Origin9.1科技绘图和数据分析技巧

时间：2023-11-19 理论教育 版权反馈

【摘要】：双因素方差分析的目的是，观察双独立因素不同水平对研究对象的影响的差异是否有统计学意义。Origin9.1双因素方差分析包括了多种均值比较、真实和假设推翻假设概率分析等，能方便地完成双边方差分析统计。试采用双因素方差分析人的平均收缩压，探讨性别和饮食组相互独立或有相互影响。该工作表以原始数据存放格式记录了与“SBP_Index.dat”数据文件中相同的数据，希望对数据进行双因素方差分析。单击“OK”按钮，创建双因素方差分析报告。

双因素方差分析的目的是，观察双独立因素不同水平对研究对象的影响的差异是否有统计学意义。如果两个因素纵横排列数据时，每个单元格仅有一个数据，则称为无重复数据，应采用无重复双边方差分析；如果两个因素纵横排列数据时，每个单元格并非只有一个数据，而是有多个数据时，则有重复数据，应采用有重复双边方差分析，这种分析数据方法可考虑因素间的交互效应。

Origin9.1双因素方差分析包括了多种均值比较、真实和假设推翻假设概率分析等，能方便地完成双边方差分析统计。检验步骤为：选择菜单命令【Statistics】→【ANOVA】→【Two-Way ANOVA】，在弹出的【ANOVATwoWay】对话框内设定参数；单击“OK”按钮，则检验结果将自动生成输出结果报告。双因素方差检验对数据的要求是：每一水平数据样本大小相同，可采用索引存放格式数据和原始存放格式数据。下面结合实例，分别对采用索引“Indexed”存放格式数据和原始“raw”存放格式数据进行双因素方差分析。

分析数据（SBP_Index.dat）为分析性别（Sex）和饮食（Dietary）对人的收缩压（SBP）的影响。饮食因素分为纯素食组（strict vegetarians，SV）、乳制品素食组（lacto vegetarians，LV）和常规饮食组（normal，NOR）。试采用双因素方差分析人的平均收缩压（SBP），探讨性别和饮食组相互独立或有相互影响。

1.对索引“Indexed”存放格式数据

（1）导入“Origin9.1\Samples\Statistics\SBP_Index.dat”数据文件，该工作表以索引“indexed”存放格式存放了“Dietary”和“Sex”两个因素列和一个收缩压“SBP”数据列，如图12-62所示。

（2）选择菜单命令【Statistics】→【ANOVA】→【Two-Way ANOVA】，打开【ANOVATwoWay】对话框，进行参数设置。在“Input Data”列表框中选择“in-dexed”；在“FactorA”“FactorB”和“Data”分别选择工作表中的B（Y）列、A（X）列和C（Y）列。选中“Interaction and Descriptive”复选框。打开“Means Compari-son”节点，设置“Significance Level”为“0.05”并选中“Tukey”复选框作为平均值比较方法。设置好的【ANOVATwoWay】对话框如图12-63所示。

图12-62 “SBP_Index.dat”工作表

图12-63 设置好的【ANOVATwoWay】对话框

（3）单击“OK”按钮，进行方差分析，自动生成双因素方差分析报告表。

在该双因素方差分析报告的总体方差（Overall ANOVA）表中，“Dietary”和“Sex”两个因素均是显著影响因素，但双因素之间的交互作用（Interaction）并不显著，双因素方差分析报告中的总体方差表如图12-64所示。

图12-64 双因素方差分析报告中的总体方差表

为进一步分析双因素之间的交互作用，可用双因素方差分析报告中数据绘制交互作用图（Interaction Plot）。单击交互作用（Interaction）表头，选择“Create Copy As New Sheet”命令（见图12-65a），创建交互作用数据表（见图12-65b）。用右键单击创建的交互作用数据表中的B（X2）列，在弹出的菜单中选择将该列设置为“Set As Categorical”。用D（Y2）列中男性（Male）的均值数据和女性（Fe-male）的均值数据绘制线图，如图12-66所示。图12-66表明，性别（Sex）和饮食（Dietary）之间的交互作用微弱，因此应该重新对数据进行分析计算。在双因素方差分析报告左上角的绿色锁上单击，在弹出的菜单中选择“Change Parame-ters”菜单命令（见图12-67a），重新回到【ANOVATwoWay】窗口，去掉交互作用（Interaction）选项（见图12-67b）。单击“OK”按钮，按“Dietary”和“Sex”两个因素之间没有交互作用再进行计算，更新双因素方差分析报告，如图12-68所示。

图12-65 创建交互作用数据表(www.daowen.com)

图12-66 男、女性均值数据绘制线图

图12-67 重新对数据进行分析计算步骤

图12-68 更新的双因素方差分析报告

在更新的双因素方差分析报告的总体方差（Overall ANOVA）表中，得出饮食“Dietary”和性别“Sex”两个因素均是显著影响人的收缩压因素；在饮食（Dieta-ry）表中，饮食因素中的常规饮食组（Nor）均值明显大于乳制品素食组（LV）和纯素食组（SV）的均值，男性的收缩压均值明显大于女性的。

2.对原始“Raw”存放格式数据

（1）导入“Origin 9.1\Samples\Statistics\SBP_Raw.dat”数据文件，如图12-69所示。该工作表以原始数据存放格式记录了与“SBP_Index.dat”数据文件中相同的数据，希望对数据进行双因素方差分析。