SPSS试验方差分析.doc

Spss实验方差分析（1）一实验描述：某学校要对两位老师的教学质量进行评价，这两位老师分别教甲班和乙班，这两班数学课的成绩如下表所示，问：这两个班的成绩是否存在差异？甲班90 93 82 88 85 80 87 85 74 90 88 83 82 85 73 86 77 94 68 82 乙班76 75 73 75 62 90 75 83 66 65 78 80 68 87 74 9864 68 72 80二实验过程描述及实验结果步骤1、均值比较Case Processing SummaryCasesIncludedExcludedTotalNPercentNPercentNPercentscore * class40100.0%0.0%40100.0%classMeanNStd. DeviationVariance甲班83.6000206.6995744.884乙班76.4500209.1850984.366Total80.0250408.7221776.076结果如下所示：从结果可以看出：个案总数为 40，其中甲班 20，乙班 20。甲班成绩的均值、标准差、方差分别为：83.600、6.69957、44.884，乙班成绩的均值、 准差、 准差、方差为 79.5250、8.94137、79.948。步骤2、单一样本 T 检验One-Sample StatisticsNMeanStd. DeviationStd. Error Meanscore4080.02508.722171.37910One-Sample TestTest Value = 75 tdfSig. (2-tailed)Mean Difference95% Confidence Interval of the DifferenceLowerUpperscore3.64439.0015.025002.23557.8145从表中可以看出，两个班级成绩平均值为 80.0250，标准差为 8.72217，均值误差为1.37910，检验值为75，样本均值和检验值之差为5.025，T值为 3.644，相伴概率为0.001。95%置信区间为（2.2355,7.8145），表示95%样本差值在该区间。由于相伴概率0.001小于显著性 0.05，所以拒绝H0，可以认为两个班级的成绩是有差异的。步骤3、两独立样本 T 检验Group StatisticsclassNMeanStd. DeviationStd. Error Meanscore甲班2083.60006.699571.49807乙班2076.45009.185092.05385Levenes Test for Equality of Variancest-test for Equality of MeansFSig.tdfSig. (2-tailed)Mean DifferenceStd. Error Difference95% Confidence Interval of the DifferenceLowerUpperscoreEqual variances assumed1.465.2342.81338.0087.150002.542142.0037012.29630Equal variances not assumed2.81334.757.0087.150002.542141.9878812.31212从表中可以看出，两个班级的成绩平均值分别为 83.6000 和 75.4500，标准差分别为 6.69957 和 9.17935，均值误差分别为 1.49807 和 2.05257。F 的相伴概率为 0.299，大于显著性水平 0.05，不能拒绝方差相等的假设，可以认为两班级的成绩方差无显著性差异； T 的相伴概率为 0.003 小于显著性水平 0.05，拒绝 T 检验的零假设，即认为两班级的成绩平均值有显著性差异。步骤 4：两配对样本 T 检验Paired Samples StatisticsMeanNStd. DeviationStd. Error MeanPair 1score183.6000206.699571.49807score275.4500209.179352.05257Paired Samples CorrelationsNCorrelationSig.Pair 1score1 & score220.097.683Paired Samples TestPaired DifferencestdfSig. (2-tailed)MeanStd. DeviationStd. Error Mean95% Confidence Interval of the DifferenceLowerUpperPair 1score1 - score28.1500010.825292.420613.0836113.216393.36719.003从表中可以看出，配对两班级的成绩的平均值分别为 83.6000 和 75.4500，标准差分别为 6.6995 ， 和 9.17935，均值误差分别为 1.49807 和 2.05257。计算出的 T 值为 3.028，其伴随概率为 0.007，小于显著性水平 0.05，接受 T 检验的零假设。即认为两班级数学成绩有明显的差异。 ，综上四种计算及检验，得出结论：甲班与乙班的成绩是有差异的。Spss实验方差分析（2）一实验描述：某食品集团公司生产A、B、C三个品牌的食品。为了了解不同品牌食品的销售情况，采用随机区组设计方法，以地区作为划分区组的特征。具体数据如下表。（单位：吨）试分析不同品牌食品的销售情况是否相同？地区编号食品A食品B食品C150.1058.2064.50247.8048.5062.40353.1053.8058.60463.5064.2072.50571.2068.4079.30641.4045.7038.40762.9053.0051.20842.2039.8046.20二实验过程描述及实验结果DescriptivessalesNMeanStd. DeviationStd. Error95% Confidence Interval for MeanMinimumMaximumLower BoundUpper BoundA854.025010.808433.8213644.988963.061141.4071.20B853.95009.493163.3563446.013561.886539.8068.40C859.137513.549904.7906147.809570.465538.4079.30Total2455.704211.180862.2822850.982960.425438.4079.303种不同食品各有8个样本，由mean一列数据可以看出，食品B的销售量最低，C的最高。Test of Homogeneity of VariancessalesLevene Statisticdf1df2Sig.575221.571不同食品的销售额的方差齐次性检验值为0.575.如果显著性水平为0.05，由于概率p的值大于显著性水平，不应拒绝零假设，认为不同食品的销售额的总体方差无显著性差异，满足方差分析的前提要求。ANOVAsalesSum of SquaresdfMean SquareFSig.Between Groups141.476270.738.543.589Within Groups2733.79421130.181Total2875.27023该表显示不同食品对销售额的单因素方差分析结果。销售额的离差平均总和为2875.270，其中，不同食品可解释的变差为141.476，抽样误差引起的变差为2733.794，它们的方差分别为70.738,130.181，相除所得的F统计量的观测值为0.543，由于F值小于1，说明组间方差小于组内方差，抽样造成的差异远远超过分组的差异。对应的概率p值为0.589，如果显著性水平为0.05，大于显著性水平，应接受零假设，认为不同食品对销售额无显著性影响，也就是3种食品的总体均值无差异。Contrast CoefficientsContrastfoodABC110-1该表为食品类型先验对比检验的系数说明。Contrast TestsContrastValue of ContrastStd. ErrortdfSig. (2-tailed)salesAssume equal variances1-5.11255.70484-.89621.380Does not assume equal variances1-5.11256.12803-.83413.341.419从前面的分析中已知，食品B的销售量最低，C的最高。这里，采用先验对比的检验方法，进一步对不同食品和整体效果进行对比分析。如果显著性水平为0.05，由于t统计量的概率p值大于显著性水平，不应拒绝零假设，即认为不同食品和整体效果无显著性差异。PostHocTestsMultiple ComparisonsDependent Variable:sales(I) food(J) foodMean Difference (I-J)Std. ErrorSig.95% Confidence IntervalLower BoundUpper BoundTukey HSDAB.075005.704841.000-14.304414.4544C-5.112505.70484.649-19.49199.2669BA-.075005.704841.000-14.454414.3044C-5.187505.70484.641-19.56699.1919CA5.112505.70484.649-9.266919.4919B5.187505.70484.641-9.191919.5669LSDAB.075005.70484.990-11.788911.9389C-5.112505.70484.380-16.97646.7514BA-.075005.70484.990-11.938911.7889C-5.187505.70484.374-17.05146.6764CA5.112505.70484.380-6.751416.9764B5.187505.70484.374-6.676417.0514BonferroniAB.075005.704841.000-14.765314.9153C-5.112505.704841.000-19.95289.7278BA-.075005.704841.000-14.915314.7653C-5.187505.704841.000-20.02789.6528CA5.112505.704841.000-9.727819.9528B5.187505.704841.0