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《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第6章SPSS的方差分析1、入户推销有五种方法。
某大公司想比较这五种方法有无显著的效果差异，设计了一项实验。
从应聘人员中尚无推销经验的人员中随机挑选一部分人，并随机地将他们分为五个组，每组用一种推销方法培训。
一段时期后得到他们在一个月内的推销额，如下表所示：第一组20.016.817.921.223.926.822.4第二组24.921.322.630.229.922.520.7第三组16.020.117.320.922.026.820.8第四组17.518.220.217.719.118.416.5第五组25.226.226.929.330.429.728.21）请利用单因素方差分析方法分析这五种推销方式是否存在显著差异。
2）绘制各组的均值对比图，并利用LSD方法进行多重比较检验。
（1）分析比较均值单因素ANOVA因变量：销售额；因子：组别确定。
ANOVA销售额平方和df均方F显著性组之间405.5344101.38411.276.000组内269.737308.991总计675.27134概率P-值接近于0，应拒绝原假设，认为5种推销方法有显著差异。
（2）均值图：在上面步骤基础上，点选项均值图；事后多重比较LSD多重比较因变量:销售额LSD(L)95%置信区间平均差(I)组别(J)组别(I-J)标准错误显著性下限值上限第一组第二组-3.30000 *1.60279.048-6.5733-.0267第三组.728571.60279.653-2.54484.0019第四组3.057141.60279.066-.21626.3305第五组-6.70000 *1.60279.000-9.9733-3.4267*1.60279.048.02676.5733第二组第一组3.30000第三组4.02857 *1.60279.018.75527.3019*1.60279.0003.08389.6305第四组6.35714*第五组-3.400001.60279.042-6.6733-.1267第三组第一组-.728571.60279.653-4.00192.5448第二组-4.02857 *1.60279.018-7.3019-.7552第四组2.328571.60279.157-.94485.6019第五组-7.42857 *1.60279.000-10.7019-4.1552第四组第一组-3.057141.60279.066-6.3305.2162第二组-6.35714 *1.60279.000-9.6305-3.0838第三组-2.328571.60279.157-5.6019.9448第五组-9.75714 *1.60279.000-13.0305-6.4838*1.60279.0003.42679.9733第五组第一组6.70000*1.60279.042.12676.6733第二组3.40000*1.60279.0004.155210.7019第三组7.42857*1.60279.0006.483813.0305第四组9.75714*.均值差的显著性水平为0.05。
1.
（1）H0：五种推销方法不存在显著差异。
由以上结果可知，观测变量推销额的离差平方总和为675.271；如果仅考虑推销方法单个因素的影响，则推销额总变差中，不同推销方法可解释的变差为405.534，抽样误差引起的变差为269.737，它们的方差分别为101.384和8.991，相除所得的F统计量的观测值为11.276，对应的概率P值近似为0.如果在统计性水平α为0.05，由于概率P值小于显著性水平α，应拒绝原假设，认为不同推销方式对推销额产生了显著影响，不同推销方式的推销额的影响效应不全为0。
（2）H0:各水平（不同推销方法）下各总体方差无显著差异.
上表是推销方法对推销额的单因素方差分析结果。
可以看到：不同推销方法下推销额的方差齐性检验值为2.048，概率P-值为0.113大于显著性水平0.05，不应拒绝原假设，认为不同推销方法下推销额的总体方差无显著差异，满足方差分析的前提要求。
H0:不同推销方式没有对推销额产生显著影响，即：不同水平下控制因素的影响不显著。
由第一题可得：
在此之后检验：
在LSD方法中，第一组和第三组的效果没有明显的差异（概率P值为0.653），第一组和第四组的效果没有明显的差异（概率P值为0.066）；与第二组和第五组有明显的差异（概率P 值分别为0.048，接近0）。
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第6章SPSS的方差分析1、入户推销有五种方法。
某大公司想比较这五种方法有无显著的效果差异，设计了一项实验。
从应聘人员中尚无推销经验的人员中随机挑选一部分人，并随机地将他们分为五个组，每组用一种推销方法培训。
一段时期后得到他们在一个月内的推销额，如下表所示：1）请利用单因素方差分析方法分析这五种推销方式是否存在显著差异。
2）绘制各组的均值对比图，并利用LSD方法进行多重比较检验。
（1）分析→比较均值→单因素ANOV A→因变量：销售额；因子：组别→确定。
ANOVA销售额平方和df 均方 F 显著性组之间405.534 4 101.384 11.276 .000组内269.737 30 8.991总计675.271 34概率P-值接近于0，应拒绝原假设，认为5种推销方法有显著差异。
可知，1和2、1和5、2和3，2和4,2和5,3和5,4和5有显著差异。
2、从两个总体中分别抽取n 1 =7 和和n 2 =6 的两个独立随机样本，经计算得到下面的方差分析表。
请补充表中单元格的两个独立随机样本，经计算得到下面的方差分析表。
请补充表中单元格“A”和单元格“B”内的计算结果。
答：已知组内均方=组内偏差平方和/自由度，所以A=26.4/11=2.4F 统计量=组间均方/组内均方所以B=7.5/2.4=3.1253、为研究某种降血压药的适用特点，在五类具有不同临床特征的高血压患者中随机挑选了若干志愿者进行对比试验，并获得了服用该降压药后的血压变化数据。
现对该数据进行单因素方差分析，所得部分分析结果如下表所示。
1）请根据表格数据说明以上分析是否满足方差分析的前提要求，为什么？2）请填写表中空缺部分的数据结果，并说明该降压药对不同组患者的降压效果是否存在显著差异。
3）如果该降压药对不同组患者的降压效果存在显著差异，那么该降压药更适合哪组患者？（1）因F检验的概率P值小于显著性水平（0.05），拒绝原假设，方差不齐，不满足方差分析的前提假设。
SPSS人大薛微第三版课后习题spss人大薛微第三版课后习题五点二independentsamplestestlevene's TestForeQuality of Variances T-TestForeQuality of Means？ò等变差被统计为等变差未被统计257.985.000f9.6409.815sig.381345.536t.000.000df.41978.41978sig.(2-tailed).04354.04277meandifference.33416.33566std.erdifferen.5054.5039第六章p179-1811组内组间方差分析销售数据总计405 534269.737675.271DF43034平均平方101。
3848.991f11。
276sig。
根据单因素方差分析结果，观察变量销售量总偏差的平方和为675.271，不同销售方法可解释的变化为405.534，抽样误差引起的变化为269.727。
它们的方差分别为101.384和8.991。
F统计量的观测值为11.276，相应的概率p值为0。
如果显著性水平为0.05，因为P小于0.05，则应拒绝原始假设，即不同营销方法对销售的影响为0.05*.themeandifferenceissignificantatthe0.05level.均值对比图如上图所示。
由lsd 方法得出的多重检验结果可知，如果显著性水平为0.05，则第一组和第三组没有显著差异，第三组和第四组差异不显著，但其他组两两之间差异非常显著。
2.（1）根据方差齐性检验表中的数据，如果显著性水平为0.05，则应拒绝原始假设，因为概率p值小于显著性水平。
认为不同类型高血压患者的血压差总体方差存在显著差异，不符合方差分析的前提要求。
（2）根据单因素方差分析结果，如果显著性水平为0.05，则应拒绝原始假设，因为概率p值为0，即抗高血压药物对不同组患者的降压效果存在显著差异。
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第6章SPSS的方差分析1、入户推销有五种方法。
某大公司想比较这五种方法有无显著的效果差异，设计了一项实验。
从应聘人员中尚无推销经验的人员中随机挑选一部分人，并随机地将他们分为五个组，每组用一种推销方法培训。
一段时期后得到他们在一个月内的推销额，如下表所示：第一组20.016.817.921.223.926.822.4第二组24.921.322.630.229.922.520.7第三组16.020.117.320.922.026.820.8第四组17.518.220.217.719.118.416.5第五组25.226.226.929.330.429.728.21）请利用单因素方差分析方法分析这五种推销方式是否存在显著差异。
2）绘制各组的均值对比图，并利用LSD方法进行多重比较检验。
（1）分析比较均值单因素ANOVA因变量：销售额；因子：组别确定。
ANOVA销售额平方和df均方F显著性组之间405.5344101.38411.276.000组内269.737308.991总计675.27134概率P-值接近于0，应拒绝原假设，认为5种推销方法有显著差异。
（2）均值图：在上面步骤基础上，点选项均值图；事后多重比较LSD多重比较因变量: 销售额LSD(L)(I) 组别(J) 组别平均差(I-J)标准错误显著性95% 置信区间下限值上限第一组第二组-3.30000* 1.60279.048-6.5733-.0267第三组.72857 1.60279.653-2.5448 4.0019第四组 3.05714 1.60279.066-.2162 6.3305第五组-6.70000* 1.60279.000-9.9733-3.4267第二组第一组 3.30000* 1.60279.048.0267 6.5733第三组 4.02857* 1.60279.018.75527.3019第四组 6.35714* 1.60279.000 3.08389.6305第五组-3.40000* 1.60279.042-6.6733-.1267第三组第一组-.72857 1.60279.653-4.0019 2.5448第二组-4.02857* 1.60279.018-7.3019-.7552第四组 2.32857 1.60279.157-.9448 5.6019第五组-7.42857* 1.60279.000-10.7019-4.1552第四组第一组-3.05714 1.60279.066-6.3305.2162第二组-6.35714* 1.60279.000-9.6305-3.0838第三组-2.32857 1.60279.157-5.6019.9448第五组-9.75714* 1.60279.000-13.0305-6.4838第五组第一组 6.70000* 1.60279.000 3.42679.9733第二组 3.40000* 1.60279.042.1267 6.6733第三组7.42857* 1.60279.000 4.155210.7019第四组9.75714* 1.60279.000 6.483813.0305*. 均值差的显著性水平为 0.05。
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第6章SPSS的方差分析1、入户推销有五种方法。
某大公司想比较这五种方法有无显著的效果差异，设计了一项实验。
从应聘人员中尚无推销经验的人员中随机挑选一部分人，并随机地将他们分为五个组，每组用一种推销方法培训。
一段时期后得到他们在一个月内的推销额，如下表所示：第一组20.0 16.8 17.9 21.2 23.9 26.8 22.4 第二组24.9 21.3 22.6 30.2 29.9 22.5 20.7 第三组16.0 20.1 17.3 20.9 22.0 26.8 20.8 第四组17.5 18.2 20.2 17.7 19.1 18.4 16.5 第五组25.2 26.2 26.9 29.3 30.4 29.7 28.2 1）请利用单因素方差分析方法分析这五种推销方式是否存在显著差异。
2）绘制各组的均值对比图，并利用LSD方法进行多重比较检验。
（1）分析比较均值单因素ANOV A 因变量：销售额；因子：组别确定。
ANOVA销售额平方和df 均方 F 显著性组之间405.534 4 101.384 11.276 .000组内269.737 30 8.991总计675.271 34概率P-值接近于0，应拒绝原假设，认为 5 种推销方法有显著差异。
（2）均值图：在上面步骤基础上，点选项均值图；事后多重比较LSD多重比较因变量: 销售额LSD(L)95% 置信区间平均差(I) 组别(J) 组别(I-J) 标准错误显著性下限值上限第一组第二组-3.30000 * 1.60279 .048 -6.5733 -.0267 第三组.72857 1.60279 .653 -2.5448 4.0019第四组 3.05714 1.60279 .066 -.2162 6.3305第五组-6.70000 * 1.60279 .000 -9.9733 -3.4267 * 1.60279 .048 .0267 6.5733 第二组第一组 3.30000 第三组 4.02857 * 1.60279 .018 .7552 7.3019* 1.60279 .000 3.0838 9.6305 第四组 6.35714*第五组-3.40000 1.60279 .042 -6.6733 -.1267 第三组第一组-.72857 1.60279 .653 -4.0019 2.5448 第二组-4.02857 * 1.60279 .018 -7.3019 -.7552第四组 2.32857 1.60279 .157 -.9448 5.6019第五组-7.42857 * 1.60279 .000 -10.7019 -4.1552 第四组第一组-3.05714 1.60279 .066 -6.3305 .2162第二组-6.35714 * 1.60279 .000 -9.6305 -3.0838第三组-2.32857 1.60279 .157 -5.6019 .9448第五组-9.75714 * 1.60279 .000 -13.0305 -6.4838* 1.60279 .000 3.4267 9.9733 第五组第一组 6.70000 * 1.60279 .042 .1267 6.6733 第二组 3.40000* 1.60279 .000 4.1552 10.7019 第三组7.42857* 1.60279 .000 6.4838 13.0305 第四组9.75714*. 均值差的显著性水平为0.05 。
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》课后练习答案第6章SPSS的方差分析1、入户推销有五种方法。
某大公司想比较这五种方法有无显著的效果差异，设计了一项实验。
从应聘人员中尚无推销经验的人员中随机挑选一部分人，并随机地将他们分为五个组，第一组20.0 16.8 17.9 21.2 23.9 26.8 22.4第二组24.9 21.3 22.6 30.2 29.9 22.5 20.7第三组16.0 20.1 17.3 20.9 22.0 26.8 20.8第四组17.5 18.2 20.2 17.7 19.1 18.4 16.5第五组25.2 26.2 26.9 29.3 30.4 29.7 28.21）请利用单因素方差分析方法分析这五种推销方式是否存在显著差异。
2）绘制各组的均值对比图，并利用LSD方法进行多重比较检验。
（1）分析→比较均值→单因素ANOV A→因变量：销售额；因子：组别→确定。
ANOVA销售额平方和df 均方 F 显著性组之间405.534 4 101.384 11.276 .000组内269.737 30 8.991总计675.271 34概率P-值接近于0，应拒绝原假设，认为5种推销方法有显著差异。
（2）均值图：在上面步骤基础上，点选项→均值图；事后多重比较→LSD多重比较因变量: 销售额LSD(L)(I) 组别(J) 组别平均差(I-J) 标准错误显著性95% 置信区间下限值上限第一组第二组-3.30000* 1.60279 .048 -6.5733 -.0267 第三组.72857 1.60279 .653 -2.5448 4.0019第四组 3.05714 1.60279 .066 -.2162 6.3305第五组-6.70000* 1.60279 .000 -9.9733 -3.4267 第二组第一组 3.30000* 1.60279 .048 .0267 6.5733 第三组 4.02857* 1.60279 .018 .7552 7.3019第四组 6.35714* 1.60279 .000 3.0838 9.6305第五组-3.40000* 1.60279 .042 -6.6733 -.1267 第三组第一组-.72857 1.60279 .653 -4.0019 2.5448 第二组-4.02857* 1.60279 .018 -7.3019 -.7552第四组 2.32857 1.60279 .157 -.9448 5.6019第五组-7.42857* 1.60279 .000 -10.7019 -4.1552 第四组第一组-3.05714 1.60279 .066 -6.3305 .2162第二组-6.35714* 1.60279 .000 -9.6305 -3.0838第三组-2.32857 1.60279 .157 -5.6019 .9448第五组-9.75714* 1.60279 .000 -13.0305 -6.4838第五组第一组 6.70000* 1.60279 .000 3.4267 9.9733 第二组 3.40000* 1.60279 .042 .1267 6.6733第三组7.42857* 1.60279 .000 4.1552 10.7019第四组9.75714* 1.60279 .000 6.4838 13.0305*. 均值差的显著性水平为 0.05。
SPSS基础学习⽅差分析—单因素分析为什么要进⾏⽅差分析？单样本、两样本t检验其最终⽬的都是分析两组数据间是否存在显著性差异，但如果要分析多组数据间是否存在显著性差异就很困难，因此⽤⽅差分析解决这个问题；举例：t检验可以分析⼀个班男⼥的⼊学成绩差异；⽽⽅差分析可以分析⼀个班来⾃各省市地区同学的⼊学成绩。
在⽅差分析中，涉及到控制变量和随机变量以及观测变量；举例：施肥量是否会给农作物产量带来显著影响；这⾥，控制变量：施肥量，观测变量：农作物产量，随机变量：天⽓、温度……单因素分析⽬的：分析单⼀控制因素影响下的多组样本的均值是否存在显著性差异。
适⽤条件：正态性，每个⽔平下的因变量应服从正态分布；同⽅差性，各组之间的具有相同的⽅差；独⽴性，各组之间是相互独⽴的。
案例分析：案例描述：在某⼀公司下，分析⼴告形式对销售额的影响。
（数据来源：《统计分析与SPSS的应⽤》（第五版）薛薇第六章）题⽬分析：在题⽬中，⼴告形式不⾄两种，没办法⽤两独⽴样本t检验分析形式和销售额之间的显著性差异，同时，只有⼀个控制因素，所以采⽤⽅差分析中的单因素分析。
提出原假设：⼴告形式和销售额之间不存在显著性差异。
界⾯操作步骤：分析—⽐较均值—单因素ANOVA关键步骤截图：分清楚因变量列表和因⼦；因⼦：控制变量，因变量列表：观测变量结果分析：单因素⽅差分析销售额平⽅和df均⽅F显著性组间5866.08331955.36113.483.000组内20303.222140145.023总数26169.306143分析：平⽅和：组间离差平⽅和（SSA）是由控制变量的不同⽔平造成的变差，组内离差平⽅和（SSE）是由随机变量的不同⽔平造成的变差；df：组间⾃由度，在本题中根据⼴告形式的不同分为四组，所以⾃由度为k-1=4-1=3;组内⾃由度n-k=144-k=140;均⽅：即为⽅差；F=SSA/(k-1)÷（SSE/(n-k)）=组间⽅差/组内⽅差，F值显著性⼤于1，说明控制变量对观测变量的影响⽐随机变量⼤，反之有效；P-值=0.00<0.05，所以拒绝原假设，认为不同的⼴告形式和地区对销售额的平均值产⽣了显著影响，不同的⼴告形式、地区对销售额的影响效应不全为0。
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第6章SPSS的方差分析1、入户推销有五种方法。
某大公司想比较这五种方法有无显著的效果差异，设计了一项实验。
从应聘人员中尚无推销经验的人员中随机挑选一部分人，并随机地将他们分为五个组，第一组第二组第三组第四组第五组1）请利用单因素方差分析方法分析这五种推销方式是否存在显著差异。
2）绘制各组的均值对比图，并利用LSD方法进行多重比较检验。
（1）分析→比较均值→单因素ANOV A→因变量：销售额；因子：组别→确定。
ANOVA销售额平方和df 均方 F 显著性组之间 4 .000组内30总计34概率P-值接近于0，应拒绝原假设，认为5种推销方法有显著差异。
（2）均值图：在上面步骤基础上，点选项→均值图；事后多重比较→LSD多重比较因变量: 销售额LSD(L)(I) 组别(J) 组别平均差(I-J) 标准错误显著性95% 置信区间下限值上限第一组第二组*.048第三组.72857 .653第四组.066第五组*.000第二组第一组*.048 .0267第三组*.018 .7552第四组*.000第五组*.042第三组第一组.653第二组*.018第四组.157第五组*.000第四组第一组.066 .2162第二组*.000第三组.157 .9448第五组*.000第五组第一组*.000第二组*.042 .1267第三组*.000第四组*.000*. 均值差的显著性水平为。
可知，1和2、1和5、2和3，2和4,2和5,3和5,4和5有显著差异。
2、从两个总体中分别抽取n 1 =7 和和n 2 =6 的两个独立随机样本，经计算得到下面的方差分析表。
请补充表中单元格的两个独立随机样本，经计算得到下面的方差分析表。
请补充表中单元格“A”和单元格“B”内的计算结果。
答：已知组内均方=组内偏差平方和/自由度，所以A=11=F 统计量=组间均方/组内均方所以B==3、为研究某种降血压药的适用特点，在五类具有不同临床特征的高血压患者中随机挑选了若干志愿者进行对比试验，并获得了服用该降压药后的血压变化数据。
