实验报告二.docx
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实验报告二
学生：
胡智昊学号：
31405714
一、实验工程名称：
实验报告〔二〕
二、实验目的和要求
〔一〕掌握列联分析的软件应用
〔二〕掌握方差分析的软件应用
三、实验容
1．为研究上市公司对其股价波动的关注程度，一家研究机构对在主板、中小板和创业板上市的190家公司进展了调查，得到如下信息：
上市公司的类型
关注
不关注
主板企业
50
70
中小板企业
30
15
创业板企业
20
5
〔1〕检验上市公司的类型与对股价波动的关注程度是否有关。
〔α=0.05〕
〔2〕计算上市公司的类型与对股价波动的关注程度两个变量之间的φ系数、Cramer’sV系数和列联系数，并分析其相关程度。
Ho：
假设上市公司的类型与对股价波动的关注程度无关
H1：
上市公司的类型与对股价波动的关注程度有关
上市公司的类型关注不关注
主板企业5070120
中小板企业301545
创业板企业20525
10090190
nijNijnij-Nijnij-Nij2/Nij
5063.15789-13.157894742.74122807
3023.684216.3157894741.684210526
2013.157896.8421052633.557894737
7056.8421113.157894743.045808967
1521.31579-6.3157894741.871345029
511.84211-6.8421052633.953216374
16.8537037卡方
5.991464547卡方0.05
所以拒绝原假设，认为有关
2．为分析不同地区的消费者与所购置的汽车价格是否有关，一家汽车企业的销售部门对东部地区、中部地区和西部地区的400个消费者作了抽样调查，得到如下结果：
汽车价格
东部地区
中部地区
西部地区
10万元以下
20
40
40
10万-20万元
50
60
50
20万-30万元
30
20
20
30万元以上
40
20
10
〔1〕检验地区与所购置的汽车价格是否有关。
〔α=0.05〕
〔2〕计算地区与所购置的汽车价格两个变量之间的φ系数、Cramer’sV系数和列联系数，并分析其相关程度。
H0：
假设地区与所购置的汽车价格不相关
H1：
假设地区与所购置的汽车价格相关
汽车价格东部地区中部地区西部地区
10万元以下204040100
10万-20万元506050160
20万-30万元30202070
30万元以上40201070
140140120400
nijNijnij-Nijnij-Nij2/Nij
2035-156.428571429
5056-60.642857143
3024.55.51.234693878
4024.515.59.806122449
403550.714285714
605640.285714286
2024.5-4.50.826530612
2024.5-4.50.826530612
4030103.333333333
504820.083333333
2021-10.047619048
1021-115.761904762
29.9914966卡方
12.59158724
3．一家牛奶公司有4台机器装填牛奶，每桶的容量为4升。
下面是从4台机器中抽取的装填量〔单位：
升〕样本数据：
机器1
机器2
机器3
机器4
4.05
3.99
3.97
4.00
4.01
4.02
3.98
4.02
4.02
4.01
3.97
3.99
4.04
3.99
3.95
4.01
4.00
4.00
4.00
取显著性水平
，检验不同机器对装填量是否有显著影响。
H0：
不同机器对装填量是否无影响
H1:
不同机器对装填量有显著影响
机器1机器2机器3机器4
4.053.993.974
4.014.023.984.02
4.024.013.973.99
4.043.993.954.01
44
4
方差分析：
单因素方差分析
SUMMARY
组观测数求和平均方差
列1416.124.030.000333
列2624.0140.000137
列3519.873.970.00033
列4416.024.010.000167
方差分析
差异源SSdfMSFP-valueFcrit
组间0.00713010.09840.0006853.287382
组0.0035150
总计0.010618
0.000685335<0.05
所以拒绝原假设，认为有显著差异
4．一家管理咨询公司为不同的客户进展人力资源管理讲座。
每次讲座的容根本上一样的，但讲座的听课者有时是高级管理者，有时是中级管理者，有时是初级管理者。
该咨询公司认为，不同层次的管理者对讲座的满意度是不同的。
对听完讲座后随机抽取的不同层次管理者的满意度评分如下〔评分标准是从1～10，10代表非常满意〕：
高级管理者
中级管理者
初级管理者
7
8
5
7
9
6
8
8
5
7
10
7
9
9
4
10
8
8
取显著性水平
，检验管理者的水平不同是否会导致评分的显著差异。
H0:
管理者的水平不同不会导致评分的显著差异
H1：
管理者的水平不同会导致评分的显著差异
高级管理者中级管理者初级管理者
785
796
885
7107
994
108
8
方差分析：
单因素方差分析
SUMMARY
组观测数求和平均方差
列15387.60.8
列27628.860.809524
列36355.832.166667
方差分析
差异源SSdfMSFP-valueFcrit
组间29.60952381214.811.755730.0008493.68232
组18.89047619151.26
总计48.517
0.000848709<0.05
所以拒绝原假设，认为有显著差异
5．某家电制造公司准备购进一批5#电池，现有A、B、C三个电池生产企业愿意供货，为比拟它们生产的电池质量，从每个企业各随机抽取5只电池，经实验得其寿命〔单位：
小时〕数据如下：
实验号
电池生产企业
A
B
C
1
2
3
4
5
50
50
43
40
39
32
28
30
34
26
45
42
38
48
40
试分析3个企业生产的电池的平均寿命之间有无显著差异〔
〕。
如果有差异，用LSD方法检验哪些企业之间有差异。
H0：
3个企业生产的电池的平均寿命之间无显著差异
H1:
3个企业生产的电池的平均寿命之间有显著差异
方差分析：
单因素方差分析
SUMMARY
组观测数求和平均方差
A522244.428.3
B51503010
C521342.615.8
方差分析
差异源SSdfMSFP-valueFcrit
组间615.62307.817.068390.000313.885294
组216.41218.03333
总计83214
ANOVA
寿命
平方和df均方F显著性
组间525.1572262.57916.300.001
组177.2001116.109
总数702.35713
最后一列的显著性p值为0.001<0.05，所以拒绝原假设，有显著差异
方差齐性检验
寿命
Levene统计量df1df2显著性
.310211.740
如图P=0.740>0.05因而lsd法
多重比拟
寿命
LSD
（I）企业（J）企业均值差（I-J）标准误显著性95%置信区间
下限上限
dimension21dimension3213.000*2.692.0017.0718.93
3.4002.692.885-5.536.33
2dimension31-13.000*2.692.001-18.93-7.07
3-12.600*2.538.000-18.19-7.01
3dimension31-.4002.692.885-6.335.53
212.600*2.538.0007.0118.19
*.均值差的显著性水平为0.05。
两两比拟后发现B和C企业之间的差异显著是导致3个企业电池寿命差异显著的主要原因。
6．某企业准备用3种方法组装一种新的产品，为确定哪种方法每小时生产的产品数量最多，随机抽取了30名工人，并指定每个人使用其中的一种方法。
通过对每个工人生产的产品数进展方差分析得到下面的结果：
差异源
SS
df
MS
F
P-value
Fcrit
组间
210
0.245946
3.354131
组
3836
—
—
—
总计
29
—
—
—
—
〔1〕完成上面的方差分析表。
〔2〕假设显著性水平
，检验3种方法组装的产品数量之间是否有显著差异。
SSdfMSFP-valueFcrit
组间42022101.4781020.2459463.354131
组383627142.0741———
总计425629————
由于P值0.245946>0.05。
所以不落入拒绝域。
无显著性差异
7．有5种不同品种的种子和4种不同的施肥方案，在20块同样面积的土地上，分别采用5种种子和4种施肥方案搭配进展实验，取得的收获量数据如下表：
品种
施肥方案
1
2
3
4
1
2
3
4
5
12.0
13.7
14.3
14.2
13.0
9.5
11.5
12.3
14.0
14.0
10.4
12.4
11.4
12.5
13.1
9.7
9.6
11.1
12.0
11.4
检验不同品种和施肥方案对收获量的影响是否显著。
〔
〕
SUMMARY观测数求和平均方差
行1441.610.41.286667
行2447.211.82.966667
行3449.112.2752.0825
行4452.713.1751.189167
行5451.512.8751.169167
列1567.213.440.913
列2561.312.263.563
列3559.811.961.133
列4553.810.761.133
方差分析
差异源SSdfMSFP-valueFcrit
行19.06744.766757.2397160.0033153.259167
列18.181536.06059.2046580.0019493.490295
误差7.901120.658417
总计45.149519
8．城市道路交通管理部门为研究不同的路段和不同的时间段对行车时间的影响，让一名交通警察分别在3个路段和顶峰期与非顶峰期亲自驾车进展实验，通过实验取得共获得30个行车时间〔单位：
分钟〕的数据。
试分析路段、时段以及路段和时段的交互作用对行车时间的影响。
〔
〕
路段
路段1
路段2
路段3
时段
顶峰期
36.5
28.1
32.4
34.1
29.9
33.0
37.2
32.2
36.2
35.6
31.5
35.5
38.0
30.1
35.1
非顶峰期
30.6
27.6
31.8
27.9
24.3
28.0
32.4
22.0
26.7
31.8
25.4
29.3
27.3
21.7
25.6
H0：
无影响
H1:
有影响
方差分析：
可重复双因素分析
SUMMARY路段1路段2路段3总计
顶峰期
观测数55515
求和181.4151.8172.2505.4
平均36.2830.3634.4433.69333
方差2.2672.5182.7238.702095
非顶峰期
观测数55515
求和150121141.4412.4
平均3024.228.2827.49333
方差5.2656.0255.79711.22067
总计
观测数101010
求和331.4272.8313.6
平均33.1427.2831.36
方差14.3026714.3373314.32711
方差分析
差异源SSdfMSFP-valueFcrit
样本288.31288.370.331371.36E-084.259677
列180.5147290.2573322.018463.71E-063.402826
交互0.02420.0120.0029270.9970773.402826
部98.38244.099167
总计567.218729
根据P值，路段、时段对其有影响但路段和时段的交互作用的P值0.99>0.05所以无影响
9．为检验广告媒体和广告方案对产品销售量的影响，一家营销公司做了一项实验，考察三种广告方案和两种广告媒体，获得的销售量数据如下：
广告媒体
报纸
电视
广告方案
A
8
12
12
8
B
22
26
14
30
C
10
18
18
14
检验广告方案、广告媒体或其交互作用对销售量的影响是否显著？
〔
〕
H0:
假设无影响
H1：
有影响
方差分析：
可重复双因素分析
SUMMARY报纸电视总计
A
观测数224
求和202040
平均101010
方差885.333333
B
观测数224
求和365692
平均182823
方差32846.66667
C
观测数224
求和283260
平均141615
方差32814.66667
总计
观测数66
求和84108
平均1418
方差27.272
方差分析
差异源SSdfMSFP-valueFcrit
样本344217210.750.0103865.143253
列4814830.1339755.987378
交互562281.750.2519325.143253
部96616
总计54411
根据P值均大于0.05，不拒绝原假设。
所以认为广告方案、广告媒体或其交互作用对销售量无显著影响
四、实验数据记录与分析
〔根本要求：
1.根据题号顺序记录软件输出结果并分析；2.结果可来自对SPSS或Excel进展操作的输出，二选一即可。
〕
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