SPSS数据统计软件实验报告

专业

信息与计算科学

班级

级班

组别

指导教师

姓名

同组人

实验时间

2025

****年**月**日

实验地点

实验名称

方差分析

实验目的通过对数据的分析，使其掌握用方差分析的方法来比较数据。

实验仪器：

1、支持Intel

Pentium

Ⅲ及其以上CPU，内存256MB以上、硬盘1GB以上容量的微机；

软件配有Windows98/2025/XP操作系统及SPSS软件。

2、了解SPSS软件的特点及系统组成，在电脑上操作SPSS软件。

实验内容、步骤及程序：

一、1.实例内容：

下表给出销售方式对销售量的对比试验数据，利用单因素方差分析来分析不同的销售方式对销售量的影响。

2.实例操作：

Step

01

打开对话框。

打开数据文件,选择菜单栏中的【分析】|【比较均值】|【单因素 ANOVA】命令,弹出【单因素ANOVA检验】对话框。

Step

02

选择因变量。

在候选变量列表框中选择【销售量】变量作为因变量,将其添加至【因变量列表】列表框中。

Step

03

选择因变量。

在候选变量列表框中选择【销售方式】变量,将其添加至【因子】文本框中。

Step

04

定义相关统计选项以及缺失值处理方法。

单击【单因素ANOVA检验】对话框【选项】，在弹出的对话框选中【方差同质性检验】、【平均值图】复选框，然后单击【继续】。

Step

05

事后多重比较。

单击【单因素ANOVA检验】对话框【事后比较】，在弹出图中选中Bonferroni复选框，然后单击【继续】。

Step

06

对组间平方和进行线性分解并检验。

单击【单因素ANOVA检验】对话框【对比】，弹出图的对话框选中【多项式】，将【等级】设为【线性】，单击【继续】返回【单因素ANOVA检验】的对话框。

Step

07

单击【确定】，输出分析结果。

3.实例结果及分析

變異數同質性測試

销售量

Levene

統計資料

df1

df2

顯著性

.346

.793

给出了方差齐性检验的结果。从该表可以得到

Levene方差齐性检验的P值为0.793,与显著性水平0.05相差大,因此基本可以认为样本数据之间的方差是非齐次的。

變異數分析

销售量

平方和

df

平均值平方

F

顯著性

群組之間

（合併）

685.000

228.333

7.336

.003

線性項

比對

196.000

196.000

6.297

.023

偏差

489.000

244.500

7.855

.004

在群組內

498.000

31.125

總計

1183.000

给出了单因素方差分析的结果。从表中可以看出,组间平方和是685、组内平方

和是196,其中组间平方和的的F值为7.336,相应的概率值是0.003,小于显著性水平0.05,因此认为不同的销售方式对销售量有显著的影响。另外,这个表中也给出了线性形式的趋势检验结果,组间变异被销售方式所能解释的部分是196,被其他因素解释的有244.5,并且组间变异被销售方式所能解释的部分是非常显著的4.事后检验

多重比較

因變數:

销售量

Bonferroni

法

(I)

销售方式

(J)

销售方式

平均差異

(I-J)

標準錯誤

顯著性

95%

信賴區間

下限

上限

1.0

2.0

-7.0000

3.5285

.388

-17.615

3.615

3.0

9.0000

3.5285

.128

-1.615

19.615

4.0

4.0000

3.5285

1.000

-6.615

14.615

2.0

1.0

7.0000

3.5285

.388

-3.615

17.615

3.0

16.0000*

3.5285

.002

5.385

26.615

4.0

11.0000*

3.5285

.040

.385

21.615

3.0

1.0

-9.0000

3.5285

.128

-19.615

1.615

2.0

-16.0000*

3.5285

.002

-26.615

-5.385

4.0

-5.0000

3.5285

1.000

-15.615

5.615

4.0

1.0

-4.0000

3.5285

1.000

-14.615

6.615

2.0

-11.0000*

3.5285

.040

-21.615

-.385

3.0

5.0000

3.5285

1.000

-5.615

15.615

*.平均值差異在0.05

層級顯著。

给出了多重比较的结果,*表示该组均值差是是显著的。因此,从表中可以看出,第二组和第三组、第四组的销售量均值差是非常明显的,但是第三组与第四组的销售量均值差话相却不是很明显。另外,还可以得到每组之间均值差的标准误差、置信区间等信息。

平均值圖形

给出了各组的均值图。从图可以清楚地看到不同的施肥类型对应不同的销售量均

值。可见,第三组的销售量最低,且与其他两组的销售量均值相差较大,而第二组和和第三组之间的销售量均值差异不大,这个结果和多重比较的结果非常一致

二、1.实例内容：

某研究机构研究了3种动物饲料对4种品系小鼠体重增加的影响,数据如图下所示,变量a为饲料种类,变量b为鼠的品系,变量x为增重克数。

2.实例操作：

Step

01

打开对话框。

打开数据文件,选择菜单栏中的【分析】|【一般线性模型】|【单变量】命令,弹出【单变量】对话框,如图所示。

Step

02

选择观测变量。

在候选变量列表框中选择【体重】变量作为因变量,将其添加至【因变量】列表框中。

Step

03

选择因素变量。

选择【饲料类型】和和【小鼠品系】变量作为因素变量,将它们添加至【固固定因子】列表框中,如图所示。

Step

04选择多重比较。

单击【模型】按按钮,弹弹出【单变量:模型】对话框,如图5.23所示。选中【定制】单选按钮,在左侧列表框中选择“因因素a”和“因因素b”变量并移至【模型】列表框中。选择【构建项】选项组中【类型】下拉列表框中的【主效应】选项,再单击【继继续】按钮,返回主对话框。

Step

05其他选项选择。

单击【图】按钮,弹出图5.24所示【单变量:轮廓图】对话框。将因素b放入【单独的线条】框,将因素a放入【水平轴)】文本框,单击【添加】按钮,再单击【继续续】按钮,返回主对话框。

单击【事后比较】按钮,弹出图所示对话框。将因素a和因素b放入【下列各项的事后检验】列表框,比较方法选择LSD法。

单击【选项】按钮,弹出图5.26所示【单变量:选项】对话框。将因素a和因素b放入【显示下列各项的平均值】列表框,选中【比较主效应】复选框。选中【描述统计】复选框表示输出描述性统计量;选中【齐性检验】复选框表示输出方差齐性检验表。再单击【继续】按钮,返回主对话框。

Step

06

完成操作。

最后,单击【确确定】按钮,操作作完成。

3.实例结果及分析

(1)主体间效应检验表

表所示为主效应模型检验,结果可见校正模型统计量F=6.772、P=0.000,说明模型有统计学意义。因素a和因素b均有统计学意义,P=0.000、P=0.037,均小于0.05。

主旨間效果檢定

因變數:

体重

來源

第III

類平方和

df

平均值平方

F

顯著性

修正的模型

8929.625a

1785.925

6.772

.000

截距

167796.750

167796.750

636.304

.000

a

6487.875

3243.938

12.301

.000

b

2441.750

813.917

3.086

.037

錯誤

11075.625

263.705

總計

187802.000

校正後總數

20005.250

a.R

平方

=

.446（調整的R

平方

=

.380）

(2)成对比较表。

表所示为不同饲料类型两两比较结果,从Sig值(即P值)可见,饲料B与饲料C没有差异（p=0.117），其余均有差异，p<0.05。

成對比較

因變數:

体重

(I)

饲料类型

(J)

饲料类型

平均差異

(I-J)

標準錯誤

顯著性b

95%

差異的信賴區間b

下限

上限

A饲料

B饲料

18.750*

5.741

.002

7.163

30.337

C饲料

27.938*

5.741

.000

16.351

39.524

B饲料

A饲料

-18.750*

5.741

.002

-30.337

-7.163

C饲料

9.188

5.741

.117

-2.399

20.774

C饲料

A饲料

-27.938*

5.741

.000

-39.524

-16.351

B饲料

-9.188

5.741

.117

-20.774

2.399

根據估計的邊際平均值

*.平均值差異在.05

層級顯著。

b.調整多重比較：最小顯著差異（等同於未調整）。

（3）均值图

图所示为不同品系小鼠喂养不同饲料的体重增重的均值图。可见A饲料较好,B饲料和C饲料差异不大。

实验小结：

通过该实验，让我懂得了利用数学思想解决实际问题，很好的把数学运用到实际生活中，在今后的学习中我会再接再厉的。

教师评语：

1.实验结果及解释：（准确合理、较准确、不合理）；占30%

2.实验步骤的完整度：（完整、中等、不完整）；占30%

3.实验程序的正确性：（很好、较好、中等、较差、很差）；占30%

4.卷面整洁度：（很好、较好、中等、较差、很差）；占10%

评定等级：（）

教师签名：

日期：