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统计软件与计算实验报告方差分析中控制变量对观测变量影响显著性判断专业：统计学 姓名：陈培志 学号：实验目的：熟悉方差分析的内容，掌握从观测变量的方差分解入手，通过推断控制变量各水平下各观测变量总体的均值是否存在显著性差异，分析控制变量是否给观测变量带来了显著影响。实验内容：一样本收集：建立数据文件如下表：（表一）自习时间x1（小时）到课次数x2期末平均成绩y（分）3064854554784064892432733543683257793864694263653262892064821015243647639568440649237067246183345676365883406394436073366484435781376278406385326479273068364273425190271572356494二数据分析:1 单因素方差分析：具体步骤:(1) 选择菜单:【Analyze】【Compare means】【One-Way ANOVA】(2) 选择观测变量到【Dependent List】框。(3) 选择控制变量到【Factor】框运行结果如下：自习时间x1对期末平均成绩的单因素方差分析结果：表(1.1)ANOVAy平方和df均方F显著性组间1703.96715113.5981.609.190组内988.3331470.595总数2692.30029到课次数x2对期末平均成绩的单因素方差分析结果：表（1.2）ANOVAy平方和df均方F显著性组间1653.13316103.3211.293.324组内1039.1671379.936总数2692.30029从上面表（1.1）及表（1.2）可以看出，若显著性水平a的取值为0.05，则x1和x2对应的概率P值均大于a的值，因此，接受原假设Ho。2.单因素方差分析的进一步分析：多重比较检验具体步骤：(1）选择菜单:【Analyze】【Compare means】【One-Way ANOVA】(2)选择 Post Hoc 按钮。（3）在新出现的窗口中任选几个种方法即可。运行结果如下： 表（2.1）不同到课次数的基本描述统计量及95%的置信区间描述yN均值标准差标准误均值的 95% 置信区间极小值极大值下限上限.00167.0000.67.0067.001.00152.0000.52.0052.0015.00172.0000.72.0072.0030.00168.0000.68.0068.0032.00173.0000.73.0073.0042.00173.0000.73.0073.0043.00168.0000.68.0068.0051.00190.0000.90.0090.0054.00178.0000.78.0078.0056.00280.00005.656854.0000029.1752130.824876.0084.0057.00280.00001.414211.0000067.293892.706279.0081.0058.00183.0000.83.0083.0060.00173.0000.73.0073.0061.00183.0000.83.0083.0062.00283.50007.778175.5000013.6159153.384178.0089.0063.00381.333314.843638.5699744.4597118.207065.0094.0064.00983.33337.937252.6457577.232289.434469.0094.00总数3078.70009.635241.7591575.102182.297952.0094.00表（2.2）方差齐性检验yLevene 统计量df1df2显著性1.648a413.222a. 在计算 y 的方差齐性检验时，将忽略