中南财大-SPSS-实验4.doc

《统计分析软件》实验报告

实验序号：B0901152-4　 　 实验项目名称：方差分析
学　　号

姓　　名

专业、班

实验地点
文波330
指导教师
杨超
时间
2015年4月27日
一、实验目的及要求
实验目的：
（1）加深对方差分析基本思想的进一步理解；
（2）熟悉F检验方法和主要的方差分析方法。
实验要求：
（1）单因素方差分析过程；
（2）双因素方差分析过程；
（3）有交互作用的双因素方差分析过程；
（4）掌握各个分析过程的基本步骤、主要选择项的含义，输出结果的信息含义。
二、实验设备（环境）及要求
微型计算机，SPSS、EViews等统计分析软件
三、实验内容与数据来源
1. 某学校给3组学生以3种不同方式辅导学习，一个学期后，学生独立思考水平提高的成绩如表所示。
学生独立思考水平提高的成绩
方式1
37
42
42
43
41
42
45
46
41
40
方式2
49
48
48
48
47
45
46
47
48
49
方式3
33
33
35
32
31
35
34
32
32
33
问：该数据中的因变量是什么？因素又是什么？如何建立数据文件？对该数据进行方差分析，检验3种方式的影响是否存在显著差异？

2. 某年级有三个小班，他们进行了一次数学考试，现从各班随机抽取一些学生，记录其成绩如下表。建立数据文件，并将原始数据文件保存为“data4_2.sav”。试在显著性水平0.05下检验各班级的平均分数有无显著差异。
数学考试成绩表
Ⅰ班
Ⅱ班
Ⅲ班
73
66
88
77
68
41
89
60
78
31
79
59
82
45
48
78
56
68
43
93
91
62
91
53
80
36
51
76
71
79
73
77
85
96
71
15
78
79
74
80
87

75
76
87
56
85
97
89

3．某公司需采购大量化纤织品，本地现有4个生产厂家，每家均有甲、乙、丙、丁种类型的化纤织品，公司研究机构对每个厂的每种样品进行试验，测得其质量指标为下表。现需检验各类化纤织品及各厂家生产对产品质量有无显著影响。
各厂家四种化纤织品的质量指标
化纤品
厂家
甲
乙
丙
丁
A1
40
41
46
34
A2
28
37
42
22
A3
31
40
45
25
A4
46
47
52
40

四、实验步骤与结果
第一题：
该数据中的因变量是学生独立思考水平提高的成绩；因素是辅导学习的方式。
在进行数据分析之前，需要建立数据文件。打开SPSS软件，在变量视图中定义变量“成绩”和“方式”，并且把“成绩”和“方式”组定义为数值型变量，将“方式”的小数点位数定义为“0”。
输入数据，如图所示
对数据进行单因素方差分析：
打开数据文件，选择“分析”—“比较均值”—“单因素ANOVA”命令
，弹出以下对话框
.选择“成绩”，单击中间第一个向右箭头，使之进入“因变量列表”框，选择“方式”并单击中间第二个向右箭头，使之进入“因子”列表框
对组间平方和进行线性分解并检验。单击“单因素方差分析”对话框右上角的“对比”按钮，选中“多项式”复选框单击“继续”按钮返回“单因素方差分析”对话框
选择各组间两两比较的方法，单击“两两比较”按钮，在“假定方差齐性”选项组中选LSD,其他设置采用默认值。单击“继续”返回“单因素方差分析”对话框。
定义相关统计选项以及缺失值处理方法，单击“单因素方差分析”对话框右侧的“选项”按钮，在“统计量”选项组中选中“方差同质性检验”复选框，对“缺失值”选项组采用系统默认设置。单击“继续”按钮返回“单因素方差分析”对话框。
设置完毕，单击“确定”按钮，等待结果输出。
结果分析

1.从方差齐次性检验表中可以看出，输出的显著性为0.307，远大于0.05，因此我们认为各组的总体方差是不相等的。

2.从单因素方差分析表中可以看出，总离差平方和为1156.800，组间离差平方和为1069.400，在组内离差平方和中可以被线性解释的部分为396.050；方差检验F=165.182，对应的显著性小于0.001，因此小于显著水平0.05，我们认为三组中至少有一组与另外一组存在显著性差异。
3.从多重比较表中可以发现，方式1，方式2，方式3中其中任意一组与其他两组的显著性都小于显著性水平0.05，说明各组之间又存在显著性差异，从表格标示的“*”也可以得出此结论。
第二题：
录入数据，并将数据保存为《data4_2.sav》文件。

选择“分析”—“比较均值”—“单因素ANOVA”命令弹出以下对话框。选择“成绩”，单击中间第一个向右箭头，使之进入“因变量列表”框，选择“班级“并单击中间第二个向右箭头，使之进入“因子”列表框，如图。
对组间平方和进行线性分解并检验，单击“单因素方差分析”对话框右上角的“对比”按钮，选中“多选式”复选框，单击“继续”按钮返回“单因素方差分析”对话框。
选择各组间两两比较的方法。单击“两两比较”按钮，在“假定方差齐性”选项组选中LSD，其他采用默认值。单击“继续”，返回“单因素方差分析”对话框。
定义相关统计选项以及缺失值处理方法，单击“单因素方差分析”对话框右侧的“选项”按钮，在“统计量”选项组中选中“方差同质性检验”复选框，对“缺失值选项组采用系统默认设置。
单击“继续”按钮返回“单因素方差分析”对话框。
设置完毕，单击“确定”按钮，等待结果输出。
结果分析：

1.从方差齐次性检验表中可以看出，输出的显著性为0.892，远大于0.05，因此我们认为各组的总体方差是不相等的。
2.从单因素方差分析表中可以看出，总离差平方和为15571.813，组间离差平方和为15281.313，在组内离差平方和中可以被线性解释的部分为45,125；方差检验F=0.132，对应的显著性位0.877，因此大于显著水平0.05，我们认为三组中均不存在显著性差异。
3.从多重比较表中可以发现，班级1，班级2，班级3中其中任意一组与其他两组的显著性都大于显著性水平0.05，说明各组之间不存在显著性差异。 因此，3个班级的数学成绩不存在显著差异。
第三题：
录入数据。在进行分析之前，我们需要将数据录入SPSS中。在本题中有3个变量，分别是质量、类别、厂家。我们将三组变量均定义为数值型变量，且小数点位数为0，如图
点开“数据视图”，输入数据。

选择“分析”—“比较均值”—“单因素ANOVA”命令，弹出以下对话框。
选择“质量”，单击中间第一个向右箭头，使之进入“因变量列表”列表框，选择“厂家”并单击中间第二个向右箭头，使之进入“因子”列表框。如图

对组间平方和进行线性分解并检验。单击“单因素方差分析”对话框右上角的“对比”按钮，选中“多项式”复选框
单击“继续”按钮返回“单因素方差分析”对话框。
选择各组间两两比较的方法。单击“两两比较”按钮，在“假定方差齐性”选项组选中LSD，其他采用默认值。单击“继续”返回“单因素方差分析”对话框。
定义相关统计选项以及缺失值处理方法，单击“单因素方差分析”对话框右侧的“选项”按钮，在“统计量”选项组中选中“方差同质性检验”复选框，对“缺失值”选项组采用系统默认设置。
单击“继续”按钮返回“单因素方差分析”对话框
设置完毕，等待输出结果。
重复以上步骤，其中第四步将变量“厂家”改为变量“类别”，得到两个分析结果。
结果分析
（一） 厂家因素
1.从方差齐次性检验表中可以看出，输出的显著性为0.154，远大于0.05，因此我们认为各组的总体方差是不相等的。
2.从单因素方差分析表中可以看出，总离差平方和为1078.000，组间离差平方和为451.000，组内离差平方和为627.000在组内离差平方和中可以被线性解释的部分为88.200；方差检验F=2.877，对应的显著性位0.080，因此大于显著水平0.05，我们认为四组中均不存在显著性差异。
3.从多重比较表中可以发现，厂家2和厂家四存在显著差异性，其他各组的显著性都大于显著性水平0.05， 因此，厂家因素会对质量产生影响。

（二）类别因素

1. 1.从方差齐次性检验表中可以看出，输出的显著性为0.082，大于0.05，因此我们认为各组的总体方差是不相等的。
2. 从单因素方差分析表中可以看出，总离差平方和为1078.000，组间离差平方和为563.000，组内离差平方和为515.000，在组内离差平方和中可以被线性解释的部分为33.800；方差检验F=4.373，对应的显著性位0.027，因此大于显著水平0.05，我们认为四组间存在显著性差异。
3. 从多重比较表中可以发现，类别2和类别4、类别3和类别4之间存在显著差异，其他各组的显著性都大于显著性水平0.05， 因此，类别因素对 质量会产生影响
五、分析与讨论
方差分析法是将所要处理的观测值作为一个整体，按照变异的不同来源把观测值总变异的平方和以及自由度分解为两个或多个部分，获得不同变异来源均方与误差均方。通过本次试验，我学习到了方差分析在各个行业中的实际应用。学生还会继续努力，提高SPSS在数据分析中的应用。
六、教师评语

签名：杨超
成绩