管理统计学与SPSS160应用课件习题及答案10复习课程文档格式.docx

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1.9

3、竞争对手分析53

据了解，百分之八十的饰品店都推出“DIY饰品”来吸引顾客，一方面顺应了年轻一代喜欢与众不同、标新立异的心理；

另一方面，自制饰品价格相对较低，可以随时更新换代，也满足了年轻人“喜新厌旧”的需要，因而很受欢迎。

据调查统计在对大学生进行店铺经营风格所考虑的因素问题调查中，发现有50%人选择了价格便宜些，有28%人选择服务热情些，有30%人选择店面装潢有个性，只有14%人选择新颖多样。

如图（1-5）所示1

为此，装潢美观，亮丽，富有个性化的店面环境，能引起消费者的注意，从而刺激顾客的消费欲望。

这些问题在今后经营中我们将慎重考虑的。

我们长期呆在校园里，对社会缺乏了解，在与生意合作伙伴应酬方面往往会遇上困难，更不用说商业上所需经历的一系列繁琐手续。

他们我们可能会在工商局、税务局等部门的手续中迷失方向。

对具体的市场开拓缺乏经验与相关的知识，缺乏从职业角度整合资源、实行管理的能力；

在上海，随着轨道交通的发展，地铁商铺应运而生，并且在重要商圈已经形成一定的气候，投资经营地铁商铺逐渐为一大热门。

在人民广场地下的迪美购物中心，有一家DIY自制饰品店--“碧芝自制饰品店”1

1.3

上述所示的上海经济发展的数据说明：

人们收入水平的增加，生活水平的提高，给上海的饰品业带来前所未有的发展空间，为造就了一个消费额巨大的饰品时尚市场提供了经济基础。

使大学生对DIY手工艺品的时尚性消费，新潮性消费，体验性消费成为可能。

49

2.7

59

1.1

52

5.7

56

6.2

7.8

53

2.4

60

51

1.7

3.6

32

2.5

7.2

1.8

7.1

6.6

7.5

0.8

41

2.6

42

10

50

30

1.4

66

6.7

46

2.8

8.7

4.1

57

6.1

55

6.8

61

1.6

34

1.5

表10-17两种药物的治疗结果数据（time数据原稿有错）

解：

操作步骤：

1.Analyze→Survival→Kaplan-Meier；

2.选择time变量为时间变量，选择status为状态变量，点击DefineEvent按钮，数值1表示该数据是生效数据；

3.点击Continue，选择treat为因素变量，点击CompareFactor；

4.选择Logrank，Breslow，andTarone-Ware，点击Continue；

5.点击Option，选择Statistics选项组中的Quartiles和Plots选项组中的Survival；

6.点击OK。

结果分析：

CaseProcessingSummary

Treatment

TotalN

NofEvents

Censored

N

Percent

Newdrug

24

21

12.5%

Existingdrug

26

17

9

34.6%

Overall

12

24.0%

观测量汇总表，从表中给出了观测个案的综述、完全数据个数及截尾数据个数和百分比。

SurvivalTable

Time

Status

CumulativeProportionSurvivingattheTime

NofCumulativeEvents

NofRemainingCases

Estimate

Std.Error

.600

Takeneffect

.958

.041

23

1.100

.917

.056

22

1.200

.875

.068

1.300

.

20

5

.792

.083

19

6

1.500

.750

.088

18

7

1.600

.708

.093

8

1.700

.667

.096

16

1.900

.625

.099

15

2.500

.583

.101

14

11

2.600

.542

.102

13

3.000

.497

.103

3.100

.451

3.600

.401

4.000

.351

4.100

.301

5.600

.251

.094

6.200

.201

7.100

.150

.079

7.400

.100

.067

7.800

.050

.049

.800

.962

.038

25

.900

.885

.063

1.000

.846

.071

.769

1.400

.731

.087

1.800

.692

.091

2.200

.654

2.400

.615

.095

2.700

.577

.097

2.800

.538

.098

5.700

6.100

6.600

.452

6.700

6.800

7.200

7.300

.387

.104

7.500

7.700

8.700

.258

.126

10.000

.129

.111

11.200

寿命表，分别给出了新药必得康和旧药阿司匹林的生效时间，包括生存时间Time和Status等信息。

MeansandMediansforSurvivalTime

Meana

Median

95%ConfidenceInterval

LowerBound

UpperBound

3.684

.513

2.680

4.689

.621

1.783

4.217

5.616

.805

4.037

7.194

2.393

1.010

10.390

4.699

.508

3.703

5.696

.771

1.589

4.611

a.Estimationislimitedtothelargestsurvivaltimeifitiscensored.

生存时间的平均数、标准误差和95%置信区间。

新药的平均估计生存时间是3.684天，而旧药的平均预期生存时间为5.616天，总的平均预期生存时间是4.699天。

而中位生存时间中，新药为3天，旧药为5.7天。

因此，无论是平均生存时间还是中位生存时间，新药的生效时间都要小于旧药的生效时间。

Percentiles

75

1.747

.212

1.160

.426

.194

OverallComparisons

Chi-Square

df

Sig.

LogRank（Mantel-Cox）

3.460

Breslow（GeneralizedWilcoxon）

.911

.340

Tarone-Ware

1.846

.174

TestofequalityofsurvivaldistributionsforthedifferentlevelsofTreatment.

生存率比较表格。

采取了Logrank、Breslow和Tarone-Ware3种比较方法给出了两种不同的治疗方法的统计量、自由度和Sig.值比较。

结合寿命表和生存函数曲线图中可以看出，大部分情况下旧药的生存函数曲线图（绿线）高于新药的生存函数曲线图（蓝色）。

所以可以认为新药必得康的治疗效果要好于阿司匹林。

（2）50例急性淋巴细胞性白血病人出院后的生存时间如表10-18，其中分组1表示出院后继续巩固治疗（25例），2为没有继续巩固治疗（25例）。

试分析出院后巩固治疗的效果。

表10-1850例急性淋巴细胞性白血病患者随访资料结果

分组

生存时间（天）

102

112

115

120

121

125

126

150

158

171

218

220

226

228

230

250

277

330

353

359

395

445

713+

212

249

264

355

455

547

575+

605+

617

630

656

780

850

940

113

2005

2207

3725+

1.Analyze→Survival→Kaplan-Meier,打开Kaplan-Meier主对话框；

2.选择t变量为时间变量进入Time列表框，选择变量d为状态变量进入Status文本框，3.点击DefineEvent按钮，打开Kaplan-Meier：

DefineEventforStatusVariable对话框，在Singlevalue单选按钮后面的文本框输入数值1，表示该数据是完全数据；

3.点击Continue，选择x为因素变量进入Factor列表框；

4.在主对话框上点击CompareFactor，选择Logrank，Breslow，andTarone-Ware，点击Continue返回；

5.在主对话框上点击Save，选择Survival复选框，点击Continue返回；

6.在主对话框上点击Option，选择Plots选项组中的Survival，点击Continue返回；

7.点击OK。

是否继续巩固治疗

继续巩固治疗

4.0%

没有继续巩固治疗

20.0%

44

12.0%

102.000

完全数据

（1）

.960

.039

112.000

.880

.065

115.000

.840

.073

120.000

.080

121.000

.760

.085

125.000

.720

.090

126.000

.640

150.000

158.000

.560

171.000

.520

218.000

.480

220.000

.440

226.000

.400

228.000

.360

230.000

.320

250.000

.280

277.000

.240

330.000

.200

353.000

.160

359.000

.120

395.000

.054

445.000

.040

713.000

截尾数据（0）

113.000

212.000

.920

249.000

264.000

355.000

455.000

547.000

575.000

605.000

617.000

.462

630.000

.404

.106

656.000

.347

.105

780.000

.289

850.000

.231

940.000

.173

2005.000

.116

.075

2207.000

.058

3725.000

寿命表，分别给出了继续巩固治疗的患者和没有继续巩固治疗的患者的寿命表，包括生存时间Time和Status等信息。