单因素方差分析(单因素方差分析实例)

单因素方差分析之旅：揭示排污口与大肠杆菌数量差异之谜

一、数据之旅的启程：构建数据文件，定义两大关键变量。它们分别是排污口（pK）与大肠杆菌数量（DCGjSL）。这两个变量将带领我们隐藏在数据背后的真相。

二、启动分析菜单，进入比较均值之旅。选择单因素方差分析，弹出对话框。在左侧的变量表中，我们将大肠杆菌数量（DCGjSL）选入因变量列表，将排污口（pK）选入因子列表。此刻，我们即将揭开排污口对大肠杆菌数量影响的神秘面纱。

三、点击确认，结果揭晓。数据分析的旅程达到了高潮。从结果中我们可以看到，观测变量大肠杆菌数量的总离差平方和为460.438。当我们将目光聚焦在排污口这一单一因素上，它解释了大肠杆菌数量总变差中的308.188，而抽样引起的误差变差为152.250。这两者的方差分别为102.729和12.688。通过计算得到的F统计量的观测值为8.097，对应的概率P值为0.003。这一显著的结果告诉我们，各个排污口间的大肠杆菌数量确实存在差异。

这一发现为我们揭示了排污口与大肠杆菌数量之间的微妙关系。或许我们可以通过优化排污口的设置和管理，来有效控制大肠杆菌的数量，从而保护我们的环境健康。这次单因素方差分析之旅，让我们对数据的理解更加深入，为我们提供了宝贵的科学决策依据。