《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：第一组第二组第三组第四组第五组1）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4.000

2、组内30总计34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。LSD（2）均值图：在上面步骤基础上，点选项 均值图；事后多重比较eh 囚-mtiStHsl属;回向国口中利题品后_1 .石蓬旧放在咂空整 I Srcwn-ForBylhB四由:h5m时直网乜船欠值 勤 就%册酢阐:卜星内 .小斯用田舒卡知口驿续J：翔民祸勃一多重比较因变量：销售额LSD(L)平均差95%置信区间(I)组另1(J)组别(I-J)标准错误显著性下限值上限第一组 第二组*.048第三组.72857.653第四组.066第五组*.000第二组 第一组*.048.0267第三组*.018.7552第四组*.

3、000第五组*.042第三组 第一组.653第二组*.018第四组.157第五组*.000第四组 第一组.066.2162第二组*.000第三组.157.9448第五组*.000第五组第一组*.000第二组*.042.1267第三组*.000第四组*.000*.均值差的显著性水平为。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 1 =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“ B”内的计算结果。平方和df均方F组何

4、7.50173组内26.411A总数33.9123、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。ULtTSw gf S q e JfHt tnFra Gy炉护，Withinim炫 h期000Tst of E<JMOERnftity af 'VariuiceaWl£,j, J.J血压差L evniiEi.001Statinulti-ple Ctarizans血反差LW工缰号国号(I-J)Std. ErrorSie.99

5、C Ufi金Me IntervalLower £cuodLtper bandi垠二想-2. 000001.037®.28067JI.&711三组-JI. OODD»L$6331,00QTE 5633-L5367四报-7. '(JeG67wI. 76&Z3*000-1LOOD2五里-2 25T11. B00M3.09心蚓*ijia二城一俎2 000001为OB250-i.CTii5Ml三珥-ft 6JQD6*aoew5, WO-la 7365-5.惆5四组七 4fiSaT-/囱匆*t»E电网3-LT411Stfi1洞1t.僦oo鄙L

6、-4.072SWll.三期一 S311,部岫Lsem,K»XK67IX雨加二擅9l 60000*工哂5.®0Bl 464513l13E5四堀d. 3331tzooaev«8.1471W.9 314 加2.03707 anaa 2(13513L3860四量一罐7 4丽”1.70823,ow193311LIMU2二组员酬区164M.KE1.74119L1923三俎-5. 13333*2瓜财-a wn-jjee五组% 18M5*1. S2&32L过73队特掂五粗-a2 585”.309-1. 31M6.&S38二想，痢I1,33500 88L-3 501

7、!也曾须三组-A 314 曲2.fll70f?.000-laaeso-5. 2=435迪狙f 105*LW2一&g珈T.K13*- The ne-am differeree if sipufi carnrt fft tine . 05 1尊端11)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。那么该降压药更适合哪组患者?3)如果该降压药对不同组患者的降压效果存在显著差异,(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*

8、276.032=1104.128;1104.128+1524.990=2629.118;4+63=67;1524. 990/63=(3)各组均值存在显著差异。更适合第三组4、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。销售量日期周三周四周五周末500060004000地区一600080003000400070005000700050005000地区二800050006000800060004000300060008000地区三2000600090004000500060001）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，

9、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。（2）分析 一般线性模型 单变量 因变量：销售量；因子：地区、日期确定。主体间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a8.000截距1.000Area2.313Date2.254Area * Date4.000错误18.926总计27校正后的总变异26a. R 平方=.788(调整后的 R 平方=

10、.693 )分析：(2)由上表可知，Fai、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。般线性模型 单变量 因变量：得分；因子：性别、是否使用手机确定。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

11、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113421351129213211382127113421261133213711302124124522481244224712462240124222461247225012402239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：1标簧 T 何1呻5D仲用小物.2庭 Phi 1总F.1E8n皂香出.用狗工口.空用3Sc oriB冏牙王IISirUwPh«h»写 eg111M2'V12331况11M511133

12、11J)7112亚112s12幅口1342111124?心114©1111»141次1521”屿21251721kJ1V92242W2a3122如223J«2J23如21口a妈(2)分析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a3.000截距1.000Sex1.310.584UsePhone1.000Sex * UsePhone1.258错误20总计24校正后的总变异23a. R 平方=.760（调整后的 R 平方=.724 ）分析：就性别而言，因为概

13、率 PJ1=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DMethodMonthscoreaddIDMethodmonthscoreadd11910221221112143113122716411813295141114212615152107110162210

14、81412172514911826161）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:名称美空宽度小数标签值1ID数值C J编号无2Method数值g0培训方KL旧方式一3 二Month数值1加盟时间无4Score Add效值61增分无IDMetiodMonthScoreAdct1F- 111.59.02212.610.6

15、3316.513.04411.0B.O5514.011.05G159,51713.510.08814.012.09314.512.5101022.012.0111124.514-.0121227.01鼠013132.59 014U24.5120151524.510.0161622.010.0n1725.014 01826.016.0(2)步骤：数据 拆分文件 比较组：选择培训方式 确定；分析 描述统计 描述 确定。变量：增分、加盟时间；选项：平均值培训方式数字平均值(E)旧方式 增分9加盟时间9有效N (成列)9新方式 增分9加盟时间9有效N (成列)9描述统计(3)分析 一般线性模型 单变量

16、 因变量：增分；固定因子：培训方式；协变量：加盟时间确定。注意：请先重置“拆分文件”操作主体间效应的检验因变量：增分源III类平方和自由度均方F显著性校正的模型a2.000截距1.000Month1.000Method1.034错误15总计18校正后的总变异17a. R 平方=.722（调整后的 R 平方=.685 ）在剔除加盟时间白影响下，因P-值为0.034,小于0.05,应拒绝原假设，两种培训方式效果有显著差异。统计分析与SPSS的应用（第五版）（薛薇）课后练习答案第7章SPSS的非参数检验1、为分析不同年龄段人群对某商品满意程度的异同，进行随机调查收集到以下数据:满意程度年龄段青年中年

17、老年很不满意126297156不满意306498349碣思886175很满意271744请选择恰当的非参数检验方法，以恰当形式组织上述数据，分析不同年龄段人群对该商品 满意程度的分布状况是否一致。卡方检验步骤：(1)数据 加权个案 对“人数”加权 确定(2)分析描述统计交叉表格行：满意度；列：年龄 Statistics如图选择 确定起卖更X樗festal Ii相工性延竟序加逅B ABTHfl'd_ k日皿II3 laj-L)Kfindall 工3：卡不吐名义相G*孰他=h 和 Cra'n-i ”| LmTlUdLJn梓定性柒魏山:屋 Kappaq a醐9y h1J«f

18、riar满意程度*年龄交叉表计数年龄总计青年中年老年满意程度很不满意126297156579不满意3064983491153满意886175224很满意27174488总计5478736242044.卡方检验值自由度渐近显著性 向）（双皮尔逊卡方a6.000似然比（L）6.000线性关联.0081.930McNemar-Bowker 检验.b .有效个案数2044a. 0个单元格（0.0%）具有的预期计数少于 5。最小预期计数为 b.仅为PxP表格计算（其中P必须大于1 ）。因概率P值小于显著性水平（0.05）,拒绝原假设，不同年龄度对该商品满意程度不一致。2、利用第2章第7题数据，选择恰当的

19、非参数检验方法，分析本次存款金额的总体分布与 正态分布是否存在显著差异。单样本K-S检验分析 非参数检验旧对话框1-样本-K S 选择相关项：本次存款金额A5 确定结果如下:单样本 Kolmogorov-Smirnov 检验本次存款金额数字282正态参数a,b平均值标准偏差最极端差分绝对.333正.292负检验统计.333渐近显著性（双尾）.000 ca.检验分布是正态分布。b.根据数据计算。c. Lilliefors 显著性校正因概率P值小于显著性水平（0.05）,拒绝原假设，与正态分布存在显著差异。2、为对某条工业生产线的工作稳定性进行监测，测量了该生产线连续加工的20个成品的直径（单位：

20、英寸），数据如下：选择恰当的非参数检验方法，分析成品尺寸变化是由随机因素造成的，还是由生产线 工作不稳定导致的。单样本游程检验分析 非参数检验 旧对话框 游程 选择相关项：成品的直径确定结果：游程检验成品的直径检验值a个案数 < 检验值。个案数 >=检验值。个案总计运行次数Z渐近显著性（双尾）1010203.001a.中位数因概率P值小于显著性水平（0.05）,拒绝原假设，认为成品尺寸的变化是由生产线工作不 稳定导致的。4、利用第2章第7题数据，选择恰当的非参数检验方法，分析不同常住地人群本次存款金额的总体分布是否存在显著差异。两独立样本的K-S检验分析 非参数检验旧对话框 2-样

21、本-K S 选择相关项：本次存款金额A5、常住地区位置A13 确定结果：Mann-Whitney 检验列组常住地位置数字等级平均值等级之和本次存款金额沿海或中心繁华城市200边远地区82总计282检验统计本次存款金额Mann-Whitney UWilcoxon WZ渐近显著性（双尾）.009a.分组变量：常住地位置双样本 Kolmogorov-Smirnov 检验常住地位置数字本次存款金额沿海或中心繁华城市200边远地区82总计282检验统计a本次存款金额最极端差分绝对正.152.019负Kolmogorov-Smirnov Z渐近显著性（双尾）.135a.分组变量：常住地位置因概率P值大于显

22、著性水平（0.05）,不应拒绝原假设，认为不同地区本次存取款金额的分 布不存在显著差异。5、超市中有A,B两种品牌的袋装白糖，标重均为400克。分别对两种袋装白糖进行随机抽样并测得其实际重量（单位：克），数据如下：A品牌398.3, 401.2, 401.8, 399.2, 398.7, 397.5, 395.8, 396.7, 398.4, 399.4,B品牌399.2, 402.9, 403.3, 405.9, 406.3, 402.3, 403.7, 397.0, 405.9, 400.0,请选择适合的非参数检验方法，分析这两种品牌的袋装白糖的实际重量是否存在显著差异。两独立样本的曼-惠特尼检验分析非参数检验旧对话框2个独立样本- 选择相关项：重量 weight、品牌brand确定结果：Mann-Whitney 检验列组品牌数字等级平均值等级之和因概率P值小于显著性水平（0.05）,应拒绝原假设，两品牌白糖实际重量的分布存在显著 差异6、选择恰当的非参数检验方法，对裁判打分.sav数据随机选取10%的样本，并以恰当形式重新组织数据后，分析不同国家裁判对运动员的打分标准是否一致。选择恰当的非参数检验方法，对裁判打分.sav数据随机选取10%的样本（数据文件在可供下载的压缩包中），并以恰当的形式重新组织数据后，分析不同国家的裁判员对运动员打分标准是否一致。分析非参数检