SPSS数据统计分析复习Word下载.docx

1、01Cs ElMiEk sMStd Dialionstd.EmorPari x1B14 20 DO10uglies37.a理g临580 SOCK1QSO 31253Pkid bitl CritldUuirib：hjCorr? la: on9ig.Pa1 vi tx2II袖9IIPisirftrj SarrWlra IwiPaired DlitirencesMvanSid DeaAonSM Errat95% C orficlQ nc a i nta TOlaf theDiferEnceLaelUp P IFPat 1 sd 亠*25?.：00 303ia?441fl 18E39U3B3945 7

2、73873343.DM从上表的成对样本数据统计表中可以看出：左轮胎磨损量的举止为 614.2，有10个样本，标准差是119。644，均值的标准误为 37.834;右轮胎磨损量均值为 568.9，有10个样本，标准差 为99.31，均值的标准误为 31.405 ；成对样本相关系数表看出： x1和x2的相关系数为08.9%，相关性很高在成对样本检验表中可以发现：t的统计量为3.343，自由度为9，95%的置信区间 （8.82633,45.77367），相伴概率为 0.009,远小于显著性水平 0.05，说明左右轮胎的耐磨性有显著性差异。【单因素】对4个服务行业（航空公司-1、零售业-2、酒店业-3

3、和汽车制造业-4）的服务质量进行评估。 评价数据见 小测l.sav”。NManSic. 口湖訓i anSia. Eirar05% Conflcfcnco lnt&（voltbf MeenMlnmwmMadrnumLo?r EcundiJpparBDiria?1*295.0S0311.90137.444458 0144SJ0053.01retaiing656.16 B74.076111.9902551 050661.2（2849 00&9.00hodl566.SOOOi.82?59.606571J603660 ua70.00自剧05U20DO2.774894&PS4SS3JB465801）55.

4、00Tolal茁55 6S577 J 032052.598050 79334ft noTest of Momoqeneiry nT Variancisswredflar?mg1.493319.29 J从上表可以看出 4个服务行业的服务质量的相伴概率大于显著性水平 0.05.说明这组数据适合进行单因素方差分析。ANOVAscoresSum ofSquaresMean SquareSig.Between Groups21.17024372S11.644.000Within Groups397,69020.931Total1128.87022方差检验的F值为11.644，相伴概率为0.00，小于显著

5、性水平，表示拒绝零假设，也就是说明4个服务行业中至少有一行业和其他行业有明显的区别，也就是会所四个服务行业的服务质量存在明显的差异、Murtiple ContparisarisLSD（1） trad e（J） tradeMean Difference （1J）Std. Error5% Confidence IntervalLower BoundUpper Bounda relaysretailing-4.023812.54532130-9.35121.3036hotel-113.45714257387-19.0641-7,8502aitQ1.942BQ2.57397All3.6641A549B

6、areways4.02381.130-1.30369.3512-5+33332 77033003-15.2317-3.0350auto2.77033.0441E6311.765013.457142.678377.850219.06419.433332770333.635015.231715.4000072.393529.343821.45S2-1,042652.573B7.477-7 54993.6641044-11.7650-d 603-15.400002.893621100-21.46E2-9.3436 The mean difference is significant at the 0

7、.05 level航空公司-1、零售业-2、酒店业-3和汽车制造业-4这是LSD法多重比较的结果。可以看出hotel和areways、hotel和retailing、hotel和auto、retailing 和auto之间的相伴概率小于显著性水平， 说明他们之间都存在显著差别。 Retailing和areway、auto和areways之间的相伴概率大于 0.05，他们之间没有显著性差异评估某种型号的电池质量。分别从 A、B C三个工厂生产的同种型号电池中各随机抽取 5只电池为样本，经试验得到其寿命（小时）如下表所示。样品1样品2样品3样品4样品5工厂A4048384245工厂B3630283

8、2工厂c394350DKSDilpUUbS8M. DeviatesQ5& Ccnti tierce Iritetval far MeanMinimurnManmjrnLortounrtUpper HoLrid工厂凫42 603.975177847.M3枣工厂m32 003.1621.1H29 0?36.922S6n c44 4US.3JU37.79M.01JS*）T加1539 676.9S +ueo35 05曲E冀Test of Itornogcncityctf VadarccsLerene aatielicCf1Si 91.735212.218/UMOVAsum on Square;Moar

9、i SquareBeiween croups448 J 3： JZZ+4B712-44?.001Aith n Groups216.400f2TstalS86.333显著性为0.218，大于显著性水平 0.05，可以认为各个组总体方差是相等的，因此这组数据适合进行单因素方差分析。方差检验的F值为12.447,相伴概率为0.001，小于显著性水平 0.05.表示拒绝零假设，也就 是说这三组数据中至少有一组和其他两组有明显的区别Multiple Comparisons（Dir（J）工厂Difference （kSid. Error95% Confidence Inteiral工厂料w soon2 6

10、8&.0024.7515.45-1.8002 585.515-7.654 05工厂r工厂几-10 SO（f2 666002-16 46-4.75-12.J0IT2.&8G-10.25-6.55工厂氏i.eoo2 6E6-4,057.55ire12.400*2.68&5.5513.25t Tlie mean difference is significant at the 0.05 Im ILSD法多重比较结果可以的看出：工厂A和工厂B的相伴概率为0.002，工厂B和工厂C的相伴概率为0.001，都低于显著性水 平0.05，说明工厂 A与工厂B的电池寿命存在显著性差异。工厂A和工厂C的相伴概率为

11、0.515，大于显著性水平 0.05，说明A和B厂的电池寿命不存在显著性差异、【多因素】试分析不同包装及口味对某饮料销售水平的影响。在20家超市一天的销售数据见 小测3.sav”。EJetweeri-Subjects Factors味类别1 t包装类别1Levenes Test trf Equalitv of ErrorVariances3DepentlenWariabieB1f11.21916.335Tests the tiull hyp uthesis th at the error variance ofttie dependent variable is equal across gr

12、ou|is.芻澤屛护炯+电装类别口味第一个表是【主体间因子】表，可以看出各个控制变量水平下观察到的个案的个数。第二个表是【误差方案等同性的 Levene检验】表中i看出相伴概率为 0.335，大于显著性水平0.05，因此认为各个组总体方差相等的，满足方差齐次性检验的前提条件。Tests of Between-Subject s EfFeGtsDependent ariable：! 售数璧SourceType III Sum of SquaresdTCorrected Model2S20.0003873.3332.91106727360 000273BO.OOO01.267ooa口味类别2420

13、 00024200008.067012包装类别1SO.OOO190.000,eoo.450口味类别沪包装类别20.000.OS 7.600Error4eoo oao300.0004B0tJ 00020Corrected Total7420.000a R Squared - .353 （Adjusted iR Squared = .232）【主体间效应的检验】表看出不同口味的离差平方和为 2420,均分为2420,自由度为1，F的统计量为8.067,相伴概0.012小于显著性水水平 0.05，而包装类贡献的离差平方和为 180,均 方为280，自由度1，F的统计量为0.600，相伴概率为0.45

14、大于显著性水平0.05.因此说明不同口味对超市的销售量有显著性的影响，而不同包装对销售量却没有显著性影响。口味类别和包装类别的交互作用的相伴概率为 0.067，大于显著性水平 0.05，说明它们之间的交互作用对销售量造成的影响不显著。Custom Hyi）othesis Tests IndexContrast Coefficients （L* Matrix）Simple Contrast （reference category = 2） 血口味类别Transformation Coefficients （M Matrix）Identity MatrixContrast Results （K M

15、atrix）Zero MatrixContrast Coefficients （L* MatrixSimple Con trast （reference category = 2） 8包装类别Custom Hypothesis Tests #1口味类另q Simple Contrast3Depe-消售数重Level 1 vs. Level 2 Contrast Estimate22.000Hypothesized ValueDifference （Estimate Hypothesized）-22.0007.746.01295% Confidence Inten/al Lower Bound3

16、8.421for Difference-5.579a. Reference category= 2Test ResultsDependent Variable.售数里Sum of SquaresContrast2420.0004800.000Custom Hypothesis Tests #2Cont rast R&sutt （K MdlrtN）包装类别 Simple ContrastDepe備售敌里Level 1 vs. Level 1 Contrast Estimate-6.000Hypothesized V&lueDiffers rice （Estimate Hypothesized）9

17、5% Co Science lnt&（val Louver B口urid盟1rorDifTerenc 已1D 421a. Reference category = TDependent Va rl able 彳肖售埶堇Sigi.1BO.OOD.4604800 000is300.0D0Estimated Marginal MeansGrand MeanDependent Vari前I e销售埶里M&an95% Oorrfidence IntervalUpperEcund37 0003.87328.79045.210相关性【二元定距相关性分析】分析f相关f双变量苗诵It苧Tfi再ip Pf Rrw

18、n 希,布.200昭号1M14I51i131B933303.38327.200W5 BOO刖 1）0?J1WT17.Gf7BI?1SIS就字 PtHraenfl.A349轴旷B5（r豆曲生f工他：00申方与303 333A9J3139K2.DODMB oao协方差訓 i aar42 3Q140,43前05TNI1-5创固 FPfion错H250.34?r.7E4*T?剳1 *：.J134.DC.DOO平方与刃孑和247 2arSB? OCID74D4CID门2 EDO怫方茎1 ?j65t呵.1吧砥W5幹佃時T*工酉 “mrwn唁丰生j-：wo75FH （WI?1ST004.OOD平方与爭和pn

19、o3E5 8Q0458 OOO732.800in 0 9002E12S39Q6752.32B8BJOO1 在 rr 棉（fj）歆学与物齊相件時率为o比 小十心有昴:走件的権关件，椿关系數大十口也说匪有高枣疋陀关 英语和物理的用伴概妄为7 25山他和之问还冇显爭相美性.【二元定序相关系分析】如下表所示。现求降雨量某农场通过试验取得某农作物产量与春季降雨量和平均温度的数据, 对产量的偏相关。Deficripfive Statistics444.0000161 .67787降雨星92.900041.27267温度14.000069042ioCorrelationsControl Variables-none-aGorrelationUOD.931