用SPSS进行多变量数据分析
1.将所给的数据输入SPSS 22.0中文版。分别设置变量为温度,体重1、2、3、4;体重,温度5、10、15、20、30。
2.用SPSS进行作图(过程略)。
3.对数据进行多因素变量分析,具体操作如下:
(1)以体重组和温度5、10、15、20、30作为变量,在菜单里选择分析->比较平均值->单因素ANOVA,将体重组选入“因子”,将温度5、10、15、20、30选入“因变量列表”,在“事后多重比较”中选中Tukey-B(视情况选择其他),分别修改显著性水平为0.05、0.01,点击“选项”,勾选“描述性”,然后点击确定,得到输出结果,把结果导出到Excel里。
(2)以温度和体重组1、2、3、4作为变量,再次重复上述步骤,其中将温度选入“因子”,将体重组1、2、3、4选入“因变量列表”,其余操作步骤相同。
(3)根据SPSS导出的数据,处理结果如下:
表1 同一温度下,不同体重组之间显著性分析结果
Table 1 The significant results of different weight at the same temperature
从表1可以得出结论:
1.在alpha = 0.05水平上,在5℃时,体重组1和体重组3、4有明显差异;在10℃时,体重组1和3、4之间有明显差异,体重组2和4之间有明显差异;在15℃和20℃时,体重组1、2和3、4之间有明显差异;在30℃时,各体重组之间无明显差异。
2.在alpha = 0.01水平上,在5℃时,体重组1、2和4之间有明显差异;在10℃时,体重组1和4之间有明显差异;在15℃时,体重组1和3、4,2和4之间有明显差异;在20℃和30℃时,各体重组之间无明显差异。
注:有不同字母即代表有明显差异。
表2 同一体重组下,不同温度之间显著性分析结果
Table2. The significant results of different temperature at the same weight
从表2可以得出结论:
1.在alpha =
0.05水平上,对于体重组1,温度5和10、15、20、30有明显差异,温度10和30有明显差异;对于体重组2,温度5和10、15、20、30有明显差异,温度10、15、20和30有明显差异;对于体重组3和4,温度5和10、15、20、30有明显差异。
2.在alpha = 0.01水平上,对于体重组1,温度5和10、15、20、30有明显差异,温度10和30有明显差异;对于体重组2,温度5和10、15、20、30有明显差异;对于体重组3和4,温度5和10、15、20、30有明显差异。
结论:
由以上分析可以得出结论,蜗牛的初始体重和所处的温度都对取食量有一定的影响。在温度较低时,体重差别大的取食量差别也大,温度较高时则没有明显差别。在体重较低时,取食量受温度影响较为明显,在体重较高时,5℃和10℃及以上温度有明显差别,10℃、15℃、20℃、30℃之间则无明显差别。
注:本人非此专业学生,因此文中如有错误,恳请大家批评指正。
附Excel原始数据:
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14