多因素方差分析实验报告模板.doc

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1、石 家 庄 铁 道 大 学 实 验 报 告课程名称: 社会统计软件 任课教师: 李玉红 实验日期: 班 级: 姓 名: 学 号: 实验项目名称: 多因素方差分析 一、实验目的及要求1. 通过上机实验,使学生掌握多因素方差的基本原理,熟悉统计软件SPSS操作过程,能对统计软件输出结果进行分析。2.使学生统计软件SPSS的操作过程,增强实践动手能力,提高统计分析的应用能力。二、实验环境1系统软件:Windows XP2工具:统计软件SPSS16.0三、实验内容一家保险公司在A、B、C、D四个地区销售汽车、健康和财产三种保险。为了比较不同地区三类专业销售人员的收入,随机收集了一组数据,见表1。假设数

2、据是正态的和等方差的。试在=0.05的显著性水平下分析各因素及其交互作用的影响是否显著。表1 保险销售人员的月收入数据(百元)地区ABCD产品类型139.341.638.842.937.742.737.239.340.638.939.140.5241.538.440.238.939.737.741.138.138.440.140.939.2340.640.337.243.639.838.838.442.141.339.637.044.5四、实验过程1、要用SPSS处理题中的数据需要先将数据整理成下表2的形式,在SPSS中建立数据文件“保险公司.sav”。表2 SPSS需要的数据格式编号险种地区

3、收入编号险种地区收入11139.3192340.221137.7202341.131140.6212340.941241.6222438.951242.7232438.161238.9242439.271338.8253140.681337.2263139.891339.1273141.3101442.9283240.3111439.3293238.8121440.5303239.6132141.5313337.2142139.7323338.4152138.4333337162238.4343443.6172237.7353442.1182240.1363444.52、选择AnalyzeGe

4、neral Linear ModelUnivariate,在主对话框中将“收入”放入Dependent Variable 矩形框,将“地区”和“险种”放入Fixed Factor(s)矩形框中(图1)。图1 Univariate主对话框3、在主对话框中点击Model按钮进入Model对话框,选择Custom,在效应下拉框中选择Main effect,把“险种”和“地区”变量选入右边的模型框中,单击Continue 返回主对话框(图2)。图2 Univariate过程的模型定义对话框4、在效应下拉框中选择Interaction,同时选中“险种”和“地区”变量,点击中间的右箭头,右面Model下面

5、的矩形框中会出现入“险种*地区”这一变量,这表示模型中包含了二者的交互作用(图3)。返回主对话框。图3有交互作用的双因素模型设定5、单击Plots按钮,在弹出的对话框中把“地区”变量指定为Horizontal Axis,把“险种”指定为Spearate Lines,点击下面的Add按钮,表示需要做一个以地区为横轴,每个险种按险种的平均值为一条线的图形(图4)。返回主对话框。图4要求SPSS输出均值图形的设定6、最后单击主对话框中的“OK”按钮。五、实验结果与统计分析1、表3是SPSS输出的方差分析表,表中有关于险种、地区因素以及二者交互作用的F检验值和p-值。3组假设分别为:H0: 险种对保险

6、销售人员的月收入无显著性影响H1: 险种对保险销售人员的月收入有显著性影响H0: 地区对保险销售人员的月收入无显著性影响H1: 地区对保险销售人员的月收入有显著性影响H0: 险种、地区对保险销售人员的月收入没有交互作用, 或险种、地区的交互作用不显著H1: 险种、地区对保险销售人员的月收入有交互作用, 或险种、地区的交互作用显著表3 SPSS输出的双因素方差分析模型SourceType III Sum of SquaresdfMean SquareFSig.Corrected Model81.076(a)117.3714.914.001Intercept57280.444157280.4443

7、8186.963.000险种3.37621.6881.125.341地区20.62736.8764.584.011险种 * 地区57.07369.5126.341.000Error36.000241.500Total57397.52036Corrected Total117.07635对于因素险种:F=1.125, n=36, P=0.341, P值大于 0.05,不能拒绝原假设。对于因素地区:F=4.584, n=36, P=0.011, P值 0.05,拒绝原假设。对于因素险种、地区的交互作用:F=6.341, P=.0663, P值远远小于 0.05,拒绝原假设。检验的结论:是在5%的显著性水平下险种因素的影响不显著,地区的影响以及二者的交互作用影响显著。图5 分地区和险种的平均收入图5反映了地区和险种的保险销售人员的平均收入。从图中可以看出,在第4个地区不同险种之间的差异较大,但在第一个地区差异很小。三条线并非平行线,说明地区和险种因素之间存在交互影响。从图形可以看出,在第1和第4个地区第3种保险的销售人员收入最高,在第2个地区第1种保险的销售人员收入最高,而在第3个地区第2种保险的销售人员收入最高。评语: 评分: 评阅人: 日期:

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