SPSS数据统计分析(复习)

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均值：方差检验

（【单样本T检验】

1.从某厂第一季度生产的电子元件中抽取了部分样品测量他们的电阻（单位：欧姆），数据

资料在“小测1.sav”中。按质量规定，元件的额定电阻为0.140欧姆，假定元件的电阻服从正态分布。判断这批产品的质量是否合格。

从上表单样本数据统计量表中可以得测试电阻值的样品有35个，均值为0.1423，标准差为0.00426，均值标准误为0.00072

从单样本检验表中可以看出：t统计量的值为3.174，自由度为34,均值差值为0.00229,95%的置信区间（0.0008,0.0037），相伴概率为0.003，远小于显著性水平0.05，说明假设成立，也就是说这批产品的质量与0.140欧姆有显著性差异，说明这批产品的质量是不合格的。

【独立样本T检验】

2、甲乙两台测时仪同时测量两靶间子弹飞行的时间，测量结果在“小测2.sav”中，假定两台仪器测量的结果服从正态分布，设显著性水平为0.05，问两台仪器的测量结果有无显著差异Levene检验主要用来检验原假设条件是否成立，（即：假设方差相等和方差不相等两种情况）如果SIG>0.05，证明假设成立，不能够拒绝原假设，如果SIG<0.05，证明假设不成立，拒绝原假设。

在组数据统计表中可以得到第1组有6个样本，均值为12.8883，标准差是0.72256，均值标准误为0.29498；第二组有7个样本，均值是13,标准差是0.5870均值标准误是0.22189；

在独立样本检验表中可以得出F 的统计量的值为1.028，相伴概况为0,332，远大于显著性水平0.05，说明这两组数据的方差之间不存在显著差别，所以适合采用独立样本T检验。t的统计量为-0.772，自由度为11，95%的置信区间，（01.07881,0.51834），相伴概率为0.456，远大于显著性水平0.05，假设成立，不能拒绝原假设，说明这2台仪器的测试结果没有显著性差异。

【配对样本T检验】

3、分别从甲乙两厂生产的同规格的前轮轮胎中随机抽取10只，将它们配对安装在10辆汽车的左右轮上，行驶相同的里程之后，测得各只轮胎磨损的数据在“小测 3.sav”中，试用配对样本T检验过程检验两种轮胎的耐磨性之间的差异。

从上表的成对样本数据统计表中可以看出：左轮胎磨损量的举止为614.2，有10个样本，标准差是119。644，均值的标准误为37.834；右轮胎磨损量均值为568.9，有10个样本，标准差为99.31，均值的标准误为31.405；

成对样本相关系数表看出：x1和x2的相关系数为08.9%，相关性很高

在成对样本检验表中可以发现：t的统计量为 3.343，自由度为9，95%的置信区间（8.82633,45.77367），相伴概率为0.009，远小于显著性水平0.05，说明左右轮胎的耐磨性有显著性差异。

【单因素】

对4个服务行业（航空公司-1、零售业-2、酒店业-3和汽车制造业-4）的服务质量进行评估。评价数据见“小测1.sav”。

从上表可以看出4个服务行业的服务质量的相伴概率大于显著性水平0.05.说明这组数据适合进行单因素方差分析。

方差检验的F值为11.644，相伴概率为0.00，小于显著性水平，表示拒绝零假设，也就是说明4个服务行业中至少有一行业和其他行业有明显的区别，也就是会所四个服务行业的服务质量

存在明显的差异、。

航空公司-1、零售业-2、酒店业-3和汽车制造业-4

这是LSD法多重比较的结果。可以看出hotel和areways、hotel和retailing、hotel和auto、retailing 和auto之间的相伴概率小于显著性水平，说明他们之间都存在显著差别。Retailing和areway、auto和areways之间的相伴概率大于0.05，他们之间没有显著性差异

【单因素】

评估某种型号的电池质量。分别从A、B、C三个工厂生产的同种型号电池中各随机抽取5只电池为样本，经试验得到其寿命（小时）如下表所示。

显著性为0.218，大于显著性水平0.05，可以认为各个组总体方差是相等的，因此这组数据适合进行单因素方差分析

。方差检验的F值为12.447，相伴概率为0.001，小于显著性水平0.05.表示拒绝零假设，也就是说这三组数据中至少有一组和其他两组有明显的区别

LSD法多重比较结果可以的看出：

工厂A和工厂B的相伴概率为0.002，工厂B和工厂C的相伴概率为0.001，都低于显著性水平0.05，说明工厂A与工厂B的电池寿命存在显著性差异。

工厂A和工厂C的相伴概率为0.515，大于显著性水平0.05，说明A和B厂的电池寿命不存在

显著性差异、

【多因素】

试分析不同包装及口味对某饮料销售水平的影响。在20家超市一天的销售数据见“小测3.sav”。

第一个表是【主体间因子】表，可以看出各个控制变量水平下观察到的个案的个数。

第二个表是【误差方案等同性的Levene检验】表中i看出相伴概率为0.335，大于显著性水平0.05，因此认为各个组总体方差相等的，满足方差齐次性检验的前提条件。

【主体间效应的检验】表看出不同口味的离差平方和为2420，均分为2420，自由度为1，F的统计量为8.067，相伴概0.012小于显著性水水平0.05，而包装类贡献的离差平方和为180，均方为280，自由度1，F的统计量为0.600，相伴概率为0.45大于显著性水平0.05.

因此说明不同口味对超市的销售量有显著性的影响，而不同包装对销售量却没有显著性影响。口味类别和包装类别的交互作用的相伴概率为0.067，大于显著性水平0.05，说明它们之间的交互作用对销售量造成的影响不显著。