統(tǒng)計分析與SPSS的應用第五版課后練習答案

1、統(tǒng)計分析與SPSS的應用（第五版）（薛薇）課后練習答案第6章SPSS的方差分析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：第一組20.016.817.921.223.926.822.4第二組24.921.322.630.229.922.520.7第三組16.020.117.320.922.026.820.8第四組17.518.220.217.719.118.416.5第五組25.226.226.929.

2、330.429.728.21）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）繪制各組的均值對比圖，并利用LSD方法進行多重比較檢驗。（1）分析 比較均值 單因素ANOVA 因變量：銷售額；因子：組別 確定。ANOVA銷售額平方和df均方F顯著性組之間405.5344101.38411.276.000組內(nèi)269.737308.991總計675.27134概率P-值接近于0,應拒絕原假設，認為 5種推銷方法有顯著差異。LSD（2）均值圖：在上面步驟基礎上，點選項 均值圖；事后多重比較IH.OOn-假定方差齊性聞USDt_| S-NkKEJ walleFDuficaciBanrer

3、romTukey寰型 嘴型II誤差1:博1Q0 Sbdak Tuka/s-b DuncanDun nettI'' Schetfe拄制克利：|最后一 1n R-E OW FHochberg's GT2也北 R-E-G-WQ|Oabiien雙劇© £制,0) ©5拄制西說單因紊事后多重比校未假定方孟喬性0 Tamhan&'sTI E Dunnstrs T3 0 Games-Hcwsll 0 Dunnfftrs C顯看性水平舊：0 05|Slati sties_描述隹_固定商機強果。_)方強問質(zhì)性神猛曲_l Brcwn-For$y

4、tn&_l weich平均國圉-鼠失值拉分析咂序排除個案國。持列恚M瞬個案也)性竺J,取消|襦助加g-1-IU, 雙 LuOBiU姒利堆.J取涓幫助情也穩(wěn)生均伯多重比較(I)組別(J)組別平均差(I-J)標準錯誤顯著性95%置信區(qū)間下限值上限第一組第二組*-3.300001.60279.048-6.5733-.0267第三組.728571.60279.653-2.54484.0019第四組3.057141.60279.066-.21626.3305第五組*-6.700001.60279.000-9.9733-3.4267第二組第一組*3.300001.60279.048.02676.5

5、733第三組*4.028571.60279.018.75527.3019第四組*6.357141.60279.0003.08389.6305第五組*-3.400001.60279.042-6.6733-.1267第三組第一組-.728571.60279.653-4.00192.5448第二組*-4.028571.60279.018-7.3019-.7552第四組2.328571.60279.157-.94485.6019第五組*-7.428571.60279.000-10.7019-4.1552第四組第一組-3.057141.60279.066-6.3305.2162因變量：銷售額LSD(L)

6、第二組*-6.357141.60279.000-9.6305-3.0838第三組-2.328571.60279.157-5.6019.9448第五組*-9.757141.60279.000-13.0305-6.4838第五組第一組*6.700001.60279.0003.42679.9733第二組*3.400001.60279.042.12676.6733第三組*7.428571.60279.0004.155210.7019第四組*9.757141.60279.0006.483813.0305*.均值差的顯著性水平為0.05可知,1和2、1和5、2和3, 2和4,2和5,3和5,4和5有顯著差

7、異。2、從兩個總體中分別抽取n 1=7和 和n 2 =6的兩個獨立隨機樣本， 經(jīng)計算得到下面的方差分析表。請補充表中單元格的兩個獨立隨機樣本，經(jīng)計算得到下面的方差分析表。請補 充表中單元格“ A”和單元格“ B”內(nèi)的計算結果。平方和df均方F組間7,501工5K組內(nèi)26.411A總數(shù)33.912答：已知組內(nèi)均方=組內(nèi)偏差平方和/自由度，所以A=26.4/11=2.4F統(tǒng)計量=組間均方/組內(nèi)均方 所以 B=7.5/2.4=3.1253、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

8、方差分析，所得部分分析結果如下表所示。Amirami? v$0辱£Mean StiurtFSitB-tir孰WithinT&t«lI 創(chuàng) 9902T6炫000Test ef HoBageneity of Variances血反差Levenedf df21 032463.001hiitiple Coofrari sxmsDardort Vai lab le： itL壓至 LSDm組號(J)組號出3nDifferwxce (I-J)3tti Error9部 Conf心 IkttrvalLowe BtjurdUfperT且二蛆-士 00000-280661111.6711

9、三里-11.60000l.蛔1,000TaH33-L6357四蛆-7. 46661*L耗必,000rH.0002T幻丸五埴-2. 28571L.ECW53.209-5l8838?1-J二組一堀00000L85TO&.230-L67115.6711三蛆T, 600QQ*2, Q6W5.000-117355也4M5四蛆E,.006f 1923-1.7411五里-285711.800.8814 07北15C11三蛆一緞11. 60000*1.331.0001636715.533二胞9l 60000*2 06945.000L464513.T365四組4.1333>2.QC8S7044.1

10、1958+ H7L五殂3,引儂，2 口胃(H.000.駕36113850四組一組X 4666T«L 76823.00019331tl.0002二坦5.40667*L喇M,005L74H9.1923三組y13333*2.008S7.914-SI 1471-,1196五組氏 18095*LB2832.006L5273亂收8五綱一組2.2867LB0Q&3.2®T.凱網(wǎng),5.8S38二密(28571L. 39600.881-150114.0TF26三坦一每九醛縱2.03TO7.000-13.3850-5.2Q35四更T. 106-1.82S32.006-818346T.5

11、273The ii£rarii difference is Ljmficanrt at the 05 1寸花11)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)請?zhí)顚懕碇锌杖辈糠值臄?shù)據(jù)結果，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)如果該降壓藥對不同組患者的降壓效果存在顯著差異，那么該降壓藥更適合哪組患者？(1)因F檢驗的概率P值小于顯著性水平(0.05),拒絕原假設，方差不齊，不滿足方差分析的前提假設。(2)4*276.032=1104.128 ; 1104.128+1524.990=2629.118; 4+63=67; 1524.990/63

12、=24.206(3)各組均值存在顯著差異。更適合第三組銷售量日期肝-周二周四周五周末500060004000地區(qū)一600080003000400070005000700050005000地區(qū)二800050006000800060004000300060008000地區(qū)三2000600090004000500060004、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)查收集了以下日平均銷售量數(shù)據(jù)。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SPSS數(shù)據(jù)文件2）利用多因素方差分析方法，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）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

13、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。（2）分析 一般線性模型 單變量 因變量：銷售量；因子：地區(qū)、日期確定。主體間因子值標簽數(shù)字地區(qū)1地區(qū)192地區(qū)293地區(qū)39日期1周一至周三92周四至周五93周末9主體間效應的檢驗因變量：銷售量源III類平方和自由度均方F顯著性校正的模型61.852 a87.7318.350.000截距844.4811844.481912.040.000Area2.29621.1481.240.313Date2.74121.3701.480.254Area * Date56.815414.20415.340.000錯誤16.66718.926

14、總計923.00027校正后的總變異78.51926a. R 平方=.788(調(diào)整后的 R 平方=.693 )分析：(2)由上表可知，F(xiàn)a1、Fa2的概率P-值為0.313和0.254,大于顯著性水平(0.05),所以不 應拒絕原假設，可以認為不同地區(qū)和日期下的銷售額總體均值不存在顯著差異，不同地區(qū)和不同日期對該商品的銷售沒有產(chǎn)生顯著影響。(3)產(chǎn)生了交互影響。因為概率P-值接近于0,拒絕原假設，認為不同地區(qū)和日期對銷售額產(chǎn)生了顯著的交互作用。(2)分析般線性模型 單變量 因變量：得分；因子：性別、是否使用手機確定。5、研究者想調(diào)查性別(1為女，2為男)和使用手機(1使用，2不使用)對駕駛狀態(tài)

15、的 影響。在封閉道路開車的 24人參與了該項研究。 其中，12男12女，6男6女使用手機, 其余6男6女不使用手機。用0-50分測度駕駛狀態(tài)，分數(shù)越高駕駛狀態(tài)越好。 數(shù)據(jù)如下:性別使用手機得分性別使用手機得分113421351129213211382127113421261133213711302124124522481244224712462240124222461247225012402239請問：性別和是否使用手機對駕駛狀態(tài)有影響嗎？如果有影響，影響效應是多少?(1)數(shù)據(jù)組織方法如下：貢陵丁蓑值1和工徵值80性別X網(wǎng)2lisEPhDne鼓 1直8Q是否使用手機，使用卜3Score撥值80

16、灣分無主體間因子值標簽數(shù)字性別1男122女12是否使用手機1使用122不使用12主體間效應的檢驗因變量：Score源III類平方和自由度均方F顯著性校正的模型1028.125 a3342.70821.101.000截距34732.042134732.0422138.453.000Sex5.04215.042.310.584UsePhone1001.04211001.04261.634.000Sex * UsePhone22.042122.0421.357.258錯誤324.8332016.242總計36085.00024校正后的總變異1352.95823a. R 平方=.760 （調(diào)整后的 R

17、 平方=.724 ）分析：就性別而言，因為概率 PJ1=0.584,大于顯著性水平0.05,所以不應拒絕原假設，認為 性別對駕駛狀態(tài)無顯著影響；就手機使用情況而言，因為概率P-值接近0,應拒絕原假設,認為手機使用情況對駕駛狀態(tài)存在顯著影響。6、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DMethodMonthscoreaddIDMethodmonthscoreadd111.59102212212.510.51124.514315.513122

18、71641181320.59514111424.5126159.51524.510713.51016221081412172514914.512.51826161）請選擇適當?shù)臄?shù)據(jù)組織方式將以上數(shù)據(jù)錄入到SPSS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 Method的變量值標簽（1為舊方法，2為新方法）。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）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）數(shù)據(jù)組織方法如下圖:匚名稱類型寬度小數(shù)標簽I值1ID數(shù)值80編號無2Method數(shù)值80培訓方式L舊方式3Month數(shù)值81加盟時間無4Sc ore Add數(shù)值S1增分無1 1- IDMethodMonthScoreAdd1111.59.02 1212.510.53315.5