北科SPSS软件应用练习题Word文档下载推荐.docx
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20.2
17.7
19.1
18.4
16.5
第五组
25.2
26.2
26.9
29.3
30.4
29.7
28.2
（1）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）绘制各组的均值比对图，并利用LSD方法进行剁成比较检验。
（3）
【操作步骤】
在数据编辑窗口输入组别和推销额→分析→比较平均值→单因素ANOVA检验→将“推销额”转入“因变量列表”→将“组别”转入“因子”→确定
分析→一般线性模型→单变量→将“推销额”转入“因变量”→将“组别”转入“固定因子”→事后比较→将“组别”转入“下列各项的事后检验”→选中“LSD”→继续→确定
（4）
【输出结果】
ANOVA
VAR00002
平方和
自由度
均方
F
显著性
组间
405.534
4
101.384
11.276
.000
组内
269.737
30
8.991
总计
675.271
34
主体间因子
个案数
VAR00001
1.00
7
2.00
3.00
4.00
5.00
主体间效应检验
因变量:
VAR00002
源
III类平方和
修正模型
405.534a
截距
17763.779
1
1975.677
误差
18439.050
35
修正后总计
a.R方=.601（调整后R方=.547）
多重比较
LSD
（I）VAR00001
（J）VAR00001
平均值差值（I-J）
标准误差
95%置信区间
下限
上限
-3.3000*
1.60279
.048
-6.5733
-.0267
.7286
.653
-2.5448
4.0019
3.0571
.066
-.2162
6.3305
-6.7000*
-9.9733
-3.4267
3.3000*
.0267
6.5733
4.0286*
.018
.7552
7.3019
6.3571*
3.0838
9.6305
-3.4000*
.042
-6.6733
-.1267
-.7286
-4.0019
2.5448
-4.0286*
-7.3019
-.7552
2.3286
.157
-.9448
5.6019
-7.4286*
-10.7019
-4.1552
-3.0571
-6.3305
.2162
-6.3571*
-9.6305
-3.0838
-2.3286
-5.6019
.9448
-9.7571*
-13.0305
-6.4838
6.7000*
3.4267
9.9733
3.4000*
.1267
6.6733
7.4286*
4.1552
10.7019
9.7571*
6.4838
13.0305
基于实测平均值。
误差项是均方（误差）=8.991。
*.平均值差值的显著性水平为.05。
（5）
【结果分析】
1.五种单因素相等重复试验，考察推销额。
方差分析结果：
不同推销方式对推销额有影响，即五种推销方式存在显著差异。
2.由于显著性大于0.05，因此接受原假设，即五种推销方式存在显著差异。
第2题
学会建立spss数据文件，学会用spss进行方差分析
【实验任务】
2、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，
（1）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，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。
销售量
日期
周一到周三
周四到周五
周末
地区一
5000
6000
4000
6000
8000
7000
4000
3000
5000
地区二
地区三
3000
2000
8000
9000
变量视图：
名称分别为“地区”、“日期”、“销售量”；
设置“值”：
1：
地区一、2：
地区二、3：
地区三.
值标签
地区
9
2
3
销售量
61851851.852a
8
7731481.481
8.350
844481481.481
912.040
2296296.296
1148148.148
1.240
.313
2740740.741
1370370.370
1.480
.254
地区*日期
56814814.815
14203703.704
15.340
16666666.667
18
925925.926
923000000.000
27
78518518.519
26
a.R方=.788（调整后R方=.693）
5037037.037a
1259259.259
.377
.823
252.834
.344
.713
.410
.668
73481481.481
22
3340067.340
a.R方=.064（调整后R方=-.106）
2.不同地区和不同日期对该商品的销售产生了显著影响。
但二者之间的交互效应对商品的销售量并无显著影响。
3.由于没有显著的交互影响，建立非饱和模型进行分析。
结果表明地区和日期两个变量对销售量有显著的影响，但是交互作用对因变量并没有显著的影响。
非参数假设检验练习题
学会用spss进行非参数假设检验
1、为分析不同年龄段人权对某商品的满意程度的异同，通过随机调查收集到以下数据：
请选用恰当的非参数假设检验的方法，以恰当的形式组织以下数据，分析不同年龄阶段人群对该商品满意程度的分布状况是否一致。
满意程度
年龄段
青年
中年
老年
很不满意
126
297
156
不满意
306
498
349
满意
88
61
75
很满意
17
44
数据编辑→分析→非参数检验→k个独立样本→将“满意程度”导入“检验变量列表”→选中“分组变量”→添加年龄段→确定。
秩
年龄段
秩平均值
547
1108.97
873
925.93
624
1081.80
2044
检验统计a,b
卡方
51.999
渐近显著性
a.克鲁斯卡尔-沃利斯检验
b.分组变量：
由于显著性差异小于0.05，拒绝原假设，即不同年龄段对该商品满意程度的分布状况不一致。
利用居民储蓄调查数据，选择恰当的非参数检验方法，分析本次存款金额的总体分布于正太分布是否存在显著差异。
分析→非参数检验→单样本K-S→将“A5”导入到“检验变量列表”→选中“正态”→“确定”
描述统计
最小值
最大值
平均值
标准差
您本次存款的金额是多少？
282
100001
4738.09
10945.569
有效个案数（成列）
单样本柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验
正态参数a,b
最极端差值
绝对
.333
正
.292
负
-.333
检验统计
渐近显著性（双尾）
.000c
a.检验分布为正态分布。
b.根据数据计算。
c.里利氏显著性修正。
由于显著性小于0.05，因此拒绝原假设，，即样本来自的总体与指定的理论分布有显著差异，即总体分布与正态分布存在显著差异。
第3题
利用居民储蓄调查数据，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。
分析→非参数检验→两个独立样本→将“A5”导入到“检验变量列表”→将“A13”导入到“分组变量”→“确定”
您的常住地位于：
秩的总和
沿海或中心繁华城市
200
149.65
29929.00
边远地区
82
121.63
9974.00
检验统计a
曼-惠特尼U
6571.000
威尔科克森W
9974.000
Z
-2.627
.009
a.分组变量：
.152
.019
-.152
柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫Z
1.162
.135
由于显著性大于0.05，因此接收原假设，即不同常住地人群本次存款金额的总体分布存在显著差异。
第4题
利用居民储蓄调查数据，选择恰当的非参数检验方法，分析不同收入人群本次存款金额的总体分布是否存在显著差异。
分析→非参数检验→k个独立样本→将“A5”导入到“检验变量列表”→将“A4”导入到“分组变量”→“确定”
您的月收入水平属于？
2000元以下
50
87.15
2000-5000元
164
140.80
5000-8000元
170.72
8000元以上
217.69
44.598
由于显著性小于0.05，因拒绝收原假设，即不同收入人群本次存款金额的总体分布不存在显著差异。
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