用SPSS進行多變量數據分析
1.將所給的數據輸入SPSS 22.0中文版。分別設置變量為溫度，體重1、2、3、4；體重，溫度5、10、15、20、30。

2.用SPSS進行作圖（過程略）。

3.對數據進行多因素變量分析，具體操作如下：
（1）以體重組和溫度5、10、15、20、30作為變量，在菜單里選擇分析->比較平均值->單因素ANOVA，將體重組選入“因子”，將溫度5、10、15、20、30選入“因變量列表”，在“事后多重比較”中選中Tukey-B（視情況選擇其他），分別修改顯著性水平為0.05、0.01，點擊“選項”，勾選“描述性”，然后點擊確定，得到輸出結果，把結果導出到Excel里。
（2）以溫度和體重組1、2、3、4作為變量，再次重復上述步驟，其中將溫度選入“因子”，將體重組1、2、3、4選入“因變量列表”，其余操作步驟相同。
（3）根據SPSS導出的數據，處理結果如下：

表1 同一溫度下，不同體重組之間顯著性分析結果
Table 1 The significant results of different weight at the same temperature

從表1可以得出結論：
1.在alpha = 0.05水平上，在5℃時，體重組1和體重組3、4有明顯差異；在10℃時，體重組1和3、4之間有明顯差異，體重組2和4之間有明顯差異；在15℃和20℃時，體重組1、2和3、4之間有明顯差異；在30℃時，各體重組之間無明顯差異。
2.在alpha = 0.01水平上，在5℃時，體重組1、2和4之間有明顯差異；在10℃時，體重組1和4之間有明顯差異；在15℃時，體重組1和3、4,2和4之間有明顯差異；在20℃和30℃時，各體重組之間無明顯差異。
注：有不同字母即代表有明顯差異。

表2 同一體重組下，不同溫度之間顯著性分析結果
Table2. The significant results of different temperature at the same weight
從表2可以得出結論：
1.在alpha = 0.05水平上，對于體重組1，溫度5和10、15、20、30有明顯差異，溫度10和30有明顯差異；對于體重組2，溫度5和10、15、20、30有明顯差異，溫度10、15、20和30有明顯差異；對于體重組3和4，溫度5和10、15、20、30有明顯差異。
2.在alpha = 0.01水平上，對于體重組1，溫度5和10、15、20、30有明顯差異，溫度10和30有明顯差異；對于體重組2，溫度5和10、15、20、30有明顯差異；對于體重組3和4，溫度5和10、15、20、30有明顯差異。

結論：
由以上分析可以得出結論，蝸牛的初始體重和所處的溫度都對取食量有一定的影響。在溫度較低時，體重差別大的取食量差別也大，溫度較高時則沒有明顯差別。在體重較低時，取食量受溫度影響較為明顯，在體重較高時，5℃和10℃及以上溫度有明顯差別，10℃、15℃、20℃、30℃之間則無明顯差別。

注：本人非此專業學生，因此文中如有錯誤，懇請大家批評指正。
附Excel原始數據：

2019年6月21日update：原始數據已傳百度網盤
鏈接: https://pan.baidu.com/s/1vvULATLX9Kj8j4Rf1-7kMw 提取碼: 2wkp

總結

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