《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习(第6章)

《统计解析与SPSS的应用（第五版）》课后练习答案第6章SPSS的方差解析、入户销售有五种方法。某大企业想比较这五种方法有无明显的成效差异，设计了一项实验。从应聘人员中还没有销售经验的人员中随机优选一部分人，并随机地将他们分为五个组，每组用一种销售方法培训。一段时期后获取他们在一个月内的销售额，以下表所示：第一组20.016.817.921.223.926.822.4第二组24.921.322.630.229.922.520.7第三组16.020.117.320.922.026.820.8第四组17.518.220.217.719.118.416.5第五组25.226.226.929.330.429.728.21）请利用单要素方差解析方法解析这五种销售方式能否存在明显差异。2）绘制各组的均值比较图，并利用LSD方法进行多重比较检验。（1）解析比较均值单要素ANOVA因变量：销售额；因子：组别确立。ANOVA销售额平方和df均方F明显性组之间405.5344101.38411.276.000组内269.737308.991总计675.27134概率P-值凑近于0，应拒绝原假定，以为5种销售方法有明显差异。（2）均值图：在上边步骤基础上，点选项均值图；过后多重比较LSD因变量:销售额LSD(L)(I)组别(J)组别均匀差(I-J)第一组第二组-3.30000第三组.72857第四组3.05714第五组-6.70000第二组第一组3.30000第三组4.02857第四组6.35714第五组-3.40000第三组第一组-.72857第二组-4.02857第四组2.32857第五组-7.42857

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多重比较95%置信区间标准错误明显性下限值上限1.60279.048-6.5733-.02671.60279.653-2.54484.00191.60279.066-.21626.33051.60279.000-9.9733-3.42671.60279.048.02676.57331.60279.018.75527.30191.60279.0003.08389.63051.60279.042-6.6733-.12671.60279.653-4.00192.54481.60279.018-7.3019-.75521.60279.157-.94485.60191.60279.000-10.7019-4.1552第四组第一组-3.05714第二组-6.35714第三组-2.32857第五组-9.75714第五组第一组6.70000第二组3.40000第三组7.42857第四组9.75714*.均值差的明显性水平为0.05。

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1.60279.066-6.3305.21621.60279.000-9.6305-3.08381.60279.157-5.6019.94481.60279.000-13.0305-6.48381.60279.0003.42679.97331.60279.042.12676.67331.60279.0004.155210.70191.60279.0006.483813.0305可知，1和2、1和5、2和3，2和4,2和5,3和5,4和5有明显差异。2、从两个整体中分别抽取n1=7和和n2=6的两个独立随机样本，经计算获取下边的方差解析表。请增补表中单元格的两个独立随机样本，经计算获取下边的方差解析表。请补充表中单元格“A”和单元格“B”内的计算结果。答：已知组内均方=组内误差平方和/自由度，因此A=26.4/11=2.4F统计量=组间均方/组内均方因此B=7.5/2.4=3.125、为研究某种降血压药的合用特色，在五类拥有不一样临床特色的高血压患者中随机优选了若干志愿者进行比较试验，并获取了服用该降压药后的血压变化数据。现对该数据进行单要素方差解析，所得部分解析结果以下表所示。1）请依据表格数听闻明以上解析能否满足方差解析的前概要求，为何？2）请填写表中空缺部分的数据结果，并说明该降压药对不一样组患者的降压成效能否存在明显差异。3）假如该降压药对不一样组患者的降压成效存在明显差异，

那么该降压药更合适哪组患者？1）因F检验的概率P值小于明显性水平（0.05），拒绝原假定，方差不齐，不满足方差解析的前提假定。（2）4*276.032=1104.128；1104.128+1524.990=2629.118；4+63=67；1524．990/63=24.206（3）各组均值存在明显差异。更合适第三组4、为研究某商品在不一样地域和不一样日期的销售差异性，检查采集了以下日均匀销售量数据。销售量日期周一~周三周四~周五周末500060004000地域一600080003000400070005000700050005000地域二800050006000800060004000300060008000地域三2000600090004000500060001）选择合适的数据组织方式成立对于上述数据的SPSS数据文件2）利用多要素方差解析方法，解析不一样地域和不一样日期对该商品的销售能否产生了明显影响）地域和日期能否对该商品的销售产生了交互影响。若没有明显的交互影响，则试成立非饱和模型进行解析，并与饱和模型进行比较。（1）数据组织方法以下：（2）解析一般线性模型单变量因变量：销售量；因子：地域、日期确立。主体间因子值标签数字地域1地域192地域293地域39日期1周一至周三92周四至周五93周末9主体间效应的检验因变量:销售量源III类平方和自由度均方F明显性校订的模型61.852a87.7318.350.000截距844.4811844.481912.040.000Area2.29621.1481.240.313Date2.74121.3701.480.254Area*Date56.815414.20415.340.000错误16.66718.926总计923.00027校订后的总变异78.51926a.R平方=.788（调整后的R平方=.693）解析：（2）由上表可知，Fa1、Fa2的概率P-值为0.313和0.254，大于明显性水平（0.05），因此不该拒绝原假定，能够以为不一样地域和日期下的销售额整体均值不存在明显差异，不一样地域和不一样日期对该商品的销售没有产生明显影响。3）产生了交互影响。由于概率P-值凑近于0，拒绝原假定，以为不一样地域和日期对销售额产生了明显的交互作用。5、研究者想检查性别（1为女，2为男）和使用手机（1使用，2不使用）对驾驶状态的影响。在关闭道路开车的24人参加了该项研究。此中，12男12女，6男6女使用手机，其他6男6女不使用手机。用0-50分测度驾驶状态，分数越高驾驶状态越好。数据以下：性别使用手机得分性别使用手机得分113421351129213211382127113421261133213711302124124522481244224712462240124222461247225012402239请问：性别和能否使用手机对驾驶状态有影响吗？假如有影响，影响效应是多少？（1）数据组织方法以下：（2）解析一般线性模型单变量因变量：得分；因子：性别、能否使用手机确立。主体间因子值标签数字性别1男122女12能否使用手机1使用122不使用12主体间效应的检验因变量:Score源III类平方和自由度均方F明显性校订的模型1028.125a3342.70821.101.000截距34732.042134732.0422138.453.000Sex5.04215.042.310.584UsePhone1001.04211001.04261.634.000Sex*UsePhone22.042122.0421.357.258错误324.8332016.242总计36085.00024校订后的总变异1352.95823a.R平方=.760（调整后的R平方=.724）解析：就性别而言，由于概率P-值=0.584，大于明显性水平0.05，因此不该拒绝原假定，以为性别对驾驶状态无明显影响；就手机使用状况而言，由于概率P-值凑近0，应拒绝原假定，以为手机使用状况对驾驶状态存在明显影响。、下边的表格记录了某企业采纳新、旧两种培训方式对新职工进行培训前后的工作能力评分增添状况的数据。现需要比较这两种培训方式的成效有无差异，考虑到加盟企业时间可能也是影响要素，将加盟时间按月进行了纪录。IDMethodMonthscoreaddIDMethodmonthscoreadd111.59102212212.510.51124.514315.51312271641181320.59514111424.5126159.51524.510713.51016221081412172514914.512.51826161）请选择合适的数据组织方式将以上数据录入到SPSS资料编写窗口，变量名保持不变，并定义各变量的变量值标签，变量Method的变量值标签（1为旧方法，2为新方法）。2）按不一样的培训方法计算加盟时间、评分增添量的均匀数。3）在剔除加盟时间影响的前提下，解析两种培训方式的成效有无差异，并说明原由。数据组织方法以以下图：(2)步骤：①数据拆分文件比较组：选择培训方式确立；②解析描绘统计描绘变量：增分、加盟时间；选项：均匀值确立。描绘统计培训方式数字均匀值(E)旧方式增分910.611加盟时间93.500有效N（成列）9新方式增分912.556加盟时间94.000有效N（成列）93）解析一般线性模型单变量因变量：增分；固定因子：培训方式；协变量：加盟时间确立。注意：请先重置“拆分文件”操作。主体间效应的检验因变量:增分源III类平方和自由度均方F明显性校订的模型67.571a23