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利用SPSS-进行方差分析以及正
交试验设计

实验设计与分析课程论文

题目利用SPSS软件进行方差
分析和正交试验设计

学院

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姓名

2012年6月29日

第一步：打开SPSS软件

第二步：由数据视图切换为变量视图修改变量名
称

第三步：输入数据

第四步：点击“分析”——比较均值———单因
素AVOVA,如下所示：

第五步：点击两两比较进行设置（选择“LSD”，
选择“S-N-K”，点击继续）→点击选项（选择“描
述性”，选择“方差同质性检验”，点击继续）→

确定。得到结果如下：

描述

肺活量

均值的95%置信区间

N均值标准差标准误下限上限极小值极大值

1.00103.3660.16215.051283.25003.48203.163.64

2.00103.5540.16681.052753.43473.67333.203.82

3.00103.4220.14436.045653.31873.52533.163.62

总数303.4473.17231.031463.38303.51173.163.82

方差齐性检验

肺活量多重比较

因变量:肺活量Levene统计量df1df2显著性

.109227.897

95%置信区间
ANOVA

肺活量(I)分组(J)分组均值差(I-J)标准误显著性下限上限

平方和df均方F显著性

组间.1862.0933.729.037

组内.67527.025

总数.86129

LSD1.002.00-.18800*.07069.013-.3330-.0430

3.00-.05600.07069.435-.2010.0890

2.001.00.18800*.07069.013.0430.3330

3.00.13200.07069.073-.0130.2770

3.001.00.05600.07069.435-.0890.2010

2.00-.13200.07069.073-.2770.0130

*.均值差的显著性水平为0.05。

肺活量

alpha=0.05的子集

分组N12

Student-Newman-Keulsa1.00103.3660

3.00103.42203.4220

2.00103.5540

显著性.435.073

将显示同类子集中的组均值。

a.将使用调和均值样本大小=10.000。

由图表可知：组一和组二之间显著性为
0.013，小于0.05，所以组一和组二之间存在显
著差异，因为组一和组三之间显著性为0.435，
大于0.05，所以组一和组三之间没有显著差异。

三、正交试验设计
正交试验设计也称正交设计(orthogonal

design)，是用来科学设计多因素试验的一种方
法。其利用一套规格化的正交表(orthogonal
table)安排试验，得到的试验结果再用数理统计
方法进行处理，使之得出科学结论。主要优点是
能在多试验条件中选出代表性强的少数试验方
案，通过对这些少数试验方案结果的分析，从中
找出最优方案或最佳生产工艺条件，并可以得到
比试验结果本身给出的还要多的有关各因素的
信息。
例如：某食品厂生产口香糖，检验口香糖
的质量好坏需要分析：1.拉伸率（越大越好）；
2.变形（越小越好）；3.耐弯曲次数（越多越好）
这三种指标，要求对这三种指标都取得较好的水
平，先要进行口香糖配方的实验分析，因素水平
表如下：

因素
水平B葡萄糖浆添加
A胶剂添加量%C糖粉添加量%D薄荷添加量%
量%
11917580.8
22018590.9
32119601
42220611.1

第一步：打开SPSS软件→变量视图（对各变量
进行命名）
第二步：输入数据数据→正交设计→生成

确定→生成正交表，如下：

得某口香糖配方试验结果4，如下：
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第二步：点击“分析”“一般线性模型”→“单
变量”→选择因变量和固定因子，如下：

点击“模型”弹出“单变量：模型窗口”→点击
“设定”，将“因子与协变量”加入“模型”中，
构建项类型选择“主效应”，如下：
点击“继续”返回“单变量”窗口，点击“选项”
进入“单变量：选项”窗口，将“因子与因子交
互”框内的A、B、C、D转入“显示均值”框
内，选择“描述统计”，如下：

点击“继续”回到“单变量”窗口点击“确定”，
结果如下：

主体间效应的检验
因变量:拉伸率
III型
源平方和df均方FSig.
校正模型9582.7512798.5634.094.136
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