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实验五 SPSS的方差分析
1*统计**
-.38
中级
高级
.525
.118
-.28
低级
*
.690
.007
.95
低级
高级
-
.722
.112
-
.38
中级
-*
.690
.007
-
-.95
*. 均值差的显著性水平为 。
\采用多重比较检验
原假设：对不同水平管理者的满意度没有显著差别。
此表显示了两两管理者水平下对管理者满意度均值的检验结果。可以看出，尽管在理论上各种检验方法对抽样分布标准误的定义不同，此种软件全部采用了ＬＳＤ方法的中标准误。因此各种方法计算的前两列计算结果完全相同。表中没有给出检验统计量的观测值，他们都是相等的。表中第三列式检验统计量在不同分布下的概率ｐ值，可以发现各种方法在检验敏感度上的差异。此题用LSD方法。
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给定显著水平为０．０５，高级管理者和中级管理者检验的概率ｐ值为０．０７５，大于显著水平，因此接受原假设，认为对高级管理者和中级管理者的满意度与他们的水平没有关系。
给定显著水平为０．０５，高级管理者和低级管理者检验的概率ｐ值为０．０２，小于显著水平，因此拒绝原假设，认为对高级管理者和低级管理者的满意度与他们的水平有关系。
给定显著水平为０．０５，中级管理者和低级管理者检验的概率ｐ值为０．００７，小于显著水平，因此不能接受原假设，认为对中级管理者和低级管理者的满意度与他们的水平有关系。
单因素方差分析
管理者满意度
平方和
df
均方
F
显著性
组间
（组合）
2
.001
线性项
未加权的
1
.020
加权的
1
.013
偏差
1
.001
组内
15
总数
17
采用趋势检验
原假设：管理者的不同水平和对管理者的满意度是零线性相关。
趋势检验时，将观测变量的组间差作进一步的细分，分解为可被管理者的水平线性解释的变差以及不可被管理者水平线性解释的变差，（＝－）。其中，可被管理者水平线性解释的变差实质是，观测变量（对管理者的满意度）为被解释变量，控制变量（管理者水平）为解释变量的一元线性回归分析中的回归平方和部分。体现了解释变量对被解释变量的线性贡献程度。对应第五列的Ｆ值（）是回归平方和的均方（１０．０７４）除以组离差平方和的均方（１．２５９）的结果。，给定显著水平为０．０５，ｐ值小于显著水平，所以拒绝原假设，认为管理者的不同水平和对管理者的满意度不是零线性相关，即是说管理者的不同水平和对管理者的满意度是线性相关。
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此图为对不同管理者水平满意度的均值折线图，从图表可知，管理者水平和对管理者的满意度之间没有明显的线性相关关系。
管理者满意度
水平
N
alpha = 的子集
1
2
Student-Newman-Keulsa,b
低级
6
高级
5
中级
7
显著性
.074
Tukey HSDa,b
低级
6
高级
5
中级
7
显著性
.167
Scheffea,b
低级
6
高级
5
中级
7
显著性
.051
.192
将显示同类子集中的组均值。
a. 将使用调和均值样本大小 = 。
b. 组大小不相等。将使用