管理统计学实验二假设实验与方差分析

1、管理统计学实验二假设检验与方差分析案例4.1谷类食品生产商的投资问题案例4.2数控机床的选购问题案例5.1运动员团体成绩预测问题案例5.2手机电池通话时间测试案例5.3月份与CPI的关系目录四、2、3、4、5、实验内容和实验步骤玄柘|/1、7案例案例案例公米杏R止声商的将咨吊旦而)/5.15.25.3五、实验总结数控机床的选购问题.运动员团体成绩预测问题.手机电池通话时间测试.月份与CP1的关系整理29111722、实验目的1 .掌握SPSS数据文件的建立2 .掌握SPSS统计分析中的均值比较和T检验方法3 .掌握单因素方差分析和多因素方差分析的原理与步骤4 .学习并将管理统计学课程所学的知识

2、用于解决实际问题二、实验原理SPSS软件有数据整理、分析数据的功能，其中包括假设检验及方差分析实验可以用到的工具，如均值比较、参数分析，建立线性模型等。三、设备SPSS软件（英文名称StatisticalPackagefortheSocialScienee四、实验内容和实验步骤1、案例4.1谷类食品生产商的投资问题1）启动SPSS在变量视图里面输入案例变量“食用者类型（字符串）”和“热量摄取量（数值，小数设为0位）”料SI拒柬11-TBMSPSSSUtlstiC-碍需京韶'口CE文件®本两目视BI凹甦据世）转换分析血直销他）图矗（虫实用程序窗口阻）胡助T老称T雷唐HOI1-1

3、1 0月韦B1。无2 药佰3°方45 J|12）在数据输入窗口输入数据3）分别对两种食用者类型的热量摄取量均值进行检验（a=0.05）,按照”分析-比较均值-独立样本检验”，加入检验变量“热量摄取量”、加入分组变量“食用者类型”，设置组1、2分别为A、B组，点击选项，设置置信区间百分比为95%*£ffMlAwSSffiSlIRMSPS%PHiGir幺勺卷S和密电as晏gq田IB红D分析Q)s-(M)Bl总©23宴用程厚(U)aI可见：2食用者类型I23456568681636教戛变景金勺WT检她H891011121314151617AAAAA607555496WO

4、539A529181920213233AAAAAAAABDBB55562589646596517584650569622630596637628706I独2样本tB总总EQ35立样本T谧膂tegacD：热量摄取S分姐变量筋如眦文俎购助.9)J独立样本r检鲨E.58配文寸樟事T检血©S3单0*ANOVA.|IBMSPSSStatisticsProcessor54111II迭项)冷Q0tstrapB-"J总理立祥斗T检腔亘】置信区间百分比©IEB1%一城失债按甘析嗽序排降个塞址）©按刊表排除4案Q4）点击确定，得到结果如下:t；近同HE:说三慎r言寸S谩二眉

5、坛*蜒5弓三亍,乘穗二厉忖丫巨与卡翅号听庶刃斗LS1V勺找计SM'Jii卡SA15seaoo49J1012,7312U20力门GDJS26c/J方号打早enL00旷e临时%tFb+EL卬-五彳FElgt吕1呻闷山帧准准工“出I由L207.552二4133332736.022,01946.2M46.25019163IS,59e357252由164419,4015）分析谷物食品的生产商的说法“多吃谷物吧，早上也吃，这样有助于减肥。”是否正确解答：由上面的数据可以看出，F检验表明方差齐性成立，即在显著性水平为95%的条件下，f的显著性概率P为0.652>0.05,A类（经常的谷类食用者

6、）和B类（非经常谷类食用者）的热量摄取量没有明显差异。所以观察T检验的值，应该采用上一行的结果，此时t统计量的显著性（双尾）概率P为0.022<0.05,即拒绝零假设，两种类型的食用者食用谷类摄取热量存在显著性差异，故可以下结论：谷物食品的生厂商说法存在一定的合理性。2、案例4.2数控机床的选购问题1）打开SPSS设置变量“机床型号”（字符串），“需修理时间间隔”（小数0位），并分别输入对应的数据2嗪殛看舌7数鸳集_L-IBMSPSSStatisticIS整编辑器匚回七匚幻封雨翔三）。念飙Y）数据®转损®直穗|1形©实幡序9）胃口胆辱助宽小标一】机床型字符串

7、8u2 需脩理数侑80311直弟嚷例42站V遨据秦口-IBMSPSSStatistics数每息帚碾立件电）11辑匡）视同凹数据（2）转拢CD分桁直销妈）图形界用脚f世T（W电理）可见：2变星的2变a22>*-魁H-HH虫数据视ia变量视谢IBMSPSSSt日tisticsProcesso就绪2），按照“分析比较均值-独立样本T检验”，加入检验变量“需修理时间间隔”、加入分组变量“机床型号”，设置组别1、2组，点击选项，设置置信区间百分口 II比为95%®嗪mZsav瞬柬11-TBMSPSSStatistics数握扁金同文件近）绘辑匡）®直霸（吵IW（2零用程序世）窗口

8、理帮助1 :机床机斥型蠕蒲21£0031480417SC51800G1740117608153091400'102840112530'122540'132740'2720'152590ie2640172520IS25106301亘113IT22数据视图变检验仃）描述统计 表E 比较均值 邂丫一般线性 模型遐） 广性模型 温合棋型 0）相黄® 回归迟） 对双线性模型应） 神经阿磐 分粪（D日荤 维 度 > 非参数枪 （bD ffivlO CD生存函 数（§ 参重响应 也越 失值另祈 世） 参重归因 Q复杂抽 样色）ist

9、ics P ro cess ©可见：2娈星的2ROC曲线图出绘目啦样隼T检翁选项（2人旦ootstrapfBX湘家,机氐世号门陀）粘贴组里场魏立一蹲1噎/色肖g脩厦何百分比9匚t590II豳函一猷矢值W捞分析顺痒排降个宾追）CM餐刊表制瞒个案3）按照上题的步骤，将置信区间百分比设置为99%S3护骨修理时 间间隔迤项©IBootstrap (B)分组变量（g»机床型兮门23远置信区间百分比®：99翻1助城失值。按分祈顺序排隙个家。按列舂排睁个寮心4）两次得到结果如下:95%独立茬和鞋如Li、Hnrsigt31和瞅-KliJOff-J工？/兀±PI

10、=晔”时月翩1602224.144.144U16076FSAdSjft97seas61.6d961.699-121MB122&G3139.6661401皋*一兀亘逵讦学】妄a二吕说些起2方垒e*目咀境&»N吗僧消厂31讨网册19S40001J62KdS734J9631.11113.5173793999%齐逗口曰主连讦学二勒捋花I片IT斤常*释言寸间1964000ld6.202«734963111113.51737B3S笛兀HfSL申W伯签1出谓£41的1耘验F&U.1diSiJC，TH)lii：Fi*trt*XaEhlTff±PP

11、胃财1WZ224,1441441,6.48715076907seessees61ew61699*171321-172.7M180,099190jfi715）分析在95%-99%勺不同显著水平下，型号1的机床是否比型号2的机床耐用，该公司如何决策。解答：由上面的数据可以看出，F检验表明方差齐性成立，在显著性水平为95%和99%勺条件下，f的显著性概率P均为0.2240.05,即两种型号的需修理时间间隔没有明显差异。所以观察T检验的值，应该采用上一行的结果，此时t统计量的显著性（双尾）概率P为0.887>0.05,即两种型号的机床的首次使用至需要修理的时间间隔没有明显差异，型号1的机床与型号

12、2的耐用程度差别不大。而由题意可知，型号2的价格稍贵，故建议该公司选择型号1的机床较为明智。3、案例5.1运动员团体成绩预测问题1）打开SPSS设置变量“国家”（字符串），“组别”、“决赛成绩”（小数0位），并分别输入对应的数据绘口辇便"问站集口-IBMSPSSStatistics纯蕖辑器文件8编辑目视圈加数据M转换分析追）直销图形世实用程序©）窗口辿）帮助八月©TO0已Hfe连融陶S-嗪-5,L&AV昨集1-ISMSPSSStatistics琳钿I文件（。畿辑©视图世）数潺转按分析®直崔J图形mH©®s掣实用程序嘴

13、盍阑1234561eg10I111213I141仍lej17IB192021122T?.1义国国国国国国匡国国匡国匡国匡匡国国国国国国韩靛韩薜韩韩祎韩韩韩韩韩眸韩韩鞋鞋韩韩韩组别111111722222333333444/成绩99969101010939101010,69910991010BBHi亦可见：色变星的P，A里3niETI数据视图变量视图IBMSPSSStatisticsProcesso就潴2）按照"分析-一般线性模型-单变量”，加入因变量“成绩”、加入固定因子“组别”“国家”，点击选项模型，选择“设定”，类型为“主效应”，将“组别”“国家”加入右边的框心玄例5.LSAV【

14、数癖U-IBMSPSSStatistics数摞铜器文件怎)编辑(目视®电)数(2)转执Q)分析©)2椭勉臣形实用很序电)窗口删帮助p5S3-Hu报告描述蜿i+衰(T)可见：3变量的3国家Ol.1韩国12韩国13|韩国14韩国15韩16殊国17韩国28韩国29韩210蟀国2|11|韩国212韩国213昧国314韩国315韩国3|16|韩国317韩国318弗国319韩国420_韩国4|21|韩国422|韩国4n4之比较均值图)变量一股我性模型6)广义线性模型混合棋型但)缺(£)回归(B)对数线性模型9)神经网珞分类(E)降维度量(S)非参数检览区)颈测Q)生存由敌(S

15、)多重响应Q)缺失值分析9多重归因a)复杂抽样也)质量控制Q)ROC曲线匡包)7108i困单变量I国多变量(MKI国重复度量R)1方差分量估计J变量IE数播视图爻I单项E(U)-IIBMSPSSStatisticsProcessor歌绪凰单交署产S板重(W)：调定I粘贴叨重量应);取滑;帮助I单变量:模型FI盲定模型至因子回设定&)处国 冢 i2L 系且别-构建 项一 类型 迟)： I主 皴糜穆型 ffl'Jx 国家袒别平：5和(2)类型HI*帮助P)“，勾3)再此基础上选择“两两比较”，把“国家”加入“两两比较检验(选“假定方差齐性”中的“LSD(L)”框G单娈星观1|均的-

16、>因子太/组两函民较 检验吃）：另I SidakJ Scheffe LQJ R-E-G-W-F R-E-GW-Q假定肯差齐性一3LSDL)S-N-K(S>BonferronifBTuk&y Tuk&yS'bfK)DijrcanD| Hochberg,sGT2(H)GabrieKO未假定方羞芥性MTaiImqI-HiUWaller-DuncanfW）真型口关型富盂比军低）nDnnnAltCEl检脸H"艮HLffijj职测二馨汀二，匹出4）到结果如下:朝捋震H三'粽计字'夷兴二押时二腔与方虢分桁悻钏主律MS#Na泉洁9第时中S场1342

17、42424181&1818回血：咖.1开F16.014”532034.997,001艇5706.68115706.681890?.0?1MDa臬10.1942RD077.952.0Q15,81931.9403,026>03642.30666启415765.00072五乩71a.R丁=.275(afiR*=.2iD)''在此之后”检验国家基于拓个比较国3国均债差/士标准Sig.。被s7fm喘间M法国韩国23130-1J9*6甲国54*231.022-1.0008韩国焦国,92231.000.461.38冲国,37231.10909.84中IW1弦国.54*231,0

18、22,081.00若国二37231.10384.09iswjm值*均值方（错溟二.汕*均差值在d加级别上较显薯*5）分析获得金牌、银牌和铜牌的队伍之间的射箭成绩是否存在显著差异。解答：由上面的结果可以看出，因素“国家”的检验,p=0.00K0.05,所以拒绝假设，表明有95%勺把握可以认为获得金银铜牌三个国家的队伍之间的射箭成绩有显著差异。而在此之后的检验数据中，可以看出，中国和韩国两个国家的检验值p=0.1090.05，即两个国家的射箭成绩没有显著性差异；而法国与韩国，法国与中国这两对国家之间的检验值概率均小于0.05,即铜牌国家与金银牌国家之间的射箭成绩存在显著性差异。4、案例5.2手机电

19、池通话时间测试1）打开SPSS设置变量“手机型号（字符串）”、“通话时间”（小数1位），并分别输入对应的数据站S-5.2.5avIM镇集1-IBMSPSSStatf*tfcs泥辑器lollB文件吃）编辑电）视图电）熬据9）转换®析址）直销迥T。©穿用程序窗口辿）帮期I名称手枷型号类型宽度少1E1C 旦11 I I口负宾例5.2再卵DKSM1-BMSPSSStatisticsjS®棘I器玄件近）编辑£视图电数据）转换u,分析（少直宅肖逗）图形®）实用程序也）窗口世）帮助可见：2娈星的2手机型号通话时间I变量II»-I期III1112.5

20、212.13L一112.3412451256124712281249224102_2.0112221222.313222lfll,1220152231622217224f18223|19320匚2032.121I3232231.9r?332?IGMSPSSStatisticsProce各E数据现IS娈量视磬2）按照”分析-比较均值-单因素ANOVA,加入因变量“通话时间”、加入因子“手机型号”，点击选项，复选框选择“描述性”、“方差同质性检验”，点击“两两比较”，勾选“LSD（L）”“TamhanesT2（M）”，设置显著性水平为005绘:靛”1-IBMSPSSStatistics超娄古晶U=

21、L)»»()5»«K1J上g)瓦A手机后喜SZf=HF««S?5J18.4T0?行.W2E周/卫心字也)ttU也司I耳2222?2222233333话时2.1232.42.6242224242.02223222023222.42.3202I231.9P9«(T)tHR灼值逍A一«性据(£)广x线性根罂I泯舍她29m(c)KB®F,诫京址迥)删JftSts)雀存86!»©)85越矢分析#5*3BQ)nflSS'J；0.I单回素ANOVUROC妙曲余玄雷Q单因II方羞同见

22、二2Ei篁桂本t支,色,a检验a3®2tTtI*iiS(T)HfigJ?押坏T检泄©.Qmqanova.IISMSPSSStatsticsProcessorit%分析1/通话时间0?(F):昌手机型号文寸比迥)二俯两比较(ffij(翻©冷ootstrap(P)J确定1粘贴(g)盍S(B)取消V而,1Q单SgANOVA：绒计昼描述性Q)：Bl迄和底机效果CD a方差同质性检监咀)77旦rown-Fcrsytrie (0)ZWelch(W|r均值国逗)也失俺按分析咂序排II个辜。按刊表排除八宪单。薰ANOVA;丽比较假定方差齐性. /E *D(Lj i Sonferr

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24、amp;匚计字厚箜二设性脸号牙s分朽'案创5-2-2Vse：3t"iaiN均IStrig泠，初、cA07ffi«大值p-182.350_141405002.2322.4682J2.52102230-1418.04482-1292.3312.02.43g2.089,1269.04231,9912.1861.9235mJ272249,1688.03252.1522.2861.92.5方差齐性破iMfptSHsdfldQ.054224-947ANOVA通话时间平方df均方F显著性间内数组姐总.291.450.74122426,145.0197.768.003在后检验&qu

25、ot;£tk®由我星，诵常豺同Q)手4(J)工坦fB$ZiwnL1LSO12.1200.0649Q77-.014.2&432611*.0665.00142d398I112000649077264.0143J41f.0629,034.01127131-261f.0665_00139G1242141f.0629.034-271.011Tamhano112000672556-OGO3003.2611*.0666.004Q84438211200,0672256”300.0603.1411MT.10202230431261f0666.004.4380840-141106171

26、0230d022NJ1且2E5Di詈1土木幸X'JQ054）分析电池检验数据的方差是否齐性解答：由方差齐性检验表来看，Lenven统计量为0.054,组间、组内自由度分别是2、24,相应显著性概率为0.947,非常大。所以没有理由拒绝原假设，电池检验数据的方差具有齐性。5）判断三种手机电池的通话时间是否存在显著性差异（a=0.05）解答：从通话时间AN0VA佥验表来看，组间显著性检验值为0.003V0.05,故三组之间的通话时间存在显著性差异。所以在多重比较表中，选择LSD的检验结果，其中，型号1和型号2之间的检验值为0.0770.05,即两者之间的通话时间存在显著性差异；而型号1和3

27、之间，型号2和3之间的检验值均小于0.05,所以可以认为型号1和3、及型号2和3之间的通话时间不存在显著性差异。5、案例5.3月份与CPI的关系整理1）打开SPSS设置变量“年份（小数0位）”，“月份（小数01位）”，“CPI（小数1位）”，并分别输入对应的数据色凳惋-IBMEP生f4（r>I'JJg®"按IfcBM SI匚©>WtA）s能直）EFE（G实用程序M裔口世）帮助滴1型宽度I敦1舷I军倚数值但）so2麴值30CPI佰取）1k矍阵,3、口勺昨耒U-IBM SPSS SUtisti« 站辆器刃牛LU?视固电）“据©）

28、转可夯听旧|身 程笑辿）S电即KK faH M1ML斶圃再忙鼻坤年信日6?CPI119501 ,1G4. 09 1930?104 D319303103. 0419904 ,103. 051990L 0103. 0,G1930e ,101. 0ZwaT101 0,B199031103.1913909103. 01011硼 1990训11 ,103. 0104. 012W011?104 D1319&11102. 31419312101 0'IS19913101. &IS19&14101. 31 171941510. 1 &131991&104. 41

29、319917 o1104.2)13i (u q21159191W. S221991110ItH- 3_199141T仙变曷.恋曷I 3.i1113M3P5s3览ti5tiC5PrOK55N就绪2）按照”分析-比较均值-单因素ANOVA,加入因变量“CPI”、加入因子“月份”，点击选项，复选框选择“描述性”、“方差同质性检验”，设置显著性水平为0.05,其他值设置为默认绘 3£傍3«” SSA)-IBM SPSS MMbtiM 幺)环 es文怦®««拄)视3"口理)戢助K(2)JOTMtC)转抽分析1(«世.报告册©

30、)因1字Iri|7«W|7筑fiHfi1199021990231990341990451990561990671990761990891990910199010111990111213199012U199121519913161991417199151819916191991720199182119919221991101加199111柯A比Mil®)他如倔)广X纱性倔>混合型®>ta(c)回幻®>文寸教娱性口均值(妙H羊1初丁俭监国.Sfe立悻*1栓绘SSk任样本T程绘(£)日单EMANpVA-甲匿素ANOVA.伽,绘单因n

31、方垂分衍少年份(出)w-spg*分离(£)I金维F(S)r>>>六井萝II论脸a>邮生存因磬重I8>SPSSStatsbcsProcessorofiiKCy)>吹醪他.今副J33(1)艺，夔就样心)ycpi贾港Broci纹3EJIM.b1048101B?(F):I亦份对比迥两两比较凹(迭顶()gootstrapCB).J确定点箕日】遂遥迟耽)"正亦u绒】十昼d福殛麴i固定和踊机效果JEIV方差同质虢验也）；Brf>wn-Forsytrie<iB）ZWelch（W）均值图（也）也失按分祈ojffi瞒4案四辰取诵3）得到结果如下：

32、CPILeveneMUEi|里dfl显普.00511204L000ANOVfl平方和df均方F显善组内总敷3.78211.344-0071.00010349.65720450.73410353.4392154）设显著性水平a=0.05,分析月份对CPI的影响是否显著解答：由5）方差齐性检验结果来看，显著性P=l.0000.05,表示五个组的数据具有方差齐性。故由ANOVA勺CPI检验结果中，显著性水平为0.05的条件下，p=1.0000.05,所以接受零假设，即不同月份的CPI没有显著差异。5）按照"分析-一般线性模型-单变量”，加入因变量“CPI”、加入固定因子“月份”“年份”，点击选项模型，选择“全因子”，类型为“类型H1”,其他设置默认,点击“继续”、S3裳韵J%HF-iRMg亦一卷能寻逊貉盖旧祕圉绷宦回分帝迪直精妙e总©甥用保需世）雷二迪莘肋IB