SPSS實(shí)驗(yàn)報(bào)告4

1、統(tǒng)計(jì)分析軟件實(shí)驗(yàn)報(bào)告實(shí)驗(yàn)序號(hào)：B0901153-4 實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目名稱：方差分析學(xué)號(hào)姓名專業(yè)、班級(jí)實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)指導(dǎo)教師時(shí)間一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康募耙髮?shí)驗(yàn)?zāi)康模?（1）加深對(duì)方差分析基本思想的進(jìn)一步理解； （2）熟悉F檢驗(yàn)方法和主要的方差分析方法。 實(shí)驗(yàn)要求：（1）單因素方差分析過(guò)程；（2）雙因素方差分析過(guò)程；（3）有交互作用的雙因素方差分析過(guò)程；（4）掌握各個(gè)分析過(guò)程的基本步驟、主要選擇項(xiàng)的含義，輸出結(jié)果的信息含義。二、實(shí)驗(yàn)設(shè)備（環(huán)境）及要求 微型計(jì)算機(jī)，SPSS、EViews等統(tǒng)計(jì)分析軟件三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與數(shù)據(jù)來(lái)源 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容和數(shù)據(jù)根據(jù)SPSS實(shí)驗(yàn)上機(jī)題實(shí)驗(yàn)四及試驗(yàn)4補(bǔ)充題四、實(shí)驗(yàn)步驟與結(jié)果1、（1）數(shù)據(jù)中的因變量

2、是學(xué)生獨(dú)立思考水平提高的成績(jī)，因素是學(xué)生采用的學(xué)習(xí)方式。（2）建立數(shù)據(jù)文件首先在變量視圖中定義變量的屬性，總共有三個(gè)變量，分別為方式、提高的成績(jī)，均定義為數(shù)值型的變量：再在數(shù)據(jù)視圖中輸入變量值： 單擊“分析”“比較均值”“單因素”，再出現(xiàn)的對(duì)話框中，選擇變量“學(xué)生提高的成績(jī)”為“因變量列表”，選擇“方式”為“因子” 單擊“對(duì)比”，選擇“多項(xiàng)式”，然后點(diǎn)擊“繼續(xù)” 單擊“兩兩比較”，選擇“LSD”，然后點(diǎn)擊“繼續(xù)” 單擊“選項(xiàng)”，選擇“方差同質(zhì)性檢驗(yàn)”以及“均值圖”，然后單擊“繼續(xù)” 最后單擊“確定”，得出下列結(jié)果 結(jié)論：（1）、方差齊次性檢驗(yàn)表： 輸出的顯著性為0.307，遠(yuǎn)大于0.05，因此

3、我們認(rèn)為各組的總體方差相等。（2）、方差分析表： 總離差平方和為1156.800，組間離差平方和為1069.400，組內(nèi)離差平方和為87.400，在組間離差平方和中可以被線性解釋的部分為396.050；方差檢驗(yàn)F=165.182，對(duì)應(yīng)的顯著性為0，小于顯著性水平0.05，因此我們認(rèn)為3組中至少有一組與另一組存在顯著性差異。（3）、多重比較表（LSD法）： 由表可知，三組互相的顯著性水平都為0，小于0.05，因此說(shuō)明這幾組之間的差異性顯著。從均值折線圖可看出：方式3的均值相對(duì)較小。2、打開(kāi)變量視圖，定義屬性“班級(jí)“、”數(shù)學(xué)成績(jī)“，并在班級(jí)變量的值標(biāo)簽總定義班級(jí)1、2、3分別為數(shù)字1、2、3，并在

4、數(shù)據(jù)視圖中輸入數(shù)據(jù)，并保存為data4-2.sav。 單擊“分析”“比較均值”“單因素”，在出現(xiàn)的對(duì)話框中，選擇變量“數(shù)學(xué)成績(jī)”為“因變量列表”，選擇“班級(jí)”為“因子” 單擊“對(duì)比”，在出現(xiàn)的對(duì)話框中，選擇“多項(xiàng)式”，單擊“繼續(xù)”，如圖： 單擊“兩兩比較”，在出現(xiàn)的對(duì)話框中選擇“LSD”，顯著性水平不變，單擊“繼續(xù)”，如圖： 單擊“選項(xiàng)”，選擇“方差同質(zhì)性檢驗(yàn)”和“均值圖”，“缺失項(xiàng)”為默認(rèn)設(shè)置，單擊“繼續(xù)”，如圖： 最后單擊 “確定”按鈕，得到下列結(jié)果： 結(jié)論：由上面分析圖表可知，三個(gè)班之間的顯著性水平都遠(yuǎn)大于0.05，所以它們之間的差異是不顯著的！3、首先在變量視圖中定義變量的屬性，再在數(shù)

5、據(jù)視圖中輸入相應(yīng)的變量值： 單擊“分析”“比較均值”“單因素ANOVA”，在“因變量列表”中選擇“質(zhì)量指標(biāo)”，在“因子”中選擇 “廠家” 單擊“對(duì)比”，選擇“多項(xiàng)式”，再單擊“繼續(xù)” 單擊“兩兩比較”，選擇“LSD(L)”，單擊“繼續(xù)” 單擊“選項(xiàng)”，選擇“方差同質(zhì)性檢驗(yàn)”，再單擊“繼續(xù)” 最后單擊“確定”，出現(xiàn)下面結(jié)果 從上面兩個(gè)表可以看出，顯著性為0.154，大于0.05，所以各組的總體方差不相等；總離差平方和為1078.000，組間離差平方和為451.000，組內(nèi)離差平方和為627.000，在組間離差平方和中可以被線性檢驗(yàn)的部分為88.200；方差檢驗(yàn)F為2.877，對(duì)應(yīng)的顯著性小于0.

6、080，大于顯著性水平0.05，所以不存在顯著性差異。從上表看出，各類化纖織品與各廠家的顯著性都大于0.05，說(shuō)明各類化纖織品及各廠家生產(chǎn)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量無(wú)顯著影響4、首先在變量視圖中定義變量的屬性，再在數(shù)據(jù)視圖中輸入相應(yīng)的變量值： 單擊“分析”-“一般線性模型”-“單變量”，出現(xiàn)“單變量”對(duì)話框，把“銷售量”選入“因變量”框中，把“商店”和“包裝”選入“固定因子”框中： 單擊“模型”，在“指定模型”框中選擇“設(shè)定”，把“商店”和“包裝”選入“模型”框中，點(diǎn)擊“繼續(xù)” 單擊“兩兩比較”，選擇“商店”和“包裝”進(jìn)行檢驗(yàn)，在“假定方差齊性”中選擇“LSD”，然后單擊“繼續(xù)” 單擊“選項(xiàng)”，選擇“OVER

7、ALL”顯示均值，單擊“繼續(xù)”最后在主對(duì)話框點(diǎn)擊“確定，輸出下面結(jié)果” 從上表可看出，包裝和商店的P值為0，小于0.05，可以認(rèn)為包裝和商店對(duì)銷售量的影響存在顯著性差異 5、首先在變量視圖中定義變量的屬性，再在數(shù)據(jù)視圖中輸入相應(yīng)的變量值： 單擊“分析”-“一般線性模型”-“重復(fù)度量”，打開(kāi)“重復(fù)度量定義因子”對(duì)話框，在“被試內(nèi)因子名稱”中輸入“時(shí)間”，在“級(jí)別數(shù)”中輸入“4”，單擊“添加”，然后點(diǎn)擊“定義” 在“重復(fù)度量”對(duì)話框中選擇“系統(tǒng)、時(shí)間一、時(shí)間二、時(shí)間三”進(jìn)入“群體內(nèi)部變量”如圖所示 單擊“模型”，在“指定模型”中選擇“設(shè)定”，然后將“時(shí)間”選入“群體內(nèi)模型”，單擊“繼續(xù)” 單擊“選

8、項(xiàng)”，在“輸出”框中選擇“描述統(tǒng)計(jì)”，然后點(diǎn)擊“繼續(xù)” 最后單擊“確定”，輸出結(jié)果從上表可以看出時(shí)間一、時(shí)間二、時(shí)間三的均值、標(biāo)準(zhǔn)誤差和觀測(cè)值；P值為0，即不同系統(tǒng)耗費(fèi)的時(shí)間存在顯著差異從上表可以看出，各種檢驗(yàn)方法得到的P值為0，因而組內(nèi)效應(yīng)對(duì)耗費(fèi)的時(shí)間造成了顯著影響，與表2結(jié)果一致。 從上表可看出，組間效應(yīng)的p值為0，即不同系統(tǒng)對(duì)時(shí)間的耗費(fèi)存在顯著性差異6、首先在變量視圖中定義變量的屬性，再在數(shù)據(jù)視圖中輸入相應(yīng)的變量值： 單擊“分析”-“一般線性模型”-“多變量”，在彈出的對(duì)話框中把“效果一”、“效果二”選入“因變量”中，把“殺蟲劑”、“農(nóng)作物”選入“固定因子”中單擊“選項(xiàng)”，在“輸出”框中選擇“方差齊性分析”，單擊“繼續(xù)”最后單擊“確定”，得出下面結(jié)果從上表看出，殺蟲劑*農(nóng)作物的P值大于0.05，證明殺蟲劑與農(nóng)作物不存在交互作用。五、分析與討論 通過(guò)這次試驗(yàn)，我加深了對(duì)方差分析基本思想的進(jìn)