完整word版《统计分析与SPSS的应用第五版》课后练习答案第6章文档格式.docx
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组之间405.5344101.38411.276.000
组内269.737308.991
总计675.27134
概率P-值接近于0,应拒绝原假设,认为5种推销方法有显著差异。
(2)均值图:
在上面步骤基础上,点选项均值图;
事后多重比较LSD
多重比较
因变量:
销售额
LSD(L)
95%置信区间
平均差
(I)组别(J)组别(I-J)标准错误显著性
下限值上限
第一组第二组-3.30000
*1.60279.048-6.5733-.0267
第三组.728571.60279.653-2.54484.0019
第四组3.057141.60279.066-.21626.3305
第五组-6.70000
*1.60279.000-9.9733-3.4267
*1.60279.048.02676.5733第二组第一组3.30000
第三组4.02857
*1.60279.018.75527.3019
*1.60279.0003.08389.6305第四组6.35714
*
第五组-3.400001.60279.042-6.6733-.1267
第三组第一组-.728571.60279.653-4.00192.5448
第二组-4.02857
*1.60279.018-7.3019-.7552
第四组2.328571.60279.157-.94485.6019
第五组-7.42857
*1.60279.000-10.7019-4.1552
第四组第一组-3.057141.60279.066-6.3305.2162
第二组-6.35714
*1.60279.000-9.6305-3.0838
第三组-2.328571.60279.157-5.6019.9448
第五组-9.75714
*1.60279.000-13.0305-6.4838
*1.60279.0003.42679.9733第五组第一组6.70000
*1.60279.042.12676.6733第二组3.40000
*1.60279.0004.155210.7019第三组7.42857
*1.60279.0006.483813.0305第四组9.75714
*.均值差的显著性水平为0.05。
可知,1和2、1和5、2和3,2和4,2和5,3和5,4和5有显著差异。
2、从两个总体中分别抽取n1=7和和n2=6的两个独立随机样本,经计算得到下面的方
差分析表。
请补充表中单元格的两个独立随机样本,经计算得到下面的方差分析表。
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=组内偏差平方和/自由度,所以A=26.4/11=2.4
F统计量=组间均方/组内均方所以B=7.5/2.4=3.125
3、为研究某种降血压药的适用特点,在五类具有不同临床特征的高血压患者中随机挑选了
若干志愿者进行对比试验,并获得了服用该降压药后的血压变化数据。
现对该数据进行单
因素方差分析,所得部分分析结果如下表所示。
1)请根据表格数据说明以上分析是否满足方差分析的前提要求,为什么?
2)请填写表中空缺部分的数据结果,并说明该降压药对不同组患者的降压效果是否存在
显著差异。
3)如果该降压药对不同组患者的降压效果存在显著差异,那么该降压药更适合哪组患者?
(1)因F检验的概率P值小于显著性水平(0.05),拒绝原假设,方差不齐,不满足方差分
析的前提假设。
(2)4*276.032=1104.128;
1104.128+1524.990=2629.118;
4+63=67;
1524.990/63=24.206
(3)各组均值存在显著差异。
更适合第三组
4、为研究某商品在不同地区和不同日期的销售差异性,调查收集了以下日平均销售量数据。
日期销售量
周一~周三周四~周五周末
500060004000
地区一600080003000
400070005000
700050005000
地区二800050006000
800060004000
300060008000
地区三200060009000
400050006000
1)选择恰当的数据组织方式建立关于上述数据的SPSS数据文件
2)利用多因素方差分析方法,分析不同地区和不同日期对该商品的销售是否产生了显著
影响
3)地区和日期是否对该商品的销售产生了交互影响。
若没有显著的交互影响,则试建立非
饱和模型进行分析,并与饱和模型进行对比。
(1)数据组织方法如下:
(2)分析一般线性模型单变量因变量:
销售量;
地区、日期确定。
主体间因子
值标签数字
地区1地区19
2地区29
3地区39
日期1周一至周三9
2周四至周五9
3周末9
主体间效应的检验
销售量
III类平方
源和自由度均方F显著性
校正的模型61.852
a87.7318.350.000
截距844.4811844.481912.040.000
Area2.29621.1481.240.313
Date2.74121.3701.480.254
Area*Date56.815414.20415.340.000
错误16.66718.926
总计923.00027
校正后的总变异78.51926
a.R平方=.788(调整后的R平方=.693)
分析:
(2)由上表可知,Fa1、Fa2的概率P-值为0.313和0.254,大于显著性水平(0.05),所以不
应拒绝原假设,可以认为不同地区和日期下的销售额总体均值不存在显著差异,不同地区和
不同日期对该商品的销售没有产生显著影响。
(3)产生了交互影响。
因为概率P-值接近于0,拒绝原假设,认为不同地区和日期对销
售额产生了显著的交互作用。
5、研究者想调查性别(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。
在封闭道路开车的24人参与了该项研究。
其中,12男12女,6男6女使用手机,
其余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。
数据如下:
性别使用手机得分性别使用手机得分
11342135
11292132
11382127
11342126
11332137
11302124
12452248
12442247
12462240
12422246
12472250
12402239
请问:
性别和是否使用手机对驾驶状态有影响吗?
如果有影响,影响效应是多少?
得分;
性别、是否使用手机确定。
性别1男12
2女12
是否使用手机1使用12
2不使用12
Score
校正的模型1028.125
a3342.70821.101.000
截距34732.042134732.0422138.453.000
Sex5.04215.042.310.584
UsePhone1001.04211001.04261.634.000
Sex*UsePhone22.042122.0421.357.258
错误324.8332016.242
总计36085.00024
校正后的总变异1352.95823
a.R平方=.760(调整后的R平方=.724)
就性别而言,因为概率P-值=0.584,大于显著性水平0.05,所以不应拒绝原假设,认为
性别对驾驶状态无显著影响;
就手机使用情况而言,因为概率P-值接近0,应拒绝原假设,
认为手机使用情况对驾驶状态存在显著影响。
6、下面的表格记录了某公司采用新、旧两种培训方式对新员工进行培训前后的工作能力评
分增加情况的数据。
现需要比较这两种培训方式的效果有无差别,考虑到加盟公司时间可
能也是影响因素,将加盟时间按月进行了纪录。
IDMethodMonthscoreaddIDMethodmonthscoreadd
111.59102212
212.510.51124.514
315.513122716
41181320.59
514111424.512
6159.51524.510
713.510162210
81412172514
914.512.5182616
1)请选择适当的数据组织方式将以上数据录入到SPSS资料编辑窗口,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)按不同的培训方法计算加盟时间、评分增加量的平均数。
3)在剔除加盟时间影响的前提下,分析两种培训方式的效果有无差别,并说明理由。
(1)数据组织方法如下图:
(2)步骤:
①数据拆分文件比较组:
选择培训方式确定;
②分析描述统计描述
变量:
增分、加盟时间;
选项:
平均值确定。
描述统计
培训方式数字平均值(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
(3)
分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
确定。
注意:
请先重置“拆分文件”操作。
增分
校正的模型67.571
a233.78519.451.000
截距200.2701200.270115.299.000
Month50.557150.55729.106.000
Method9.40519.4055.415.034
错误26.054151.737
总计2508.75018
校正后的总变异93.62517
a.R平方=.722(调整后的R平方=.685)
在剔除加盟时间的影响下,因P-值为0.034,小于0.05,应拒绝原假设,两种培训方式效果
有显著差异。
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