浓度对收率产生了显著影响，它对收率的影响效应不全为0。
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f数据分析方法及软件应用课程作业
表13多重比较因变量LSDI浓度J浓度A2A3A1A3A1A2均值差IJ2500375250028753752875标准误981981981981981981显著性01970601900870600895置信区间下限4624245449216783上限4541674683242492收率
A1
A2
A3
均值差的显著性水平为005。
表3是各种浓度之间显著性差异两两比较的结果。从表3可以看出，浓度A2同其他任意两种浓度比较，其Sig值都小于005，所以认为浓度A2与其他浓度在收率上有显著差异。而其他两种浓度，可以认为其浓度的不同对收率的影响不大。2“浓度、温度及其相互作用对收率的影响”结果分析执行上述操作后，生成下表。
表14两因素方差分析表因变量源校正模型截距factor1factor2factor1factor2误差总计校正的总计收率III型平方和70458a2667042390831379217583495002787000119958df111236122423均方6405266704219542459729314125F155364655647371114710Sig230000030382648
aR方587（调整R方209）
表4为两因素方差分析表，表中第一行“校正模型”代表对方差分析模型的检验，Sig值为023005，说明模型不适用。观测变量的总方差119958，它被分解为五个部分，分别由浓度不同引起的变差39083，由温度差异引起的变差
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f数据分析方法及软件应用课程作业13792，由浓度和温度的交互作用引起的变差17583，由随机因素引起的变差为49500。这些变差除以各自的自由度后，得到各自的均方，并可计算出F统计量的观测值和对应的概率p值。Ffactor1、Ffactor2、Ffactor1，factor2的概率p值分别为0、0382、0648。由于Ffactor1的概率p值小于显著性水平005，则应拒绝零假设，认为不同浓度对收率有显著影响。而Ffactor2、Ffactor1，factor2的概率p值均大于005，因此不应拒绝原假设，可以认为不同温度对收率的影响没有显著差异，浓度和温度的交互作用对收率的影响也不显著。表5代表浓度在各水平下的均值、标准误均值及95的置信区间。
表15浓度的均值因变量浓度A1A2A3收率均值11250875011625标准误差71871871895置信区间下限9685718510060上限128151031513190
图12两因素交互影响的均值图
上图为两因素交互影响的均值图，横坐标代表浓度，纵坐标代表收率均值，且按温度绘制不同的折线。从图形上看，这些折线近似平行，可以认为两因素的交互作用不显著。
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f数据分析方法及软件应用课程作业15结论综上，不同浓度对收率有r