第七組組員陳放陳羚哲郭秀燕何斐吳小丹文彥許燕麗許植淳

1、第七組組員：陳放 陳羚哲 郭秀燕何斐吳小丹文彥許燕麗許植淳例 10.1 10.2求四個行業(yè)之間的效勞質量是否有顯著差異。先把多個樣本的觀測值：投訴次數(shù)作為一個變量輸入，然后設計另一個變量用于標記每 個觀測值所屬的樣本這 里為行業(yè)，1表示零售業(yè)，2表示旅游業(yè)，3表示航空公司，4表 示家電制造業(yè)行業(yè)按訴次數(shù)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菜單是分析-均值比擬-單因素方差分析，設置為第1步：選擇【分析】-【比擬均值】-【單因素方差分析】進入主對話框 第2步：因變量投訴次數(shù)選入【因變量列表】，將自變量 行業(yè)選入【因子】團單閔素方差分析ill N L.殆貼(E)ta®第3步點擊【兩兩比擬】從中選擇 LSD (最小顯著性差異性，用于t檢驗對組均值之間的所 有成比照擬)單因素ANOVA：苗兩比擬暇定方差齊徨一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)未槪定方差齊性*/ Tamhane's T2CM)Dunnett's T3(3)Games-Howe 11(AniDunnett's C(U)量舌性水平(£I第4步在【選項】下選中【均值圖】，【描述性】，【方差同質性檢驗】，點擊【繼續(xù)】回 至件對話框。點擊【確認】目單ANOVA:場計量回|福述住囤定和隨機敘杲E0方證同質性植臉Brow n-ForsythetB缺失值按分折順哼邯SM 赦巴按刊

4、表能隊牛秦Q縫耙取清輸出結果描述投訴次數(shù)N均值標準差標準誤均值的95%置信區(qū)間極小值極大值下限上限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總數(shù)2347.869613.758652.8688841.919953.819321.0077.004個行業(yè)的平均投訴

5、次數(shù)不相等，但是差異是否顯著還需要用方差分析才能確定下列圖是均值連線圖也說明同樣的問題。均值圖方差齊性檢驗Levene統(tǒng)計量df1df2顯著性.195319.898投訴次數(shù)因為P值大于0.05,接受原假設，即不同行業(yè)的投訴次數(shù)的方差相同，滿足方差分析的前提，而且后面的多重比擬也分方差相等和不相等而分為兩大類方法。ANOVA扌殳訴父數(shù)丫-方和df均方F組間1456.6093485.5363407-039組內2708.00019142.526總數(shù)4164.60922從P值為0039小于0.05可知，在005的顯著性水平下，拒絕原假設，即不同行業(yè)的投訴 次數(shù)血值存在顯著并異，威者說行業(yè)對投訴次數(shù)有顯

6、著影響。那么到底是哪些均值顯著不同呢？這需要做多重比擬，即兩兩比擬。在此之后檢驗LSD的方法，可多重比擬因變量：投訴次數(shù)業(yè)行(J)行業(yè)均值差(I-J)標準誤顯著性95%置信區(qū)間下限上限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*.均值差的顯著性水平為0.05因為前面方差齊性檢驗已經知道方差是相等的，所以這里的多重比擬只看知3、4行業(yè)的P值小于0.05，拒絕原假設，表示這兩個行業(yè)的投訴次數(shù)均值有顯著差異例 10.3. 10.4分析品牌和地區(qū)對彩電銷售量是否有顯著影響此題為無交互作用的雙因素方差分析品牌地區(qū)銷售量11136521235031334341434051532362134572236882336392433010253331131358123232313333631434343153530816412881742

10、2801843298194426045298會單麥量主體間因子N品牌1品牌152品牌253品牌254品牌45地區(qū)1地區(qū)142地區(qū)243地區(qū)344地區(qū)445地區(qū)54地反如信標：住偏笫N品牌1地回365.00地區(qū)2350001地區(qū)3343001地區(qū)4340.001地區(qū)庁323001總計344 20152675品牌？ 地區(qū)1345.001地區(qū)2368.001地區(qū)3363001地區(qū)4330001地區(qū)取333.001總計347.8017.1965品牌3 地回358001地區(qū)2323001地區(qū)3353.001地區(qū)4343001地區(qū)5308001總計337.0021.0365品牌4 地區(qū)1288.00

11、9;1地區(qū)2280001地&298001地區(qū)4260.001地區(qū)庁298001總計284 8015 7B65總計地區(qū)13390034.9954地區(qū)2330.2538.2664地區(qū)333925286S74諜差方差等同性的Levers檢驗m.Fdfldf2Sid.-190饌驟勒即在所有組中因無的誤差a設計:截魁*品牌*地區(qū)*品牌才地區(qū)主體間嘯應的檢驗川剖年方和dfFSiq.校正欖塑17683.950 319941.5242157539.050121575B8.050品牌1300455034334.850地區(qū)20217004502 925>品牌聲地區(qū)297270012239 392-1

12、-1誤差.0000總計2175477.00020校正的總計17983.9501S亂尺方=1.000調整只方二.)Admini£ tiatorAB10* S 4< savSAVE OtHFILE八 C: Docuiie nts and Sett ing/COMPRESSED?該題的F值顯示不出來，不知哪里出了錯，希望老師指正!例 10.51?確定好變量類型，統(tǒng)一類型為“數(shù)值2?導入Excel數(shù)據(jù)，將頂峰期和非頂峰期更改為“0和“ 13?選定自變量“分時段和因變量“路段1 “路段2均值4?選定統(tǒng)計量選項，點擊“繼續(xù)園均宣選項、£統(tǒng)汁気SJ草元福技汁畳QX均恒1第f含汁嵐后

13、一個ID堆度峰度的標幣礙備度慣度的梅準廈9問和均值盤幾何均値總和的臣分比總個案數(shù)曲飯分出購值的Hft«個寰救擁第層的統(tǒng)計里 Anova 表和 ete<A線性相美檢驗D5?導出結果，求出兩組數(shù)據(jù)的均值、方差、合計理揃出9 |文啟9 - SPSSStatistics 查直血D溟國幻并欽W 紙就I 4 st 廿折也國脫£瘧用懾啟比窗口帑閒t國輸出10日志HEAN2 TABLES=路段 1 路段 2 BT 時段 /CELLS-I回均眉 *己標題fT-e p j注逍活動的數(shù)揭 集一跡柔例犧珈要逼報MEAN VAK SUM.*均值數(shù)粧集1 】C: Usei Adnii.r.i.s

14、 tr-at crDesk top s s t- sav&日旦鳥H圈毎？嚼藹阿flr琳？ ift甲? . * ? 士肆ij累訓處理摘委p.ma總計N百甘比N百薊比N百井比:賂段1咽段 勰2 *時段101010Q0%100 0%ol0.C%.0%1010100 0%100 0%Kf?20均值25.4D21.DO方養(yǎng)1 3002.5 DO舍計1271051溝值19.4015.2Q方差5 3006700合計9776總計均塔22.401B.10方養(yǎng)12.93313.433舍計22411B16洞理，對其進行參數(shù)估計，從分析中選定“多變量分析7、選定多變量選項，然后“繼續(xù)圍多立：遠項8依據(jù)上述步驟

15、對其一般模型的方差分析，導出結果如下數(shù)據(jù)集 1 C:UsersAdministratorDesktopsst .sav主體間因子時段0時段均值標準偏差N路段101總計25.4019.4022.401.1402.3023.5965510路段201總計21.0015.2018.101.5812.5883.6655510協(xié)方差矩陣等同性的 Box檢驗aBox 的 M3.421F.831df13df211520.000Sig.476檢驗零假設，即觀測到的因 變量的協(xié)方差矩陣在所有 組中均相等。a. 設計：截距+時段Bartlett的球形度檢驗a似然比.815近似卡方.286dfSig.867檢驗零假設

16、，即殘差協(xié)方 差矩陣與一個單位矩陣成比例。a.設計：截距+時段多變量檢驗c效應值F假設df誤差dfSig.偏Eta方截距Pillai的跟蹤Wilks 的 LambdaHotelling的跟蹤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時段Pillai的跟蹤Wilks 的 LambdaHotelling的跟蹤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.精確統(tǒng)計量c.設計：截距+時段多變量檢驗c效應非中心參數(shù)觀測到的冪b截距Pillai的跟蹤1766.8331.000Wilks 的 Lambda1766.8331.000Hotelling的跟蹤1766.8331.000Roy的最大根1766.8331.000時段Pillai的跟蹤35.825.991Wilks 的 Lambda35.825.991Hotelling的跟蹤35.825.9

18、91Roy的最大根35.825.991b. 使用alpha的計算結果=.05c. 設計：截距+時段誤差方差等同性的Levene檢驗aFdf1df2Sig.路段15.28118.051路段22.93918.125檢驗零假設，即在所有組中因變量的誤差方差均相等。a.設計：截距+時段主體間效應的檢驗源因變量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時段路段190.000190.000327.27.001.773路段284.100184.100318.28.003.696誤左路段126.40083.300路段236.80084.600總計路段15134.00010路段23397.00010校正的總計路段1116.4009路段2120.9009a. R 方=.773 調整 R 方=.745 c. R 方=.696 調整 R 方=.658 主體間效應的檢驗源因變量非中心參數(shù)觀測到的冪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時段

20、路段1路段227.27318.283.995.961b.使用alpha的計算結果=.05參數(shù)估計因變量參數(shù)95%置信區(qū)間B標準誤差tSig.下限上限路段1截距19.400.81223.880.00017.52721.273時段=06.0001.1495.222.0013.3518.649時段=10b路段2截距15.200.95915.847.00012.98817.412時段=05.8001.3564.276.0032.6728.928時段=10bb.此參數(shù)為冗余參數(shù)，將被設為零參數(shù)估計因變量參數(shù)偏Eta方非中心參數(shù)觀測到的冪a路段1截距.98623.8801.000時段=0.7735.222

21、.995時段=1路段2截距.96915.8471.000時段=0.6964.276.961時段=1a.使用alpha的計算結果 =.05常規(guī)可估算函數(shù)a參數(shù)比照L1L2截距10時段=001時段=11-1a.設計：截距+時段轉換系數(shù)M矩陣因變量轉換的變量路段1路段2路段110路段201主體間SSCP矩陣路段1路段2假設截距路段15017.6004054.400路段24054.4003276.100時段路段190.00087.000路段287.00084.100誤差路段126.4003.600路段23.60036.800基于III型平方和殘差SSCP矩陣路段1路段2平方和與叉積路段126.4003

22、.600路段23.60036.800協(xié)方差路段13.300.450路段2.4504.600相關路段11.000.115路段2.1151.000基于III型平方和失擬多變量檢驗因變量值F假設df誤差dfSig.路段1,路段2 Pillai的跟蹤.000.000.000Wilks 的 Lambda1.000.0007.500Hotelling的跟蹤.000.0002.0001Roy的最大根.000.000b2.0006.0001.00C路段1Pillai的跟蹤.000.000.000Wilks 的 Lambda1.000.0008.000Hotelling的跟蹤.000.0002.000Roy的最大根.000.000b1.0007.0001.00C路段2Pillai的跟蹤.000.000.000Wilks 的 Lambda1.000