第七组组员陈放陈羚哲郭秀燕何斐吴小丹文彦许燕丽许植淳

1、第七组组员：陈放 陈羚哲 郭秀燕何斐吴小丹文彦许燕丽许植淳例 10.1 10.2求四个行业之间的效劳质量是否有显著差异。先把多个样本的观测值：投诉次数作为一个变量输入，然后设计另一个变量用于标记每 个观测值所属的样本这 里为行业，1表示零售业，2表示旅游业，3表示航空公司，4表 示家电制造业行业按诉次数1157 002166 003149.004140.005134.00b163.007144.0082BB.009239.0010229.0011245 00256.0013251.0014331.00!_苗349.00L伯一321 00334.0018340.0019444.0020451 0

2、021465.0022477.0023458.00菜单是分析-均值比拟-单因素方差分析，设置为第1步：选择【分析】-【比拟均值】-【单因素方差分析】进入主对话框 第2步：因变量投诉次数选入【因变量列表】，将自变量 行业选入【因子】團单闵素方差分析ill N L.殆貼(E)ta®第3步点击【两两比拟】从中选择 LSD (最小显著性差异性，用于t检验对组均值之间的所 有成比照拟)单因素ANOVA：苗两比拟暇定方差齐徨一I寸g L切g_ gont»?rroni(B):_ | SidokSchettefC)r R-E-G-WF(R)R-E-G-WQ(Q)S-N-K(S)TUkeyT

3、utey s-b(K)Duncan(D)FkMhberg's GT2(H)GabrielfG'ialler-Duncan(W)Dunn£tt(E)未槪定方差齐性*/ Tamhane's T2CM)Dunnett's T3(3)Games-Howe 11(AniDunnett's C(U)量舌性水平(£I第4步在【选项】下选中【均值图】，【描述性】，【方差同质性检验】，点击【继续】回 至件对话框。点击【确认】目单ANOVA:场计量回|福述住囤定和随机敘杲E0方證同质性植脸Brow n-ForsythetB缺失值按分折顺哼邯SM 赦巴按刊

4、表能隊牛秦Q縫耙取清输出结果描述投诉次数N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1749.000010.801234.0824839.010558.989534.0066.002648.000013.594125.5497733.733862.266229.0068.003535.000010.416334.6583322.066447.933621.0049.004559.000012.747555.7008843.171874.828244.0077.00总数2347.869613.758652.8688841.919953.819321.0077.004个行业的平均投诉

5、次数不相等，但是差异是否显著还需要用方差分析才能确定下列图是均值连线图也说明同样的问题。均值图方差齐性检验Levene统计量df1df2显著性.195319.898投诉次数因为P值大于0.05,接受原假设，即不同行业的投诉次数的方差相同，满足方差分析的前提，而且后面的多重比拟也分方差相等和不相等而分为两大类方法。ANOVA扌殳诉父数丫-方和df均方F组间1456.6093485.5363407-039组内2708.00019142.526总数4164.60922从P值为0039小于0.05可知，在005的显著性水平下，拒绝原假设，即不同行业的投诉 次数血值存在显著并异，威者说行业对投诉次数有显

6、著影响。那么到底是哪些均值显著不同呢？这需要做多重比拟，即两两比拟。在此之后检验LSD的方法，可多重比拟因变量：投诉次数业行(J)行业均值差(I-J)标准误显著性95%置信区间下限上限LSD121.000006.64193.882-12.901714.9017314.000006.99043.060-.631128.63114-10.000006.99043.169-24.63114.631121-1.000006.64193.882-14.901712.9017313.000007.22908.088-2.130628.13064-11.000007.22908.145-26.13064.1

7、30631-14.000006.99043.060-28.6311.63112-13.000007.22908.088-28.13062.13064-24.00000 *7.55053.005-39.8034-8.19664110.000006.99043.169-4.631124.6311211.000007.22908.145-4.130626.1306324.00000 *7.55053.0058.196639.8034Tamha ne121.000006.889611.000-21.741623.7416314.000006.19408.266-6.770834.77084-10.00

8、0007.01189.723-34.492914.492921-1.000006.889611.000-23.741621.7416313.000007.24569.491-11.304137.30414-11.000007.95613.739-37.795715.795731-14.000006.19408.266-34.77086.77082-13.000007.24569.491-37.304111.30414-24.000007.36206.071-49.81521.81524110.000007.01189.723-14.492934.4929211.000007.95613.739

9、-15.795737.7957324.000007.36206.071-1.815249.8152*.均值差的显著性水平为0.05因为前面方差齐性检验已经知道方差是相等的，所以这里的多重比拟只看知3、4行业的P值小于0.05，拒绝原假设，表示这两个行业的投诉次数均值有显著差异例 10.3. 10.4分析品牌和地区对彩电销售量是否有显著影响此题为无交互作用的双因素方差分析品牌地区销售量11136521235031334341434051532362134572236882336392433010253331131358123232313333631434343153530816412881742

10、2801843298194426045298會单麦量主体间因子N品牌1品牌152品牌253品牌254品牌45地区1地区142地区243地区344地区445地区54地反如信标：住偏笫N品牌1地回365.00地区2350001地区3343001地区4340.001地区庁323001总计344 20152675品牌？ 地区1345.001地区2368.001地区3363001地区4330001地区取333.001总计347.8017.1965品牌3 地回358001地区2323001地区3353.001地区4343001地区5308001总计337.0021.0365品牌4 地区1288.00

11、9;1地区2280001地&298001地区4260.001地区庁298001总计284 8015 7B65总计地区13390034.9954地区2330.2538.2664地区333925286S74谍差方差等同性的Levers检验m.Fdfldf2Sid.-190饌驟勒即在所有组中因無的误差a设计:截魁*品牌*地区*品牌才地区主体间嘯应的检验川剖年方和dfFSiq.校正欖塑17683.950 319941.5242157539.050121575B8.050品牌1300455034334.850地区20217004502 925>品牌声地区297270012239 392-1

12、-1误差.0000总计2175477.00020校正的总计17983.9501S乱尺方=1.000调整只方二.)Admini£ tiatorAB10* S 4< savSAVE OtHFILE八 C: Docuiie nts and Sett ing/COMPRESSED?该题的F值显示不出来，不知哪里出了错，希望老师指正!例 10.51?确定好变量类型，统一类型为“数值2?导入Excel数据，将顶峰期和非顶峰期更改为“0和“ 13?选定自变量“分时段和因变量“路段1 “路段2均值4?选定统计量选项，点击“继续園均宣选项、£统汁気SJ草元福技汁畳QX均恒1第f含汁嵐后

13、一个ID堆度峰度的标幣礙備度惯度的梅准厦9问和均值盘几何均値总和的臣分比总个案数曲飯分出购值的Hft«个寰救拥第层的统计里 Anova 表和 ete<A线性相美檢验D5?导出结果，求出两组数据的均值、方差、合计理揃出9 |文启9 - SPSSStatistics 查直血D溟国幻并钦W 紙就I 4 st 廿折也国脫£疟用慑啟比窗口帑閒t国输出10日志HEAN2 TABLES=路段 1 路段 2 BT 时段 /CELLS-I回均眉 *己标题fT-e p j注逍活动的数揭 集一迹柔例牺珈要逼报MEAN VAK SUM.*均值数粧集1 】C: Usei Adnii.r.i.s

14、 tr-at crDesk top s s t- sav&日旦鸟H圈毎？嚼藹阿flr琳？ ift甲? . * ? 士肆ij累訓处理摘委p.ma总计N百甘比N百蓟比N百井比:賂段1咽段 勰2 *时段101010Q0%100 0%ol0.C%.0%1010100 0%100 0%Kf?20均值25.4D21.DO方養1 3002.5 DO舍计1271051沟值19.4015.2Q方差5 3006700合计9776总计均塔22.401B.10方養12.93313.433舍计22411B16洞理，对其进行参数估计，从分析中选定“多变量分析7、选定多变量选项，然后“继续圍多立：远项8依据上述步骤

15、对其一般模型的方差分析，导出结果如下数据集 1 C:UsersAdministratorDesktopsst .sav主体间因子时段0时段均值标准偏差N路段101总计25.4019.4022.401.1402.3023.5965510路段201总计21.0015.2018.101.5812.5883.6655510协方差矩阵等同性的 Box检验aBox 的 M3.421F.831df13df211520.000Sig.476检验零假设，即观测到的因 变量的协方差矩阵在所有 组中均相等。a. 设计：截距+时段Bartlett的球形度检验a似然比.815近似卡方.286dfSig.867检验零假设

16、，即残差协方 差矩阵与一个单位矩阵成比例。a.设计：截距+时段多变量检验c效应值F假设df误差dfSig.偏Eta方截距Pillai的跟踪Wilks 的 LambdaHotelling的跟踪Roy的最大根.996.004252.405252.405883.416 a883.416 a883.416 a883.416 a2.0002.0002.0002.0007.0007.0007.0007.000.00 0.00 0.00 0.00 0.996.996.996.996时段Pillai的跟踪Wilks 的 LambdaHotelling的跟踪Roy的最大根.837.1635.1185.11817

17、.913 a17.913 a17.913 a17.913 a2.0002.0002.0002.0007.0007.0007.0007.000.002.002.002 .002.837.837.837.837a.精确统计量c.设计：截距+时段多变量检验c效应非中心参数观测到的幂b截距Pillai的跟踪1766.8331.000Wilks 的 Lambda1766.8331.000Hotelling的跟踪1766.8331.000Roy的最大根1766.8331.000时段Pillai的跟踪35.825.991Wilks 的 Lambda35.825.991Hotelling的跟踪35.825.9

18、91Roy的最大根35.825.991b. 使用alpha的计算结果=.05c. 设计：截距+时段误差方差等同性的Levene检验aFdf1df2Sig.路段15.28118.051路段22.93918.125检验零假设，即在所有组中因变量的误差方差均相等。a.设计：截距+时段主体间效应的检验源因变量III型平方和df均方FSig.偏Eta方校正模型路段190.000 a190.000327.27.001.773路段284.100 c184.100318.28.003.696截距路段15017.60015017.6001520.485.00 C.995路段23276.10013276.1007

19、12.196.00 C.989时段路段190.000190.000327.27.001.773路段284.100184.100318.28.003.696误左路段126.40083.300路段236.80084.600总计路段15134.00010路段23397.00010校正的总计路段1116.4009路段2120.9009a. R 方=.773 调整 R 方=.745 c. R 方=.696 调整 R 方=.658 主体间效应的检验源因变量非中心参数观测到的幂b校正模型路段1路段227.27318.283.995.961截距路段1路段21520.485712.1961.0001.000时段

20、路段1路段227.27318.283.995.961b.使用alpha的计算结果=.05参数估计因变量参数95%置信区间B标准误差tSig.下限上限路段1截距19.400.81223.880.00017.52721.273时段=06.0001.1495.222.0013.3518.649时段=10b路段2截距15.200.95915.847.00012.98817.412时段=05.8001.3564.276.0032.6728.928时段=10bb.此参数为冗余参数，将被设为零参数估计因变量参数偏Eta方非中心参数观测到的幂a路段1截距.98623.8801.000时段=0.7735.222

21、.995时段=1路段2截距.96915.8471.000时段=0.6964.276.961时段=1a.使用alpha的计算结果 =.05常规可估算函数a参数比照L1L2截距10时段=001时段=11-1a.设计：截距+时段转换系数M矩阵因变量转换的变量路段1路段2路段110路段201主体间SSCP矩阵路段1路段2假设截距路段15017.6004054.400路段24054.4003276.100时段路段190.00087.000路段287.00084.100误差路段126.4003.600路段23.60036.800基于III型平方和残差SSCP矩阵路段1路段2平方和与叉积路段126.4003

22、.600路段23.60036.800协方差路段13.300.450路段2.4504.600相关路段11.000.115路段2.1151.000基于III型平方和失拟多变量检验因变量值F假设df误差dfSig.路段1,路段2 Pillai的跟踪.000.000.000Wilks 的 Lambda1.000.0007.500Hotelling的跟踪.000.0002.0001Roy的最大根.000.000b2.0006.0001.00C路段1Pillai的跟踪.000.000.000Wilks 的 Lambda1.000.0008.000Hotelling的跟踪.000.0002.000Roy的最大根.000.000b1.0007.0001.00C路段2Pillai的跟踪.000.000.000Wilks 的 Lambda1.000