1、 启动启动 ExcelExcel后查看窗口主菜单后查看窗口主菜单“工具工具”项下项下是否有是否有“数据分析数据分析”菜单项。菜单项。若有表明已经安装了数据分析功能；若有表明已经安装了数据分析功能；若没有此项，按以下步骤安装：若没有此项，按以下步骤安装：主菜单主菜单“工具工具”“”“加载宏加载宏”选中选中“分分析工具库析工具库”“”“确定确定”“工具工具”“数据分数据分析析”选择分析工具选择分析工具“确定确定”v单因素方差分析单因素方差分析v无重复双因素分析无重复双因素分析v可重复双因素分析可重复双因素分析单因素完全随机试验单因素完全随机试验单因素随机区组试验单因素随机区组试验双因素无重复试验（
2、双因素无重复试验（不存在不存在）双因素完全随机试验双因素完全随机试验不同施肥法对小麦植株含氮量的影响，6个处理 5次重复的完全随机试验数据输入引用的区域数据输入引用的区域处理的排列方式处理的排列方式“数据区域数据区域”第一行第一行是否为标题是否为标题显著水平显著水平选择结果输出的位置选择结果输出的位置单击单击“确定确定”“工具工具”“数据分数据分析析”单因素方差分析单因素方差分析SS 平方和平方和df 自由度自由度MS 均方均方F及F crit F值及F临界值，F crit=FINV(,df1,df2)P-value F分布的概率，P-value=FDIST(F,df1,df2)组间组间 处理
3、处理组内组内 误差误差 P-value 0.01 极显著极显著 0.010.05 不显著不显著 F F crit 在在水平上显著水平上显著 F F crit 在在水平上不显著水平上不显著 小提示：P-value 提供的信息更详细 P-value=9.6E-18 F 0.01 不同施肥法的小麦植株含氮量样本容量误差项的均方nMSSE样本容量样本容量误差项的均方误差项的均方=0.104SSRSELSRSSR根据p、和误差项的df查SSR表；P 某两个极差之间所包含的平均数的个数，p=2，3，4m(处理数)；显著水平。LSRLSR将平均数从大到小排列；用两个平均值的差值与 进行比较；差值 差值LSR
4、LSRLSR显著；不显著 首先将全部平均数从大到小依次排列后首先将全部平均数从大到小依次排列后，在最大的平均数上标上字母在最大的平均数上标上字母a；并将该平均数与以下各平均数相比，凡并将该平均数与以下各平均数相比，凡差异差异不显著的，都标上字母不显著的，都标上字母a，直直至某一个与之至某一个与之差异差异显著的平均数则标以字母显著的平均数则标以字母b(向下过程向下过程)，再以该标有，再以该标有b的的平均数为标准，与上方各个比它大的平均数比，凡不显著的也一律标以字平均数为标准，与上方各个比它大的平均数比，凡不显著的也一律标以字母母b(向上过程向上过程)；再以该标有；再以该标有b的最大平均数为标准，
5、与以下各未标记的平的最大平均数为标准，与以下各未标记的平均数比，凡不显著的继续标以字母均数比，凡不显著的继续标以字母b，直至某一个与之相差显著的平均数直至某一个与之相差显著的平均数则标以字母则标以字母c.如此重复进行下去，直至最小的一个平均数有了标记字如此重复进行下去，直至最小的一个平均数有了标记字母且与以上平均数进行了比较为止。这样，各平均数间，凡有一个相同标母且与以上平均数进行了比较为止。这样，各平均数间，凡有一个相同标记字母的即为差异不显著，凡没有相同标记字母的即为差异显著。记字母的即为差异不显著，凡没有相同标记字母的即为差异显著。在实际应用时，需区分在实际应用时，需区分 0.05水平上
6、水平上显著和显著和 0.01水平上显著。水平上显著。一般用一般用小写小写字母表示字母表示 0.05显著水平，大写字母表显著水平，大写字母表示示 0.01显著水平。显著水平。7处理 3重复的随机区组试验“工具工具”“数据分数据分析析”无重复双因素分析无重复双因素分析行间（处理间）：P-value=6.49E-090.1 样本容量误差项的均方2221nMSSxx注意LSD 法与SSR法中计算标准误所用公式的差别MS=36178.47n=3=155.3LSDtSLSDxx 21),(误dfTINVt显著水平，0.05/0.01误差项的自由度误dfLSD将平均数从大到小排列；计算各处理与对照的差值并与
7、 进行比较；差值 反之，LSDLSD在 水平上显著在 水平上不显著检验结果：苗期旱处理与对照差异在0.05水平上显著；其他处理与对照差异在0.01水平上显著3种施肥水平种施肥水平 3种水分水平，每种组合重复种水分水平，每种组合重复3次次注意原始数据表的设计与输入区域的选择样本 水分效应列 肥料效应交互 水肥交互效应内部 误差不同水分处理：P-value=2.56E-090.01 不同施肥水平：P-value=2.96E-130.01 不同水肥组合：P-value=1.95E-080.01 样本容量误差项的均方nMSSE=0.4779(MS=0.685，n=3)与单因素方差分析中所用方法相同样本容量误差项的均方nMSSE(MS=0.685，n=9)=0.276样本容量误差项的均方nMSSE=0.276(MS=0.685，n=9)
