你好,我有组数据不知道如何用spss分析。希望你能帮忙。貌似是2个因素,3个水平.

你这个实验的具体目的是什么呢?不同的食料对采食量、体重增的影响?还有看哪组料重比最低吧。
我按常规情况说说吧,首先每次分析只能用三个因变量体增重,采食量,料重比中的一个,需要看哪个结果就用哪个。下面以料重比为例来分析。
1、数据录入
spss里录入6变量名称:用料,分组,分水平,体增重,采食量,料重比。
用料里把全部用量数据录入,分组里用1代表高能量的数据,用2代表低能量的数据。分水平里对应录入1、2、3、4、5、6的数字,就是1基础日粮就全部对应录入1。然后录入对应的体增重,采食量,料重比数据。
2、高能量组组内差异分析
先不看低能量的数据,data--select case--选第二个if,把分组选择过去,“分组=1”,然后ok
接着方差分析:analyze--compare means--one way ANOVA,把料重比选择到dependent里,分水平选择到factor里。post hoc里,选LSD,s-n-k,点继续,然后点ok,分析结果就出来了:
结果第一个ANOVA就是方差分析结果,如果sig小于0.05就证明组内有差异,小于0.01就极其显著了。第二个表格就是看一下每个组之间的差异,对应sig小于0.05就是有差异。
3、低能量组组内差异分析
和上面一样操作,就是if“分组=2”,其他选对应变量即可。
4、分析正负两组之间的差异。
data--select case,if里写“分水平 <= 2”。ok
analyze--compare means--independent-sample T test,把料重比选择到test里,分水平选到grouping里,然后在define group里填上1、2,点继续,点ok。结果看第二个表test表,首先看方差齐性检验,就是F和对应的sig,如果sig小于0.05就是方差不齐,对应就看第二行的t值和sig值,t的sig值小于0.05就是两组有显著差异。如果F对应的sig大于0.05,方差齐性,就对应看第一行的t和sig。
其他3/4、5/6的对比也一样。
这样操作比较复杂,不过过程应该比价清晰,就是看组内和组间的差异,来判别那个用料较好。

也可以直接用多因素方差分析,一步分析到位:
具体操作:
1、点击analyze--general linear model--univariate,在弹出框里,把料重比选到dependent里,分组和分水平变量选到fixed factor里
2、option里,把左边的变量都选到右边框里,下面勾选homogeneity tests,点继续
3、post hoc里,把分水平选到右框(分组只有2个水平,不能做这个分析),然后选LSD,s-n-k,点继续
4、plots里,把分水平选到axie,分组选到lines里,点一下下面的add,然后点继续
5、contrasts里,选分水平,在下面contrast框里选择simple,然后点下change,再选分组,一样操作,然后点继续
6、model就不管了,默认吧。
7、然后点ok。就出结果了
再简单说下结果的分析:
结果的第一个框描述一下变量的数量
第二个就是方差齐性检查,需要sig大于0.05
第三个就是多因素方差分析结果,看分水平、分组,和分水平*分组,如果是sig小于0.05就是有差异
接下来的几个custom是细分上面的组与组比较。总结果还是和上面一致的。
下面的means,如果上面分析有差异,可以具体看到均数大小
post hoc就是组间的比较
呵呵,这么做结果分析比较复杂,自己摸索下吧,好累了。

如何用SPSS做3^2析因设计的数据分析,要分析单因素和交互作用,希望能具体点~

析因设计就用方差分析就好了
用多因素方差分析
另外如果你分析出交互作用显著,那单因素的影响就没有分析的意义了
如果交互作用不显著,则就分析单因素影响就可以

用因子分析可以形成两个公因子:

解释的总方差
初始特征值 提取平方和载入
成份 合计 方差的 % 累积 % 合计 方差的 % 累积 %
1 3.921 78.424 78.424 3.921 78.424 78.424
2 1.062 21.247 99.671 1.062 21.247 99.671
3 .016 .329 100.000
4 1.053E-16 2.106E-15 100.000
5 -7.631E-18 -1.526E-16 100.000
提取方法:主成份分析。

旋转成份矩阵(a)
成份
1 2
VAR00001 .137 .990
VAR00002 .957 .284
VAR00003 .958 .279
VAR00004 .951 .307
VAR00005 .973 -.216
提取方法 :主成分分析法。
旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。
a. 旋转在 3 次迭代后收敛。

成份得分系数矩阵
成份
1 2
VAR00001 -.137 .855
VAR00002 .242 .079
VAR00003 .244 .074
VAR00004 .236 .100
VAR00005 .338 -.369
提取方法 :主成分分析法。
旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。
构成得分。

A:-0.77305 -0.30278 -0.66007 -0.50358
B:0.44803 1.43133 0.03740 1.49934
C:-0.87403 -0.23050 -0.77702 -0.46184
D:1.19905 -0.89805 1.39969 -0.53392
以上相加即可得知ABCD的总得分。

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