统计作业2

资料输入格式：1. 在“变量视图”中输入大白鼠种系、雌激素剂量（赋值“1=0.25；2=0.5；3=0.75”）和子宫重量，转“数据视图”，输入相应数据。 2. 选择“分析”—“一般线性模型”—“单变量”，其中选择“因变量”为“子宫重量”，“固定因子”为“大白鼠种系、雌激素剂量”，点击确定—“模型”中选择“大白鼠种系、雌激素剂量”，点击确定—“两两比较”选择“大白鼠种系、雌激素剂量”，选择LSD(L)—“选项”中“显示均值”选择“大白鼠种系、雌激素剂量”，选择描述统计。点击确定。 3. 统计描述：

雌激素量不同时大白鼠子宫重量

因变量：子宫重量(g) 雌激素量（ug/100g）

0.25 0.5 0.75

因变量：子宫重量（g）

种系 A B C D

例数 3 3 3 3

均值（g） 120.67 75.33 100.00 68.67

标准差（g）

4.92 4.92 4.92 4.92

例数 4 4 4

均值（g） 66.75 84.25 122.50

标准差（g）

4.26 4.26 4.26

种系不同时大白鼠子宫重量

注：F雌激素剂量=44.87，P=0.00；F大白鼠种系=23.53，P=0.00。

经统计学软件SPSS17.0分析，经随机区组设计的F检验，得到结果，F雌激素剂量=44.87，P=0.00，则三种不同雌激素剂量作用大白鼠后子宫重量均数不全相等。F大白鼠种系=23.53，P=0.00。则雌激素剂量作用在三种大白鼠种系后子宫重量均数不全相等。

之后进行两两比较（LSD检验），在大白鼠种系中比较得A与B,A与C,A与D,B与C,C与D 之间具有显著性差异，P值均小于0.05，差异均具有统计学意义，其余组之间差异不具有统计学意义。 在雌激素剂量（μɡ/100ɡ）组中比较得0.25组、0.5组、0.75组两两之间均具有显著性差异，P值均小于0.05，差异均具有统计学意义。 4-4统计方法：随机区组设计的F检验，两两比较为LSD检验。

资料输入格式：1. 在“变量视图”中输入细菌种类（赋值“1=A;2=B;3=C;4=D;5=E”）、溶液种类（“1=大肠杆菌；2=铜绿假单胞菌；3=金黄色葡萄球菌；4=痢疾杆菌”）和抑菌效果，转“数据视图”，输入相应数据。

2. 选择“分析”—“一般线性模型”—“单变量”，其中选择“因变量”为“抑菌效果”，“固定因子”为“细菌种类、溶液种类”，点击确定—“模型”中选择“细菌种类、溶液种类”，点击确定—“两两比较”选择“大白鼠种系、雌激素剂量”，选择LSD(L)—“选项”中“显示均值”选择“大白鼠种系、雌激素剂量”，选择描述统计。点击确定。 3.统计描述：

溶液种类不同时抑菌圈直径

因变量：直径（mm）

溶液种类

A B C D E

因变量：直径（mm）

细菌种类 大肠杆菌 铜绿假单胞菌 金黄色葡萄球菌 痢疾杆菌

例数 5 5 5 5

均值（mm）

14.80 11.40 26.20 16.80

标准差（mm）

1.04 1.04 1.04 1.04

例数 4 4 4 4 4

均值（mm）

17.75 18.50 18,00 17.75 14.50

标准差（mm）

1.16 1.16 1.16 1.16 1.16

细菌种类不同时抑菌圈直径

注：F不同细菌=37.14，P=0.00；F不同溶液=1.88，P=0.18。

经统计学软件SPSS17.0分析，经随机区组设计的F检验，得到结果，F不同细菌=37.14，P=0.00，则溶液相同时，不同细菌间抑菌效果不全相等。F不同溶液=1.88，P=0.18，则同一细菌，不同溶液的抑菌效果不全相同。

之后进行两两比较（LSD检验），在不同细菌种类中比较，得大肠杆菌组与铜绿假单胞菌组，大肠杆菌组与金黄色葡萄球菌组，金黄色葡萄球菌组与铜绿假单胞菌组，铜绿假单胞菌组与痢疾杆菌组之间具有显著性差异，P值均小于0.05，差异均具有统计学意义，其余组之间差异不具有统计学意义。在不同溶液组中，进行两两比较，得B组与E组之间具有显著性，P值均小于0.05，差异均具有统计学意义，其余组之间差异不具有统计学意义。 4-5 统计方法：随机区组设计的F检验，两两比较为LSD检验。

资料输入格式：1. 在“变量视图”中输入实验日期、受试者（赋值“1=甲；2=乙；3=丙；4=丁；5=戊”）和脉搏次数，防护服，转“数据视图”，输入相应数据。 2. 选择“分析”—“一般线性模型”—“单变量”，其中选择“因变量”为“脉搏次数”，“固定因子”为“实验日期、受试者、防护服”，点击确定—“模型”中选择“实验日期、受试者、防护服”，点击确定—“两两比较”选择“实验日期、受试者”，选择LSD(L)—“选项”中“显示均值”选择“实验日期、受试者、防护服”，选择描述统计。点击确定。 3．统计描述：

受试者不同时脉搏次数

因变量：脉搏次数（次/分）

受试者 甲 乙 丙 丁 戊

例数 5 5 5 5 5

均值（次/分）

138.68 114.96 112.72 115.56 108.00

标准差（次/分）

2.96 2.96 2.96 2.96 2.96

实验日期不同时脉搏次数

因变量：脉搏次数（次/分）

实验日期

1 2 3 4 5

例数 5 5 5 5 5

均值（次/分）

113.08 124.96 120.72 113.36 117.80

标准差（次/分）

2.96 2.96 2.96 2.96 2.96

防护服不同时脉搏次数

因变量：脉搏次数（次/分）

防护服 A B C D E

例数 5 5 5 5 5

均值（次/分）

118.52 113. 121.52 115.68 120.56

标准差（次/分）

2.96 2.96 2.96 2.96 2.96

注：F不同日期=2.73，P=0.07；F不同受试者=15.34，P=0.00 ；F防护服=1.24，P=0.34。

经统计学软件SPSS17.0分析，经随机区组设计的F检验，得到结果，F不同日期=2.73，P=0.07，则受试者相同时，不同日期之间脉搏次数差异不具有统计学意义。F不同受试者=15.34，P=0.00 ，则日期相同时，不同的受试者之间脉搏次数不全相同，差异具有统计学意义。F防护服=1.24，P=0.34，则不同防护服之间对受试者脉搏次数的影响差别不具有统计学意义。

之后对不同受试者进行两两比较（LSD检验），得甲组与乙组，甲组与丙组，甲组与丁组，甲组与戊组之间具有显著性差异，P值均小于0.05，差异均具有统计学意义，其余组之间差异不具有统计学意义。

4-6 统计方法：随机区组设计的F检验。

资料输入格式：1. 在“变量视图”中输入患者、时期、次序（“1=A;2=B”）和PEF值，转“数据视图”，输入相应数据。

2. 选择“分析”—“一般线性模型”—“单变量”，其中选择“因变量”为“PEF值”，“固定因子”为“患者、时期、次序”，点击确定—“模型”中选择“患者、时期、次序”，点击确定—“选项”中“显示均值”选择“患者、时期、次序”，选择描述统计。点击确定。 3. 统计学描述：

时期不同时患者的PEF值

因变量：PEF值（L/min）

时期 1 2

例数 12 12

均值（L/min）

327.50 321.25

标准差（L/min）

17.39 17.39

药物不同时患者的PEF值

因变量：PEF值（L/min）

次序 A B

例数 12 12

均值（L/min）

342.08 306.67

标准差（L/min）

17.39 17.39

注：F时期=0.07，P=0.80；F次序=2.07，P=0.17 。

经统计学软件SPSS17.0分析，经随机区组设计的F检验。得到结果，F时期=0.07，P=0.80，则不同的时期作用下，PEF值没有明显差别，说明不同时期对患者没有影响。F次序=2.07，P=0.17，则不同的药物用下，PEF值没有明显差别，说明不同药物对患者没有影响。 11-2 统计学方法：析因设计资料的方差分析。

1. 资料输入格式：1. 在“变量视图”中输入B因素（赋值“1=即刻，2=1天、3=3天、4=5天、5=7天”）、A因素（赋值“1=36.04；2=50.05；3=空白对照”）和DNA含量，转“数据视图”，输入相应数据。

2. 选择“分析”—“一般线性模型”—“单变量”，其中选择“因变量”为“DNA含量”，“固定因子”为“B因素、A因素”，点击确定—“模型”中选择“B因素、A因素”，点击确定—“绘制”中“水平轴”选“B因素”，“单图”选“A因素”选“添加”点击“继续”—“两两比较”选择“B因素、A因素”，选择LSD(L)—“选项”中“显示均值”选择“B因素、A因素”，选择描述统计。点击确定。 3． 统计学描述：

A因素（照射波频率）不同时DNA含量

因变量：DNA含量(AU) A因素（GHz） 36.04 50,05 空白对照

B因素（照射时间）不同时DNA含量

B因素 即刻 一天 三天 五天 七天

例数 3 3 3 3 3

均值（AU）

2.11 1.94 1.84 1.99 1.94

标准差（AU）

0.06 0.06 0.06 0.06 0.06

例数 5 5 5

均值（AU）

1.99 1. 2.01

标准差（AU）

0.04 0.04 0.04

注：FB=3.01，P=0.09；FA=1.82，P=0.22。

经统计学软件SPSS17.0分析，经析因设计资料的方差检验，得到结果，FB=3.01，P=0.09，则不同照射时间下DNA含量的差异不具有统计学意义。FA=1.82，P=0.22。 ，则不同毫米波照射频率下DNA含量的差异不具有统计学意义。如图，得B因素与A因素之间交互作用很小。

11-3 统计方法：析因设计资料的方差分析

1. 资料输入格式：1. 在“变量视图”中输入实验日期、处理方式（赋值“1=高锰酸盐处理；2=不处理”）、试样重量（赋值“1=0.25g试样；2=1.00g试样”）和甘蓝叶核黄素浓度，转“数据视图”，输入相应数据。

2. 选择“分析”—“一般线性模型”—“单变量”，其中选择“因变量”为“甘蓝叶核黄素浓度”，“固定因子”为“实验日期、处理方式、试样重量”，点击确定—“模型”中选择“实验日期、处理方式、试样重量”，点击确定—“绘制”中“水平轴”选“试样重量”，“单图”选“处理方式”选“添加”点击“继续”— “选项”中“显示均值”选择“实验日期、处理方式、试样重量”，选择描述统计。点击确定。 3．统计描述

处理方式不同时甘蓝叶核黄素浓度

因变量：甘蓝叶核黄素浓度（μg/g）

处理方式 高锰酸盐处理 不处理

例数 6 6

均值（μg/g）

24.37 39.82

标准差（μg/g）

1.10 1.10

试样重量不同时甘蓝叶核黄素浓度

因变量：甘蓝叶核黄素浓度（μg/g） 试样重量（g）

0.25 1.00

注：F处理方式=80.72，P=0.00；F试样重量=4.10，P=0.08 。

例数 6 6

均值（μg/g）

33.83 30.35

标准差（μg/g）

1.10 1.10

经统计学软件SPSS17.0分析，经析因设计资料的方差检验，得到结果，F处理方式=80.72，P=0.00，则不同的处理方式中甘蓝叶核黄素浓度的不同。F试样重量=4.10，P=0.08。则不痛不同的试样中甘蓝叶核黄素浓度的差异不具有统计学意义。如图，得试样处理方式与试样重量之间交互作用很小。

12-2 统计方法：重复测量设计资料的方差分析

1. 资料输入格式：1. 在“变量视图”中输入治疗方法（赋值“1=甲巯咪唑，2=甲巯咪唑+普萘洛尔”）、治疗前和治疗后4周，转“数据视图”，输入相应数据。 2. 选择“分析”—“一般线性模型”—“重复度量”，“级别”填“2”点击添加—“定义”中“群体内部变量”先选“治疗前”，后选“治疗4周后”。“因子列表”选“治疗方法”点击继续—“模型”中选“设定”选入“因子1”“治疗方法”继续—“绘制”，水平轴选“因子1”，单图选“治疗方法”添加，继续—“选项”中显示均值选“因子1,、治疗方法”选择描述统计，继续，点击确定。 3. 统计描述：

因子1（治疗前后）不同时甲亢患者心率

因子1 治疗前 治疗后4周

治疗方法不同时甲亢患者心率

治疗方法 甲巯咪唑

甲巯咪唑+普萘洛尔

例数 5 5

均值（次/分）

104.00 101.00

标准差（次/分）

1.58 1.58

例数 5 5

均值（次/分）

117.50 87.50

标准差（次/分）

1.36 1.56

注F治疗时间=238.10，P=0.00；F治疗时间*治疗方法=1.52，P=0.25；F治疗方法=1.84，P=0.21 。

经统计学软件SPSS17.0分析，经析因设计资料的方差检验，得到结果，F治疗时间=238.10，P=0.00。则治疗前和治疗4周后甲亢患者的心率不同。F治疗方法=1.84，P=0.21，则不同的治疗方法甲亢患者的心率差异不具有统计学意义。F治疗时间*治疗方法=1.52，P=0.25 ，则尚不能认为治疗时间与治疗方法之间存在交互作用。

12-4 统计方法：重复测量设计资料的方差分析.。 1. 资料输入格式：1. 在“变量视图”中输入实验前、五周后、十周后和处理方式（赋值“1=处理组；2=对照组”），转“数据视图”，输入相应数据。 2. 选择“分析”—“一般线性模型”—“重复度量”，“级别”填“3”点击添加—“定义”中“群体内部变量”先选“实验前”，后选“五周后”，最后选“十周后”。“因子列表”选“处理方式”点击继续—“模型”中选“设定”选入“因子1”“处理方式”继续—“绘制”，水平轴选“因子1”，单图选“处理方式”添加，继续—“选项”中显示均值选“因子1,、处

理方式”选择描述统计，继续，点击确定。 3. 统计描述：

测量时间不同时家兔血清胆固醇浓度的对数

测量时间 实验前 五周后 十周后

处理方式不同时家兔血清胆固醇浓度的对数

处理方式 处理组 对照组

例数 7 7

均值 5.17 4.33

标准差 0.11 0.11

例数 14 14 14

均值 4.38 4.91 4.96

标准差 0.08 0.09 0.14

注：F测量时间=11.93，P=0.00；F测量时间*处理方式=10.57，P=0.00；F处理方式=31.69，P=0.00 。

经统计学软件SPSS17.0分析，经析因设计资料的方差检验，得到结果，F测量时间=11.93，P=0.00，则治疗时间的不同对家兔血清胆固醇浓度的主效应不同。F处理方式=31.69，P=0.00，则处理方式的不同对家兔血清胆固醇的主效应不同。F测量时间*处理方式=10.57，P=0.00，则治疗时间与处理方式之间存在交互作用。

12-5 统计方法：重复测量设计资料的方差分析.。

1. 资料输入格式：1. 在“变量视图”中输入零小时、四小时、八小时、十二小时和处理方式（赋值“1=新剂型；2=旧剂型”），转“数据视图”，输入相应数据。 2. 选择“分析”—“一般线性模型”—“重复度量”，“级别”填“4”点击添加—“定义”

中“群体内部变量”将“零小时”，“四小时”，“八小时”“十二小时”依次选入。“因子列表”选“处理方式”点击继续—“模型”中选“设定”选入“因子1”“处理方式”继续—“绘制”，水平轴选“因子1”，单图选“处理方式”添加，继续—“选项”中显示均值选“因子1,、处理方式”选择描述统计，继续，点击确定。 3. 统计描述：

测量时间不同时受试者血药浓度

测量时间 零小时 四小时 八小时 十二小时

处理方式不同时受试者血药浓度

处理方式 旧剂型 新剂型

例数 8 8

均值（μmol/L）

88.90 87.92

标准差（μmol/L）

4.61 4.61

例数 16 16 16 16

均值（μmol/L）

77.14 116.85 96.48 63.16

标准差（μmol/L）

4.58 4.55 5.10 3.41

注：F测量时间=44.52，P=0.00；F测量时间*处理方式=22.63，P=0.00；F处理方式=0.02，P=0.88 。

经统计学软件SPSS17.0分析，经析因设计资料的方差检验，得到结果，F测量时间=44.52，P=0.00，则在不同时间进行测量时血药浓度不同。F处理方式=0.02，P=0.88，则新旧剂型的药物对于血药浓度的影响差异不具有统计学意义。F测量时间*处理方式=22.63，P=0.00，则测量时间与新旧剂型之间对血药浓度的影响具有交互作用。