北科SPSS软件应用练习题全新Word文档下载推荐.docx
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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】
|VAROQOOI
VAR00002
1.00
2000
100
1680
17-90^
2120
2390
26.80
I1-Oot
22.40[
2.00
24.90
200
21.30
2OOP
2260P
3020
2990
2250
2070
300
1600
2010
1730
2090
3.00
22.00
2680
20.80
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
VAR000011.00
7
4.00
5.00
主体间效应检验
因变量：
源
III类平方
和
修正模型
405.534a
截距
17763.779
1
1975.677
VAR00001
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
（1）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
学会建立spss数据文件，学会用spss进行方差分析
⑵【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
8000
3000
7000
地区二
地区三
2000
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1
9
2
3
日期1
III类平方和
61851851.852a
8
7731481.481
8.350
844481481.481
912.040
地区
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
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”宀选中“分组变量”宀添加年龄段t确定。
[1
|2
[3
I3
秩
秩平均值
547
1108.97
873
925.93
624
1081.80
2044
检验统计
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。
⑶【操作步骤】
分析T非参数检验T单样本K-S—将“A5”导入到“检验变量列表”T选中“正
态”一“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？
有效个案数（成列）
282
100001
4738.09
10945.569
单样本柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验
您本次存款的金
额是多少？
正态参数a，b平均值
最极端差值绝对
.333
正
.292
负
-.333
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。
【结果分析】
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。
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f非参数检验f两个独立样本f将“A5”导入到“检验变量列表”f将“A13”
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
曼-惠特尼U
威尔科克森W
Z
a.分组变量：
您的常住地位于:
.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
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f非参数检验fk个独立样本f将“A5”导入到“检验变量列表”f将“A4”
导入到“分组变量”f“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
检验统计a，b
44.598
a.克鲁斯卡尔-沃利斯检验
您的月收入水平属
于？
事业咼升。
美梦成真。
岁岁今朝。
万事顺利。
共分此乐。
幸福快乐。
幸福安康。
与君同在。
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。
1.生活如意,
2.前程似锦,
3.年年今日,
4.百事大吉,
5.愿与同僚,
6.事业有成,
7.生日快乐,
8.幸福快乐,
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