北科SPSS软件应用练习题.doc

.Spss第 3 次作业方差分析练习题：第1题(1)【实验目的】学会单因素方差分析(2)【实验容】1、入户推销有五种方法某大公司想比较这五种方法有无显著的效果差异，设计了一项实验从尚无推销经历的应聘人员中随机挑选一局部，并随机将他们分为五个组，每种用一种推销方法培训一段时期后得到他们在一个月的推销额，如下表所示：第一组2016.817.921.223.926.822.4第二组24.921.322.630.229.922.520.7第三组16.020.117.320.922.026.820.8第四组17.518.220.217.719.118.416.5第五组25.226.226.929.330.429.728.2(1) 利用单因素方差分析方法分析这五种推销方式是否存在显著差异.(2) 绘制各组的均值比对图，并利用LSD方法进展剁成比较检验3)【操作步骤】在数据编辑窗口输入组别和推销额→分析→比较平均值→单因素ANOVA检验→将"推销额〞转入"因变量列表〞→将"组别〞转入"因子〞→确定分析→一般线性模型→单变量→将"推销额〞转入"因变量〞→将"组别〞转入"固定因子〞→事后比较→将"组别〞转入"以下各项的事后检验〞→选中"LSD〞→继续→确定(4)【输出结果】ANOVAVAR00002 平方和自由度均方F显著性组间405.5344101.38411.276.000组269.737308.991总计675.27134主体间因子个案数VAR000011.0072.0073.0074.0075.007主体间效应检验因变量: VAR00002 源III 类平方和自由度均方F显著性修正模型405.534a4101.38411.276.000截距17763.779117763.7791975.677.000VAR00001405.5344101.38411.276.000误差269.737308.991总计18439.05035修正后总计675.27134a. R 方 = .601〔调整后 R 方 = .547〕多重比较因变量: VAR00002 LSD (I) VAR00001(J) VAR00001平均值差值 (I-J)标准误差显著性95% 置信区间下限上限1.002.00-3.3000*1.60279.048-6.5733-.02673.00.72861.60279.653-2.54484.00194.003.05711.60279.066-.21626.33055.00-6.7000*1.60279.000-9.9733-3.42672.001.003.3000*1.60279.048.02676.57333.004.0286*1.60279.018.75527.30194.006.3571*1.60279.0003.08389.63055.00-3.4000*1.60279.042-6.6733-.12673.001.00-.72861.60279.653-4.00192.54482.00-4.0286*1.60279.018-7.3019-.75524.002.32861.60279.157-.94485.60195.00-7.4286*1.60279.000-10.7019-4.15524.001.00-3.05711.60279.066-6.3305.21622.00-6.3571*1.60279.000-9.6305-3.08383.00-2.32861.60279.157-5.6019.94485.00-9.7571*1.60279.000-13.0305-6.48385.001.006.7000*1.60279.0003.42679.97332.003.4000*1.60279.042.12676.67333.007.4286*1.60279.0004.155210.70194.009.7571*1.60279.0006.483813.0305基于实测平均值。

误差项是均方〔误差〕= 8.991 平均值差值的显著性水平为 .055)【结果分析】1.五种单因素相等重复试验，考察推销额方差分析结果：不同推销方式对推销额有影响，即五种推销方式存在显著差异2. 由于显著性大于0.05，因此承受原假设，即五种推销方式存在显著差异第2题(1)【实验目的】学会建立spss数据文件，学会用spss进展方差分析(2)【实验任务】2、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，〔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.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销售量日期周一到周三周四到周五周末地区一 5000 6000 4000600080007000400030005000地区二700080008000500050006000 500060004000地区三 3000 2000 4000600060005000 8000 9000 6000(3)【操作步骤】变量视图：名称分别为"地区〞、"日期〞、"销售量〞；设置"值〞：1：地区一、2：地区二、3：地区三.(4)【输出结果】主体间因子值标签个案数地区1地区一92地区二93地区三9日期1周一到周三92周四到周五93周末9主体间效应检验因变量: 销售量源III 类平方和自由度均方F显著性修正模型61851851.852a87731481.4818.350.000截距844481481.4811844481481.481912.040.000地区2296296.29621148148.1481.240.313日期2740740.74121370370.3701.480.254地区 * 日期56814814.815414203703.70415.340.000误差16666666.66718925925.926总计923000000.00027修正后总计78518518.51926a. R 方 = .788〔调整后 R 方 = .693〕主体间因子值标签个案数地区1地区一92地区二93地区三9日期1周一到周三92周四到周五93周末9主体间效应检验因变量: 销售量源III 类平方和自由度均方F显著性修正模型5037037.037a41259259.259.377.823截距844481481.4811844481481.481252.834.000地区2296296.29621148148.148.344.713日期2740740.74121370370.370.410.668误差73481481.481223340067.340总计923000000.00027修正后总计78518518.51926a. R 方 = .064〔调整后 R 方 = -.106〕(5)【结果分析】2.不同地区和不同日期对该商品的销售产生了显著影响。

但二者之间的交互效应对商品的销售量并无显著影响3. 由于没有显著的交互影响，建立非饱和模型进展分析结果说明地区和日期两个变量对销售量有显著的影响，但是交互作用对因变量并没有显著的影响非参数假设检验练习题第1题(1)【实验目的】学会用spss进展非参数假设检验(2)【实验任务】1、 为分析不同年龄段人权对某商品的满意程度的异同，通过随机调查收集到以下数据：请选用恰当的非参数假设检验的方法，以恰当的形式组织以下数据，分析不同年龄阶段人群对该商品满意程度的分布状况是否一致满意程度 年龄段青年中年老年很不满意126297156不满意306498349满意886175很满意271744(3)【操作步骤】数据编辑→分析→非参数检验→k个独立样本→将"满意程度〞导入"检验变量列表〞→选中"分组变量〞→添加年龄段→确定4)【输出结果】秩年龄段个案数秩平均值满意程度青年5471108.97中年873925.93老年6241081.80总计2044检验统计a,b满意程度卡方51.999自由度2渐近显著性.000a. 克鲁斯卡尔-沃利斯检验b. 分组变量：年龄段(5)【结果分析】由于显著性差异小于0.05，拒绝原假设，即不同年龄段对该商品满意程度的分布状况不一致。

第2题(1)【实验目的】学会用spss进展非参数假设检验(2)【实验任务】利用 居民储蓄调查数据，选择恰当的非参数检验方法，分析本次存款金额的总体分布于正太分布是否存在显著差异3)【操作步骤】分析→非参数检验→单样本K-S→将"A5〞导入到"检验变量列表〞→选中"正态〞→"确定〞(4)【输出结果】描述统计个案数最小值最大值平均值标准差您本次存款的金额是多少.28211000014738.0910945.569有效个案数〔成列〕282单样本柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验您本次存款的金额是多少.个案数。