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1、第六章 spss的方差分析1、入户推销有五种措施。某大公司想比较这五种措施有无明显的效果差别，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，并随机地将她们分为五个组，每组用一种推销措施培训。一段时期后得到她们在一种月内的推销额，如下表所示： 1） 请运用单因素方差分析措施分析这五种推销方式与否存在明显差别。 2） 绘制各组的均值对比图，并运用LSD措施进行多重比较检查。原假设：这五种推销方式与否存在明显差别。环节：建立SPSS数据分析比较均值单因素因变量导入销售额变量导入方式选项选择方差同质性检查、均值图选择LSD措施检查拟定表6-1方差齐性检查销售额Levene 记录量d
2、f1df2明显性2.048430.113表6-2ANOVA销售额平方和df均方F明显性组间405.5344101.38411.276.000组内269.737308.991总数675.27134分析：sig值为0.000.05，故回绝原假设，觉得这五种销售方式中存在明显差别。（2）多重比较：表6-3多重比较销售额LSD(I) 推销方式(J) 推销方式均值差 (I-J)原则误明显性95% 置信区间下限上限dimension21dimension32-3.3000*1.6028.048-6.573-.0273.72861.6028.653-2.5454.00243.05711.6028.066-.
3、2166.3305-6.7000*1.6028.000-9.973-3.4272dimension313.3000*1.6028.048.0276.57334.0286*1.6028.018.7557.30246.3571*1.6028.0003.0849.6305-3.4000*1.6028.042-6.673-.1273dimension31-.72861.6028.653-4.0022.5452-4.0286*1.6028.018-7.302-.75542.32861.6028.157-.9455.6025-7.4286*1.6028.000-10.702-4.1554dimension
4、31-3.05711.6028.066-6.330.2162-6.3571*1.6028.000-9.630-3.0843-2.32861.6028.157-5.602.9455-9.7571*1.6028.000-13.030-6.4845dimension316.7000*1.6028.0003.4279.97323.4000*1.6028.042.1276.67337.4286*1.6028.0004.15510.70249.7571*1.6028.0006.48413.030*. 均值差的明显性水平为 0.05。分析：有表6-3可以看出，多重比较中sig值均不不小于0,05，因此回绝原
5、假设，觉得五种推销措施存在明显差别 均值图也可以看出均值对比图的曲折比较大，进一步验证了结论。2、为研究某种降血压药的合用特点，在五类具有不同临床特性的高血压患者中随机挑选了若干志愿者进行对比实验，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，所得部分分析成果如下表所示。 1） 请根据表格数据阐明以上分析与否满足方差分析的前提规定，为什么？ 2） 请填写表中空缺部分的数据成果，并阐明该降压药对不同组患者的降压效果与否存在明显差别。 3） 如果该降压药对不同组患者的降压效果存在明显差别，那么该降压药更适合哪组患者？1）图表中可以看出，在方差齐性检查中，sig值为0.001，
6、不不小于0.05，故回绝原假设，因此方差不齐。2）表中空缺补充：ANOVA销售量平方和df均方F明显性组间1104.1284276.03211.403.000组内1524.9906324.206总数2629.11867分析：对数据进行检查中，sig值为0.000，不不小于0.05，故回绝原假设，SUOYI 降压药对不同患者的降压效果有明显影响。3）由多重检查可以看出，第1组和2组，第2组和5组，第1组和5组之间差别不明显，其她组差别较明显。因此该降压药更适合于三组和四组。3、 为研究某商品在不同地区和不同日期的销售差别性，调查收集如下日平均销售量数据。1） 选择恰当的数据组织方式建立有关上述数
7、据的SPSS数据文献。 2） 运用多因素方差分析，分析不同地区和不同日期对该商品的销售与否产生了明显影响 3）地区和日期与否对该商品的销售产生了交互影响。若没有明显的交互影响，则试建立非饱和模型进行分析，并与饱和模型进行对比。 1）组织SPSS数据文献：2）原假设：日期与地区与销售额无明显影响分析般线性模型单变量因变量导入销售额固定因子导入地区和日期两两比较中的比较劲拟定主体间效应的检查因变量:销售额源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地区2296296.2962114814
8、8.1481.240.313日期2740740.74121370370.3701.480.254地区 * 日期5.681E741.420E715.340.000误差1.667E718925925.926总计9.230E827校正的总计7.852E726a. R 方 = .788（调节 R 方 = .693）分析：由上表可以看出，地区sig值为0.313，,不小于0.05，接受原假设，觉得地区对销售额的影响不明显；日期sig值为0.254，不小于0.05，接受原假设，觉得日期对销售额的影响不明显；3）原假设：地区*日期对销售额影响不明显。由2）表中数据可以看出，日期和地区对销售额影响的sig值为
9、0.00，不不小于0.05，故否认原假设，觉得地区*日期对销售额的影响明显。4、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分增长状况的数据。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也许也是影响因素，将加盟时间按月进行了纪录。 1）请选择合适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，并定义各变量的变量值标签，变量Method的变量值标签（1为旧措施，2为新措施）。 2） 按不同的培训措施计算加盟时间、评分增长量的平均数。 3） 在剔除加盟时间影响的前提下，分析两种培训方式的效果有无差别，并阐明理由。1) 数据组织措施如
10、下图：2）环节：数据转置month，score add转置转换计算变量记录量，选择均值目的变量内输入措施1的均值在数字体现式内填入MEAN拟定描述记录量N极小值极大值均值原则差时间91.05.53.5001.5411增长量98.013.010.6111.6729有效的 N （列表状态）9描述记录量N极小值极大值均值原则差时间9.57.04.0002.0917增长量99.016.012.5562.6034有效的 N （列表状态）93）原假设：两种培训方式效果无明显差别环节：分析般线性模型因变量导入score add固定因子中导入month拟定主体间效应的检查因变量:Scoreadd源III 型平方和df均方FSig.校正模型17.014a117.0143.553.078截距2415.12512415.125504.392.000Method17.014117.0143.553.078误差76.611164.788总计2508.75018校正的总计93.62517a. R 方 = .182（调节 R 方 = .131）分析：由上表可以看出，在剔除加盟时间影响下的sig检查值为0.034，不不小于0.05，故回绝原假设，觉得两种培训方式效果有明显差别.
