数据统计分析软件SPSS的应用(四)——广义因素方差分析(GLM-General Factorial ANOVA)

数据统计分析软件 SPSS 的应用 (四) ———广义因素方差分析 ( GLM2General Factorial ANOVA) 张苏江1 , 陈庆波2 (11 塔里木农垦大学动科院 , 新疆 阿拉尔　843300 ; 21 新疆维吾尔自治区动物防疫监督总站乌市铁路局兽医检疫站 , 新疆 乌鲁木齐　830023) 中图分类号 : S126 　　　文献标识码 : B 　　　文章编号 : 052925130 (2003) 0820024203 　　广义因素分析过程是广义线性模型 ( General Linear Mod2 els) 模块的一个子模块 , 用于分析多个因素 (变量) 对一个因 素 (反应变量) 的影响 , 包含了一般的方差分析内容 , 如完全 随机设计资料的方差分析 (one2way ANOVA) , 随机单位组设 计资料的方差分析 (two2way ANOVA) , 拉丁方设计资料的方 差分析 ( three2way ANOVA) , 析因分析 (factorial analysis) , 交叉设计 (cross2over design) , 正交设计 (orthogonal design) , 裂区 设 计 ( split2plot design ) 资 料 的 方 差 分 析 , 协 方 差 收稿日期 : 2002207203 作者简介 : 张苏江 (19682) , 男 , 讲师 , 硕士。 分析 , 重复测量数据的方差分析等等 , 本单元只选其中的部分内容讲述。1 　广义因素方差分析的一般过程广义因素方差分析适合于多种实验设计模型 , 在分析不同类型的资料时 , 有些过程是相同的 , 所以先介绍广义因素方差分析的一般过程。111 　广义因素方差分析对话框从菜单选择 : Statistics→General Linear Models→GLM2Gen2eral Factorial ∗弹出 GLM2General Factorial (广义因素方差分析) 对话框 (图 1) 。 牛舍湿度过大。一般每隔 5～10 min 自动喷雾一次 , 每次持续 3～5 min。⑤搭设凉棚和架设防晒网。农户散养可采用此法 , 在运动场内搭设凉棚 , 棚顶可铺麦秸、玉米秸、稻草等隔热性 能较好的材料 , 也可在牛舍及运动场上方架设防晒网 , 防止太 阳直晒牛体。 312 　改善营养及饲喂技术 通过调整和改善饲料结构 , 增加饲料营养浓度 , 提高适口 性 , 增进食欲 , 从而增加奶牛营养物质进食量 ; 通过添加某些 添加剂改善日粮 , 调节奶牛生理机能 , 增加奶牛抗热应激能 力 ; 通过改进饲喂技术 , 促进奶牛多采食 , 尽量减少和控制与 产奶无关的热量的产生。①适当增加日粮中蛋白质和脂肪的含 量 , 以保证奶牛体内代谢的需要。可在配合饲料中适当增加玉 米、豆饼、鱼粉的含量 , 使日粮中蛋白质的浓度比正常水平提 高 4 %左右 , 过瘤胃蛋白质占粗蛋白质比例应达到 35 %～ 38 %。添加脂肪酸钙、整粒棉籽等过瘤胃脂肪 , 使日粮中脂肪 含量提高到 5 %～7 %。同时适当减少青贮料比例 , 增大鲜嫩 多汁的青草及瓜类果皮等饲料 , 此类饲料富含碳水化合物和水 分 , 不但适口性好 , 而且解渴 , 对防暑降温和缓解奶牛热应激 十分有利 , 还能增大牛的采食量。除此之外 , 夏季还应少喂干 草 , 可适当喂些发酵的糖糟、豆渣、啤酒糟等 , 这对提高产奶 量、增加乳脂率很有好处。②调节饲喂时间 , 增加饲喂次数 , 可减少热应激。夏季要尽量避开每天的高温闷热时段喂牛 , 将 喂牛时间改在每天早晨的四、五点钟和晚上十点钟之后 , 晚上 饲喂量可占整个日粮的 60 %～70 % , 以弥补白天因热应激而 减少的采食量。适当增加饲喂次数 , 精料以每天 4 次为好。要 少喂勤添 , 防止饲料在饲槽内堆积发酵、酸败变质。③天气炎 热时 , 保证奶牛的足量饮水十分关键。NRC 指出 , 当环境温 度由 10 ℃升至 35 ℃时 , 产奶能力为 27 kg 的奶牛的饮水几乎 要增加 1 倍。所以随时都应保持奶牛能饮到新鲜洁净的水。在 饲喂和休息区以外、挤奶厅的出口通道是安置水槽的好地方。 饮污浊池塘或脏水槽中的水会降低饮水量 , 并引发健康问题。 在夏季 , 水槽应每周清洗一次。④补充饲喂矿物质、微量元素 及维生素。夏季由于呼吸和排汗的增加 , 常常会引起奶牛的矿 物质不足 , 应增加 Ca、P、Mg、Na、K 等的喂量 , 可添加饲 喂碳酸氢钠、碳酸钠、氧化镁和膨润土 , 使钾占干物质的 113 %～115 % , 钠占 015 % , 镁占 013 % , 每头奶牛每日添加 维生素 A 10 万～15 万 U。夏季日粮中每头每天喂 100～115 g 碳酸钾 , 可使奶牛热应激的影响降到最低程度。此外 , 有机铬 也具有抗热应激、提高免疫力、改善料奶转化率、提高产奶量 的作用。⑤在饲料或饮水中添加抗热应激的添加剂可减轻热应 激。精料中加喂 1 %的异位酸型奶牛添加剂 (异丁酸、异戊 酸、戊酸等的总称) 可使奶牛呼吸均匀 , 口水流量少 , 食欲增 强 , 可缓解由热应激造成的产奶量下降。 313 　加强饲养管理 ①调整配种时间 , 避开暑期产奶高峰。北方 8 月份天气最 热 , 所以要求配种员每年 11 月份停止配种 1 个月 , 以避开暑 期产牛的高峰。这样既可以避免因高温生产而造成的产后病发 病率高的不良局面 , 也可减少治疗费用 , 降低生产成本。②做 好疾病防治。经常刷拭牛体 , 搞好牛体和环境卫生。坚持消灭 蚊蝇等害虫 , 确保奶牛安静休息。坚持早期繁殖检查 , 发现病 牛及时治疗。挤奶前用温水擦洗乳房 , 挤奶后药浴 , 以减少细 菌感染。夏季分娩的母牛及时用生理盐水等冲洗子宫 , 促进恶 露排出。对胎衣不下的奶牛及时灌投“宫净”, 土霉素发泡片 等药物 , 防止子宫感染。定期给奶牛修蹄 , 减少蹄病发病率。 注射流行热疫苗 , 投服驱除焦虫的药物 , 确保奶牛健康。 ·42· Animal Husbandry & Veterinary Medicine 　2003 　Vol135 　No18 © 1995-2004 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved. 说明 : Dependent —因变量 (反应变量) , 只能选入一个数值变量 ; Fixed Factor (s) —固定因素 , 适于固定效应模型 , 该因素为分类 (组) 变量 , 可选入 1 个或多个 ; Random Factor ( s) —随机因素 , 当 应用随机效应模型或混合效应模型时 , 可将随机因素选入 ; Covariate (s) —协变量 , 与因变量有关的数值变量 , 协方差分析时选用 ; WLS Weight —变量加权 , 用于加权最小二乘分析。 图 1 　广义因素分析对话框 112 　广义因素方差分析的模型对话框 单击 Model ∗按钮 , 弹出 Model (模型) 对话框 (图 2) 。 图 2 　广义因素分析的模型对话框 此对话框中 , Specify Model : 定义模型 ; Full factorial : 全 因素模型 , 系统默认 , 包括所有因素的主效应分析和所有因素 不同水平各种组合的交互效应分析 , 但不包括协变量的交互效 应分析 ; Gustom : 自定义模型 , 用户根据各自需要确定交互作 用项 ; Factor : 因素及其类型 , 框内为选入的分析因素 , 因素 后括弧内字母表示因素类型 , ( F) 表示固定因素 , ( R) 表示 随机因素 , (C) 表示协变量 ; Model : 模型方式 , 选择 Custom 时 , 此框被激活 , 用户所选主效应因素和交互效应因素项均显 示在此框内 ; Build Term (s) : 分析效应选项 , 共有 6 个选项 , 系统默认的为 Interaction (考虑所有因素不同水平各种组合的 交互效应) ; Sum of squares Type Ⅲ∀ : 计算离均差平方和的 方法 , 有 4 种方法供选择 , Type Ⅲ是应用最多的方法 , 系统 默认 ; Include intercept in model : 模型内含有截距 , 系统默认。 113 　广义分析的交互轮廓图对话框 用图形中因变量的均数随两个因素不同水平组合的变动描 述两因素的交互效应。单击 Plots ∗, 弹出对话框 (图 3) 。 　　Factors : 框下内容为可选的因素 , Horizontal Axis : 是水平坐标因 素 , Separate Lines : 是隔线因素 (分类因素) , Plots : 即作图类型 , 如 以“猪品种 3 饲料”就是以“猪品种”为水平轴 , 以“饲料”为分类 线 , 以观察值为纵轴所作的图。 图 3 　广义因素分析的交互效应图对话框 114 　广义因素分析的选项对话框 单击 Options ∗按钮 , 弹出 Options 对话框 (图 4) 。 图 4 　广义因素分析的选项对话框 此对话框中 , Estimated Marginal Means 为均数估计 , Fac2 tor (s) and Factor : 为选入模型的主效应与交互效应的因素 , 如欲估计个别或全部因素的均数 , 选择这些因素 , 添加到右框 (Display Means for) ; Display Means for 为显示框内因素的均数 估计 , 含均数、 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 误、可信区间 ; Compare main effects为比 较各因素不同水平的主效应 , 有 3 种方法可供选择 , 即 L SD 法 , Bonfferoni 法和 Sidak 法 ; Display 显示内容 , 可选择在统 计结果中想要显示的选项 (略) 。 2 　随机单位组设计资料的方差分析 随机单位组设计资料的方差分析 (two2way ANOVA) , 又 可叫两因素 (双向) 方差分析 , 要注意分析每个因素的作用 , 同时还要注意分析它们之间的交互作用。 例如 : 4 个品种的猪 A1、A2、A3、A4 , 各用 3 种配合饲 料 (每种饲料喂 1 头猪) B1、B2、B3、饲养 3 个月的增重结 果如下表 1。 　　表 1 　4 个品种用 3 种配合饲料的增重结果 / kg·头 - 1 因素 B1 B2 B3 A1 51 53 52 A2 56 57 58 A3 45 49 47 A4 42 44 43 ·52·畜牧与兽医 　2003 年 　第 35 卷 　第 8 期 © 1995-2004 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved. 　　试进行方差分析以研究品种与饲料对猪增重的影响。 (1) 建立数据文件 , 数据格式为 12 行 3 列 , 定义 3 个列 变量 , 其中 1 个因变量 , 2 个分组变量。因变量为定量变量 , 定义为“3 个月增重”; 一个分组变量定义为“猪品种”, 变量 标记为 : 1 = “A1” ⋯, 4 = “A4”; 另一个分组变量定义为 “饲料”, 变量标记为 : 1 = “B1”, 2 = “B2”, 3 = “B3”。 (2) 过程 : Statistics →General Linear Models →GLM2Gener2 al Factorial ∗ 　　# 　Dependent : 3 个月增重 ; 　　# 　Fixed Factor (s) : 猪品种 , 饲料 ; 　　Model ∗　　选中 Custom ; Model : 猪品种 , 饲料 ; 其余默认 ; 　　Post Hoc ∗Post Hoc Tests for : 猪品种 , 饲料 ; Equal Variance Assumed : 选中 L SD ; 　　Options ∗Estimated Marginal Means :# 　Display Means for : 猪品种 , 饲料 ; Display : Descriptive statistics Statistics →Compare Means →Means ∗ 　　# 　Dependent : 3 个月增重 　　# 　Independent : 猪品种 , 饲料 ; (3) 主要输出结果 , 有基本统计量、方差分析、多重比较 等。 方差分析结果为 : 品种间 F = 18918 , P = 01000 , 饲料间 F = 910 , P = 01016 ; 多重比较结果为 : 品种间均存在显著或 极显著差异 , 以 A2 增重最多 , A4 增重最小 ; 饲料间 B2 与 B3 无显著差异 , B2 与 B1 , B3 与 B1 比较 , 差异达到显著水平 (图表略) 。 3 　析因设计资料的方差分析 析因试验是一种多因素的交叉组合试验。它不仅可检验每 个因素各水平的差异 , 而且可检验各因素间的交互作用。析因 分析时 , 要对试验结果作方差齐性检验 , 如已满足齐性要求 , 即可进行方差分析。 例 : 选用呋喃妥因肠溶片和胶囊 2 种剂型 , 给 7 名自愿者 分别在空腹和进食后口服 , 测定 24 h 内尿液中药物总排出量 , 结果见表 2。 表 2 　2 种剂型药物口服后 24 h内尿液中的排药量 自愿者编号 肠溶片 空腹 进食后 胶囊 空腹 进食后 1 10162 1178 30113 26198 2 15132 1167 19116 32193 3 8177 2199 22176 29185 4 25130 1127 29168 25112 5 17120 0193 29116 21103 6 13120 1196 7 17150 2136 　　问尿中的排药量是否与药物剂型和服药时间有关 , 服药时 间与药物剂型是否存在交互效应 ? (1) 建立数据文件 , 格式为 24 行 4 列 , 定义 3 个列变量 , 其中 1 个因变量 , 2 个分组变量。因变量名定义为“排药量”, 为定量变量 ; 分组变量 (剂型) 定义为“剂型”, 有两个水平 , 变量标记为 : 1 = “肠溶片”, 2 = “胶囊”; 分组变量 (服药时 刻) 定义为“服药时刻”, 有 2 个水平 , 标记为 : 1 = “空腹”, 2 = “进食后”。 (2) 过程 : Statistics→General Linear Models →GL G2General Factorial ∗ 　　# 　Dependent : 排药量 　　# 　Fixed Factor (s) : 剂型/ 服药时刻 　　Model ∗　选下面两项 　　　Pull Factorial 　　　Include intercept in model 　　Option ∗ 　　　Estimated Marginal Means 　　　　# 　Factor (s) and Factor : 剂型/ 服药时刻/ 剂 型 3 服药时刻 　Descriptive statisics 　　Plot ∗ 　　　# 　Horizontal Axis : 服药时刻 　　　# 　Separate Lines : 剂型 (3) 主要输出结果有描述性统计量、方差分析表和交互效 应轮廓图 (略) 。 结果显示 : 不同服药时刻间差异有显著意义 ( F = 121778 , P = 01002) , 以进食后服药排药量较小 (均数为 1214 mg , 小于空腹的 1919) ; 不同剂型间差异有显著意义 ( F = 1051510 , P = 01000) , 以肠溶片的排药量较小 (平均为 816 mg , 小于胶囊的 2617) ; 服药时刻和剂型两种处理间存在交互 效应 ( F = 17119 , P = 01000) , 以进食后服肠溶片的排药量最 小 (均数为 1185 mg) , 即生物利用率最高 , 呈现出相加效应。 ·简报· 后海穴注射治疗猪病效果好 基本优点 : ①有针刺和药物的共同作用。②比肌肉注射效 果快 , 同时也节约药量。③安全可靠。 操作 : ①将猪保定 (大猪侧卧保定 , 小猪倒提保定或站立 式保定) 。②用 75 %的酒精穴位严格消毒。③针头平行于脊柱 方向刺入 2～3 cm。 常见病所用药物 : ①链球菌病 : 安比 5 mL、林可霉素 4 mL 、青霉素 160 万 U。②猪下痢 : 阿托品 1 mL、庆大霉素 4 mL 。③母猪产后瘫痪 : 维丁胶性钙注射液 10 mL。④流行感 冒 : 安乃近 10 mL、地塞米松 2 mL、青霉素 160 万 U。⑤直 肠脱 : 用 0125 %的普鲁卡因稀释 160 万 U 青霉素封闭。 (江苏省苏州市苏太猪育种中心 , 江苏 苏州　215128) 沈 　良 , 赵福忠 , 周洪贵 2003203209 ·62· Animal Husbandry & Veterinary Medicine 　2003 　Vol135 　No18 © 1995-2004 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. 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