SPSS第4次实验报告


第4 次实验报告
实验项目名称:
方差分析
柴油抗磨剂一、 因素方差分析
(一) 原理
仅研究了单个因素,该因素有多个水平,如在实验中按随机化原则将受试对象随机分配到一个研究因素的多个水平中去,然后观察实验效应,方差分析就是通过分析处理则均属之间的差别,推断实验中所代表的多个总体均数间是否存在差别。
方差分析的应用条件:独立;正态;方差齐性。
最后要看的是F值,
其中,
反映在表中,就是,
表1  方差分析表
方差
来源
平方和
SS
自由度
df
均方
MS
F
组间
组内
SSTR
SSE
SST
r-1
nT-r
nT-1
MSTR
MSE
MSTTR/MSE
(二) 步骤
第一步:建立假设
第二步:计算样本均值
第三步:计算总样本均值
第四步:计算样本方差
第五步:计算总体方差的组间估计
第六步:计算总体方差的组内估计
第七步:计算F统计量
第八步:编制方差分析表
第九步:做出统计决策
(三) 实例
数据来源:《统计分析大全:清华大学出版》6.1
比较3个不同电池生产企业生产电池的寿命。此企业为因素,不同厂家为水平。
实验过程:
1 从题意出哪一个是因子,哪一个是因变量。
2 根据上课的内容和步骤,操作SPSS软件
3 得出如下表格:
伊斯兰教葬礼
表2  电池描述
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
1
12
43.25
3.334
.962
41.13
45.37
38
48
2
12
32.33
3.576
1.032
30.06
34.61
26
37
3
12
43.83
3.881
1.120
41.37
46.30
39
50
总数
36
39.81
6.405
1.067
37.64
41.97
26
50
表3  电池的方差齐性检验
Levene 统计量
df1
df2
显著性
.390
2
33
.680
表4  电池的单因素方差分析
平方和
df
均方
F
显著性
组间
1007.056
2
503.528
38.771
.000
组内
428.583
33
12.987
总数
1435.639
35
表5  多重比较
因变量: 电池
LSD
(I) 企业
(J) 企业
均值差 (I-J)
标准误
显著性
95% 置信区间
下限
上限
1
2
10.917*
1.471
.000
7.92
13.91
3
-.583
1.471
.694
-3.58
2.41
2
1
-10.917*
1.471
.000
-13.91
-7.92
3
-11.500*
1.471
.000
-14.49
-8.51
3
1
.583
1.471
.694
-2.41
3.58
中国环境影响评价网
2
11.500*
1.471
.000
8.51
14.49
*. 均值差的显著性水平为 0.05
图1  均值图
4 进行分析:
杭州行知中学a) 表2给出的是三个工厂的电池的均值、标准差,可以写出正态分布公式;此外还有均值的95%置信区间和最大、最小值;
b) 表3的方差齐性检验的显著性远大于0.05,因此可以认为方差是相等的,可以进行下面的数据查看;
c) 表4中的计算原理可以参照表1,这里的显著性为0.000<0.05,因此可以认为这三个工厂之中有至少两个工厂生产的电池的寿命不同;
d) 再看表5的LSD表,从显著性里面看,发现第二个工厂和其他厂生产的电池的寿命不一样,前面也用星号标注了,所以可以下结论,第一个长和第三个厂生产的电池的寿命没有显著差异,第二个厂和其他两个厂相比,生产的电池的寿命都有显著差异;
e) 从均衡图可以直观看出,第二个厂的均值远小于第一、三厂的均值。
二、 多因素方差分析
(一) 原理
单因素方差分析分析的是唯一的x和y之间的关系,多因素方差分析分析的是多个xi对一个y之间的关系,同时还要分析x之间有没有交互作用。
这里同样要遵循方差分析的应用条件:独立;正态;方差齐性。
(二) 案例
数据来源:《SPSS统计分析与行业应用案例详解》7.1
下面的资料给出了两种包装和两种口味对某饮料销售水平的影响的测量结果,数据为4种饮料在20家超市一天的总销售量。试用单因素方差分析检验4种包装对饮料销售水平的影响是否相同。
1. 根据题目,要分析的是导致该种饮料销售水平的因素的显著性水平,该因素有两种,分别是包装和口味,而包装和口味之间可能有交互作用。
2. 则根据题意进行以下设置。
图2  设置1
图3  设置2
图4  设置3
图5  设置4
3. 得出的数据如下:
表6  主体间因子
N
包装类别
1
10
2
10
口味类别
1
10
2
10
表7  误差方差等同性的 Levene 检验a
因变量: 销售数量
F
df1
df2
Sig.
1.219
3
16
.335
检验零假设,即在所有组中因变量的误差方差均相等。
a. 设计 : 截距 + 包装类别 + 口味类别 + 包装类别 * 口味类别
表8  主体间效应的检验
因变量: 销售数量
III 型平方和
df
均方
F
Sig.
校正模型
2620.000a
3
873.333
2.911
.067
截距
27380.000
1
27380.000
91.267
.000
包装类别
180.000
1
180.000
.600
.450
口味类别
2420.000
1
2420.000
8.067
.012
包装类别 * 口味类别
20.000
1
20.000
.067
.800
误差
4800.000
16
300.000
总计
34800.000
20
校正的总计
7420.000
19
a. R = .353(调整 R = .232
表9  总均值
因变量: 销售数量
均值
标准误差
95% 置信区间
下限
上限
37.000
3.873
28.790
45.210
图6  交互图
4. 分析
1 表7的数据显示出样本的数据满足方差齐次性假设,即各组样本来自的总体的方差是相等的;
波斯语2 包装类别对销售水平的影响是不显著的,口味类别对销售水平的影响是显著的;这两个因素的交互作用对销售水平的影响是不显著的;
3 交互图从直观上显示出两条线近似平行,也就是说交互作用是不显著的;
4 从下图(更换了坐标后),也是一样的结论,交互作用是不显著的。
图7交互图
成绩评定:
该生对待本次实验的态度□认真□良好□一般□比较差
本次实验的过程情况□很好□较好□一般□比较差
对实验结果的展示□很好□良好□一般□比较差
文档书写符合规范程度□很好□良好□一般□比较差
成绩
指导教师签名
刘静静
copd的分级日期
2016.5.31

本文发布于:2024-09-21 12:40:25,感谢您对本站的认可!

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