基于SPSS的多元数据分析
1 .将给定数据输入SPSS 22.0中文版。 分别设定变量为温度、体重1、2、3、4； 体重，温度五、十、十五、二十、三十。
用SPSS作图(过程略)。
3 .对数据进行多因素变量分析，具体操作如下：
)1)以体重组和温度5、10、15、20、30为变量，从菜单中选择分析-均值比较-一因素ANOVA，体重组为“因子”，温度5、10、15、20、30为“因子列表”，“后验复用比较”
)2)以温度和体重组1、2、3、4为变量，再次重复上述步骤，其中将温度放入“因子”，体重组1、2、3、4放入“因子列表”，其余操作步骤相同。
)3)根据由SPSS导出的数据，处理结果如下。
表1相同温度下，不同体重组间显著性分析结果
table1thesignificantresultsofdifferentweightatthesametemperature
从表1可以得出结论：
1 .在Alpha=0. 05水平下，5时体重组1和体重组3、4有明显差异； 10时，体重组1和3、4之间有明显差异，体重组2和4之间有明显差异； 15和20时，体重组1、2和3、4之间有明显差异； 30时，各体重组间无显著差异。
2 .在Alpha=0. 01水平下，5时体重组1、2和4之间存在明显差异； 10时，体重组1和4之间有明显差异； 15时，体重组1和3、4、2和4之间有明显差异； 20和30下，各体重组间无显著差异。
注：有不同的文字意味着有明显的差异。
表2同体重组下不同温度间显著性分析结果
table2. thesignificantresultsofdifferenttemperatureatthesameweight
从表2可以得出结论：
1 .在Alpha=0. 05水平下，相对于体重组1，温度5和10、15、20、30存在明显差异，温度10和30存在明显差异； 体重组2中，温度5和10、15、20、30有显著性差异，温度10、15、20和30有显著性差异； 体重组3和4中，温度5和10、15、20、30有明显差异。
2 .在Alpha=0. 01水平下，体重组1，温度5和10、15、20、30存在显著性差异，温度10和30存在显著性差异； 体重组2中，温度5和10、15、20、30有明显差异； 体重组3和4中，温度5和10、15、20、30有明显差异。
结论：
通过以上分析可以得出结论，蜗牛的初始体重和温度对摄取量有一定的影响。 温度较低时，体重差异较大的摄取量差异也较大，温度较高时差异无显著性。 体重较低时，摄入量受温度影响显著，体重较高时，5和10以上温度有显著性差异，10、15、20、30之间无显著性差异。
注：我不是这个专业的学生，文章有错误的地方，请批评指正。
带Excel原始数据：
2019年6月21日更新：原始数据传到百度网盘
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