SPSS数据统计分析复习Word下载.docx

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d-Wica

在组数据统计表中可以得到第1组有6个样本，均值为12.8883,标准差是0.72256，均值标准

误为0.29498;

第二组有7个样本，均值是13,标准差是0.5870均值标准误是0.22189；

在独立样本检验表中可以得出F的统计量的值为1.028，相伴概况为0,332，远大于显著性水

平0.05，说明这两组数据的方差之间不存在显著差别，所以适合采用独立样本T检验。

t的统

计量为-0.772，自由度为11，95%的置信区间，（01.07881,0.51834），相伴概率为0.456，远大于显著性水平0.05，假设成立，不能拒绝原假设，说明这2台仪器的测试结果没有显著性差异。

【配对样本T检验】

3、分别从甲乙两厂生产的同规格的前轮轮胎中随机抽取10只，将它们配对安装在10辆汽车

的左右轮上，行驶相同的里程之后，测得各只轮胎磨损的数据在小测3.sav”中，试用配对样

本T检验过程检验两种轮胎的耐磨性之间的差异。

ParedSanipif>

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0030

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441

fl18E39

U3B39

4577387

3343

.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”。

Man

Sic.口湖訓ian

Sia.Eirar

05%Conflcfcncolnt&

（voltbfMeen

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iJpparBDiria

1*29

5.0S031

1.9^013

7.4444

580<

4SJ00

53.01

retaiing

56.16B7

4.07611

1.99025

510506

61.2（28

4900

9.00

hod»

66.SOOO

i.82?

59.6065

71J6036

60ua

70.00

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5U20DO

2.77489

PS4S

S3JB465

^801）

55.00

Tolal

茁

556S57

7J0320

52.5980

507933

4ftno

TestofMomoqeneirynTVariancis

swre^

dfl

ar?

1.493

.2^9J

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。

ANOVA

scores

Sumof

Squares

MeanSquare

Sig.

BetweenGroups

21.170

24372S

11.644

.000

WithinGroups

397,690

20.931

Total

1128.870

方差检验的F值为11.644，相伴概率为0.00，小于显著性水平，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、

MurtipleContparisaris

LSD

（1）trade

（J）trade

MeanDifference（1J）

Std.Error

^5%ConfidenceInterval

LowerBound

UpperBound

arelays

retailing

-4.02381

2.54532

130

-9.3512

1.3036

hotel

-113.45714"

257387

-19.0641

-7,8502

aitQ

1.942BQ

2.57397

All

■3.6641

A549B

areways

4.02381

.130

-1.3036

9.3512

-5+3333"

277033

003

-15.2317

-3.0350

auto

2.77033

.044

1E63

11.7650

13.45714"

2.67837

7.8502

19.0641

9.43333"

277033

3.6350

15.2317

15.400007

2.39352

9.3438

21.45S2

-1,04265

2.573B7

.477

-75499

3.6641

044

-11.7650

-d603

-15.40000'

2.89362

1100

-21.46E2

-9.3436

\Themeandifferenceissignificantatthe0.05level

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、BC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A

工厂B

工厂c

DKSDilpUUbS

8M.Deviates

Q5&

CcntitierceIritetvalfarMean

Minimurn

Manmjrn

Lo^rtounrt

UpperHoLrid

工厂凫

4260

3.975

1778

47.M

3枣

工厂m

3200

3.162

1.1H

290?

36.92

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S.3JU

37.79

M.01

*）□

T加

3967

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3505

曲E

冀

TestofItornogcncityctfVadarccs

Lereneaatielic

Cf1

Si9

1.735

.218

/UMOVA

sumonSquare;

MoariSquare

Beiweencroups

448J3：

ZZ+4B7

12-44?

.001

\AithnGroups

216.400

Tstal

S86.333

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

MultipleComparisons

（Dir

（J）工厂

Difference（k

Sid.Error

95%ConfidenceInteiral

工厂料

wsoon

268&

.002

4.75

15.45

-1.800

2585

.515

-7.65

405

工厂r

工厂几

-10SO（f

2666

002

-1646

-4.75

-12.J0IT

2.&

-10.25

-6.55

工厂氏

i.eoo

26E6

-4,05

7.55

ire

12.400*

2.68&

5.55

13.25

tTliemeandifferenceissignificantatthe0.05ImI

LSD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-SubjectsFactors

□味类别1t

包装类别1

Levene'

sTesttrfEqualitvofError

Variances3

DepentlenWariabie^^B

1f1

1.219

.335

Teststhetiullhyputhesisthattheerrorvarianceofttiedependentvariableisequalacrossgrou|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。

TestsofBetween-SubjectsEfFeGts

Dependent^ariable：

^售数璧

Source

TypeIIISumofSquares

CorrectedModel

2S20.0003

873.333

2.911

067

27360000

273BO.OOO

01.267

ooa

口味类别

2420000

8.067

012

包装类别

1SO.OOO

190.000

eoo

.450

口味类别沪包装类别

20.000

.OS7

.600

Error

4eoooao

300.000

^4B0tJ000

CorrectedTotal

7420.000

aRSquared-.353（AdjustediRSquared=.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。

CustomHyi）othesisTestsIndex

ContrastCoefficients（L*Matrix）

SimpleContrast（referencecategory=2）血口味类别

TransformationCoefficients（MMatrix）

IdentityMatrix

ContrastResults（KMatrix）

ZeroMatrix

ContrastCoefficients（L*Matrix

SimpleContrast（referencecategory=2）8『包装类别

CustomHypothesisTests#1

口味类另qSimpleContrast3

Depe•-

消售数重

Level1vs.Level2ContrastEstimate

・22.000

HypothesizedValue

Difference（Estimate•Hypothesized）

-22.000

7.746

.012

95%ConfidenceInten/alLowerBound

・38.421

forDifference

-5.579

a.Referencecategory=2

TestResults

DependentVariable.^售数里

SumofSquares

Contrast

2420.000

4800.000

CustomHypothesisTests#2

ContrastR&

sutt«

（KMdlrtN）

包装类别SimpleContrast

Depe—

備售敌里

Level1vs.Level1ContrastEstimate

-6.000

HypothesizedV&

lue

Differsrice（Estimate•Hypothesized）

95%CoSciencelnt&

（valLouverB口urid

盟1

rorDifTerenc已

1D421

a.Referencecategory=T

DependentVarlable彳肖售埶堇

Sigi.

1BO.OOD

.460

4800000

300.0D0

EstimatedMarginalMeans

GrandMean

DependentVari前Ie销售埶里

95%OorrfidenceInterval

UpperEcund

37000

3.873

28.790

45.210