1、第六章spss的方差分析1 1、入戶推銷有五種方法。某大公司想比較這五種方法有無顯著的效果差異，設計了一項實驗。從應聘人員中尚無推銷經(jīng)驗的人員中隨機挑選一部分人， 并隨機地將他們分為五個組， 每組用一種推銷方法培訓。一段時期后得到他們在一個月內(nèi)的推銷額，如下表所示：1)1)請利用單因素方差分析方法分析這五種推銷方式是否存在顯著差異。2)2)繪制各組的均值對比圖，并利用 LSDLSD 方法進行多重比較檢驗。原假設：這五種推銷方式是否存在顯著差異。步驟：建立 SPSSSPSS 數(shù)據(jù)一分析一比較均值一單因素一因變量導入銷售額一變量導入方式一選項一選擇方差同質(zhì)性檢驗、均值圖一選擇 LSDLSD 方法檢

2、驗一確定表 6-16-1方差齊性檢驗銷售額Levene 統(tǒng)計量df1df2顯著性2.048430.113表 6-26-2ANOVA銷售額平方和df均方F顯著性組間405.5344101.38411.276.000組內(nèi)269.737308.991總數(shù)675.27134分析：sigsig 值為 0.00V0.05,0.00V0.05,故拒絕原假設，認為這五種銷售方式中存在顯著差異。(2)(2)多重比較：表 6-36-3多重比較銷售額 LSD(I)推銷方式(J)推銷方式均值差(I-J)標準誤顯著性95%置信區(qū)間下限上限12*-3.30001.6028.048-6.573-.0273.72861.60

3、28.653-2.5454.002enson343.05711.6028.066-.2166.3305*-6.70001.6028.000-9.973-3.42721*3.30001.6028.048.0276.573dn23*4.02861.6028.018.7557.302n34*6.35711.6028.0003.0849.6305*-3.40001.6028.042-6.673-.12731-.72861.6028.653-4.0022.545一 2*-4.02861.6028.018-7.302-.75542.32861.6028.157-.9455.602分析：有表 6-36-3

4、可以看出，多重比較中 sigsig 值均小于 0,05,0,05,所以拒絕原假設，認為五種推銷方法存在顯著差異均值圖也可以看出均值對比圖的曲折比較大，進一步驗證了結(jié)論。2 2、為研究某種降血壓藥的適用特點，在五類具有不同臨床特征的高血壓患者中隨機挑選了若干志愿者進行對比試驗，并獲得了服用該降壓藥后的血壓變化數(shù)據(jù)?，F(xiàn)對該數(shù)據(jù)進行單因素方差分析，所得部分分析結(jié)果如下表所示。1 1）請根據(jù)表格數(shù)據(jù)說明以上分析是否滿足方差分析的前提要求，為什么？2 2）請?zhí)顚懕碇锌杖辈糠值臄?shù)據(jù)結(jié)果，并說明該降壓藥對不同組患者的降壓效果是否存在顯著差異。3 3）如果該降壓藥對不同組患者的降壓效果存在顯著差異，那么該降壓

5、藥更適合哪組患者？1 1）圖表中可以看出，在方差齊性檢驗中，sigsig 值為 0.001,0.001,小于 0.05,0.05,故拒絕原假設，所以方差不齊。2 2）表中空缺補充：ANOVA銷售量平方和df均方F顯著性組間1104.1284276.03211.403.000組內(nèi)1524.9906324.2065*-7.42861.6028.000-10.702-4.15541-3.05711.6028.066-6.330.2162*-6.35711.6028.000-9.630-3.084.33-2.32861.6028.157-5.602.9455*-9.75711.6028.000-13.

6、030-6.48451*6.70001.6028.0003.4279.9732*3.40001.6028.042.1276.673.33*7.42861.6028.0004.15510.7024*9.75711.6028.0006.48413.030*.均值差的顯著性水平為 0.05銷售量ANOVA平方和df均方F顯著性組間組內(nèi)總數(shù)1104.1281524.9902629.11846367276.03224.20611.403.000分析：對數(shù)據(jù)進行檢驗中，sigsig 值為 0.000,0.000,小于 0.05,0.05,故拒絕原假設，SUOYISUOYI 降壓藥對不同患者的降壓效果有顯著

7、影響。3 3）由多重檢驗可以看出，第 1 1 組和 2 2 組，第 2 2 組和 5 5 組，第 1 1 組和 5 5 組之間差異不顯著，其他組差異較顯著。所以該降壓藥更適合于三組和四組。3 3、為研究某商品在不同地區(qū)和不同日期的銷售差異性，調(diào)查收集以下日平均銷售量數(shù)據(jù)。1 1）選擇恰當?shù)臄?shù)據(jù)組織方式建立關于上述數(shù)據(jù)的 SPSSaSPSSa 據(jù)文件。2 2）利用多因素方差分析，分析不同地區(qū)和不同日期對該商品的銷售是否產(chǎn)生了顯著影響3 3）地區(qū)和日期是否對該商品的銷售產(chǎn)生了交互影響。若沒有顯著的交互影響，則試建立非飽和模型進行分析，并與飽和模型進行對比。1 1）組織 SPSSPS 徽據(jù)文件：2

8、2）原假設：日期與地區(qū)與銷售額無顯著影響分析一般線性模型一單變量一因變量導入銷售額一固定因子導入地區(qū)和日期一兩兩比較中的比較量一確定主體間效應的檢驗因變量：銷售額源 III 型平方和 df 均方 FSig.校正模型6.185E787731481.4818.350.000截距8.445E818.445E8912.040.000地區(qū)2296296.29621148148.1481.240.313日期2740740.74121370370.3701.480.254地區(qū)*日期5.681E741.420E715.340.000誤差1.667E718925925.926總計9.230E827校正的總計7.

9、852E726a.R 方=.788（調(diào)整 R 方=.693）分析：由上表可以看出，地區(qū) sigsig 值為 0.313,0.313, ,大于 0.05,0.05,接受原假設，認為地區(qū)對銷售額的影響不顯著；日期 sigsig 值為 0.254,0.254,大于 0.05,0.05,接受原假設，認為日期對銷售額的影響不顯著；3 3）原假設：地區(qū)*日期對銷售額影響不顯著。由 2 2）表中數(shù)據(jù)可以看出，日期和地區(qū)對銷售額影響的 sigsig 值為 0.00,0.00,小于 0.05,0.05,故否定原假設，認為地區(qū)*日期對銷售額的影響顯著。4 4、下面的表格記錄了某公司采用新、舊兩種培訓方式對新員工進

10、行培訓前后的工作能力評分增加情況的數(shù)據(jù)。現(xiàn)需要比較這兩種培訓方式的效果有無差別，考慮到加盟公司時間可能也是影響因素，將加盟時間按月進行了紀錄。1 1）請選擇適當?shù)臄?shù)據(jù)組織方式將以上數(shù)據(jù)錄入到 SPSSSPSS 資料編輯窗口，變量名保持不變，并定義各變量的變量值標簽，變量 MethodMethod 的變量值標簽（1 1 為舊方法，2 2 為新方法）。2 2）按不同的培訓方法計算加盟時間、評分增加量的平均數(shù)。3 3）在剔除加盟時間影響的前提下，分析兩種培訓方式的效果有無差別，并說明理由。1 1）數(shù)據(jù)組織方法如下圖：IDMethodMonthScoreaddl1111.59Q2.212.510533

11、15.513.04411.0B.06514.011.06615.09.57713.51D08814.D1209914.5125101022.0120It1124.514.0121227.015.01313259.0花1424.512.0151524.51D016162s.a100171725.0140181026.01602 2）步驟：數(shù)據(jù)一轉(zhuǎn)置一 month,scoreaddmonth,scoreadd 轉(zhuǎn)置一轉(zhuǎn)換一計算變量一統(tǒng)計量，選擇均值一目標變量內(nèi)入方法 1 1 的均值一在數(shù)字表達式內(nèi)填入 MEANMEAN確定描述統(tǒng)計量N極小值極大值均值標準差時間91.05.53.5001.5411增

12、長量98.013.010.6111.6729有效的 N（列表狀態(tài)）9描述統(tǒng)計量N極小值極大值均值標準差時間9.57.04.0002.0917增長量99.016.012.5562.6034有效的 N（列表狀態(tài)）9方法一方法一的均值的均值1.001.003.503.501061613 3）原假設：兩種培訓方式效果無顯著差別步驟：分析一般線性模型一因變量導入 scoreaddscoreadd 一固定因子中導入 monthmonth 一確定主體間效應的檢驗因變量:Scoreadd源III 型平方和df均方FSig.校正模型a17.014117.0143.553.078截距2415.12512415.12550