©2010-2026 宁波自信网络信息技术有限公司 版权所有
客服电话：0574-28810668 投诉电话：18658249818
浙ICP备2021020529号-1 | 浙B2-20240490
关注我们 ：
1、精选文档 北京建筑大学 理学院信息与计算科学专业实验报告 课程名称《数据分析》实验名称 方差分析与非参数检验 实验地点 基C-423 日期2017.3.30 【实验目的】 （1）熟悉数据的基本统计与非参数检验分析方法； （2）熟悉撰写数据分析报告的方法； （3）熟悉常用的数据分析软件SPSS。 【实验要求】 根据各个题目的具体要求，完成实验报告。 【实验内容】 1、附件给出某年房屋价格的相关数据，请选用恰当的分析方法，对影响房屋价格的因素进行分析。(注意数据要调整成标准的格式，变量值、组别（字符变量转换成数值变量）)(单因素方差分析选择其中两个因素、双因素方差
2、分析选择其中任一对因素即可) 2、附件给出管理才能评分的相关数据，请选用恰当的分析方法，分析该评分数据是否服从正态分布。 3、附件给出了某体育比赛的两位裁判打分数据，请选用恰当的分析方法，检验该两组评分分布是否有显著差异。(注意数据要调整成标准的格式，变量值、组别) 4、附件给出了减肥茶数据，请选用恰当方法分析，检验该减肥茶是否对减肥有显著效果。(注意数据要调整成标准的格式，变量值、组别) 【分析报告】 1、对影响房屋价格的因素进行分析。(单因素方差分析选择其中两个因素、双因素方差分析选择其中任一对因素即可)。 表1-1（a） 装修状况对均价影响的单因素方差分析结果 均价
3、 平方和 df 均方 F 显著性 组间 79.180 1 79.180 62.408 .000 组内 230.914 182 1.269 总数 310.094 183 表1-1（b） 所在区县对均价影响单因素方差分析结果 均价 平方和 df 均方 F 显著性 组间 91.919 3 30.640 25.279 .000 组内 218.174 180 1.212 总数 310.094 183 表1-1（a）是装修状况对均价影响的单因素方差分析结果。可以看到：观测变
4、量均价的离差平方总和为310.094；如果仅考虑装修状况单个因素的影响，则均价总变差中，不同装修状况可解释的变差为79.180，抽样误差引起的变差为230.914，它们的方差分别为79.180和1.269，相除所得的F统计量的观测值为62.408，对应的概率P-值近似为0.如果显著性水平α为0.05，由于概率P-值小于显著性水平α，应拒绝原假设，认为不同装修状况对均价的平均值产生了显著影响，不同装修状况对均价的影响效应不全为0。 表1-1（b）是所在区县对均价影响单因素方差分析结果。可以看到：如果仅考虑所在区县单个因素的影响，则均价总变差310.094中不同所在区县可解释的变差为91.919
5、抽样误差引起的变差为218.174，它们的方差分别为30.640和1.212，相除所得的F统计量的观测值为25.279，对应的概率P-值近似为0。如果显著性水平α为0.05，由于概率P-值小于显著性水平α，应拒绝原假设，认为不同所在区县对均价的平均值产生了显著影响，不同所在区县对均价的影响效应不全为0。 对比表1-1（a）和表1-1（b）容易发现：如果从单因素的角度考虑，装修状况对均价的影响比所在区县大。 表1-2（a） 不同装修状况下均价的基本描述统计量及95%置信区间 均价 N 均值 标准差 标准误 均值的 95% 置信区间 极小值 极大值 下限 上
6、限 0 84 2.467 .5797 .0632 2.341 2.593 .8 3.9 1 100 3.784 1.4320 .1432 3.500 4.068 1.0 8.6 总数 184 3.183 1.3017 .0960 2.993 3.372 .8 8.6 表1-2（a）表明，在2个不同装修状况下分别有84、100两个样本。“1”，即“精装修”的平均均价高于“0”“毛胚”。可在图1-3（a）中得到印证。 表1-2（b) 方差齐性检验 均价 Levene 统计量 df1 df2 显著性 28.807
7、1 182 .000 图1-3（a） 不同装修状况下均价均值折线图 表1-2（b）表明，不同装修状况下均价的方差齐性检验统计量的观测值为28.807，概率P-值为0。如果显著性水平α为0.05，由于概率P-值小于显著性水平α，因此应拒绝原假设，认为不同装修状况下对均价的总体方差有显著差异，满足方差分析的前提。 表1-2（c） 不同区县位置下均价的基本描述统计量及95%置信区间 均价 N 均值 标准差 标准误 均值的 95% 置信区间 极小值 极大值 下限 上限 1 58 4.021 1.6360 .2148 3.591 4.
8、451 2.0 8.6 2 38 2.837 .6395 .1037 2.626 3.047 1.7 4.3 3 52 3.285 .8749 .1213 3.041 3.528 1.8 5.6 4 36 2.051 .5719 .0953 1.858 2.245 .8 3.5 总数 184 3.183 1.3017 .0960 2.993 3.372 .8 8.6 表1-2（c）中，“1”“2”“3”“4”分别对应区县“朝阳”“丰台”“海淀”“通州”在4个区县中各有58、38、52、36个样本。朝阳的均价最高，
9、丰台区与海淀区居中，通州区最低。这些结论同样可在图1-3（b）中印证。 方差齐性检验 均价 Levene 统计量 df1 df2 显著性 15.627 3 180 .000 图1-3（b） 不同所在区县均价均值折线图 表1-2（d）表明，如果显著性水平α为0.05，由于概率P-值小于显著性水平α，因此应拒绝原假设，认为不同所在区县下对均价的总体方差有显著差异，满足方差分析的前提。 表1-3 均价多因素方差分析的非饱和模型-主体间效应的检验 因变量:均价 源 III 型平方和 df 均方 F Sig. 校正模型 139.2
10、80a 7 19.897 20.501 .000 截距 1254.722 1 1254.722 1292.814 .000 装修状况 24.181 1 24.181 24.915 .000 所在区县 40.804 3 13.601 14.014 .000 误差 170.814 176 .971 总计 2174.020 184 校正的总计 310.094 183 a. R 方 = .449（调整 R 方 = .427） 表1-3中，可以看到：观测变量的总变差SST为310.094，它被分解为三
11、个部分，分别是：由装修状况不同引起的变差24.181，由所在区县引起的变差40.804，由随机因素引起的变差170.814。这些变差除以各自的自由度后，得到各自的方差，并可计算出各F检验统计量的观测值和一定自由度下的概率P-值，均为0。如果显著性水平α为0.05，由于其概率P-值小于显著性水平α，所以应拒绝原假设，可以认为不同装修状况、所在区县下的均价总体均值存在显著差异，对均价的效应不同时为0，各自不同的水平给均价带来了显著影响。该结论与单因素方差分析是一致的。 2、 分析该评分数据是否服从正态分布。 表2-1 单样本 Kolmogorov-Smirnov 检验 管理才能
12、评分 N 90 正态参数a,b 均值 487.6778 标准差 88.28005 最极端差别 绝对值 .066 正 .066 负 -.041 Kolmogorov-Smirnov Z .630 渐近显著性(双侧) .822 a. 检验分布为正态分布。 b. 根据数据计算得到。 表2—1表明，数据的均值为487.6778，标准差为88.28005。最大绝对差值为0.066，最大正差为0.066，最小负差为-0.041，概率P-值为0.822。如果显著性水平α为0.05，由于其概率P-值大于显著性水平α，所以不应拒绝原假设，没有充分理由推翻该评
13、分数据的总体分布为正态分布的假设。 3、 检验该两组评分分布是否有显著差异。 表3-1（a） 秩 组别 N 秩均值 秩和 得分等级 1 31 32.50 1007.50 2 29 28.36 822.50 总数 60 表3-1（b） 检验统计量a 得分等级 Mann-Whitney U 387.500 Wilcoxon W 822.500 Z -.962 渐近显著性(双侧) .336 a. 分组变量: 组别 表3—1（a）和3—1（b）中，可以看到：从1、2两组中，即中美裁判中分别抽取了31和29个样
14、本，两个秩和分别为1007.50和822.50；W统计量应采取中国裁判的秩和WX；U，Z统计量分别为387.500和-0.962。由于是小样本，因此采用U统计量的精确概率。如果显著性水平α为0.05，由于其概率P-值大于显著性水平α，所以不应拒绝原假设，认为中美裁判打分不存在显著差异。 4、检验该减肥茶是否对减肥有显著效果。 表4-1（a） 频率 N 喝后体重 - 喝茶前体重 负差分a 44 正差分b 1 结c 0 总数 45 a. 喝后体重 < 喝茶前体重 b. 喝后体重 > 喝茶前体重 c. 喝后体重 = 喝茶前体重 表4-1（b）
15、 检验统计量a 喝后体重 - 喝茶前体重 Z -6.261 渐近显著性(双侧) .000 a. 符号检验 由表4-1（a）和4-1（b）可知，喝茶后体重低于喝茶前体重的有44人，远高于喝茶前的有1人。双侧的二项分布累计概率为0。如果显著性水平α为0.05，由于其概率P-值小于显著性水平α，所以拒绝原假设，喝减肥茶后的体重分布有显著差异，喝减肥茶有显著效果。 【实验总结】 通过这次的实验，我熟悉了数据的基本统计与非参数检验分析方法，数据分析报告的方法，熟悉了常用的数据分析软件SPSS。 （范文素材和资料部分来自网络，供参考。可复制、编制，期待你的好评与关注）
©2010-2026 宁波自信网络信息技术有限公司 版权所有
客服电话：0574-28810668 投诉电话：18658249818
浙ICP备2021020529号-1 | 浙B2-20240490
关注我们 ：
