平均数为标准，与以下各未标记的平均数比，凡不显著的继续标以字母b，直至某一个与之相差显著的平均数则标以字母c.如此重复进行下去，直至最小的一个平均数有了标记字母且与以上平均数进行了比较为止。这样，各平均数间，凡有一个相同标记字母的即为差异不显著，凡没有相同标记字母的即为差异显著。,多重比较结果表示（字母标记法）,在实际应用时，需区分 0.05水平上显著和 0.01水平上显著。,一般用,小写字母表示 0.05显著水平，大写字母表示 0.01显著水平。,首先将全部平均数从大到小依次排列后，在最大的平均数上,15,在研究论文或研究报告中标示方差分析结果,在研究论文或研究报告中标示方差分析结果,16,二、无重复双因素分析,实例：,不同生育期干旱对春小麦产量影响,7处理 3重复的随机区组试验,二、无重复双因素分析 实例：不同生育期干旱对春小麦产量影响,17,二、无重复双因素分析,“,工具,”,“,数据分析,”,无重复双因素分析,二、无重复双因素分析“工具”“数据分析”无重复双因素分析,18,二、无重复双因素分析,二、无重复双因素分析,19,二、无重复双因素分析,显著性检验结果,行间（处理间）：P-value=6.49E-090.1,差异不显著,二、无重复双因素分析 显著性检验结果行间（处理间）：P-v,20,用最小显著差法（LSD）进行多重比较,1.计算平均数差数的标准误,注意,LSD,法与,SSR,法中计算标准误所用公式的差别,MS=36178.47,n=3,=155.3,用最小显著差法（LSD）进行多重比较1.计算平均数差数的标,21,用最小显著差法（LSD）进行多重比较,2.计算最小显著差（）,显著水平，0.05/0.01,误差项的自由度,用最小显著差法（LSD）进行多重比较2.计算最小显著差（,22,用最小显著差法（LSD）进行多重比较,2.计算最小显著差（）,用最小显著差法（LSD）进行多重比较2.计算最小显著差（,23,用最小显著差法（LSD）进行多重比较,3.LSD检验,将平均数从大到小排列；,计算各处理与对照的差值并与 进行比较；,差值,反之，,在 水平上显著,在 水平上不显著,检验结果：苗期旱处理与对照差异在0.05水平上显著；其他处理与对照差异在0.01水平上显著,。,用最小显著差法（LSD）进行多重比较3.LSD检验将平均,24,在研究论文或研究报告中标示方差分析结果,在研究论文或研究报告中标示方差分析结果,25,三、可重复双因素分析,实例：,水肥耦合试验,3种施肥水平 3种水分水平，每种组合重复3次,三、可重复双因素分析 实例：水肥耦合试验3种施肥水平 3,26,三、可重复双因素分析,注意原始数据表的设计与输入区域的选择,三、可重复双因素分析 注意原始数据表的设计与输入区域的选,27,三、可重复双因素分析,方差分析结果,三、可重复双因素分析 方差分析结果,28,方差分析结果表“变异源”中各项目的含义,三、可重复双因素分析,样本 水分效应,列 肥料效应,交互 水肥交互效应,内部 误差,方差分析结果表“变异源”中各项目的含义 三、可重复双因,29,三、可重复双因素分析,显著性检验结果,不同水分处理：P-value=2.56E-090.01,差异极显著,不同施肥水平：P-value=2.96E-130.01,差异极显著,不同水肥组合：P-value=1.95E-080.01,差异极显著,三、可重复双因素分析 显著性检验结果不同水分处理：P-,30,用新复极差法进行多重比较,水肥组合的多重比较,=0.4779,(MS=0.685，n=3),用新复极差法进行多重比较 水肥组合的多重比较=0.477,31,用新复极差法进行多重比较,与单因素方差分析中所用方法相同,用新复极差法进行多重比较与单因素方差分析中所用方法相同,32,用新复极差法进行多重比较,各水分处理平均数的比较,(MS=0.685，n=9),=0.276,用新复极差法进行多重比较 各水分处理平均数的比较(MS=,33,用新复极差法进行多重比较,各水分处理平均数的新复极差检验结果,用新复极差法进行多重比较 各水分处理平均数的新复极差检验,34,用新复极差法进行多重比较,各肥料处理平均数的比较,=0.276,(MS=0.685，n=9),用新复极差法进行多重比较 各肥料处理平均数的比较=0.2,35,各肥料处理平均数的新复极差检验结果,用新复极差法进行多重比较,各肥料处理平均数的新复极差检验结果 用新复极差法进行多重,36,