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第六章 spss的方差分析
1、入户推销有五种方法。某大公司想比拟这五种方法有无显著的效果差异，设计了一项实验。从应聘人员中尚无推销经历的人员中随机挑选一局部人，并随机地将他们分为五个组，每组用一种推销方法培训。一段时期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〕图表中可以看出，在方差齐性检验中，，，故拒绝原假设，所以方差不齐。
2〕表中空缺补充：
ANOVA
销售量
平方和
df
均方
F
显著性
组间
4
.000
组内
63
总数
67
分析：对数据进展检验中，，，故拒绝原假设，SUOYI 降压药对不同患者的降压效果有显著影响。
3〕由多重检验可以看出，第1组和2组，第2组和5组，第1组和5组之间差异不显著，其他
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组差异较显著。所以该降压药更适合于三组和四组。
3、 为研究某商品在不同地区和不同日期的销售差异性，调查收集以下日平均销售量数据。
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，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。假设没有显著的交互影响，那么试建立非饱和模型进展分析，并与饱和模型进展比照。
1〕组织SPSS数据文件：
2〕原假设：日期与地区与销售额无显著影响
分析→般线性模型→单变量→因变量导入销售额→固定因子导入地区和日期→两两比拟中的比拟量→确定
主体间效应的检验
因变量:销售额
源
III 型平方和
df
均方
F
Sig.
校正模型
8
.000
截距
1
.000
地区
2
.313
日期
2
.254
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主体间效应的检验
因变量:销售额
源
III 型平方和
df
均方
F
Sig.
校正模型
8
.000
截距
1
.000
地区
2
.313
日期
2
.254
地区 * 日期
4
.000
误差
18
总计
27
校正的总计
26
地区 * 日期
4
.000
误差
18
总计
27
校正的总计
26
a. R 方 = .788〔调整 R 方 = .693〕
分析：由上表可以看出，，,，承受原假设，认为地区对销售额的影响不显著；，，承受原假设，认为日期对销售额的影响不显著；
3〕原假设：地区*日期对销售额影响不显著。
由2〕表中数据可以看出，，，故否认原假设，认为地区*日期对销售额的影响显著。
4、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展培训前后的工作能力评分增加情况的数据。现需要比拟这两种培训方式的效果有无差异，考虑到加盟公司时间可能也是影响因素，将加盟时间按月进展了纪录。
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异，并说明理由。
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1) 数据组织方法如下列图：
2〕步骤：数据→转置→month，score add转置→转换→计算变量→统计量，选择均值→目标变量内输入方法1的均值→在数字表达式内填入MEAN→确定
描述统计量
N
极小值
极大值
均值
标准差
时间
9
增长量
9
有效的 N 〔列表状态〕
9
描述统计量
N
极小值
极大值
均值
标准差
时间
9
.5
增长量
9
有效的 N 〔列表状态〕
9
3〕原假设：两种培训方式效果无显著差异
步骤：分析→般线性模型→因变量导入score add→固定因子中导入month→确定
主体间效应的检验