SPSS人大薛微 第三版 课后习题Word格式文档下载.docx
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34
有单因素方差分析结果可知,观测变量推销额的总离差平方和为675.271,不同推销方式可解释的变差为405.534,抽样误差引起的变差为269.727,它们的方差分别为101.384和8.991,相处所得的F统计量的观测值为11.276,对应的概率P值为0。
如果显著性水平为0.05,由于P小于0.05,所以应拒绝原假设,即不同的推销方式对销售额的影响效应为0.
MultipleComparisons
推销额
LSD
(I)推销方式
(J)推销方式
MeanDifference(I-J)
Std.Error
95%ConfidenceInterval
LowerBound
UpperBound
第一组
第二组
-3.30000*
1.60279
.048
-6.5733
-.0267
第三组
.72857
.653
-2.5448
4.0019
第四组
3.05714
.066
-.2162
6.3305
第五组
-6.70000*
-9.9733
-3.4267
3.30000*
.0267
6.5733
4.02857*
.018
.7552
7.3019
6.35714*
3.0838
9.6305
-3.40000*
.042
-6.6733
-.1267
-.72857
-4.0019
2.5448
-4.02857*
-7.3019
-.7552
2.32857
.157
-.9448
5.6019
-7.42857*
-10.7019
-4.1552
-3.05714
-6.3305
.2162
-6.35714*
-9.6305
-3.0838
-2.32857
-5.6019
.9448
-9.75714*
-13.0305
-6.4838
6.70000*
3.4267
9.9733
3.40000*
.1267
6.6733
7.42857*
4.1552
10.7019
9.75714*
6.4838
13.0305
*.Themeandifferenceissignificantatthe0.05level.
均值对比图如上图所示。
由LSD方法得出的多重检验结果可知,如果显著性水平为0.05,则第一组和第三组没有显著差异,第三组和第四组差异不显著,但其他组两两之间差异非常显著。
2,
(1)由方差齐性检验表格中的数据可知:
如果显著性水平为0.05,由于概率P值小于显著性水平,因此应拒绝原假设,认为不同类高血压患者的血压差的总体方差有显著差异,不满足方差分析的前提要求。
(2)由单因素方差分析结果可知,如果显著性水平为0.05,由于概率P值为0,所以应拒绝原假设,即认为该降压药对不同组患者的降压效果存在显著差异。
(3)由LSD方法进行的多重检验结果可知,该降压药更适合第一组患者。
3
Between-SubjectsFactors
ValueLabel
N
地区
1
地区一
9
2
地区二
地区三
8
日期
周一至周三
周四至周五
周末
TestsofBetween-SubjectsEffects
DependentVariable:
销售量
Source
TypeIIISumofSquares
CorrectedModel
6.585E7a
8230769.231
11.194
Intercept
8.267E8
1.124E3
x2
2016666.667
1008333.333
1.371
.280
x3
2988888.889
1494444.444
2.032
.162
x2*x3
6.055E7
1.514E7
20.587
Error
1.250E7
17
735294.118
8.870E8
26
CorrectedTotal
7.835E7
25
a.RSquared=.840(AdjustedRSquared=.765)
由多因素方差分析结果可知,Fx,Fx2,Fx1*x2的概率P值分别为0.28,0.162,和0.00,如果显著性水平为0.05,则Fx2,Fx3的概率P值大于显著性水平,所以应接受原假设,即认为不同地区、不同日期下的销售额总体均值不存在显著差异,对销售额的效应同时为0.同时,由于Fx1*x2的概率P值小于显著性水平0.05,所以应拒绝原假设,即认为不同地区和日期对销售额产生了显著的交互作用。
4.
Report
Method
Scoreadd
Month
旧方法
Mean
10.6111
3.5000
Std.Deviation
1.67290
1.54110
新方法
12.5556
4.0000
2.60342
2.09165
11.5833
3.7500
18
2.34678
1.80074
由上表可知,加盟时间和评分增加量的平均数分别为10.6111和12.5556.
67.571a
33.785
19.451
200.270
115.299
50.557
29.106
9.405
5.415
.034
26.054
15
1.737
2508.750
93.625
a.RSquared=.722(AdjustedRSquared=.685)
ContrastResults(KMatrix)
MethodSimpleContrasta
DependentVariable
Level1vs.Level2
ContrastEstimate
-1.461
HypothesizedValue
Difference(Estimate-Hypothesized)
.628
95%ConfidenceIntervalforDifference
-2.799
-.123
a.Referencecategory=2
TestResults
Contrast
由上表可知,在剔除加盟时间影响的前提下,新方法比旧方法评分多增加1.461,如果显著性水平是0.05,由于概率P值小于0.05,所以应拒绝原假设,即认为两种培训方式的效果存在显著差别。
第七章P226-227
1.
Jonckheere-TerpstraTesta
mycd
NumberofLevelsinnld
2043
ObservedJ-TStatistic
6.752E5
MeanJ-TStatistic
6.812E5
Std.DeviationofJ-TStatistic
1.285E4
Std.J-TStatistic
-.466
Asymp.Sig.(2-tailed)
.641
a.GroupingVariable:
nld
由J-T检验结果可知,观测的J-T值为6752000,J-T平均值为681200。
如果显著性水平为0.05,由于概率P值大于显著性水平,所以应接受原假设,即认为不同年龄段人群对该商品满意程度的分布状况无显著差异。
2.
One-SampleKolmogorov-SmirnovTest
存(取)款金额
282
NormalParametersa
4738.09
10945.569
MostExtremeDifferences
Absolute
.333
Positive
.292
Negative
-.333
Kolmogorov-SmirnovZ
5.585
a.TestdistributionisNormal.
由单样本K-S检验结果可知,数据的均值为4738.09,标准差为10945.569,如果显著性水平为0.05,由于概率P值小于显著性水平,因此应拒绝原假设,即认为本次存款的总体分布与正态分布存在显著差异。
3.
Ranks
户口
MeanRank
SumofRanks
城镇户口
200
149.64
29929.00
农村户口
82
121.63
9974.00
TestStatisticsa
Mann-WhitneyU
6571.000
WilcoxonW
9974.000
Z
-2.627
.009
户口
由两样本曼-特惠尼U检验的结果可知,从城镇户口和农村户口中分别抽调了200个和82个样本,两组的秩总和分别为29929和9974,W统计量应取农村户口的秩总和。
如果显著性水平为0.05,由于概率P值小于显著性水平,所以应拒绝原假设,即认为不同居住地人群本次存款金额的总体分布存在显著性差异。
4.
收入水平
存(取)款种类
300元以下
50
144.41
300~800元
164
136.19
800~1500元
151.04
1500元以上
155.28
TestStatisticsa,b
Chi-Square
2.242
Asymp.Sig.
.524
a.KruskalWallisTest
b.GroupingVariable:
收入水平
由多独立样本的K-W检验结果可知,四种不同收入人群的平均秩分别为144.41,136.19,151.04,155.28,K-W统计量为2.242,概率P值为0.524,如果显著性水平为0.05,由于概率P值大于显著性水平,因此应接受原假设,即认为不同收入人群本次存款金额的总体分布不存在显著差异。
5.
var001
22.44
var002
17.50
var003
21.38
var004
18.69
var005
8.44
var006
10.62
var007
29.50
var008
19.31
var009
14.00
var010
21.88
var011
20.44
var012
2.50
var013
2.19
var014
28.25
var015
7.31
var016
11.25
var017
17.69
var018
3.81
var019
15.38
var020
25.00
var021
18.88
var022
35.31
var023
24.44
var024
34.69
var025
26.62
var026
11.12
var027
27.50
var028
12.12
var029
31.94
var030
36.56
var031
33.88
var032
20.19
var033
var034
4.75
var035
9.38
var036
33.19
var037
4.56
var038
33.31
TestStatistics
Kendall'
sWa
.854
252.782
37
a.Kendall'
sCoefficientofConcordance
由多配对样本的Kendall协同系数检验结果可知,Friedman检验统计量的观测值为252.782,对应的概率P值为0,。
如果显著性水平为0.05,由于概率P值小于显著性水平,因此应拒绝原假设,即认为各运动员得分的平均秩存在显著差异。
W协同洗漱为0.854,,接近1,说明不同裁判对运动员的打分标准是一致的。
6.
品牌1
2.33
品牌2
2.00
品牌3
1.67
6
1.333
.513
a.FriedmanTest
由多配对样本Friedman检验结果可知,品牌1、品牌2和品牌3销售额的平均秩分别为2.33,2.00和1.67。
Friedman检验统计量的观测值为1.333,对应的概率P值为0.512.如果显著性水平为0.05,由于概率P值大于显著性水平,因此应接受原假设,即认为大众对三种牛奶品牌的偏好具有显著差异。
第八章P245-246
Correlations
客户满意度得分
综合竞争力得分
PearsonCorrelation
.773**
.001
**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).
由上述散点图可知,企业的客户满意度与综合竞争力存在较强的正相关关系。
由上述表格可知,Pearson相关系数为0.773,所以客户的满意度与其综合竞争力之间存在较强的正相关关系。
2.
.
1930年人均香烟消耗量
1950年每百万男子中死于肺癌的人数
.737**
.010
11
散点图如上图所示。
由上表可知,Pearson相关系数为0.737,说明香烟消耗量与肺癌死亡率之间存在显著的相关关系。
ControlVariables
销售额(万元)
销售价格(元)
家庭收入(元)
Correlation
1.000
-.728
Significance(2-tailed)
.
.026
7
如果所绘的图形不能较清晰地展示变量之间的关系,则应先对数据进行调整,剔除极端值,再绘图。
由上述销售额与销售价格之间相关关系的表格可知,在家庭收入作为控制变量的条件下,销售额与销售价格间的偏相关系数为-0.728,呈较强的线性相关关系。
第十一章
2.
(1)从变量共同度的计算公式可以看出,
除了国家预算内基金和国内贷款共同度较低(0.196、0.769),其余变量的变量共同度都比较高(都大于0.8,分别为0.821、0.920、0.821)。
可见,所提取的因子能够反映原有变量的大部分信息,仅有少部分信息丢失,因子分析效果一般。
(2)利用因子方差贡献的计算公式,可以计算出因子
的方差贡献率为0.7054。
可见因子
方差贡献率一般,说明因子的重要性也不高。
(3)
3.
(1)根据因子载荷矩阵提出的数据,计算出身高、坐高、体重、胸围、肩宽、骨盆宽的变量共同度分别为:
0.915、0.885、0.871、0.453、0.681、0.754。
可见,胸围、肩宽的变量共同度较低,其余变量的共同度相对较高1.说明所提取的因子能够反映原有变量的大部分信息,仅有少部分信息丢失,因子分析效果较好。
(2)计算得出,因子
、
的因子方差贡献率分别为:
0.529、0.749,
(3)?
(4)从旋转后的因子载荷矩阵可以看出,身高、坐高、体重、胸围在第一个因子上有较高的载荷,第一个因子主要解释了这几个变量,可解释为,肩宽、盆骨宽在第二个因子上有较高的载荷,第二个因子主要解释了这几个变量,可解释为
4.因子分析的变量共同度
(一)
Communalities
Initial
Extraction
国家预算内资金
.196
国内贷款
.769
利用外资
.820
自筹资金
.920
其他投资
.821
ExtractionMethod:
PrincipalComponentAnalysis.
从结果可知,利用外资、自筹资金、其他投资等变量的绝大多数信息(大于82%)可被因子解释,这些变量的信息丢失较少;
但国内贷款这个变量的变量共同度仅为0.769,不是很高,而国家预算内资金这个变量的信息丢失较严重。
因此,此次因子提取的总体效果并不理想。
(若重新指定两个因子,则因子载荷矩阵为
因子分析的变量共同度
(二)
.975
.795
.860
.937
.882
当指定提取2个特征值时,此时的变量共同度都较高,各个变量的信息丢失都较少,因此,本次因子提取效果较理想。
(2)
ComponentMatrixa
Component
.959
-.132
.906
-.247
-.199
.877
.160
.443
Ext
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