华东理工大学spss-实验3

大学经济管理学院学生实验报告实验课程名称：统计软件及应用专业工商管理班级学号姓名成绩实验地点实验性质：演示性 验证性综合性设计性实验项目名称方差分析（多因素方差分析）指导教师一、实验目的掌握利用SPSS 进行单因素方差分析、多因素方差分析的基本方法，并能够解释软件运行结果。

二、实验内容及步骤(包括实验案例及基本操作步骤)实验案例：为研究某商品在不同地区和不同日期的销售差异性，调查收集了以下日平均销售量数据。

销售量日期周一至周三周四至周五周末地区一5000 6000 4000 6000 8000 3000 4000 7000 5000地区二700080008000500050006000500060004000地区三300020004000600060005000800090006000（1）选择恰当的数据组织方式建立关于上述数据的SPSS数据文件。

在SPSS输入数据。

（2）利用多因素方差分析法，分析不同地区和不同日期对该商品的销售是否产生了显著影响。

1. 选择菜单Analyze，General Linear Model，Univariate;2. 指定观测变量销售额到Dependant Variable框中；3. 指定固定效应的控制变量到Fixed Factors框中，4. OK，得到分析结果。

（3）地区和日期是否对该商品的销售产生了交互影响？若没有显著的交互影响，则试建立非饱和模型进行分析，并与饱和模型进行对比。

三、实验结论(包括SPSS输出结果及分析解释)SPSS输出的多因素方差分析的饱和模型分析：表的第一列是对观测变量总变差分解的说明；第二列是观测变量变差分解的结果；第三列是自由度；第四列是方差；第五列是F检验统计量的观测值；第六列是检验统计量的概率P-值。

F日期，，F地区，F日期*地区概率P-值分别为0.254,0.313，0.000。

如果显著性水平α为0.05，由于F日期、，F地区大于显著性水平α，所以不应拒绝原假设，不同地区和不同日期对该商品没有显著性影响。

ANOVA
WEIGHT
Sum of Squares Betwee2n05G3r8o.u7p0s Within G6r5o2u.p1s59 Total 21190.86
dfMean Square F 36846.231357.467
15 43.477 18
Sig. .000
• 第一栏：方差来源
• 第二栏：离均差平方和
.；
22
• Homogeneity of variance复选项，要求进行方差齐次性检验 ，并输出检验结果。
• Brown-Forsythe：检验各组均数相等，当不能确定方差齐性 检验时，该统计量优于F统计量。
• Welch：检验各组均数相等，当不能确定方差齐性检验时，该 统计量优于F统计量。
• Mean plot复选项，即均数分布图，横轴为分类变量，纵轴为 反应变量的均数线图;
重比较对每个水平的均值逐对进行比较，以判断具体是哪些水
平间存在显著差异。
• 常用方法备选：
– LSD法：t检验的变形，在变异和自由度的计算上利用了整个样本信息
。
– Duncan 新复极差测验法
– Tukey 固定极差测验法
– Dunnett最小显著差数测验法 等
• 实现手段：
– 方差分析菜单中的“Post ho. c test…”按钮
• One-Way ANOVA过程要求：
因（分析）变量属于正态分布总体，若因（分析 ）变量的分布明显的是非正态，应该用非参数分 析过程。
对被观测对象的实验不是随机分组的，而是进行 的重复测量形成几个彼此不独立的变量，应该用 Repeated Measure菜. 单项，进行重复测量方差8
• analyze→compare means→one-way ANVOA

spss上机实验报告范文华东理工大学2022–２017学年第二学期《多元统计学》实验报告实验名称实验１数据整理与描述统计分析专业姓名学号组名/组号实验时间实验地点指导教师实验目的/要求2、熟练应用SPＳS输出描述统计量和绘制统计图。

实验内容1、对“eｍpｌoyeｅdata.ａｖ”进行数据整理，并分别给出三种工作类别(ｊobcat）的薪水（alａry）的描述统计量(均值、方差等)。

2、对第１章的习题４进行描述统计分析。

实验总结教师批阅：实验成绩：教师签名:日期:实验报告正文:实验１.1数据整理(一)对“employeedaｔa．aｖ”进行数据整理观察量排序(ｂaeｄoncｕrrent ｓalａry)变量值排序（baｓeｄoｎcurreｎtｓalarｙ: rａlary）计算新的变量(ｉncrementaｌａlａry＝cｕrrｅｎｔalary- begiｎningalary）拆分数据文件（baｓedongendｅr）结论：Tｈere ａre215femalｅemｐloyeeｓand ２５9maleｅmｐloyｅｅ.分类汇总(breａkｖariabｌe: geｎder; funcｔion:mｅaｎ）结论：Theaverａge currenｔalarｙoｆfemaｌei2６０３1．９2.Ｔheavｅｒagecurrentaｌary ofmaleiｓ4１441.7８.(二）分别给出三种工作类别的薪水的描述统计量实验２.２描述统计分析1)样本均值矩阵结论：总共分析六组变量，每组含有十个样本。

每股收益(某1）的均值为-0．0９12;净资产收益率(某２）的均值为-0.0378;总资产报酬率(某3)的均值为－０.02９４；销售净利率（某4)的均值为-0．４284;主营业务增长率(Ｘ5)的均值为0．6334;净利润增长率(某6）的均值为0.7797.2）协方差阵结论:矩阵共六行六列，显示了每股收益(某1）、净资产收益率(某2)、总资产报酬率（某3)、销售净利率(某4）、主营业务增长率(某5)和净利润增长率(某6）的协方差。

华东理工大学2013—2014 学年第二学期《多元统计分析与SPSS应用》实验报告6班级学号姓名开课学院商学院任课教师任飞成绩实验报告：1、使用默认值进行判别分析打开“data14-04.sav”文件，依次选择Analyze→Classify →Discriminant，将变量“slen,swid,plen,pwid”移入Independents框，将变量“spno”移入Grouping V ariables框，单击Grouping Variables框，再在Define Range弹出框中，Minimum输入1，Maximum输入2，如图1.1所示，单击OK输入结果如图1.2、图1.3、图1.4、图1.5所示图1.1图1.2Analysis Case P rocessing Su mmary150100.00.00.00.00.0150100.0Unweighted Cases Valid Missing orout-of-range group codesAt least one missing discriminating variable Both missing or out-of-range group codes and at least one missing discriminating variable TotalExcluded TotalN Percent分析：总体样本为150个，有效样本数为150个，占总数的100%，无效或者未分组的样本数为0个。

图1.3分析：图1.4为分组统计量列表分析：图1.4为Fisher 判别法的两个Fisher 判别函数特征值。

Function1的特征值为30.419，解释了99%的变异.典型相关系数为0.984。

Function2的判别函数的特征值为0.293，解释了1%的变异.典型相关系数为0.476。

其特征值是组间平方和与组内平方和之比。