《spss方差分析(多因素方差分析)實(shí)驗(yàn)報(bào)告》由會(huì)員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《spss方差分析(多因素方差分析)實(shí)驗(yàn)報(bào)告（4頁(yè)珍藏版）》請(qǐng)?jiān)谘b配圖網(wǎng)上搜索。
1、大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院學(xué)生實(shí)驗(yàn)報(bào)告
實(shí)驗(yàn)課程名稱：統(tǒng)計(jì)軟件及應(yīng)用
專業(yè)
工商管理
班級(jí)學(xué)號(hào)
姓名
成績(jī)
實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)
實(shí)驗(yàn)性質(zhì)：演示性 驗(yàn)證性 綜合性 設(shè)計(jì)性
實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目 名 稱
方差分析(多因素方差分析)
指導(dǎo)
教師
一、 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?
掌握利用SPSS進(jìn)行單因素方差分析、多因素方差分析的基本方法，并能夠解釋軟件運(yùn)行結(jié)果。
二、 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及步驟(包括實(shí)驗(yàn)案例及基本操作步驟 )
實(shí)驗(yàn)案例：為研究某商品在不同地區(qū)和不同日期的銷售差異性，調(diào)查收集了以下日平均銷售量數(shù)據(jù)。
銷售量
日期
周一至周三
周四至周五
周末
5000
6000
2、
4000
地區(qū)一
6000
8000
3000
4000
7000
5000
7000
5000
5000
地區(qū)二
8000
5000
6000
8000
6000
4000
3000
6000
8000
地區(qū)三
2000
6000
9000
4000
5000
6000
(1)選擇恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)組織方式建立關(guān)于上述數(shù)據(jù)的 SPSS數(shù)據(jù)文件。
在SPSS輸入數(shù)據(jù)
曰啤
呃I
Ihlfl
i.m
I DO
5000 DO
1.D0
100
600000
1 00
1 DO
-4000 D
3、O
1D0
2DDg
■ TUKID^
1.DD
200
BODO DO
100
200
KOO®
1.DD
HDD
3DOO.DO
100
300
amrci
1.DC
4COCLD0
iro
細(xì)旳
2 no
i.聞
BObO.00
1 w
mom
200
200
妣血
:沖
ZQQ
qnm rm
200
200
6000.00
200
3%
ffiOQQQ
200
a do
ran. oo
了 DO
am
qnm rm
1.00
4QOO.OD
3D0
1 DO
30D0
4、DQ
a do
too
son oo
3.00
2DQ
9000 ED
a oo
2 DO
(2)利用多因素方差分析法，分析不同地區(qū)和不同日期對(duì)該商品的銷售是否產(chǎn)生了顯著影響。
1. 選擇菜單 Analyze， General Linear Model， Univariate;
2. 指定觀測(cè)變量銷售額到 Dependant Variable框中；
3. 指定固定效應(yīng)的控制變量到 Fixed Factors框中，
4. OK，得到分析結(jié)果。
(3)地區(qū)和日期是否對(duì)該商品的銷售產(chǎn)生了交互
5、影響？若沒(méi)有顯著的交互影響，則試建立非飽和模型進(jìn)行分析，并與飽和 模型進(jìn)行對(duì)比。
三、實(shí)驗(yàn)結(jié)論(包括SPSS輸出結(jié)果及分析解釋)
SPSS輸出的多因素方差分析的飽和模型
* Univariate Analyses of Variance
[CataSetO]
Scftween Suhjects Factors
Value Label
N
日期 1
周一奎周三
g
2
周四至周五
g
3
周末
g
地區(qū) 1
地區(qū)一
g
2
地區(qū)二
g
3
g
Tests of Belween-SuhjecTs ttfecis
Source
T
6、ype ill Sum di Sa wares
erf
iwean Sauare
F
Sla.
Cnrretted Model
&.1S5E 嚴(yán)
3
7731481.4S1
S350
.000
miercept
b.445E8
1
SI 2.040
.000
日期
2740740.741
2
13ZQ370.370
1 4EG
.254
229a3S6r29C
2
1143148.148
1珈
.313
日期■攤區(qū)
5,6m E7
■L
1.420E7
15.340
.ODD
Error
1.667E7
10
7、
925925.926
Total
9.23QE8
27
Con^cted Total
7.852E7
26
a. R Squared = 780 (Adjusted R Squared^ .訊可
分析：表的第一列是對(duì)觀測(cè)變量總變差分解的說(shuō)明；第二列是觀測(cè)變量變差分解的結(jié)果；第三列是自由度；第四列是方差；
第五列是F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值； 第六列是檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的概率 P-值。F日期，，F(xiàn)地區(qū)，F(xiàn)日期*地區(qū)概率P-值分別為0.254,0.313,
0.000。如果顯著性水平a為0.05，由于F日期、，F(xiàn)地區(qū)大于顯著性水平a，所以不應(yīng)拒絕原假設(shè)，不同地區(qū)和不同日期對(duì) 該商品沒(méi)有顯著性影響。同時(shí)， F日期*地區(qū)概率P-值小于顯著性水平a，因此應(yīng)拒絕原假設(shè)，可以認(rèn)為不同日期和地區(qū) 對(duì)銷售額產(chǎn)生了顯著的交互作用，不同地區(qū)在日期上的銷售額將產(chǎn)生顯著影響
spss方差分析(多因素方差分析)實(shí)驗(yàn)報(bào)告
