《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第6章).doc

1、统计分析与SP SS的应用（第五版）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17.519.118.416.5第五组29.3(3

2、0.429.728.21）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。*勰 lb融巴卫也匪抽 丨誓型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LSDILQ啡JT伽V LSD匚 gqnfWTn- i 匚 achskI 5=11

3、 卅匚 RE G AF1 R-E-iS-A qs-ffj-k二口呛二 IL鉴F*bDjncan_ Hochhsras GT20 lb rielaliiDucarii.Dumrt:节.Thll：! Ise-屮-栓赴潑哎I叫口辱-带1匸勰 K 血-sia：istk ISjFtt_| (flITWWIWiiE 匚1曲匡IWJK柱竝圭W 匚I Brctwn-orEylheI I 昌M：hlHiihan!T2 DynrisittTi=创nwsH*询厂iDjjrruKtC塑学II 妻甬|【狂列1|多重比较就夕值創*1研JTI*附探曲朗闽耶H宅IL 两II药耐LSD(L)因变量：销售额(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 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

7、元格“ B”内的计算结果。平方和dr均方F组间7.50175U组内2hA11A总数33$12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。UUTAfSJ皿of Stiiv tl4 t s 测 urtP1.Sic.Withs Gr百嘗trre 03?2#血OGOT#st of BoBocflnflity f

8、lf VriincfTiL BvanoStatisticdfljlfZ5.032163.001oltipleDepffidetrtifcJHSL3)2 008B7J19Gfiiaa 3L13P*2 0咖jWO& 3135一担L. 76023.0003.9331iLm:二蛆5 4eSfiTt. 8酣舅.0051.7JII9. 92三姐7 13333*12 008 鬧-a 14T1-J1S6五组5畤1. B2fl32.0061. 52T33-S3五龜一粗書轴1I 祷 0053,2WT,31 胆氐 553&二退-28571IJ怖帕.SSL35011.726-9. 3L42?*Z4j3?Cr?JWO-

9、13, K5Q-殳甜苗四粗-5. 105*-a me-L577JhMti -iiff11 fLpuficarrt grt tte ”0& luel.1）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*276.032=1104.128 ；1104.128+1524.990=2629.118 ；4+63=

10、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500060004000地区一600080003000400070005000700050005000地区二800050006000800060004000300060008000地区三200060009000400050006000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。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4、1)2)影响3)地区和日期是否对该

11、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 M炮1e03ror.j忡氓e0S316tv氓F2丸EQISales 11 15.CC21 1$031 14.0D41 2E.CDr1 2RODe1 2心713S1 1?13510102 17.0)IT2 1fl or122 1Ron132 2s.co142 2S.lijo152 2丘cn1&1J5.QUir23E.COia234.00忖513.D0JL312.LU2t31i.OD2232C.CD富522 25.002E33日.B339.02733B.cn(2)分析 一般线性模型单变量标盞1.

12、 竝夬址 13y. W).无m期.司一刑刃无无S因变量：销售量；因子：地区、日期确定。(1)数据组织方法如下: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7

13、8.51926a. R 平方=.788(调整后的 R 平方=.693 )主体间因子分析:(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),所以不不同地区和应拒绝原假设，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。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

14、，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：12131护Bes1魏 u 0Qnw.1佰1小琲-1,畑无|HsE；PhDeScore:ts毁:用护孔 网井1bpiiUseP 卜 ffhpL-ccrp1 1护

15、71123311J11弭闿113311和12&1u1?泊1?111J1311n3号4213321ZT21S21押叩21124922A?加2?工37j31Jja（2）分析般线性模型单变量*血5谢：I少得云总田同话內子D *工，是吾便用于机MguP-II慎垫鯉.对比也）.,事后潯童比綾此.一 絆序”It 送项: 1（Eoctstra卩.g 丽丙| 直S吵則南MW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1028.125 a3342.70821.101.000截距34732.04213473

16、2.0422138.453.000Sex5.04215.042.310.584UsePhone1001.04211001.04261.634.000Sex * Use Phone22.042122.0421.357.258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

17、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 thscoreadd111.59102212212.510.51124.514315.5|1312271641181320.59514111424.512、6159.51524.510713.51016221081412172514914.512.5182 1I6161）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

18、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:1名称裘型宽度标签1ID数值C编号无2Method數值e0培训方式日方式一一3IVIonth数值1加盟时间无4-ScareAdd数值e1増分无値1111.59.02212.&10.53316.&13 04411.0e.o5514.011.06e1SS57713.510.0a314.012.09314.51Z.5101022012 0111124.&14.0121227.016.013132.59 014U24.51?.O151524.510.0161622 010 017172fi.O14.0181326.016 0IDMetiodMonthSc 0 reAdd拆分文件（2）步骤：数据变量：增分、加盟时间；选项：平均值比较组：选择培训方式 确定