SPSS实验报告4

《统计分析软件》实验报告

实验序号：B0901153-4实验项目名称：方差分析

学号姓名专业、班级

实验地点指导教师时间

一、实验目的及要求

实验目的：

（1）加深对方差分析基本思想的进一步理解；

（2）熟悉F检验方法和主要的方差分析方法。

实验要求：

（1）单因素方差分析过程；

（2）双因素方差分析过程；

（3）有交互作用的双因素方差分析过程；

（4）掌握各个分析过程的基本步骤、主要选择项的含义，输出结果的信息含义。

二、实验设备（环境）及要求

微型计算机，SPSS、EViews等统计分析软件

三、实验内容与数据来源

实验内容和数据根据《SPSS实验上机题》实验四及《试验4补充题》

四、实验步骤与结果

1、（1）数据中的因变量是学生独立思考水平提高的成绩，因素是学生采用的学习方式。

（2）建立数据文件

首先在变量视图中定义变量的属性，总共有三个变量，分别为方式、提高的成绩，均定义为数值型的变量：

再在数据视图中输入变量值：

单击“分析”→“比较均值”→“单因素”，再出现的对话框中，选择变量“学生提高的成绩”为“因变量列表”，选择“方式”为“因子”

单击“对比”，选择“多项式”，然后点击“继续”

单击“两两比较”，选择“LSD”，然后点击“继续”

单击“选项”，选择“方差同质性检验”以及“均值图”，然后单击“继续”

最后单击“确定”，得出下列结果

结论：

（1）、方差齐次性检验表：

输出的显著性为0.307，远大于0.05，因此我们认为各组的总体方差相等。（2）、方差分析表：

总离差平方和为1156.800，组间离差平方和为1069.400，组内离差平方和为87.400，在组间离差平方和中可以被线性解释的部分为396.050；方差检验F=165.182，对应的显著性为0，小于显著性水平0.05，因此我们认为3组中至少有一组与另一组存在显著性差异。

（3）、多重比较表（LSD法）：

由表可知，三组互相的显著性水平都为0，小于0.05，因此说明这几组之间的差异性显著。

从均值折线图可看出：方式3的均值相对较小。

2、打开变量视图，定义属性“班级“、”数学成绩“，并在班级变量的值标签总定义班级1、2、3分别为数字1、2、3，并在数据视图中输入数据，并保存为data4-2.sav。

单击“分析”→“比较均值”→“单因素”，在出现的对话框中，选择变量“数学成绩”为“因变量列表”，选择“班级”为“因子”

单击“对比”，在出现的对话框中，选择“多项式”，单击“继续”，如图：

单击“两两比较”，在出现的对话框中选择“LSD”，显著性水平不变，单击“继续”，如图：

单击“选项”，选择“方差同质性检验”和“均值图”，“缺失项”为默认设置，单击“继续”，如图：

最后单击“确定”按钮，得到下列结果：

结论：由上面分析图表可知，三个班之间的显著性水平都远大于0.05，所以它们之间的差异是不显著的！

3、首先在变量视图中定义变量的属性，再在数据视图中输入相应的变量值：

单击“分析”→“比较均值”→“单因素ANOVA”，在“因变量列表”中选择“质量指标”，在“因子”中选择“厂家”

单击“对比”，选择“多项式”，再单击“继续”

单击“两两比较”，选择“LSD(L)”，单击“继续”

单击“选项”，选择“方差同质性检验”，再单击“继续”

最后单击“确定”，出现下面结果

从上面两个表可以看出，显著性为0.154，大于0.05，所以各组的总体方差不相等；总离差平方和为1078.000，组间离差平方和为451.000，组内离差平方和为627.000，在组间离差平方和中可以被线性检验的部分为88.200；方差检验F为2.877，对应的显著性小于0.080，大于显著性水平0.05，所以不存在显著性差异。

从上表看出，各类化纤织品与各厂家的显著性都大于0.05，说明各类化纤织品及各厂家生产对产品质量无显著影响

4、首先在变量视图中定义变量的属性，再在数据视图中输入相应的变量值：

单击“分析”-“一般线性模型”-“单变量”，出现“单变量”对话框，把“销售量”选入“因变量”框中，把“商店”和“包装”选入“固定因子”框中：

单击“模型”，在“指定模型”框中选择“设定”，把“商店”和“包装”选入“模型”框中，点击“继续”

单击“两两比较”，选择“商店”和“包装”进行检验，在“假定方差齐性”中选择“LSD”，然后单击“继续”

单击“选项”，选择“OVERALL”显示均值，单击“继续”

最后在主对话框点击“确定，输出下面结果”

从上表可看出，包装和商店的P值为0，小于0.05，可以认为包装和商店对销售量的影响存在显著性差异

5、首先在变量视图中定义变量的属性，再在数据视图中输入相应的变量值：

单击“分析”-“一般线性模型”-“重复度量”，打开“重复度量定义因子”对话框，在“被试内因子名称”中输入“时间”，在“级别数”中输入“4”，单击“添加”，然后点击“定义”

在“重复度量”对话框中选择“系统、时间一、时间二、时间三”进入“群体内部变量”如图所示

单击“模型”，在“指定模型”中选择“设定”，然后将“时间”选入“群体内模型”，单击“继续”

单击“选项”，在“输出”框中选择“描述统计”，然后点击“继续”

最后单击“确定”，输出结果

从上表可以看出时间一、时间二、时间三的均值、标准误差和观测值；P值为0，即不同系统耗费的时间存在显著差异