第六章Spss实验报告

第六章Spss实验报告第一题数据某公司专业生产电脑显示器，通过使用3种不同的芯片，得出显示器的某个关键参数如下表，每种芯片取10个观测值：以α＝0.05的显著性水平检验“不同芯片的参数相同”这一假设。（试运用单因方差分析完成）。观测次数芯片A芯片B芯片C15087504882492685516346563047944885786075491599544652362553275196814968604675518961867551810521598524分析描述观测值N均值标准差标准误均值的95%置信区间极小值极大值下限上限芯片A10522.9049.89415.778487.21558.59465618芯片B10649.6052.65016.649611.94687.26578750芯片C10522.2035.84211.334496.56547.84479607总数30564.9075.77813.835536.60593.20465750结论：芯片B的均值最高，芯片A,C相近，这些可以在图上看出。分析：方差齐性检验观测值Levene统计量df1df2显著性1.240227.305分析：由于概率P值为0.305大于显著性水平0.05，所以接受原假设，认为三种芯片的总方差没有显著差别。满足方差分析的前提要求。分析：ANOVA观测值平方和df均方F显著性组间107613.800253806.90024.659.000组内58914.900272182.033总数166528.70029结论：对应的P值近似为0显著性水平为0.05，概率P小于0.05，拒绝原假设，认为三种不同的芯片有显著差异。分析;多重比较观测值LSD(I)芯片(J)芯片均值差(I-J)标准误显著性95%置信区间下限上限芯片A芯片B-126.700*20.890.000-169.56-83.84芯片C.70020.890.974-42.1643.56芯片B芯片A126.700*20.890.00083.84169.56芯片C127.400*20.890.00084.54170.26芯片C芯片A-.70020.890.974-43.5642.16芯片B-127.400*20.890.000-170.26-84.54*.均值差的显著性水平为0.05。结论:由上面的表知道，芯片A与芯片B的P值大约为0，有显著性差异。芯片A与芯片C的P值约为0.973，没有显著性差异，芯片B与C的P值约为0有显著性差异。均值图第二题数据2化妆品公司要分析一种新产品是否受到普遍欢迎，市场部在上海、香港、东京三地针对目标人群进行了抽样调查，消费者的评分如下：样本\城市上海香港东京组编号1668779组编号2745965组编号3756970组编号4797060组编号5847849组编号6568845组编号7558051组编号8687268组编号9748459组编号10887749用方差分析来分析三地目标人群对该产品的看法是否相同？分析：描述评分N均值标准差标准误均值的95%置信区间极小值极大值下限上限上海1071.900010.867383.4365764.125979.674155.0088.00香港1076.40009.057842.8643469.920482.879659.0088.00东京1059.500011.037813.4904651.604067.396045.0079.00总数3069.266712.359372.2565064.651673.881745.0088.00三个地方分别有10个对同一产品的打分，从均值可看出，香港的均值最高，东京最低。这点可以在下面的图中可以看出。方差齐性检验评分Levene统计量df1df2显著性.272227.764三个不同的地方的评分的方差齐性检验值为0.272，概率P值为0.764，显著性水平为0.05概率P大于显著性水平，接受原假设。认为不同地方对这种新产品的总体方差无显著差异。满足方差分析的前提要求。ANOVA评分平方和df均方F显著性组间1532.0672766.0337.137.003组内2897.80027107.326总数4429.86729对应的P值为0.03小于显著性水平0.05，应拒绝原假设，认为三个地方对这种新产品的评价有显著性差异。多重比较评分LSD(I)城市名称(J)城市名称均值差(I-J)标准误显著性95%置信区间下限上限上海香港-4.500004.63305.340-14.00625.0062东京12.40000*4.63305.0122.893821.9062香港上海4.500004.63305.340-5.006214.0062东京16.90000*4.63305.0017.393826.4062东京上海-12.40000*4.63305.012-21.9062-2.8938香港-16.90000*4.63305.001-26.4062-7.3938*.均值差的显著性水平为0.05。从上图可以看出上海与香港的评价概率P值为0.340大于显著性水平0.05，所以没有显著性差异。上海与东京的评价P值为0.012，小于显著性水平，有显著性差异。香港于东京的P值是0.001，也有显著性差异。第三题数据某公司800笔应收账款按金额和时间交叉分组如下表公司账目金额与到期时间交叉表账目到期时间应收账款金额1000元以内1000~10000元10000元以上30天及以下41017010030天以上902010表中数字是否提示账目到期时间与应收款金额有关联？分析交叉表案例处理摘要案例有效的缺失合计N百分比N百分比N百分比到期时间*应收账款范围800100.0%0.0%800100.0%到期时间*应收账款范围交叉制表计数应收账款范围合计1000元以内1000到10000元10000以上到期时间30天及以下41017010068030天以上902010