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1、统计分析与统计分析与 SPSSSPSS 的应用（第五版）的应用（第五版） （薛薇）（薛薇）课后练习答案课后练习答案第第 6 章章 SPSS 的方差分析的方差分析1、入户推销有五种方法。某大公司想比较这五种方法有无显著的效果差异，设计了一项实、入户推销有五种方法。某大公司想比较这五种方法有无显著的效果差异，设计了一项实 验。从应聘人员中尚无推销经验的人员中随机挑选一部分人，并随机地将他们分为五个组，验。从应聘人员中尚无推销经验的人员中随机挑选一部分人，并随机地将他们分为五个组， 每组用一种推销方法培训。一段时期后得到他们在一个月内的推销额，如下表所示：每组用一种推销方法培训。一段时期后得到他们在
2、一个月内的推销额，如下表所示：第一组20.016.817.921.223.926.822.4第二组24.921.322.630.229.922.520.7第三组16.020.117.320.922.026.820.8第四组17.518.220.217.719.118.416.5第五组25.226.226.929.330.429.728.21） 请利用单因素方差分析方法分析这五种推销方式是否存在显著差异。请利用单因素方差分析方法分析这五种推销方式是否存在显著差异。 2） 绘制各组的均值对比图，并利用绘制各组的均值对比图，并利用 LSD 方法进行多重比较检验。方法进行多重比较检验。（1）分析比较均
3、值单因素 ANOVA因变量：销售额；因子：组别确定。ANOVAANOVA销售额 平方和df均方F显著性组之间405.5344101.38411.276.000组内269.737308.991总计675.27134概率 P-值接近于 0，应拒绝原假设，认为 5 种推销方法有显著差异。（2）均值图：在上面步骤基础上，点 选项均值图；事后多重比较LSD多重比较多重比较因变量: 销售额 LSD(L) 95% 置信区间(I) 组别 (J) 组别平均差 (I-J)标准 错误显著性下限值上限第二组-3.30000*1.60279.048-6.5733-.0267第三组.728571.60279.653-2.
4、54484.0019第四组3.057141.60279.066-.21626.3305第一组第五组-6.70000*1.60279.000-9.9733-3.4267第一组3.30000*1.60279.048.02676.5733第三组4.02857*1.60279.018.75527.3019第四组6.35714*1.60279.0003.08389.6305第二组第五组-3.40000*1.60279.042-6.6733-.1267第一组-.728571.60279.653-4.00192.5448第二组-4.02857*1.60279.018-7.3019-.7552第四组2.328
5、571.60279.157-.94485.6019第三组第五组-7.42857*1.60279.000-10.7019-4.1552第一组-3.057141.60279.066-6.3305.2162第四组第二组-6.35714*1.60279.000-9.6305-3.0838第三组-2.328571.60279.157-5.6019.9448第五组-9.75714*1.60279.000-13.0305-6.4838第一组6.70000*1.60279.0003.42679.9733第二组3.40000*1.60279.042.12676.6733第三组7.42857*1.60279.00
6、04.155210.7019第五组第四组9.75714*1.60279.0006.483813.0305*. 均值差的显著性水平为 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 有显著差异。2、从两个总体中分别抽取、从两个总体中分别抽取 n 1 =7 和和 和和 n 2 =6 的两个独立随机样本，经计算得到下面的的两个独立随机样本，经计算得到下面的 方差分析表。请补充表中单元格的两个独立随机样本，经计算得到下面的方差分析表。请方差分析表。请补充表中单元格的两个独立随机样本，经计算得到下面的方差分析表。请 补充表中单元格补充表中单元格“A”
7、和单元格和单元格“B” 内的计算结果。内的计算结果。答：已知组内均方=组内偏差平方和/自由度， 所以 A=26.4/11=2.4 F 统计量=组间均方/组内均方 所以 B=7.5/2.4=3.125 3、为研究某种降血压药的适用特点，在五类具有不同临床特征的高血压患者中随机挑选了、为研究某种降血压药的适用特点，在五类具有不同临床特征的高血压患者中随机挑选了 若干志愿者进行对比试验，并获得了服用该降压药后的血压变化数据。现对该数据进行单若干志愿者进行对比试验，并获得了服用该降压药后的血压变化数据。现对该数据进行单 因素方差分析，所得部分分析结果如下表所示。因素方差分析，所得部分分析结果如下表所示
8、。1） 请根据表格数据说明以上分析是否满足方差分析的前提要求，为什么？请根据表格数据说明以上分析是否满足方差分析的前提要求，为什么？ 2） 请填写表中空缺部分的数据结果，并说明该降压药对不同组患者的降压效果是否存在请填写表中空缺部分的数据结果，并说明该降压药对不同组患者的降压效果是否存在 显著差异。显著差异。 3） 如果该降压药对不同组患者的降压效果存在显著差异，那么该降压药更适合哪组患者？如果该降压药对不同组患者的降压效果存在显著差异，那么该降压药更适合哪组患者？（1）因 F 检验的概率 P 值小于显著性水平（0.05） ，拒绝原假设，方差不齐，不满足方差 分析的前提假设。 （2）4*276
9、.032=1104.128； 1104.128+1524.990=2629.118； 4+63=67； 1524990/63=24.206（3）各组均值存在显著差异。更适合第三组4、为研究某商品在不同地区和不同日期的销售差异性，调查收集了以下日平均销售量数据。、为研究某商品在不同地区和不同日期的销售差异性，调查收集了以下日平均销售量数据。日期销售量周一周三周四周五周末地区一5000 6000 40006000 8000 70004000 3000 5000地区二7000 8000 80005000 5000 60005000 6000 4000地区三3000 2000 40006000 600
10、0 50008000 9000 60001） 选择恰当的数据组织方式建立关于上述数据的选择恰当的数据组织方式建立关于上述数据的 SPSS 数据文件数据文件 2） 利用多因素方差分析方法，分析不同地区和不同日期对该商品的销售是否产生了显著利用多因素方差分析方法，分析不同地区和不同日期对该商品的销售是否产生了显著 影响影响 3）地区和日期是否对该商品的销售产生了交互影响。若没有显著的交互影响，则试建立非）地区和日期是否对该商品的销售产生了交互影响。若没有显著的交互影响，则试建立非 饱和模型进行分析，并与饱和模型进行对比。饱和模型进行分析，并与饱和模型进行对比。（1）数据组织方法如下：（2）分析一般
11、线性模型单变量因变量：销售量；因子：地区、日期确定。主体间因子主体间因子值标签数字1地区192地区29地区3地区391周一至周三92周四至周五9日期3周末9主体间效应的检验主体间效应的检验因变量: 销售量 源III 类平方和自由度均方F显著性校正的模型61.852a87.7318.350.000截距844.4811844.481912.040.000Area2.29621.1481.240.313Date2.74121.3701.480.254Area * Date56.815414.20415.340.000错误16.66718.926总计923.00027校正后的总变异78.51926a.
12、 R 平方 = .788 （调整后的 R 平方 = .693）分析：（2）由上表可知，Fa1、Fa2的概率P-值为0.313和0.254，大于显著性水平（0.05） ，所以不应拒绝原假设，可以认为不同地区和日期下的销售额总体均值不存在显著差异，不同地区和不同日期对该商品的销售没有产生显著影响。（3）产生了交互影响。因为概率P-值接近于0，拒绝原假设，认为不同地区和日期对销售额产生了显著的交互作用。5、 研究者想调查性别（研究者想调查性别（1 为女，为女，2 为男）和使用手机（为男）和使用手机（1 使用，使用，2 不使用）对驾驶状态不使用）对驾驶状态 的影响。在封闭道路开车的的影响。在封闭道路开
13、车的 24 人参与了该项研究。其中，人参与了该项研究。其中，12 男男 12 女，女，6 男男 6 女使用手女使用手 机，其余机，其余 6 男男 6 女不使用手机。用女不使用手机。用 0-50 分测度驾驶状态，分数越高驾驶状态越好。数分测度驾驶状态，分数越高驾驶状态越好。数 据如下：据如下：性别性别使用手机使用手机得分得分性别性别使用手机使用手机得分得分113421351129213211382127113421261133213711302124124522481244224712462240124222461247225012402239请问：性别和是否使用手机对驾驶状态有影响吗？如果有影
14、响，影响效应是多少？请问：性别和是否使用手机对驾驶状态有影响吗？如果有影响，影响效应是多少？ （1）数据组织方法如下：（2）分析一般线性模型单变量因变量：得分；因子：性别、是否使用手机确定。主体间因子主体间因子值标签数字1男12性别2女121使用12是否使用手机2不使用12主体间效应的检验主体间效应的检验因变量: Score 源III 类平方和自由度均方F显著性校正的模型1028.125a3342.70821.101.000截距34732.042134732.0422138.453.000Sex5.04215.042.310.584UsePhone1001.04211001.04261.634
15、.000Sex * UsePhone22.042122.0421.357.258错误324.8332016.242总计36085.00024校正后的总变异1352.95823a. R 平方 = .760 （调整后的 R 平方 = .724）分析： 就性别而言，因为概率 P-值=0.584，大于显著性水平 0.05，所以不应拒绝原假设，认 为性别对驾驶状态无显著影响；就手机使用情况而言，因为概率 P-值接近 0，应拒绝原假 设，认为手机使用情况对驾驶状态存在显著影响。6、下面的表格记录了某公司采用新、旧两种培训方式对新员工进行培训前后的工作能力评下面的表格记录了某公司采用新、旧两种培训方式对新员
16、工进行培训前后的工作能力评 分增加情况的数据。现需要比较这两种培训方式的效果有无差别，考虑到加盟公司时间可分增加情况的数据。现需要比较这两种培训方式的效果有无差别，考虑到加盟公司时间可能也是影响因素，将加盟时间按月进行了纪录能也是影响因素，将加盟时间按月进行了纪录。IDMethodMonthscoreaddIDMethodmonthscoreadd111.59102212212.510.51124.514315.51312271641181320.59514111424.5126159.51524.510713.51016221081412172514914.512.51826161）请选择适当的数据组织方式将以上数据录入到）请选择适当的数据组织方式将以上数据录入到 SPSS 资料编辑窗口，变量名保持不变，资料编辑窗口，变量名保持不变， 并定义各变量的变量值标签，变量并定义各变量的变量值标签，变量 Method 的变量值标签（的变量值标签（1 为旧方法，为旧方法，2 为新方法）为新方法）
