多元统计分析习题3.6

1、练习3.61992年美国总统选举的三名候选人是布什、佩罗特和克林顿。分别来自支持三位候选人的选民假设所有三组都服从富元素的正态分布，本文检验这三组的总体均值是否存在显著差异(a=0.05)。解答：的分析：这个问题的自变量是三个候选人，因变量是年龄和教育水平。方差分析应从自变量进行，二元分析应从因变量进行，因此最终采用多元分析。具体操作：1.打开spss，输入数据，如图所示，选民：1。布什2号。佩罗特3号。克林顿2.在spss窗口中选择通用线性模型多元分析，调出多元分析主界面，将年龄和教育程度移入因变量框，将投票人移入固定因素框。3.结果说明：协方差矩阵等式a的box检验盒子里的米7.574f1

2、.198df16df280975.077sig。. 304检验零假设，即观察到的因变量的协方差矩阵在所有组中是相等的。a.设计：拦截投票者结果表明， box测验的协方差矩阵是三名候选人的支持者的年龄和教育水平的协方差矩阵。因为sig为0.05，所以差异不显著，即在所有三个候选组中，每个因变量的协方差矩阵相等。可以通过多元方差分析进行分析。多元检验a影响价值f假设df误差dfsig。拦截皮莱在追踪. 922330.834b2.00056，000. 000威尔克斯. 078330.834b2.00056，000. 000霍特林的追踪11.815330.834b2.00056，000. 000罗伊最

3、大的根11.815330.834b2.00056，000. 000投票人皮莱在追踪. 2263.6374.000114.000. 008威尔克斯. 7793.725b4.000112.000. 007霍特林的追踪. 2773.8074.000110.000. 006罗伊最大的根. 2497.109c2.00057.000. 002a.设计：拦截投票者b.精密统计c.这个统计量是f的上限，它产生了显著性水平的下限。结果表明，四种统计方法的投票者的sig均小于0.05，差异显著，即三组的总体均值存在显著差异误差方差相等：的levene检验结果误差方差相等的levene检验fdf1df2sig。年龄

4、x1. 455257. 637x2教育水平2.352257. 104检验零假设，即因变量的误差方差在所有组中是相等的。a.设计：拦截投票者结果显示，仅考虑单个变量、年龄或教育水平，每个候选人的20名支持者的随机错误是否存在显著差异。由于sig为0.05，差异不显著，所以三名候选人的20名支持者的随机误差相等。可以进行单向方差分析。主体间效应测试：主体间效应测试来源因变量第三类平方和df均方fsig。校正模型年龄x113.300a26.6507.078. 002x2教育水平3.033b21.5171.442. 245拦截年龄x1360.1501360.150383.353. 000x2教育水平138.0171138.017131.225. 000投票人年龄x113.30026.6507.078. 002x2教育水平3.03321.5171.442. 245错误年龄x153.55057. 939x2教育水平59.950571.052总数年龄x1427.00060x2教育水平201.00060调整后总数年龄x166.85059x2教育水平62.98359a.r平方=.199(调整后的r平方=.171)b.r平方=.048(调整后的r平方=.015)结果表明，选民的sig0.0