统计作业模板
统计基础作业完整版精编版
统计基础作业完整版 GE GROUP system office room 【GEIHUA16H-GEIHUA GEIHUA8Q8-统计基础课程形成性考核册统计基础作业1一、名词解释1、P22、P73、P164、P36二、单项选择题DBCADABADA三、简答题1．品质标志和数量标志有什么区别？答案：品质标志同数量标志的区别主要表现为两个方面：一个方面是说明总体单位性质特征的特点不同。
品质标志说明总体单位属性方面的特征，数量标志说明总体单位数量方面的特征。
另一方面的区别是标志的表现不同。
品质标志的标志表现为文字描述，数量标志的标志表现为数量2、什么是数量指标什么是质量指标二者的关系如何数量指标是反映社会经济现象发展总规模、总水平或工作总量的统计指标，用绝对数表示。
其数值大小一般随总体范围的大小而增减。
质量指标是反映社会经济现象相对水平或平均水平的统计指标，用平均数或相对数表示。
比如劳动生产率。
质量指标是指在计划和统计工作中,反映生产效果或工作质量的各种指标,如劳动生产率、单位面积产量、单位产品成本、设备利用率等。
质量指标的计算和分析对挖掘各部门、各单位工作中的内部潜力具有重要作用。
质量指标是总量指标派生指标，用相对数或平均数表示，以反应现象之间的内在联系和对比关系。
质量指标指数编制原理与数量指标的编制原理相同，只是同度量因素的固定时期不同。
３．重点调查、典型调查与抽样调查这三种非全面调查的区别是什么？主要区别表现在三个方面：①选取调查单位的方式不同：重点调查是根据单位标志总量占总体标志总量的比重来确定调查单位的；典型调查是依据对总体的分析，有意识地选取调查单位；抽样调查是按随机原则抽选调查单位。
②调查目的不同：重点调查的目的是通过对重点单位的调查，掌握总体的基本情况；抽样调查的目的是通过对部分单位的调查结果来推算总体的数量特征；而作为统计意义上的典型调查，其目的类似于抽样调查。
推断总体指标的准确性和可靠程度不同：重点调查不能用来推断总体总量；抽样调查是按随机原则选取调查单位，因而，在给定的概率保证程度和误差范围的条件下，可保证推断的准确性和可靠性；而典型调查的调查单位是有意识选择的，因而难以保证推断结果的准确性和可靠性，推断误差既不知道也不能控制。
特殊作业统计表模板
特殊作业统计表模板（原创实用版）目录1.特殊作业统计表模板的概述2.特殊作业统计表模板的内容3.如何使用特殊作业统计表模板4.特殊作业统计表模板的优点和局限性正文一、特殊作业统计表模板的概述特殊作业统计表模板是一种用于记录、整理和分析特殊作业的工具，它可以帮助用户更好地管理和监控特殊作业的执行情况，确保各项任务的顺利完成。
特殊作业统计表模板具有较强的通用性，适用于各种行业和领域。
二、特殊作业统计表模板的内容特殊作业统计表模板主要包括以下几个部分：1.基本信息：包括作业名称、作业任务、作业时间、作业地点等基本信息。
2.作业人员：指明负责执行特殊作业的人员，以及他们的职责和任务。
3.作业流程：详细描述特殊作业的具体步骤和流程，以便于相关人员了解作业全貌。
4.安全措施：列出执行特殊作业时需要注意的安全事项和预防措施，以确保作业安全。
5.资源需求：明确特殊作业所需的物料、设备等资源，并进行详细记录。
6.作业结果：记录特殊作业的实际完成情况，包括完成时间、完成质量等。
7.异常处理：针对可能出现的突发情况和异常情况，制定相应的应对措施和处理方法。
三、如何使用特殊作业统计表模板在使用特殊作业统计表模板时，可以遵循以下几个步骤：1.根据实际需求，选择合适的模板。
2.填写基本信息，明确特殊作业的任务、时间、地点等。
3.详细描述作业流程，确保相关人员了解作业全貌。
4.根据作业需求，列出安全措施和资源需求。
5.在作业完成后，记录作业结果和异常处理情况。
6.定期对特殊作业统计表进行整理和分析，以便于改进作业流程和提高工作效率。
四、特殊作业统计表模板的优点和局限性特殊作业统计表模板的优点包括：1.提高管理效率：通过对特殊作业的系统化管理，提高作业管理效率。
2.确保作业安全：通过对安全措施的明确和异常处理的预设，降低作业风险，确保作业安全。
3.便于分析和改进：通过对特殊作业统计表的整理和分析，发现问题，改进作业流程。
然而，特殊作业统计表模板也存在一定的局限性，例如：1.适用性有限：不同的特殊作业可能需要定制化的统计表模板，而非通用模板。
统计学作业 (3)
产经营管理工作做得好，并简述作出这一结论的理由。
10. 市场上卖某种蔬菜，早市每元买2千克，午市每元买
2.5千克，晚市每元买5千克。
若早、中、晚的购买量相同，平均每元买了多少千克蔬菜？若早、中、晚的购买额相同，平均每元买了多少千克蔬菜？
11.某工厂生产某种零件，要经过三道工序，各道工序的合格率分别为95.74%、92.22%、96.3%。
试求该零件的平均合格率。
要求：（1）计算中位数、第一和第三四分位数、众数； （2）计算全距、平均差；
（3）计算算术平均数、标准差；
（4）比较算术平均数、中位数、众数的大小，说明本资料分布的偏斜特征。
试分析：（1）哪个单位工人的生产水平高？
（2）哪个单位工人的生产水平整齐？
14. 某地区有一半家庭的月人均收入低于600元，一半高于600元，众数为700元，试估计算术平均数的近似值并说明分布态势。
（2）若年利率按单利计算，即利息不转为本金，则该笔投资的平均年利率为多少？。
统计作业1111
1、有10个生产相同产品的企业，某月对产品质量进行调查，得到的资料如表5—8所示。
表5—8 10个生产同种产品企业的实际产量和合格率要求：计算该产品的合格率。
答：x=532595385275++⨯+⨯+⨯=85%2、某公司下属5个企业，2006年某产品的单位成本分组资料如表5—9所示。
表5—92006年某产品的单位本分组资料要求:试计算该公司2006年该产品的平均单位成本。
x=122125022302210++⨯+⨯+⨯=226（元/件）3、某航空公司为了解顾客对其售票速度的满意程度，收集了100位顾客购票时所花时间的样本数据，整理资料如表5—12所示。
表5—12100位顾客购票时所花时间要求(1)根据资料计算算术平均数、众数、中位数。
(2)你认为应该用那个统计计量来作为该组数据的概括性度量比较合适？为什么？4、某车间有甲、乙两个生产小组，甲组平均每人的日产量为55件，标准差为3.0件；乙组个人日产量资料如表5—13所示。
表5—13 乙组工人日产量资料要求：计算乙组平均每个工人的日产量，并比较甲、乙两个生产小组那个小组的日产量更具代表性。
VR=(100-60)/100=0.45、某商业企业商品销售额和库存额资料如表9—14所示。
表9—14 商品销售额和库存额万元要求：根据资料计算该企业第二季度平均每月的商品流转次数。
答：商品库存额商品销售额商品流转次数=∴2...2321n x x x x yxy z ++++==∑（次）9869.31605902605543250240220150==+++++=6、我国2000~2006年间隔年普通高等学校毕业生人数如表9—16所示。
表9—16 2000~2006年我国普通高等学校毕业生人数要求根据上述资料计算：（1） 逐期增长量、累计增长量及平均增长量。
（2） 定基发展速度、环比发展速度、定基增长速度、环比增长速度。
（3） 2000~2006年间我国高校毕业生的平均发展速度和平均增长速度。
第九章《统计》(作业设计)-高中数学人教A版(2019)必修第二册
人教新课标：第九章统计作业设计团队所在学校（签章）：作业二高一年级有男生690人，女生 310人，王老师按男生、女生进行分层，通过分层随机抽样的方法，得到男生、女生的平均身高分别为170.2cm和159.0cm。
（1）如果王老师在各层中按比例分配样本，总样本量为200，那么在男生、女生中分别抽取了多少名？在这种情况下，请估计高一年级全体学生的平均身高。
（2）如果王老师从男生、女生中抽取的样本量分别是70和30，那么在这种情况下，如何让估计高一年级全体学生的平均身高更合理？在分层抽样中，为了保证每个个体被抽到的可能性是相同的，各层抽取的个数与该层所包含的个体数之比等于样本容量与总体容量之比高一全体学生8min0.6发展性作业作业一(1)数据x1,x2,…,x n的平均身高为x,数据y1,y2,…,yn的平均身高为y,证明：.(2)已知总体划分为3层，通过分层随机抽样，得到各层的样本平均数分别为 .①根据以上信息可以估计总体平均数吗？如果不能，还需要什么条件？写出估计样式。
②如果样本量是按比例分配，第1，2，3层的个体数分别是L、M、N，样本量分别是l,m,n,证明：理解分层抽样中每层平均值与总体平均值关系。
自主分层拓展10min0.6作业一为了了解我国电视机的销售情况，王老师在某网站上下载了此图：(1)王老师获取数据的途径是什么？(2)由图可知，电视机的销售总量在2011年达到最大值，你认为电视机销售总量从2000年-2011年上升的主要原因是什么？作业二1.某体重调查结果的频率分布直方图中，从左到右的前三个小组的频率之比为1∶2∶3，其中第2小组的频数为12，则第4小组的频数为 .作业二1.样本容量为1000的频率分布直方图如图所示．根据样本的频率分布直方图估计，样本数据落在[6,10)内的频数为a，样本数据落在[2,10)内的频率为b，则a= ，b= .2.为了解本市居民的月收入情况，某机构调查了10000人，并根据所得数据画出样本的频率分布直方图如图所示．现用分层随机抽样的方法在这10000人中抽出200人进一步调查，则月收入(单位：元)在[1 500,2 000)内的应抽取_____人．作业二1.某学校50名学生参加数学竞赛，成绩(单位：分)频率分布直方图如图所示，根据图形回答问题。
统计学作业
统计学作业 Prepared on 22 November 2020第二章习题（离散程度指标）1．[习题集P23第9题]某车间有两个小组，每组都是7人，每人日产量数如下：第一组：20、40、60、70、80、100、120；第二组：67、68、69、70、71、72、73。
已知两组工人每人平均日产量件数为70件，试计算：（1）R；（2）；（3），并比较哪个组的平均数代表性大要求：如计算过程有小数，请保留至小数点后两位，余均同。
试据此分别计算其平均日产量，并说明哪个班的平均日产量代表性大假定生产条件相同，试计算这两个品种的收获率（产量/播种面积），确定哪一品种具有较大的稳定性和推广价值。
注意：播种面积是“f”，而产量等于收获率乘以播种面积，因而是“xf”。
4．[习题集P25第15题]各标志值对任意数的方差为500，而这个任意数与标志值平均数之差为12，试确定标志值的方差（提示：方差是离差平方的平均数。
本题中的500是标志值与任意数的方差，即所测度的离差发生在标志值与某一任意数之间，而所求的方差是标志值与均值之间的方差）。
第二章习题（平均指标）试计算该局企业平均职工人数以及第20百分位数。
2．[习题集P21第3题]某乡播种2800亩早稻，其中35%的稻田使用良种，平均亩产750斤，其余的稻田平均亩产仅480斤。
试问：（1）全部耕地早稻平均亩产是多少（2）早稻的全部产量是多少试计算产品计划与实际的平均等级和平均出厂价格，指出两者间的经济联系（提示：可对产品等级进行赋值，尔后计算）。
根据该资料计算亩产的中位数和众数，并判断其分布态势。
第三章《时间序列分析》作业又知该厂7月初的工人数为1270人，前年12月份工业总产值为235万元。
要求计算该厂去年上半年的：（1）月平均工业总产值；（2）工业总产值的月平均增长量（以前年12月份为基期）； （3）平均工人人数；（4）月平均工人劳动生产率。
要求：计算该产品的平均单位成本。
统计作业(方差分析).
统计作业（方差分析）1、抽查某地区三所小学五年级男学生的身高，数据见文件：“男生身高”。
设各小学五年级男学生的身高服从同方差的正态分布。
问该地区三所小学五年级男学生的平均身高是否有显著差异（α=0.05）？Descriptives身高Test of Homogeneity of Variances身高上表显示，sig=0.019<0.05，拒绝原假设(原假设为方差齐)，所以没有足够的证据说明所用样本等方差，说明所用样本的方差不相等。
这里有同学疑问说与题目中所说的“服从同方差的正态分布”有冲突了，实际上，题目中是指总体“同方差”。
在所用样本方差不相等的情况下，可以在操作时选择Tamhane’s T2，如下表。
因此建议大家在SPSS操作的时候可以把“Equal Variances Assumed”下的“LSD”和“Equal Variances Not Assumed”下的“Tamhane’s T2”都选上，在分析了上表（方差其次性检验表）后再判断在“Multiple Comparisons”表中是看LSD部分还是Tamhane部分。
ANOVA身高Multiple ComparisonsDependent Variable: 身高(I) 小学 (J) 小学 Mean Difference(I-J) Std. ErrorSig. 95% Confidence IntervalLower BoundUpper BoundLSD1 2 -10.850(*) 4.2144 .021 -19.833 -1.867 3 -10.733(*) 4.2144 .022 -19.716 -1.751 2 1 10.850(*)4.2144 .021 1.867 19.833 3 .117 4.2144 .978 -8.866 9.099 3 1 10.733(*)4.2144 .022 1.751 19.7162 -.117 4.2144 .978 -9.099 8.866 Tamhane 1 2 -10.850 5.0393 .187 -26.365 4.6653 -10.733(*)2.4928 .009 -18.389 -3.078 2 1 10.850 5.0393 .187 -4.665 26.365 3 .117 4.6556 1.000 -15.508 15.741 3 1 10.733(*)2.4928 .0093.078 18.3892-.1174.65561.000-15.74115.508* The mean difference is significant at the .05 level.首先，看ANOVA 表，P=.032<.05，所以三所小学五年级男学生的平均身高有显著差异。
统计作业 (2)
1.一种袋装食品用生产线自动装填，每袋重量大约为50g，但由于某些原因，每袋重量不会恰好是50g。
下面是随机抽取的100袋食品，测得的重量数据如下：单位：g 57 46 49 54 55 58 49 61 51 49 51 60 52 54 553 51 48 53 552 51 46 48 47 53 47 53 44 47 5 54 52 48 46 49 52 59 53 549 44 57 52 42 49 43 47 46 48 5 55 47 49 5054 47 48 44 57 47 53 58 52 4855 53 57 49 56 56 57 53 41 48 要求：（1）构建这些数据的频数分布表。
重量(g) 频率比率% 向上累计40-45 8 8 845-50 37 37 4550-55 34 34 7955-60 18 18 9760-65 3 3 100合计100 100 100（2）用EXCEL绘制频数分布的直方图。
（3）说明数据分布的特征。
答：由图表可知食品重量主要是分布在45~55之间.它的分布呈现两头小,中间大的钟形分布中的偏态分布. 符合正常的分布规律。
2.某商场所属商店销售计划执行情况如下：根据以上资料，计算表中所缺指标数值，并说明（1）、（2）、（4）、（6）栏是什么指标。
答:(1)总量指标中的时期指标。
(2)相对指标中的结构相对指标。
(4)相对指标中的计划完成相对指标。
（6）相对指标中的动态相对指标。
3. 已知某地区各工业企业产值计划完成情况及计划产值如下：要求：(1)、根据上述资料计算产值计划平均完成程度。
答：（140*0.85+310*0.95+1650*1.05+710*1.15+40*1.25）/2850*100% =3012.5/2850*100%=105.70%(2)、如果在上表中，所给资料不是计划产值，而是实际产值，试计算产值计划平均完成程度。
学生成绩统计模板
学生成绩统计模板
学生成绩统计模板是用来记录学生在不同科目上的成绩，并进行统计和分析的工具。
以下是一个常用的学生成绩统计模板的示例：
学生姓名语文成绩数学成绩英语成绩总分平均分
------------------------------------------------
张三 90 85 92 267 89
李四 88 92 90 270 90
王五 92 95 88 275 91.7
...
在这个模板中，每一行对应一个学生的成绩记录，每一列分别表示学生的姓名、语文成绩、数学成绩、英语成绩、总分和平均分。
使用这个模板，可以方便地记录学生的成绩，并进行统计和分析。
例如，可以计算每个学生的总分和平均分，并通过对比不同学生之间的成绩，找出表现优秀和较差的学生。
另外，还可以计算每门科目的平均分和最高分、最低分等统计数据，以更全面地了解学生的学习情况。
学生成绩统计模板可以采用电子表格软件进行创建和使用，也可以手动绘制表格并填写数据。
使用电子表格软件，还可以进行更进一步的数据分析和可视化，例如制作成绩趋势图、成绩排名图等，以更直观地呈现学生成绩的情况。
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统计评价论文：30分。
对1~3篇公开发表的论文中的表格数据重新分析，要用到3种统计方法（每种30分，整体10分），原文表格与SPSS分析结果粘贴文档中（可截图），原文出处以参考文献格式著录，交纸质稿&电子稿（以班级姓名为word文件名），每班装订成册（以花名册为目录，按花名册顺序编排目录、页码），2013年1月8日前交。
资料性质→统计方法→操作过程→统计结论→专业结论→评价原文采用方法和结论是否正确？《中医药统计学与软件应用[070103]》论文评价作业汇编授课教师魏高文班级选修人数作业份数班长姓名（电话）学委姓名（电话）湖南中医药大学2013年1月湖南中医药大学在校学生花名册年级2010 院/系人文信息管理学院本科生统计学作业201001010128 唐露方法一：两样本均数比较t检验1，资料来源：张蔚，颜杰《spss在医学研究中的应用》, 第三军医大学学报, 2001,23(11)。
2，原始数据表：3，原始结论（表一）表二：4，统计学方法：根据资料的性质和结论，该资料属于两样本的均数比较，故采用独立样本的T检验。
步骤如下：在变量框中输入类型，并定义心肌梗死患者为1，健康人为2，在数据框输入数据 : Analyse→compare means→independent-samples T test →例数进入test variable→类型进入 group variable →define group→(group1=1,group2=2)→ continue → ok结果如下所示：5，统计结论：根据独立样本检验表可以看出F=0.388，P=0.514>0.05.所以我们认为方差是齐性的，选择方差齐性时P=0.004<0.05,所以我们认为有统计学意义，先假设两者的LDH-I的含量相同，相同的概率为P=0.004，所以两者的含量不相同。
根据两者的均值来判断，健康人的LDH-I的含量低于肌患者，与原结论相同。
方法二：R*C列联表卡方检验1，原始材料来源：张蔚，颜杰《SPSS在医学研究中的应用（Ⅰ）》,第三军医大学学报，2001,23(5)2，原始数据表：3，原始结论4，统计方法及分析：该资料属于R*C列联表，针对材料类型和结果，采用卡方检验，步骤如下：Analyze→Descriptive statistics→crosstabs病型入rows,血型入column,→statistics→chi-square→continue→ok结果如下:由表可以分析出，对于急性，慢性白血病患者的血型分布构成比相同，P=0.607，P>0.05，可以认为差异没有意义，即构成比相同，与原文结论相同。
方法三：回归分析1，材料来源：本种方法来源于农业工程学报，2010,26(10)，孙悦超，麻硕士，陈智，赵永来，苏洁《保护性耕作农田抗风蚀效应多因素回归分析》2，方法与方案：鉴于研究区环境和气候特征，选择在植被未返青土壤风蚀最为严重的春季进行试验。
被测保护性耕作农田地表为莜麦留茬地，行距20 cm，植株平均直径5 mm，平均密度400株／m2。
测试期间大气平均温度9"C。
大气平均压力825 hPa，地表5 cm深度土层平均含水率为6．56％。
测试时，将移动式风洞按预定方案分别放置在不同农田地表上，以不同风速用净风和挟沙风分别进行吹蚀测试，风洞轴线与垄向垂直，吹蚀时间为10 min。
其中，植被盖度用压线法测定得出，是植被垂直投影面积占地表面积的百分比。
净风是在风洞试验时，排沙器不工作，由风洞风机产生风力直接吹蚀农田地表。
挟沙风则是试验时，排沙器向风洞入口距地面15 cm处均匀排沙，使气流中含有一定的颗粒沙尘来模拟沙尘天气。
集沙仪放置在风洞轴线距出口l 200 mm处的轴线处，每次试验结束后用电子天平分别称取集沙仪10个高度的风蚀量。
为较全面考察试验因素水平，同时考虑到野外原位测试时风洞转移的不便性，选择均匀试验方法安排试验，这可以用较少的试验次数考察较多的因素水平范围。
3，原始数据表：原文结论：4，统计学方法：根据资料的性质和原文的结论分析相比较，先采用多元回归分析，求出回归方程，与原文作比较。
步骤：打开spss16.0,在变量框中分别将中心风速，留茬高度，植被盖度设为x1,x2,x3.将y设置为净风输沙率，输入数据。
Analyse→Regression→linear→净风输沙率选入dependent→中心风速,留茬高度，植被盖度选入indendent→选中confidence interval→collinearity-diagnostics→casewise -diagnostics→continue→ok 结果如下：从共线性诊断的表中可得知，x1,x2,x3,之间存在着交互作用，故要进行下一步操作：transform → compute variable → a=中心风速*留茬高度→ok. 照以前步骤做一遍，transform→compute →variable→b=中心风速*植被盖度→ok 照以前步骤做一遍, transform→compute variable→c=留茬高度*植被盖度照以前步骤做一遍,结果如下：从共线性诊断可以看出，以符合要求，从系数表中可以看出，其回归方程为：净风沙率：y1=417.614—13.230X1—11.495X2—6.450X3+0.106 X1 X2+0.250 X1 X3+0.153 X2 X3与原文相比较可以看出，有一定的误差，不过误差在合理范围之内，按照此方法，可以求出y2,y3的回归方程。
研究生统计学作业07级中西七年制1班学号：200707020132 李利梅方法一：等级资料两样本比较的秩和检验1.资料来源：吴忠玮《金双歧配合三联疗法治疗胃溃疡临床观察》，天津药学2012 第2期2.方法与方案：两组均采用三联疗法，奥美拉唑+阿莫西林+甲硝唑；治疗组加用金双歧。
根据胃部反酸、嗳气等临床症状和胃镜或X线作为疗效评定标准。
3.原始数据表4. 原始结论：5.统计学方法：该资料属于等级资料，虽然属于R*C表资料，但属于反应变量单向有序资料，故不用卡方检验，因样本数小于50，采用秩和检验。
步骤如下：以组别（1=治疗组，2=对照组）、疗效（1=痊愈、2=有效、3=好转）、例数为变量名建立3列6行的数据文件。
（1）.Data→weight case→在weight case by中把例数选入frequency variable→OK。
（2）.Analyze → Nonparametric Tests→2 Independent Samples，疗效入Test variable list，组别入grouping variables→ Define groups，在group1和group2中输入1和2 → Continue → OK。
结果如下：结果分析：根据表可知，Mann-Whitney U=411.000,Wilcoxon W=939.000,两法的检验统计量Z=-1.505，双侧近似P值=0.132，故认为差异无统计学意义，认为两者无差别。
6.评价：原文采用的统计学方法不恰当；结论不正确，不排除样本量太少。
方法二：四格表卡方检验1.资料来源：黄雁虹、江勇、贺佩兰《口腔科消毒效果影响因素的Logistic分析》，现代医院 2008 8（1）2.原始数据表3.原始结论4.统计学方法：该资料属于2×2四格表，针对材料类型和结果，采用卡方检验，步骤如下：以组别（1=医院口腔科，2=口腔诊所），总体消毒效果（1=阴性，2=阳性）及例数为变量名，建立3列4行的数据文件；（1）Data→weight case→在weight case by中把例数选入frequency variable →OK。
（2）Analyze→Descriptive statistics→crosstabs组别入rows,总体消毒效果入column,→statistics→chi-square、Contingency coeffcient→cells excepted→continue→ok结果分析：因0%的期望计数少于5，所以选用Pearson 卡方，X2=5.891，P=0.015，故认为两者差异有统计学意义，认为医院口腔科比口腔诊所总体消毒效果要好，与原文结论相同。
方法三：重复测量资料的多元方差分析1. 资料来源：王秋旭、刘旭辉、王天祥、林阿平《应用重复测量方差分析研究PD098059对Tca8113细胞的增殖抑制作用》，中国卫生统计，2006,23（3）2. 原始数据表3. 原始结论4. 统计学方法：该资料属于多次重复测量资料，采用重复测量的方差分析，步骤如下：以组别（1=对照组，2=实验组）、编号、T1=24h、T2=48h、T3=72h、T4=96h，建立6列10行的数据文件。
Analyz e→General Linear Models→Repeated measures,在Within-subject factor name框中，用factor3代表重复测量时间因素的名称；在Number of levels 中键入4，→Add→Define,进入Repeated Measure对话框，将T1、T2、T3、T4送入Within-subject variable；将组别送入Between subject factor →Model,选择Custom将factor3送入Within-subject Model，将组别送入Between subject Model→Continue→Plots,将factor3选入Horizontal Axis,组别选入Separate Lines→Add,→Continue→Option,将组别、factor3 选入DisplayMeans for框，选Compare main effect ；选Descriptive statistic;→Continue；→OK。
结果如下：从上图可知重复测量变量的4次测量间差异有统计学意义（P=0.000）；重复测量与组别交互作用有统计学意义（P=0.000）。
从上图知球形检验近似卡方X2=6.499，P=0.265>0.05，可认为4次重复测量的数据符合F-H条件，可行一元方差分析。
因为本例满足F-H条件，故各效应以采用的球形度为准，不同时间PD98059对Tca8113细胞系生长抑制差别有统计学意义（P=0.000），组别与时间的交互作用有统计学意义与多变量检验结果一致。
从分组变量效应方差分析结果可知，组间差异有统计学意义（P=0.000）从上图可知不同测量时间的多重比较的P值分别为0.000和0.004，不同测量时间细胞系生长抑制差异均有高度统计学意义。