《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第6章)

1、统计分析与SPSS的应用（第五版）（薛薇）课后练习答案第6章SPSS的方差分析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。从应聘人员中尚无推销经验的人员中随机挑选一部分人，并随机地将他们分为五个组, 每组用一种推销方法培训。一段时期后得到他们在一个月内的推销额，如下表所示：第一组20.016.817.921.223.926.822.4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25.226.226.929.3

2、30.429.728.21）请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） 绘制各组的均值对比图，并利用LSD方法进行多重比较检验。（1）分析 比较均值 单因素ANOVA 因变量：销售额；因子：组别确定。ANOVA销售额平方和df均方F显著性组之间405.5344101.38411.276.000组内269.737308.991总计675.27134概率P-值接近于0，应拒绝原假设，认为 5种推销方法有显著差异。（2）均值图：在上面步骤基础上，点选项 均值图；事后多重比较LSD威单因素顷艸节后参丞比农凶取甲因耒WIY*： J凶麻主i差卉性BonrerromSldakSchet

3、fe RE-G-W F R-E-O-WQ-未價建方渥畫t£S-N-KTukeyTuka/s-bO DuncanWallr-DunicanHochberg's GT2OabnlTamhana's.TZ | DunnQtfETg s Games-Howall Dunnetrs c品書性水平(ET 0 05Slati sties_描述性0-固定顽肌效杲£_1方査冋辰性磁殓辿_l Brcwn-For$ytn&_l weich平均-越矢值倉按分析呱序排除个案迅) 门按列衰刈个峯心畴L恥肖刖朋|-nj三悄多重比较因变量：销售额LSD(L)(I)组别(J)组别平均

4、差(I-J)标准错误显著性95%置信区间下限值上限第一组第二组-3.30000 *1.60279.048-6.5733-.0267第三组.728571.60279.653-2.54484.0019第四组3.057141.60279.066-.21626.3305第五组-6.70000 *1.60279.000-9.9733-3.4267第二组第一组3.30000 *1.60279.048.02676.5733第三组4.02857*1.60279.018.75527.3019第四组6.35714*1.60279.0003.08389.6305第五组-3.40000 *1.60279.042-6.

5、6733-.1267第三组第一组-.728571.60279.653-4.00192.5448第二组-4.02857 *1.60279.018-7.3019-.7552第四组2.328571.60279.157-.94485.6019第五组-7.42857 *1.60279.000-10.7019-4.1552第四组第一组-3.057141.60279.066-6.3305.2162第二组-6.35714 *1.60279.000-9.6305-3.0838第三组-2.328571.60279.157-5.6019.9448第五组-9.75714 *1.60279.000-13.0305-6.

6、4838第五组第一组6.70000 *1.60279.0003.42679.9733第二组3.40000 *1.60279.042.12676.6733第三组7.42857*1.60279.0004.155210.7019第四组9.75714*1.60279.0006.483813.0305*.均值差的显著性水平为0.05可知，1和2、1和5、2和3, 2和4,2和5,3和5,4和5有显著差异。2、从两个总体中分别抽取n i =7和 和n 2 =6的两个独立随机样本，经计算得到下面的方差分析表。请补充表中单元格的两个独立随机样本，经计算得到下面的方差分析表。请补 充表中单元格“ A ”和单元格

7、“ B”内的计算结果。平方和df均方F组间7,5017.5K组内26.411A总数33.912答：已知组内均方=组内偏差平方和/自由度，所以A=26.4/11=2.4F统计量=组间均方/组内均方 所以 B=7.5/2.4=3.1253、为研究某种降血压药的适用特点，在五类具有不同临床特征的高血压患者中随机挑选了 若干志愿者进行对比试验，并获得了服用该降压药后的血压变化数据。现对该数据进行单 因素方差分析，所得部分分析结果如下表所示。AlIF VSvMean StiurtFBtiirttll Ge 耶呻!|Within Gr艸”T&t«lJ 昭 9902T6 03i24 2(&

8、#187;000Test of Uoageneity of Variances血屋差L evens> 汀 i “ ：df df2Sig*463.001hiitiple Coofrari sxmsDardort Vai lab le： ltljt-5 LSD御号（J）殂号险勒Differwxce(I-J)Stti ErrorSvfh9确 Confi.leicfi IkttrvalLowr BtjurdUfper Smd组二粗<.00000-280-6l61111.6711三現-11.600001翻.000T 反 0633-L6357-7. 46661*1.7fi823,000-1J.

9、0002T. 9SL五坦-2. 28571L.EM53.209-5l8838id二组一迥00000L85TO&.230-L67115+67119,60000*2, Q6W5*000-117355四姐E, <166d7*.006-9l 1923-1.7411285711.80088i-4>072615C11三蛆一蛆11. 60000*1.331.0001636715.533二粗9160000*2 06945.000L464513.75% 13333*.044M958+ H7L五担3,引瞿如203W?.000£3436113850_坦?. 4663衫L76823.00

10、019331tl.0002二组5.40667*L.864».005L741t9J923三级唱13333*2.008S7.914-SI 1471-,1196五粗氐 18095*LB2832.006L5273乱妙甘五蛆-殂2.2867LB0Q&3.2®-1.3134 '5.8S38二粗-28571L. 39600.881-150114.0TF26三粗-队 31429*2.03TO7g-13.3850-S.2Q35七 106*1.82S32.006-818346-E5773典 The ito才an； difference is Ljmficanrt at the

11、. 05 eel1）请根据表格数据说明以上分析是否满足方差分析的前提要求，为什么？2）请填写表中空缺部分的数据结果，并说明该降压药对不同组患者的降压效果是否存在 显著差异。3） 如果该降压药对不同组患者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 ）因F检验的概率P值小于显著性水平（0.05），拒绝原假设，方差不齐，不满足方差分 析的前提假设。（2）4*276.032=1104.128 ；1104.128+1524.990=2629.118 ；4+63=67 ；1524.990/63=24.206（3 ）各组均值存在显著差异。更适合第三组销售量日期周一 周三周四周五周末500060

12、004000地区一600080003000400070005000700050005000地区二800050006000800060004000300060008000地区三2000600090004000500060004、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。若没有显著的交互影响，则试建立非 饱和模型进行分析，并与饱和模型进行对比。(1)数据组织方法如下:

13、嶺型<1濒fl1Area80地区无2Date做伍8D日期门,面一至咼无3Saks82无无AreaDaleSalia I115 002-16.003114.DD412BOO512BOO6-27.007134.00a133 DO91350010217.00112i8.001210OD13旦25.0014225.0015226_D01635 DO1736.001823d.0019313.0020312 0021314.002232B.00訥328.0024325 0025333.00339.00.2733B.CK)m确定。(2)分析 一般线性模型 单变量 因变量：销售量；因子：地区、日期主体间

14、因子值标签数字地区1地区192地区293地区39日期1周一至周三92周四至周五93周末9主体间效应的检验因变量：销售量源III类平方和自由度均方F显著性校正的模型61.852 a87.7318.350.000截距844.4811844.481912.040.000Area2.29621.1481.240.313Date2.74121.3701.480.254Area * Date56.815414.20415.340.000错误16.66718.926总计923.00027校正后的总变异78.51926a. R 平方=.788（调整后的 R 平方=.693 ）分析：（2） 由上表可知，Fa1、

15、Fa2的概率P-值为0.313和0.254，大于显著性水平（0.05），所以不 应拒绝原假设，可以认为不同地区和日期下的销售额总体均值不存在显著差异，不同地区和 不同日期对该商品的销售没有产生显著影响。（3） 产生了交互影响。因为概率P-值接近于0，拒绝原假设，认为不同地区和日期对销售额产生了显著的交互作用。5、研究者想调查性别（1为女，2为男）和使用手机（1使用，2不使用）对驾驶状态的 影响。在封闭道路开车的 24人参与了该项研究。 其中，12男12女，6男6女使用手机, 其余6男6女不使用手机。用0-50分测度驾驶状态，分数越高驾驶状态越好。 数据如下:性别使用手机得分性别使用手机得分11

16、3421351129213211382127113421261133213711302124124522481244224712462240124222461247225012402239请问：性别和是否使用手机对驾驶状态有影响吗？如果有影响，影响效应是多少?（1）数据组织方法如下：傑180性别r.m.2LfsePhone数值8g是否湮用手机3Score日0无确定。（2）分析 一般线性模型 单变量 因变量：得分；因子：性别、是否使用手机主体间因子值标签数字性别1男122女12是否使用手机1使用122不使用12主体间效应的检验因变量：Score源III类平方和自由度均方F显著性校正的模型1028

17、.125 a3342.70821.101.000截距34732.042134732.0422138.453.000Sex5.04215.042.310.584UsePhone1001.04211001.04261.634.000Sex * UsePhone22.042122.0421.357.258错误324.8332016.242总计36085.00024校正后的总变异1352.95823a. R 平方=.760（调整后的 R 平方=.724 ）分析：就性别而言，因为概率 P-值=0.584，大于显著性水平0.05,所以不应拒绝原假设，认为 性别对驾驶状态无显著影响；就手机使用情况而言，因为

18、概率P-值接近0，应拒绝原假设,认为手机使用情况对驾驶状态存在显著影响。6、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行培训前后的工作能力评 分增加情况的数据。现需要比较这两种培训方式的效果有无差别，考虑到加盟公司时间可能也是影响因素，将加盟时间按月进行了纪录DMethodMon thscoreaddIDMethodmon thscoreadd111.59102212212.510.51124.514315.51312271641181320.59514111424.5126159.51524.510713.51016221081412172514914.512.51826161）

19、 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别，并说明理由。（1）数据组织方法如下图:匚名称类型宽度小数标签L值1ID数值8°编号无2Method数值80培训方式.旧方式3Month数值81加盟时间无 4Sc ore Add数值S1増分无I I IDMethodMonthScoreAdd1111.59.02212.510.53315.513.04 33411.