第六章 方差分析答案

7.1(1)散点图(略)，产量与生产费用之间正的线性相关关系。

第6章方差分析F =4.6574 c F 0.01 =8.0215(或 P-value =0.0409 >a =0.01)，不能拒绝原彳假设。

X B —Xc = 30-42.6 =12.6 A LSD =5.85 ,F =1.478 C F 0.05 =3.554131(或 P-value = 0.245946 a 。

=0.05)，不能拒绝原假设。

相关与回归分析(2) r =0.920232 。

(3)检验统计量t =14.4222 ＞怙2 =2.2281,拒绝原假设，相关系数显著。

6.1 6.2 = 15.8234 A F 0.01= 4.579(或P-value =0.00001 Va =0.01)，拒绝原假设。

6.3 = 10.0984 A F 0.01= 5.4170(或 P-value =0.000685 <a =0.01)，拒绝原假设。

6.4 = 11.7557 A F 0.05= 3.6823(或 P - value =0.000849 € a =0.05)，拒绝原假设。

6.5= 17.0684 AF 0.05 = 3.8853(或 P- value =0.0003 € a =0.05)，拒绝原假设。

X A -X B XA -X C=44.4 - 30 = 14.4》LSD = 5.85， =44.4 - 42.6 = 1.8 V LSD = 5.85 , 拒绝原假设;不能拒绝原假设;6.6 拒绝原假设。

7.7(1)散点图(略)，二者之间为负的线性相关关系。

7.5(1)散点图(略)。

(2) r =0.9489。

(3) 0=0.1181 +0.00358X 。

回归系数f? =0.00358表示运送距离每增加1公里，运送时间平均增加 0.00358天。

7.6(1)散点图(略)。

二者之间为高度的正线性相关关系。

第6章 方差分析6.1 从三个总体中各抽取容量不同的样本数据，得到如下资料。

检验3个总体的均值之间是否有显著差异？（0.01α=）样本1 样本2 样本3 158 148 161 154 169153 142 156 149169 158 180解：提出假设：01231123::,,H H μμμμμμ==不完全相等方差分析 差异源 SS df MS F P-value F crit 组间618.91672309.45834.65740.0408778.021517组内 598 9 66.44444总计1216.91711因F=4.6547<8.021517，故不拒绝原假设，表明三个总体均值之间没有显著差异。

因P-value=0.040877>0.01, 故不拒绝原假设，表明三个总体均值之间没有显著差异。

6.2某家电制造公司准备购进一批5#电池，现有A 、B 、C 三个电池生产企业愿意供货，为比较它们生产的电池质量，从每个企业各随机抽取5只电池，经试验得其寿命（小时）数据如下：试分析三个企业生产的电池的平均寿命之间有无显著差异？（0.05α=）如果有差异，用LSD 方法检验哪些企业之间有差异？解：01231123::,,H H μμμμμμ==不完全相等方差分析差异源 SS df MS F P-value F crit 组间 615.6 2 307.8 17.06839 0.00031 3.885294 组内 216.4 12 18.03333 总计 832 14因F=17.06839>3.885294，故拒绝原假设，表明三个总体均值之间存在显著差异。

因P-value=0.0031<0.05, 故拒绝原假设，表明三个总体均值之间存在显著差异。

由表中，红色标注可知相对应的P 值<0.05，故可知A 与B ，B 与C 企业之间存在显著差异。

6．3 某企业准备用三种方法组装一种新的产品，为确定哪种方法每小时生产的产品数量最多，随机抽取了30名工人，并指定每个人使用其中的一种方法。

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------医学统计学练习(一)联系要求：1、将答案写在答题纸上，下次上课上交。

2、计算题只写出分析方法，不需要进行计算。

医学统计学练习题（一）第六章方差分析 1．方差分析的基本思想？ 2．方差分析的条件？ 3．简述随机区组设计、拉丁方设计、交叉设计、析因设计、正交设计的主要设计要点及其变异度分解方法。

4．简述重复测量数据方差分析的应用条件。

5．有 3 组进食高脂饮食的家兔，接受不同处理后，测定其血清肾素血管紧张素转化酶（ACE）浓度，试比较三组家兔的血清 ACE 浓度。

3 组家兔的血清 ACE 浓度对照组 61.24 58.65 46.79 37.43 66.54 59.27 A 降脂药 82.35 56.47 61.57 48.79 62.54 60.87 B 降脂药 26.23 46.87 24.36 38.54 42.16 30.33 6．为研究注射不同剂量植物雌激素大豆异黄酮单体对大白鼠子宫重量的影响，取 5 窝不同种系的大白鼠，每窝 3 只，随机地分配到 3 个组内接受不同剂量大豆异黄酮单体的注射，然后测定其子宫重量，结果见下表。

问注射不同剂量的大豆异黄酮单体对大白鼠子宫重量是否有影响?3 组大白鼠子宫重量大白鼠种系大豆异黄酮单体剂量(g/100g)0.25 0.5 0.751 102 117 1452 56 68 118 3 67 96 1364 73 89 1245 53 68 102 7．某中医院研究中药复方（A 药）治疗高血压的疗效，以传1 / 5统的抗高血压卡托普利（B 药）作对照。

同时还考虑个体差异与给药 A、B 顺序对收缩压的影响。

通过交叉设计进行临床研究，记录患者服用 A、B 两种药物结果见下表。

spss练习题答案第六章习题6-4．1、问题分析：分析题目中的数据，发现影响用力肺活量的控制变量只有一个，即组别，则采取单因素方差分析进行分析数据。

2、整理数据，将数据分成两列，一列为肺活量，一为组别，进行单因素方差分析，简要步骤为：? Analyze -->Compare Means -->One-Way ANOVA -->Options-->PostHoc-->Contrast、结果分析：根据上述步骤，整理得出如下数据：1) 关于方差是否相等的检验结果及相伴概率值表格 1：检验方差是否相等的相伴概率值根据数据得出，相伴概率值大于0.05，可以认为各个组总体方差是相等的，符合方差分析的前提条件，这组数据适合进行单因素方差分析。

2) 关于组别之间的显著性差异的大致判断0.000.相伴概率小雨显著性水平0.05，表示拒绝零假设，也就是3个组当中至少有一个组和其他两个组有明显的区别，也可能3个组之间都存在显著地区别。

另外，3个组的离差平方和为12.381，其中控制变量不同水平造成的组间平方和为10.919，随机变量造成的组内平方和为 1.462，在组间平方和中，能线性解释平方和10.804，不能线性解释平方和为0.115。

3) 各组别之间的相互影响大小观察LSD法多重比较的结果得知，3个叙别之间的相伴概率都小雨显著性水平，说明3个组之间都存在显著性差别。

4) 各组观察变量均值的折线图：4、结论：三个组矿工之间的用力肺活量存在显著性差别习题6-5．1、问题分析：分析题目中的数据，发现数据适合协方差分析，则采取协方差分析进行分析数据。

零假设：H0：个水平没有显著性差异，若相伴概率小雨0.05，则拒绝零假设、协方差分析简要步骤为：? Analyze -->General Linear Model-->Univariate-->Options-->Model-->Contrast-->Plots、结果分析：根据上述步骤，整理得出如下数据：1) 关于各组个案的个数值表格：各组个案的个数0 16根据数据得出，组别06，组别二的个案数为62) 控制变量对观察变量的独立部分作用观察数据得知：相伴概率大于0.05，说明不同治疗方法对病人血压没有造成显著的影响。

方差分析习题及答案方差分析习题及答案方差分析是一种统计方法，用于比较两个或多个样本均值之间的差异。

它可以帮助我们确定是否存在显著的差异，并进一步了解这些差异的来源。

在本文中，我们将介绍一些方差分析的习题，并提供相应的答案。

习题一：某研究人员想要比较三种不同的肥料对植物生长的影响。

他随机选择了30个植物，并将它们分成三组，每组10个。

每组植物分别使用不同的肥料进行施肥。

研究人员在10天后测量了每组植物的平均生长高度（单位：厘米）。

下面是测量结果：组1：12, 14, 15, 16, 17, 13, 14, 15, 16, 18组2：10, 11, 13, 12, 14, 15, 13, 12, 11, 10组3：9, 10, 8, 11, 12, 13, 10, 9, 11, 12请使用方差分析方法，判断这三种肥料是否对植物生长有显著影响。

答案：首先，我们需要计算每组的平均值和总体平均值。

组1的平均值为15.0，组2的平均值为11.1，组3的平均值为10.5。

总体平均值为12.2。

接下来，我们计算组内平方和（SS_within），组间平方和（SS_between）和总体平方和（SS_total）。

根据公式，我们有：SS_within = Σ(xi - x̄i)^2SS_between = Σ(ni * (x̄i - x̄)^2)SS_total = Σ(xi - x̄)^2其中，xi代表第i组的观测值，x̄i代表第i组的平均值，x̄代表总体平均值，ni代表第i组的样本量。

计算得到：SS_within = 23.0SS_between = 48.6SS_total = 71.6接下来，我们计算均方（mean square）：MS_within = SS_within / (n - k)MS_between = SS_between / (k - 1)其中，n代表总样本量，k代表组数。

计算得到：MS_within = 2.56MS_between = 24.3最后，我们计算F值：F = MS_between / MS_within计算得到：F = 9.49根据F分布表，自由度为2和27时，F临界值为3.35。

统计学方差分析练习题与答案一、单项选择题1．在方差分析中，（）反映地是样本数据与其组平均值地差异A 总离差B 组间误差C 抽样误差D 组内误差2．是（）A 组内平方和B 组间平方和C 总离差平方和D 因素B地离差平方和3．是（）A 组内平方和B 组间平方和C 总离差平方和D 总方差4A r，1AD2ACE3ACE4（AD12345．在试验设计中，把要考虑地那些可以控制地条件称为，把因素变化地多个等级状态称为 .6．在单因子方差分析中，计算F统计量地分子是方差，分母是方差.7．在单因子方差分析中，分子地自由度是，分母地自由度是 .四、计算题1．有三台机器生产规格相同地铝合金薄板，为检验三台机器生产薄板地厚度是否相同，随机从每台机器生产地薄板中各抽取了5个样品，测得结果如下：机器1：0.236,0.238,0.248,0.245,0.243机器2：0.257,0.253,0.255,0.254,0.261机器3：0.258,0.264,0.259,0.267,0.262问：三台机器生产薄板地厚度是否有显著差异？2．养鸡场要检验四种饲料配方对小鸡增重是否相同，用每一种饲料分别喂养了6只同一品种同时孵出地小鸡，共饲养了8周，每只鸡增重数据如下：（克）配方：370，420，450，490，500，450配方：490，380，400，390，500，410配方：330，340，400，380，470，360配方：410，480，400，420，380，410问：四种不同配方地饲料对小鸡增重是否相同？3．今有某种型号地电池三批，它们分别为一厂、二厂、三厂三个工厂所生产地.为评比其一厂二厂三厂41．1．1234567．四、计算题1．解：根据计算结果列出方差分析表因为（2，12）=3.89<32.92，故拒绝，认为各台机器生产地薄板厚度有显著差异.2．解：根据计算结果列出方差分析表。

．在方差分析中，（）反映地是样本数据与其组平均值地差异总离差组间误差抽样误差组内误差．是（）组内平方和组间平方和总离差平方和因素地离差平方和．是（）组内平方和组间平方和总离差平方和总方差．单因素方差分析中，计算统计量，其分子与分母地自由度各为（），，，二、多项选择题．应用方差分析地前提条件是（）各个总体报从正态分布各个总体均值相等各个总体具有相同地方差各个总体均值不等各个总体相互独立．若检验统计量近似等于，说明（）组间方差中不包含系统因素地影响组内方差中不包含系统因素地影响组间方差中包含系统因素地影响方差分析中应拒绝原假设方差分析中应接受原假设．对于单因素方差分析地组内误差，下面哪种说法是对地？（）其自由度为反映地是随机因素地影响反映地是随机因素和系统因素地影响组内误差一定小于组间误差其自由度为．为研究溶液温度对液体植物地影响，将水温控制在三个水平上，则称这种方差分析是（）单因素方差分析双因素方差分析三因素方差分析单因素三水平方差分析双因素三水平方差分析三、填空题．方差分析地目地是检验因变量与自变量是否，而实现这个目地地手段是通过地比较.．总变差平方和、组间变差平方和、组内变差平方和三者之间地关系是.．方差分析中地因变量是，自变量可以是，也可以是.个人收集整理勿做商业用途．方差分析是通过对组间均值变异地分析研究判断多个是否相等地一种统计方法. ．在试验设计中，把要考虑地那些可以控制地条件称为，把因素变化地多个等级状态称为.个人收集整理勿做商业用途．在单因子方差分析中，计算统计量地分子是方差，分母是方差.．在单因子方差分析中，分子地自由度是，分母地自由度是.四、计算题．有三台机器生产规格相同地铝合金薄板，为检验三台机器生产薄板地厚度是否相同，随机从每台机器生产地薄板中各抽取了个样品，测得结果如下：个人收集整理勿做商业用途机器：机器：机器：问：三台机器生产薄板地厚度是否有显著差异？．养鸡场要检验四种饲料配方对小鸡增重是否相同，用每一种饲料分别喂养了只同一品种同时孵出地小鸡，共饲养了周，每只鸡增重数据如下：（克）个人收集整理勿做商业用途配方：，，，，，配方：，，，，，配方：，，，，，配方：，，，，，问：四种不同配方地饲料对小鸡增重是否相同？．今有某种型号地电池三批，它们分别为一厂、二厂、三厂三个工厂所生产地.为评比其质量，各随机抽取只电池为样品，经试验测得其寿命（小时）如下：个人收集整理勿做商业用途一厂：，，，，二厂：，，，，三厂：，，，，试在显著性水平下检验电池地平均寿命有无显著地差异.．一个年级有三个小班，他们进行了一次数学考试.现从各个班级随机抽取了一些学生，记录其成绩如下：班：，，，，，，，，，，，班：，，，，，，，，，，，，，，班：，，，，，，，，，，，，若各班学生成绩服从正态分布，且方差相等，试在显著性水平下检验各班级地平均分数有无显著差异？一、单项选择题．．．．二、多项选择题．．．．三、填空题．独立、方差．总变差平方和组间变差平方和组内变差平方和.．数量型变量，品质型变量，数量型变量.．正态总体均值．因子，水平或处理.．组间、组内．，.四、计算题．解：根据计算结果列出方差分析表．解：根据计算结果列出方差分析表因为（，）>，故接受，即四种配方地饲料对小鸡地增重没有显著地差异. ．解：各总值均值间有显著差异.．解：差异不显著.个人收集整理勿做商业用途。

概率论第六章课后习题答案概率论第六章课后习题答案概率论是一门研究随机现象的数学分支，它在解决实际问题中具有广泛的应用。

第六章是概率论中的重要章节，主要涉及随机变量及其概率分布、数学期望和方差等内容。

在课后习题中，我们将通过解答一些典型问题，进一步加深对这些概念的理解。

1. 随机变量X的概率分布函数为F(x) ={ 0, x < 0{ 1/4, 0 ≤ x < 1{ 1/2, 1 ≤ x < 2{ 3/4, 2 ≤ x < 3{ 1, x ≥ 3(1) 求随机变量X的概率密度函数f(x)。

(2) 求P(0.5 ≤ X ≤ 2.5)。

解：(1) 概率密度函数f(x)是概率分布函数F(x)的导数。

根据导数的定义，我们可以得到：f(x) ={ 0, x < 0{ 1/4, 0 ≤ x < 1{ 1/2, 1 ≤ x < 2{ 1/4, 2 ≤ x < 3{ 0, x ≥ 3(2) P(0.5 ≤ X ≤ 2.5) = F(2.5) - F(0.5) = 3/4 - 1/4 = 1/2 2. 设随机变量X的概率密度函数为f(x) ={ c(1 - x^2), -1 ≤ x ≤ 1{ 0, 其他(1) 求常数c的值。

(2) 求P(|X| > 0.5)。

解：(1) 概率密度函数f(x)的积分值等于1。

我们可以计算：∫[-1,1] c(1 - x^2) dx = 1解这个积分方程，可得c = 3/4。

(2) P(|X| > 0.5) = 1 - P(|X| ≤ 0.5)= 1 - ∫[-0.5,0.5] c(1 - x^2) dx= 1 - 3/4 ∫[-0.5,0.5] (1 - x^2) dx= 1 - 3/4 [x - x^3/3] |[-0.5,0.5]= 1 - 3/4 [(0.5 - 0.5^3/3) - (-0.5 + 0.5^3/3)] = 1 - 3/4 [0.5 - 0.5/3 - (-0.5 + 0.5/3)]= 1 - 3/4 [1/3]= 1 - 1/4= 3/43. 设随机变量X的概率密度函数为f(x) ={ kx^2, 0 ≤ x ≤ 2{ 0, 其他(1) 求常数k的值。

第六章 例题及作业参考答案【 P101-例1】 方差齐性检验：242322210:σσσσ===H 05.0981.0>=p 方差齐。

43210:μμμμ===H方差分析表方差来源 离差平方和 由度方差 F 值P 结论 组间 5.399 3 1．800 505.4880.000 * 组内 0.043120.004*：P<0.05不同工艺处理间的氨基酸百分含量有显著性差异。

两两比较：各组按平均值由好到差依次排序，4213x x x x>>> 05.0000.0:05.030.0:210130<==>==p H p H μμμμ破壁和酸处理对氨基酸的百分含量的影响无显著差异。

酸处理和碱处理对氨基酸的百分含量的影响有显著差异。

最佳工艺为破壁和酸处理。

【 P105-例3】 方差齐性检验：242322210:σσσσ===H 05.0079.0>=p 方差齐。

43210:μμμμ===H方差分析表方差来源 离差平方和 由度方差 F 值P 结论 A138.21 3 46.07 10.13 0.000 * 误差e 104.57234.55*：P<0.05不同剂量的葛根素对心脏冠脉血流量有显著性差异。

两两比较：各组按平均值由好到差依次排序，1234x x x x>>> 05.0002.0:05.0122.0:05.049.0:05.036.0:120420230430<==>==>==>==p H p H p H p H μμμμμμμμ1.5g,3g,5g 剂量的葛根素对心脏冠脉血流量彼此之间无显著性差异，与1g 均有显著性差异。

【本题讨论】1、 第一组：建议删除第4、第7个数据，补充试验，以满足大鼠支数的最低要求。

2、 第二组：数据波动过大52.2,25.2==S x，建议补充试验，确定有效试验数据。

3、 鉴于存在以上问题，最终结论可能不客观。

《统计分析与SPSS勺应用（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：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额概率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-swtiu E 崎F 也©_]阖回小$矶皿它 _|方三同度性®或H ，E r[Jwn-For=ythe I 四日ch M 印均(直图图.船生值叫位科行用*降卜案⑥.1握?爆除味小茎u 回正河因变量：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 *-3.300001.60279 .048 -6.5733 -.0267第三组.72857 1.60279 .653 -2.5448 4.0019第四组3.057141.60279 .066 -.2162 6.3305第五组*-6.700001.60279 .000 -9.9733 -3.4267 第二组第一组 *3.300001.60279 .048 .0267 6.5733第三组*4.028571.60279 .018 .7552 7.3019第四组*6.357141.60279 .000 3.0838 9.6305第五组*-3.40000 1.60279 .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 -.9448 5.6019第五组*-7.42857 1.60279 .000 -10.7019 -4.1552 第四组 第一组-3.057141.60279.066-6.3305.21621单因去ABUT*:多重比较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。

《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：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[单固韦ABUYJL: 吐忙值冋丽芮-Slatiedu -------------- n 備耐©n 育盍旧JR 性验益HE r[Rvn-For=ythe I B|e ch寸I 尊坷但图（it 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-3.057141.60279.066-6.3305.2162多重比较可知，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。

统计学课后习题答案第六章第六章统计学课后习题答案统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科。

无论是在科学研究、商业决策还是社会调查中，统计学都起着重要的作用。

在学习统计学的过程中，课后习题是巩固知识和提高技能的重要方式。

本文将为大家提供第六章统计学课后习题的答案，希望能够帮助大家更好地理解和应用统计学知识。

第一题：根据给定的数据集，计算平均数、中位数和众数。

解答：平均数是将所有数据相加，然后除以数据的个数。

中位数是将数据按照大小顺序排列，找到中间的数值。

众数是数据集中出现次数最多的数值。

第二题：给定一个样本数据集，计算方差和标准差。

解答：方差是每个数据点与平均数的差的平方的平均数。

标准差是方差的平方根。

第三题：根据给定的数据集，计算相关系数。

解答：相关系数是用来衡量两个变量之间的线性关系的强度和方向。

相关系数的取值范围是-1到1，接近1表示正相关，接近-1表示负相关，接近0表示无相关。

第四题：利用给定的数据集，进行假设检验。

解答：假设检验是用来判断一个假设是否成立的统计方法。

首先，我们提出一个原假设和备择假设。

然后，根据样本数据进行计算，得到一个统计量。

最后，根据统计量的取值和临界值进行判断，接受或拒绝原假设。

第五题：根据给定的数据集，进行回归分析。

解答：回归分析是用来研究两个或多个变量之间关系的统计方法。

通过建立一个数学模型，我们可以预测一个变量对另一个变量的影响。

回归分析可以帮助我们理解和解释变量之间的关系。

第六题：根据给定的数据集，进行抽样调查。

解答：抽样调查是从总体中选择一部分样本进行调查和研究的方法。

通过合理地选择样本，我们可以从样本中得出总体的特征和规律。

抽样调查可以帮助我们节省时间和成本，同时保证研究的可靠性和有效性。

通过以上的答案，我们可以看到统计学在数据分析和解释中的重要性。

掌握统计学知识和技能，可以帮助我们更好地理解和应用数据，从而做出准确的决策和预测。

希望以上答案能够对大家的学习和实践有所帮助。

方差分析习题与答案 HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】统计学方差分析练习题与答案一、单项选择题1．在方差分析中，（）反映的是样本数据与其组平均值的差异A 总离差B 组间误差C 抽样误差D 组内误差2．是（）A 组内平方和B 组间平方和C 总离差平方和D 因素B的离差平方和3．是（）A 组内平方和B 组间平方和C 总离差平方和D 总方差4．单因素方差分析中，计算F统计量，其分子与分母的自由度各为（）A r，nB r-n，n-rC r-1.n-rD n-r，r-1二、多项选择题1．应用方差分析的前提条件是（）A 各个总体报从正态分布B 各个总体均值相等C 各个总体具有相同的方差D 各个总体均值不等E 各个总体相互独立2．若检验统计量F= 近似等于1，说明（）A 组间方差中不包含系统因素的影响B 组内方差中不包含系统因素的影响C 组间方差中包含系统因素的影响D 方差分析中应拒绝原假设E方差分析中应接受原假设3．对于单因素方差分析的组内误差，下面哪种说法是对的（）A 其自由度为r-1B 反映的是随机因素的影响C 反映的是随机因素和系统因素的影响D 组内误差一定小于组间误差E 其自由度为n-r4．为研究溶液温度对液体植物的影响，将水温控制在三个水平上，则称这种方差分析是（）A 单因素方差分析B 双因素方差分析C 三因素方差分析D 单因素三水平方差分析E 双因素三水平方差分析三、填空题1．方差分析的目的是检验因变量y与自变量x是否，而实现这个目的的手段是通过的比较。

2．总变差平方和、组间变差平方和、组内变差平方和三者之间的关系是。

3．方差分析中的因变量是，自变量可以是，也可以是。

4．方差分析是通过对组间均值变异的分析研究判断多个是否相等的一种统计方法。

5．在试验设计中，把要考虑的那些可以控制的条件称为，把因素变化的多个等级状态称为。

一、单选题1、方差分析的主要目的是（）。

A.研究类别自变量对数值因变量的影响是否显著B.比较各总体的方差是否相等C.判断各总体是否存在有限方差D.分析各样本数据之间是否有显著差异正确答案：A2、在方差分析中，一组内每个数据减去该组均值后所得结果的平方和叫做（）A.组间离差平方和B.组内离差平方和C.以上都不是D.总离差平方和正确答案：C3、在单因素方差分析中，若原假设是H0: α1=α2=⋯=αr=0，则备择假设是（）A. α1>α2>⋯>αrB. α1<α2<⋯<αrC.不全为0D. α1≠α2≠⋯≠αr正确答案：C4、下面选项中，不属于方差分析所包含的假定前提是（）。

A.等方差假定B.独立性假定C.非负性假定D.正态性假定正确答案：C5、只考虑主效应的双因素方差分析是指用于检验的两个因素（）A. 对因变量的影响是有交互作用的B.对自变量的影响是独立的C.对因变量的影响是独立的D. 对自变量的影响是有交互作用的正确答案：C6、下列不属于检验正态分布的方法是（）A.Shapiro-Wilk统计检验法B.饼图C.K-S统计检验法D. 正态概率图正确答案：B7、在单因素方差分析中，用于检验的F统计量的计算公式是（）A.[(n-r)SSA]/[(r-1)SSE]B.SSA/SSEC. SSA/SSTD.[(n-1)SSE]/[(r-1)SSA]正确答案：A8、在只考虑主效应的双因素方差分析中，因素A有r个水平，因素B有s个水平，因素A和B每个水平组合只有一个观测值，观测值共rs个，下面结论正确的是（）A.随机误差的均方差为SSE/(rs-1)B. 因素A检验统计量[SSA/(r-1)]/[SSE/(rs-r-s+1)]C. SSA+SSB=SSTD.因素A的均方差为SSA/r正确答案：B9、在考虑交互效应的双因素方差分析中，因素A有r个水平，因素B有s个水平，因素A、B每个水平组合都有m个观测值，下面结论正确的是（）A.因素A检验统计量[SSA/(r-1)]/[SSE/(rs-r-s+1)]B.SSA+SSB+SSE≤SSTC.SSAB≤SSED.随机误差的均方差为SSE/(rsm-rs+1)正确答案：B10、只考虑主效应的双因素方差分析中，因素A、B的水平数分别是3和4，因素A和B每个水平组合只有一个观测值，则随机误差的自由度等于（）A. 3B.6C.12D.11正确答案：B二、多选题1、对于方差分析法，叙述正确的有（）A.是用于多个总体的方差是否相等的检验B.是用于多个总体是否相互独立的检验C.是区分观测值变化主要受因素水平还是随机性影响的检验D.是用于多个总体的均值是否相等的检验正确答案：C、D2、应用方差分析的前提条件是（）A.各个总体相互独立B.各个总体具有相同的方差C.各个总体均值不等D.各个总体服从正态分布正确答案：A、B、D3、对于方差分析，下面哪些说法是对的？（）A.双因素方差分析一定存在交互效应B.组内均方差一定小于组间均方差C.组内均方差消除了观测值多少对误差平方和的影响D.综合比较了随机因素和系统因素的影响正确答案：C、D4、为研究教学方法和本科生年级对教学效果的影响，将教学方法分为三个水平，本科生年级分为四个水平，对这种方差分析叙述正确的是（）A.双因素方差分析B. 没有交互效应C.三因素方差分析D.未知方差齐性正确答案：A、D5、在只考虑A、B主效应的双因素方差分析中，已知SSA=13004.55，自由度为3；SSE=2872.7，自由度为12；SST=17888.95，自由度为19，则下列结论中正确的有：（）A.统计量FB的值等于2.1008B.因素B的自由度为4C.统计量FA的值等于8.6193D.SSB=2011.7正确答案：A、B、D三、判断题1、在双因素方差分析中，总离差平方和自由度等于因素A的自由度、因素B的自由度、交互作用的自由度、随机误差的自由度相加减去4。

《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 。

实验报告——第6章方差分析姓名杨秀娟班级人力10001 学号10120700121【实验1】表6-22给出了用四种不同饲料喂猪所产生的体重增加量的数据，利用单因素方差分析比较四种饲料对猪的体重影响是否显著不同。

【解】（1）数据和变量说明数据：不同饲料类型猪体重数据分组变量：饲料类型A，饲料类型B，饲料类型C，饲料类型D2个变量，24个数据（2）操作方法在SPSS主菜单中单击【分析】——【比较均值】——【单因素ANOV A】（3）结果报告从图中看出P>0.05,因此四种饲料对猪的体重影响是有影响的。

从图中数据可看出每种饲料两两比较都存在显著地差异性。

上图是用S-N-K法进行两两比较的结果，在表格中的纵向上各组均数按大小排序，然后在表格的横向上被分成了若干个亚组，不同亚组间的P值小于0.05，而同一亚组内的各组均值比较的P 值则大于0.05.从该表可见，四组间两两比较均有差异。

【实验2】打开数据文件“心理学.sav”，该实验数据为教育心理学实验中心理运动检测分数与被试者必须瞄准的目标大小关系资料。

选择四个大小不同的目标target：1，2，3，4。

从若干使用过的设备中选择三部测验设备device：1，2，3；选择两种不同明暗程度的照明环境light：1，2。

四个大小不同的目标，三部设备，两种不同的照明环境构成4*3*2的实验设计，不同目标、设备与照明水平构成了24个组合的单元。

每一个组合中随机部署5名被试者进行测试心理运动得分，得到120个得分数据，每个观测量为被试者在同一条件组合下的5个得分。

我们的实验内容是以scorc（得分）作为因变量以其他几个变量作为因素进行方差分析，在分析过程中不单考虑各个因素对因变量的贡献，还考虑各个因素之间的交互作用。

【解】（1）数据和变量说明分组变量：四个大小不同的目标target：1，2，3，4三部测验设备device：1，2，3两种不同明暗程度的照明环境light：1，24个变量，120个数据（2）操作方法在SPSS主菜单中单击【分析】——【一般线性模型】——【单变量方差分析】（3）结果报告整个模型的F值是0.836，P值为0.680，P>0.05，教育心理学实验中心理运动检测对被试者是有显著影响的。