spss试验报告最终版本

1、实验内容写作第六章一实验目的1、理解方差分析的根本概念2、学会常用的方差分析方法二实验内容实验原理：方差分析的根本原理是认为不同处理组的均值间的差异根本来源有两个：随机误差,如测量误差造成的差异或个体间的差异,称为组内差异根据老师的讲解和课本的习题完成思考与练习的5、6、7、8题.第5题：为了寻求适应某地区的高产油菜品种,今选5个品种进行试验,每一种在 4块条件完全相同的试验田上试种,其他施肥等田间治理举措完全一样.表6.20所示为每一品种下每一块田的亩产量,根据这些数据分析不同品种油菜的平均产量在显着水平0.05下有无显着性差异.第一步分析由于考虑的是限制变量对另一个观测变量的影响,而且是5

2、个品种,所以不宜采用独立样本 T检验,应该采用单因素方差分析.第二步数据的组织从实验材料中直接导入数据第三步方差相等的齐性检验由于方差分析的前提是各水平下的总体服从方差相等的正态分布,而且各组的方差具有齐性,其中正态分布的要求并不是非常严格,但是对于方差相等的要求还是比拟严格的,因此必须对方差相等的前提进行检验.第四步多重比拟分析通过上面的步骤,只能判断不同的施肥等田间操作效果是否有显着性差异,如果要想进一步了解究竟那个品种与其他的有显着性均值差异等细节问题,就需要单击上图中的两两比拟按钮.第五步运行结果及分析多重比拟结果表：从该表可以看出分别对几个不同的品种进行的两两比拟.最后我们可以得出结

3、论第4品种是最好的.其他的次之.第6题：某公司希望检测四种类型类型轮胎A,B,C,D的寿命,如表6.21所示.其中每种轮胎应用在随选择的 6种汽车上,在显着性水平0.05下判断不同类型轮胎的寿命间是否存在显着性差异.第一步分析由于考虑的是一个限制变量对另一个限制变量的影响,而且是4种轮胎,所以不宜采用独立样本 T检验,应该采用单因素方差分析.第二步数据的组织从实验材料中直接导入数据.第三步方差相等的齐性检验由于方差分析的前提是各水平下的总体服从方差相等的正态分布,而且各组的方差具有齐性,其中正态分布的要求并不是非常严格,但是对于方差相等的要求还是比拟严格的,因此必须对方差相等的前提进行检验.选

4、择菜单“分析一均值比拟一单因素ANOVA .第四步多重比拟分析通过上面的步骤,只能判断 4种轮胎的效果有无显着性差异.如果想进一步了解究竟哪种轮胎与其他组有无显着性的均 值差异等细节问题,就需要在多个样本均值间进行两两比拟.第五步运行结果及分析多重比拟结果表：从该表可以看出分别对几个不同的轮胎进行的两两比拟.最后我们可以得出结论第4品种是最好的.其他的次之.第7题：某超市将同一种商品做 3种不同的包装A并摆放在3个不同的货架区进行销售试验,随机抽取3天的销售量作为样本,具体资料见表6.22.要求检验：在显着,卜t水平0.05下商品包装、摆放位置及其搭配对销售情况是否有显着性影 响.第一步 分析

5、研究不同类型的包装在不同货架区的销售情况,这是一个多因素方差分析问题.第二步数据组织从实验材料中直接导入数据.第三步变量设置选择菜单“分析-"一般线性模型,翻开“单变量对话框,进行设置.第四步设置方差齐性检验单击“选项o 按钮,弹出“单变量：选项 对话框第五步设置限制变量的多重比拟分析通过以上步骤只能判断两个变量的不同水平是否对观察现象产生了显着性影响,如果想进一步了解究竟是哪个组和其他 有显着性均值差异,就需要进行对变量的多重比拟分析.单击“两两比拟按钮,对其进行设置.第六步选择建立多因素方差分析的模型种类单击“模型按钮,然后对其进行设置.第八步对限制变量个水平上观察变量的差异进行

6、比照检验单击“比照T 按钮,弹出“单变量：比照对话框,对两种因子水平进行比照分析,用“简单方法,并以“最后一个,水平的观察变量均值为标准.第九步主要结果及分析该图表示各个限制变量的分组情况.由于指定建立饱和模型,因此总的离差平方和分为了3个局部：多个限制变量的独立作用、多个限制变量的交互作用及随机变量的影响.关于多个限制变量的独立作用局部、不同的包装和摆放位置的离差奉献3295.577 ,均方差为1647.788.关于多个限制变量的交互作用分析类似,也对销售量有显着性的影响.误差局部也是随机变量的影响局部.第8题 研究杨树一年生长量与使用氮肥和钾肥的关系,为了研究这种关系,共进行了18个样地的

7、栽培试验.测定杨树苗一年生长量、初始高度、全部试验条件包括氮肥量和钾肥量及实验结果杨树苗的生长量数据.如表6.23所示,请在显着性水平0.05下检验氮肥量、钾肥量及树苗初始高度中那些对杨树的生长有显着性影响.第一步分析初始高度肯定会对最后生长量有一定的影响,这里主要分析使用氮肥和钾肥对生长量的影响,应将初始高度的影响剔除,考虑用协方差分析.第二步数据的组织从实验材料中直接导入数据.第三步用协方差分析的前提条件与多因素方差分析操作一样,选择菜单“分析一一般线性模型一单变量该前提条件是各组方差一致和协变量“初始高度与限制变量“分组没有交互作用.因此将“生长量移入“协变量框作为协变量.第四步 执行方

8、差分析变量的选择同第三步,只是在“模型对话框之“设定的模型中不再选择“ group*entrance. 第五步主要结果及分析从表中的数据可以看出,group所对应的sig=0.01<0.05,说明施肥对成长量有一定的影响,同理可得初始高度对成长量无显着性的影响.(3)实验心得与体会对于学经济学的我们来说,必须时刻面临大量的市场调查、统计数据,必须借助分析工具才能得出科学的结论,所以掌 握数据分析方法和数据分析工具已经成为我们必须要学会的一门实用技术.方差分析可以由较少的试验获得大量的信息,所 以广泛运用于工业、商业、生物、医学等众多领域.所以学习好这门实用的分析工具有助于我们以后的工作和

9、学习.第七章相关分析实验目的：掌握相关分析的原理和简单运用实验内容：两变量相关分析、偏相关分析、距离分析、第3题 kksimith在烟草杂交繁殖的花上收集到如表的数据,要求对以上数据3组数据两两之间进彳f相关分析,以0.05的显着性水平检验相关系数的显着性.第一步分析由于考虑的是三组数据两两之间的相关性问题,故应用二元变量的相关性进行分析,同时长度是定距变量,考虑用Pearson相关系数来衡量.第二步数据的组织数据分成三列,一列是花瓣长,变量名是“花瓣 ；第二列是花枝长,变量名是“花枝；最后一列是花萼长,变量名是“花 萼,输入数据并保存.第三步两变量的相关性分析选择菜单“分析一一相关一一双变量

10、,翻开如图7.1所示的对话框,将“花瓣长和“花萼长两变量移入“变量框中； 相关系数选择Pearson；在“显着性检验中选择“双侧检验；单击“选项按钮,弹出如下图的对话框,选中“统计量下的两项,计算结果中将输出均值和标准差、叉积偏差和协方差.第四步 在对话框中将“花瓣长和“花萼长移入“变量框中,得到关于花瓣和花萼的计算结果.再将“花枝长和“花萼长移入“变量框中,得到关于花枝和花萼的计算结果.第五步主要结果及分析运行的主要结果如表所示.相关系数0.678.>0,说明呈正相关,相关系数的显着性为0.002<0.05,因此应该拒绝原假设.即说明花萼长受花枝长的显着性影响.第4题试确定196

11、2-1988年安徽省国民收入与城乡居民储蓄存款两个变量间的线性相关.数据如表所示.第一步分析由于考虑的是安徽省国民收入与城乡居民储蓄存款余额的相关性问题,故应用二元变量的相关性进行分析,同时金钱是定距变量,考虑用 Pearson相关系数来衡量.第二步数据的组织数据分成两列,一列是国民收入,变量名为“国民收入,另一列是城乡居民储蓄存款余额,变量名为“存款余额输入数据并保存.第三步两变量的相关性分析选择菜单“分析一一相关一一双变量,翻开如下图的对话框,将“国民收入和“存款余额两个变量移入“变量框中；“相关系数选择 Pearson；在“显着性检验中选择“双侧检验 ；单击“选项按钮,弹出如下图的对话框

12、,选中“统 计量下的两项,计算结果中将输出均值和标准值、叉积偏差和协方差.第四步主要结果及分析相关系数0.995.>0,说明呈正相关,相关系数的显着性为0.995>0.05,因此应该拒绝原假设.第5题 某高校抽样10名短跑运发动,测出100米短跑的名次和跳高的名次如表所示,问这两个名次是否在0.05的显着性水平下具有相关性.第一步分析由于10名运发动的百米名次和调高名次是定序数据,故考虑用Spearman等级相关进行分析.第二步数据的组织数据分成两列,第一列是百米名次,第二列是跳高名次,输入数据并保存.第三步两元变量的相关性分析选择菜单“分析一一相关一一双变量,翻开如下图的对话框,

13、将“百米名次和“跳高名次两变量移入“变量框中；相关系数选择Spearman和Kendall系数；在显着性试验中选择双侧检验.第四步主要结果及分析 相关系数为0.467>0.,双尾检验的向攀概率为 0.002<0.05应该拒绝两变量不想关的原假设,说明两变量具有显着地相关性.第6题 某公司的太阳镜销售情况如下图,请分析销售量与平均价格、广告费用和日照时间之间的关系,并说明此题用相 关分析是否具有实际意义.第一步分析这3个因素彼此均有影响,分析时应该注意销售量与3个因素分别求偏相关,如在求销售量与气候因素的相关限制其他因素的影响,然后比拟相关系数,按3个因素对销售量影响程度的大小排序,需要进行偏相关分析.第二步数据组织分别定义变量“销售和“月份输入数据并保存.第三步进行偏相关分析选择菜单“分析 一相关一双变量翻开如图的对话框,指定分析变量和限制变量,分析变量“销售和“月份的偏相关关系,并将“价格 “广告费用 “日照时间设置为限制变量.在住对话框中使用系统默认的双尾检验,显示实际的显着性概 率.第四步主要结果及分析从中可以看出“价格 “广告费用 “日照时间为限制变量,销售量与月份密切相关,偏相关系数为 0.775.(3)实验心得与体会对于学经济学的我们来说,必须时刻面临大量的