中南财大SPSS实验4.docx
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中南财大SPSS实验4
《统计分析软件》实验报告
实验序号:
B0901152-4
实验项L1名称：
方差分析
实验地点
文波330
名
指导教
师
杨超
专业、班
时间
2015年4月27日
一.实验L1的及要求
实验目的：
（1）加深对方差分析基本思想的进一步理解:
（2）
单因素方差分析过程：
双因素方差分析过程：
有交互作用的双因素方差分析过程；
掌握各个分析过程的基本步骤.主要选择项的含义，输岀结果的信息含义。
熟悉F检验方法和主要的方差分析方法。
实验要求：
（1）
（2）
（3）
（4）
二、实验设备（环境）及要求
微型计算机，SPSS、EViews等统讣分析软件三、实验内容与数据来源
1.某学校给3组学生以3种不同方式辅导学习，一个学期后，学生独立思考水平提高的成绩如表所示。
学生独立思考水平提高的成绩
方式1
37
42
42
43
41
42
45
46
41
40
方式2
49
48
48
48
47
45
46
•17
48
49
方式3
33
33
35
32
31
35
34
32
32
33
问：
该数据中的因变量是什么？
因素乂是什么？
如何建立数据文件？
对该数据进行方差分析，检验3种方式的影响是否存在显著差异？
2.某年级有三个小班，他们进行了一次数学考试，现从各班随机抽取一些学生，记录其成绩如下表。
建立数据文件，并将原始数据文件保存为“data4_2.savw。
试在显著性水平0.05下检验各班级的平均分数有无显著差异。
数学考试成绩表
I班
II班
III班
73
66
88
77
68
41
89
60
78
31
79
59
82
45
48
78
56
68
43
93
91
62
91
53
80
36
51
76
71
79
73
77
85
96
71
15
78
79
74
80
87
75
76
87
56
85
97
89
3.某公司需采购大量化纤织品，本地现有4个生产厂家，每家均有甲、乙、丙、丁种类型的化纤织品，公司研究机构对每个厂的每种样品进行试验，测得其质量指标为下表。
现需检验各类化纤织品及各厂家生产对产品质量有无显著影响。
各厂家四种化纤织品的质量指标
甲乙丙丁
A1
A2
A3
A4
40414634
28374222
31404525
46475240
四、实验步骤与结果
第一题：
该数据中的因变量是学生独立思考水平提高的成绩；因素是辅导学习的方式。
在进行数据分析之前，需要建立数据文件。
打开SPSS软件，在变量视图中定义变量
“成绩”和“方式”，并且把“成绩”和“方式”组定义为数值型变量，将“方式”的小数点位数定义为“0”。
縫味标题1[数摒集0]■IBMSPSSStatistics弱1須辑器
文件（巳编辗（§）视图电）数据（0转按①分析0）直销廻）图形◎实用程序（少窗口世＞弟助
；30：
方式可见：
2变量的2
成绩—方式变量娈量变量变量空
1
7
5.00
1
8
46.00
1
9
41.00
1
10
40.00
1
11
49.00
2
12
48.00
2
13
48.00
2
14
48.00
2
15
47.00
2
16
45.00
2
17
46.00
2
18
47.00
2
~nr
对数据进行单因素方差分析:
打开数据文件，选择“分析”一“比较均值”-“单因素ANOVA"命令
选择各组间两两比较的方法，单击“两两比较”按钮，在“假左方差齐性”选项组中选LSD贞他
-齐假定方差齐性
Tarnhane'sT2（M）LDunnetfsT3（3>L；Games-Howell（A）DunnettsC（U）
显著性水平（F）-0.05
硕|［取;肖］［帮助］
单击“继
续”返回“单因素方差分析”对话框。
泄义相关统讣选项以及缺失值处理方法，单击“单因素方差分析”对话框右侧的“选项”按钮,
在“统选项组中选中“方差同质性检验”复选框，对“缺失值”选项组采用系统默认设置。
单击“继续'‘按钮返回“单因素方差分析”对话框。
设置完毕，单击“确左”按钮，等待结果输出。
结果分析
方差齐性检验
成绩
Levene统计S
df1
df2
显署性
1.234
2
27
.307
单因累方恙分析
成绩
df
均方
F
显著性
组间（殂合）
1069.400
2
534.700
165.182
.000
皱性项对比
396.050
1
396.050
122.350
.000
673.350
1
673.350
208.014
.000
组内
87.400
27
3.237
总数
1156.800
2&
哗在此之后检验
多览比较
因变宝:
成绩
LSD
（1）
（J）1
均值差（I-J）
标准谋
显著性
95%a信区间
下限
上限
1
2
-5.60000"
.80462
.000
-7.2509
-3.9491
3
8.90000"
.80462
.000
7.2491
10.5509
2
1
5.60000-
.80462
.000
3.9491
7.2509
3
14.50000"
.80462
.000
12.8491
16.1509
3
1
-8.90000"
.80462
.000
-10.5509
-7.2491
2
-14.50000*
.80462
.000
-16.1509
-12.8491
■•均值差的显著性水平为o.05
1.从方差齐次性检验表中可以看出，输出的显著性为0.307,远大于0.05,因此我们认为各组的总体方差是不相等的。
2•从单因素方差分析表中可以看岀，总离差平方和为1156.800,组间离差平方和为1069.400,在组内离差平方和中可以被线性解释的部分为396.050：
方差检验F=165.182,对应的显著性小于0.001,因此小于显著水平0.05,我们认为三组中至少有一组与另外一组存在显著性差异。
3•从多重比较表中可以发现，方式1,方式2,方式3中其中任意一组与英他两组的显著性都小于
显著性水平0.05,说明各组之间又存在显著性差异，从表格标示的"*”也可以得岀此结论。
第二题：
录入数据，并将数据保存为《data4_2.sav》文件。
单向
[□EDI]C:
\UsersXAdminist:
r«ato:
r\DocuinEnts\data4_2・sav
方差齐性检赖
成绩
Levene统计
df1
df2
显著性
.115
2
45
.892
细因衆方芜分析
成绩
■--r.
df
均方
F
显著性
组间（组台丿
90.500
2
45.250
.132
.877
线性项对比
45.125
1
45.125
.131
.719
偏差
45.375
1
45.375
.132
.718
组内
15481.313
45
344.029
总数
15571.813
47
在此之后检验
纯比较
因变虫成绩
LSD
（I）班级
（J）班级
均值差（I-J）
标准谋
显著性
95%§{
下限
上限
1
2
-.87600
6.55772
.894
-14.0829
12.3329
3
2.37500
6.55772
.719
-10.8329
15.5829
2
1
.87500
6.55772
.894
-12.3329
14.0829
3
3.25000
6.55772
.623
-9.9579
16.4579
3
1
■2.37500
6.55772
.719
-15.5829
10.8329
2
-3.25000
6.55772
.623
-16.4579
9.9579
1・从方差齐次性检验表中可以看岀，输出的显箸性为0.892,远大于0.05,因此我们认为各组的总体方差是不相等的。
2•从单因素方差分析表中可以看出，总离差平方和为15571.813,组间离差平方和为15281313,任组内离差平方和中可以被线性解释的部分为45J25：
方差检验F=0・132,对应的显著性位0.877,因此大于显著水平0.05,我们认为三组中均不存在显著性差异。
3•从多重比较表中可以发现，班级1,班级2,班级3中其中任意一组与英他两组的显著性都大于
显著性水平0.05,说明各组之间不存在显著性差异。
因此，3个班级的数学成绩不存在显著差异。
第三题：
录入数据。
在进行分析之前，我们需要将数据录入SPSS中。
在本题中有3个变量，分别是质量、类别、厂家。
我们将三组变捲均泄义为数值型变量，且小数点位数为0,如图
点开“数据视图S输入数据匚
对组间平方和进行线性分解并检验°单击“单因素方差分析”对话框右上角的“对比”按钮，选
［畴］［取:
肖］［帮册］
0茎坯或度9）：
线性二J
1的对比1〔上一张巴］
中“多项式”复选框i
单击“继续”按钮返回“单因素方差分析”对话框。
选择各组间两两比较的方法。
单击“两两比较”按钮，在“假立方差齐性”选项组选中LSD,其
他采用
未假定方差芥性
_Tamhane"sT2（M）'DunnettsT3（3）二Games-Howell（A）DunnetTsC（U）
显著性水平（E）：
0.05
[雄续f取消卄劑助]
“继续”返回“单因素方差分析”对话框。
左义相关统计选项以及缺失值处理方法，单击“单因素方差分析”对话框右侧的“选项”按钮,
在“统H选项组中选中“方差同质性检验”复选框，对“缺失值”选项组采用系统默认设置。
HH
统计量
O描述性
（2）
□固定帝口斶机效果（巳
・•••••・•••••••••••••••••••••••••••••••••••••■・・••・•■
_Brown-Forsythe（B）
□Welchp/V）
□均值图也1）
城失值
⑪）按分析顺序擀除个案©）
O按列表排除个案（丄）
单击“继续'‘按钮返回“单因素方差分析”对话框
设置完毕，等待输出结果。
重复以上步骤，其中第四步将变量"厂家”改为变疑“类别”，得到两个分析结果。
结果分析
（一）厂家因素
j=27丄jrKZj—xz\・37/■
♦单向
[□002]
方差齐性检验
质量
Levene统计
S
df1
df2
显著性
2.098
3
12
.154
单因索方差分析
IBS
平方和
df
均方
F
显著性
组间（爼台）
451.000
3
150.333
2.877
.080
线性项对比
88.200
1
88.200
1.688
.218
偏差
362.800
2
181.400
3.472
.065
组内
627.000
12
52.250
总数
1078.000
15
在此之后检验
多重比较
因娈宝:
质58
LSD
（1）「
GJ）厂彖
均值差（I-J）
标淮误
显著性
95%gf
下限
上限
1
2
8.000
5.111
.144
-3.14
19.14
3
5.000
5.111
.347
・6.14
16.14
4
-6.000
5111
.263
-17.14
5.14
2
1
-8.000
5111
.144
-19.14
3.14
3
5.111
.568
-14.14
8.14
4
-14.000*
5111
.018
-25.14
-2.86
3
1
■5.000
.347
-16.14
6.14
2
3.000
5.111
.569
14.14
4
-11.000
5111
.052
-22.14
.14
4
1
6.000
5111
.263
-5.14
17.14
2
14.000'
5.111
.018
2.86
25.14
3
11.000
5.111
.052
-.14
22.14
1・从方差齐次性检验表中可以看出，输出的显箸性为0.154,远大于0.05,因此我们认为各组的总体方差是不相等的。
2.从单因素方差分析表中可以看岀，总离差平方和为1078.000,组间离差平方和为451.000,组内离差平方和为627.000在组内离差平方和中可以被线性解释的部分为88.200：
方差检验F=2.877,对应的显著性位0.080,因此大于显著水平0.05,我们认为四组中均不存在显著性差异。
3•从多重比较表中可以发现，厂家2和厂家四存在显著差异性，貝他各组的显著性都大于显著性水平0.05,因此，厂家因素会对质量产生影响。
（二）类别因素
«►单向
[□□□2]
方差齐性检验
质复
Levene统计
S
df1
df2
显著住
2.847
3
12
.082
单因累方差分析
I贡星
平方和
df
均方
F
显著性
俎间（组合]
563.000
3
187.667
4.373
.027
线性项对比
33.800
1
33.600
.788
.392
偏差
529.200
2
264.600
&165
.014
515.000
12
42.917
总数
1078.000
15
在此之后检验
因变呈:
质星LSD
（I）类别
（J）类别
均值差（I-J）
标准谋
显著性
95%酢区间
下限
上限
1
2
・5.000
4.632
.302
-15.09
5.09
3
-10.000
4.632
.052
-20.09
.09
4
6.000
4.632
.220
-4.09
16.09
2
1
5.000
4.632
.302
-5.09
15.09
3
■5.000
4.632
.302
-15.09
5.09
4
11.000^
4.632
.035
.91
21.09
3
1
10.000
4.632
.052
・.og
20.09
2
5.000
4.632
.302
-5.09
15.09
4
16.000'
4.632
.005
5.91
26.09
4
1
-6.000
4.632
.220
-16.09
4.09
2
-11.000'
4.632
.035
-21.09
-.91
3
-16.000^
4.632
・皿5
-26.09
■5.91
”均何灸的显誉性杠P•J0.05
1・从方差齐次性检验表中可以看岀，输出的显箸性为0.082,大于0.05,因此我们认为各组的总体方差是不相等的。
2.从单因素方差分析表中可以看岀，总离差平方和为1078.000,组间离差平方和为563.000,组
内离差平方和为515.000,在组内离差平方和中可以被线性解释的部分为33.800：
方差检验
F=4.373,对应的显著性位0.027,因此大于显著水平0.05,我们认为四组间存在显著性差异。
3.从多重比较表中可以发现，类别2和类别4、类别3和类别4之间存在显著差异，其他各组
的显著性都大于显著性水平0.05,因此，类别因素对质量会产生影响
五、分析与讨论
方差分析法是将所要处理的观测值作为一个整体，按照变异的不同来源把观测值总变异的平方和以及自山度分解为两个或多个部分，获得不同变异来源均方与误差均方。
通过本次试验，我学习到了方差分析在各个行业中的实际应用。
学生还会继续努力，提高SPSS在数据分析中的应用。
六、教师评语
签名：
杨超
成绩
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