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生产试验没少做,得到的数据你看懂了吗?说起来你可能错过了很多重大发现!在生产实践中,出于技术改进、工艺优化的需要,经常需要做一些新配方、新菌株、新工艺试验。在很多时候,我们将所得到的试验数据和常规对照进行直观比较,很难判断差异是否显著。 特别是试验数据绝对值较小的时候,如果未经科学分析,很容易造成误判,形成与结果相反的试验结论,误导生产技术的改进与调整方向。因此,合理利用统计分析软件进行数据分析,可以帮助我们对试验数据从多个角度进行综合解读,发现数字背后隐藏的真相。目前主流的统计学软件有SAS、SPSS、SYSTAT,以及国产DAS、DPS,没有合适软件的时候还可以利用EXCEL自带的数据分析工具库进行分析。本篇文章将以SPSS 25.0作为分析工具,以某种食用菌的新配方试验为案例,进行两独立样本t检验的操作教程演示。PS: SPSS 25.0可以自行上网查找下载,或关注问菇(wengunet)微信公众号,从后台获取资源。一、假设与数据 1、问题假设 研究者为了提高食用菌的单位产量,设计了一个试验配方,以常规配方为对照,按照预先设计的方案开展工作,并获得了这两个配方(X)的产量(Y)数据,现在想验证该试验配方的产量与常规配方相比较是否得到了显著提高。
2、数据准备 (1)数据录入 将试验数据录入Excel表格(图1),保存工作簿(本例为:工作簿2)。应注意配方不能直接录入“试验配方、常规配方”,而应该分别用数字1、2代替,否则在导入SPSS时就会提示数据类型错误。图1:数据录入
(2)导入数据 运行SPSS25.0,找到打开文件对话框(图2),文件类型选择Excel数据,选择数据所在的工作簿(即上步骤保存的工作簿2),打开,然后在出现的预览对话框(图3)点击确定,试验数据导入成功(图4)。 图2:打开文件
图3:预览对话框
图4:导入成功
正态性特质是很多分析方法的基础前提,如果不满足正态性特质,则应该选择其它的分析方法,现将常见的分析方法正态性特质要求归纳如下(图5): 图5:常见的分析方法的正态性特质要求
现在,我们进行正态性检验步骤: (1)拆分文件: 1)拆分文件 点击“数据——拆分文件(注意这里不是‘拆分为文件’)”,将产量(Y)按照配方(X)分组拆分,分别进行检验(图6)。 图6:拆分文件
2)选定分组变量 选中比较组复选框,把配方(X)调入分组依据(图7),再点确定返回主界面。 图7:选定分组变量
(2)进行正态性检验1)打开菜单 点击“分析——非参数检验——旧对话框——单样本K-S”。
2)确认变量及检验类型 在弹出的对话框确认产量(Y)作为检验变量和正态分布已勾选(系统一般已经默认选项),点击确定,即可查看结果。图8:确认产量(Y)检验变量和勾选正态分布
(3)正态性检验结果 根据检验结果(图9),可以看出两个配方分组的P值均大于0.05(配方1为0.072,配方2为0.200),该资料服从正态分布,可以进行方差分析或t检验。 图9:检验结果
2、检验分析 本次试验目的在于获知对比不同配方之间产量的差异关系,可以选择方差分析、t检验以及非参数检验三种方法进行统计分析。 如果产量数据呈现出非正态性特征,则使用非参数检验;如果产量数据呈现出正态性特征,则应选择方差分析或者t检验。由于该试验资料服从正态性,且数据仅有两组,并且样本较少(低于100时),因此适合采用t检验。(1)取消拆分
点击“数据——拆分文件”,在弹出的对话框中点击“重置”,恢复如图10,然后点击确定。图10:取消拆分
(2)数据分析 1)检验变量设置 点击“分析——比较均值——独立样本t检验”,在弹出的对话框内,将左框的产量(Y)调入检验变量框内(图11)。 图11:检验变量设置
2)分组变量设置 将配方(X)调入分组变量,然后点选配方,激活定义组按钮,在弹出的小对话框中定义组1、组2的值(图11),然后点继续。
3)完成设置 返回初始对话框,参数已经设置完毕(图13),点击确定,系统执行数据分析指令。 图13:设置完毕
(3)T检验结果
1)我们看到数据分析结果有两个表格。其中: 第一个表格为样本均值情况,是两组数的样本数、均值、标准差和均数标准误,大致看下二者差是否存在明显差异(图14)。 图14:样本均值情况
第二个表格是独立样本检验结果,有两行10列,第2、3列是方差齐性检验结果,第4-10列是t检验结果(图15)。2)我们由图可知,显著性大于0.05,则说明具有方差齐性,直接看第一行的数据,若此处显著性小于0.05,则就需要看第二行数据(图15)。图15:独立样本检验结果
可以看到显著性=0.649>0.05,具有方差齐性,因此t值采用第一行的数据;从第一行数据的Sig(双尾)=0.389>0.05可以得出,试验配方和常规配方的产量没有明显差异。
3、试验结论
数据以均数±标准差的形式表示。在产量上,试验配方(267.0克)比常规配方(255.6克)在产量上增加了11.4克,其差异不具有统计学意义。因此,还需要对试验配方进行进一步的改良优化。
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