SPSS數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析復習

1、均值：方差檢驗（【單樣本T檢驗】1. 從某廠第一季度生產(chǎn)的電子元件中抽取了部分樣品測量他們的電阻（單位：歐姆），數(shù)據(jù)資料在 小測l.sav 中。按質(zhì)量規(guī)定，元件的額定電阻為0.140歐姆，假定元件的電阻服從正態(tài)分布。判斷這批產(chǎn)品的質(zhì)量是否合格。One-Sample StatisticsNMeanStd. DeviationStd. Error P/lean電陽值35,142300426.00072One-Sample TestTest Valuer 0.14D95% Confidence Interval of theDifferencetdfSig. (2-tailed)Mean Dlffe

2、rerice1_0麗由Upper電陰值3.17434.003002200008.0037從上表單樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計量表中可以得測試電阻值的樣品有35個，均值為0.1423，標準差為0.00426，均值標準誤為 0.00072從單樣本檢驗表中可以看出：t統(tǒng)計量的值為3.174,自由度為34,均值差值為0.00229,95%的置 信區(qū)間（0.0008,0.0037 ），相伴概率為0.003，遠小于顯著性水平 0.05，說明假設(shè)成立，也就是 說這批產(chǎn)品的質(zhì)量與0.140歐姆有顯著性差異，說明這批產(chǎn)品的質(zhì)量是不合格的。”假設(shè)方差相等”所對應(yīng)的一行數(shù)據(jù)是在方差無顯著性差異條件下的各統(tǒng)計量的值,”假設(shè)方差不相等

3、所對應(yīng)的下面一行數(shù)據(jù)是在方差有顯著性差異條件下的各統(tǒng)計量的值【獨立樣本T檢驗】2、甲乙兩臺測時儀同時測量兩靶間子彈飛行的時間，測量結(jié)果在小測2.sav中，假定兩臺儀器測量的結(jié)果服從正態(tài)分布，設(shè)顯著性水平為0.05，問兩臺儀器的測量結(jié)果有無顯著差異Levene檢驗 主要用來檢驗原假設(shè)條件是否成立，（即:假設(shè)方差相等和方差不相等兩種情況）如果SIG0.05,證明假設(shè)成立，不能夠拒絕原假設(shè)，如果SIG2r. sod co35.SU41B.tBBagB.9 2S3345 773873 343.DM從上表的成對樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計表中可以看出：左輪胎磨損量的舉止為614.2，有10個樣本，標準差是119。644

4、，均值的標準誤為 37.834;右輪胎磨損量均值為 568.9，有10個樣本，標準差 為99.31，均值的標準誤為 31.405 ；成對樣本相關(guān)系數(shù)表看出：x1和x2的相關(guān)系數(shù)為08.9%，相關(guān)性很高在成對樣本檢驗表中可以發(fā)現(xiàn)：t的統(tǒng)計量為3.343，自由度為9，95%的置信區(qū)間 (8.82633,45.77367)，相伴概率為 0.009,遠小于顯著性水平0.05，說明左右輪胎的耐磨性有顯著性差異?！締我蛩亍繉?個服務(wù)行業(yè)（航空公司-1、零售業(yè)-2、酒店業(yè)-3和汽車制造業(yè)-4）的服務(wù)質(zhì)量進行評估。 評價數(shù)據(jù)見小測l.sav ”。scumNMeanSIX 口酣航IESic. ferrcrC5X

5、 ConUdefice Interval tir MleanMrilmumMaxlnunLQtver BoundLiporeojncr521429sjoeom1S2018存44刖5AM14loon59.00rehilinqi6SB 15674.J075111JDQQ25B1.050B61 2fl20S.OOE3JDhoiol665J6OD04JQ2TEM2.16S7D59.606671巧朋569 0070.0 Jauio5SDJDOOL7T4B9i jdoyr46.f54553.M55燈（JU55. ODTnlal235569577 16.3201.493M52596058 73334-ftO

6、Q70.DBT&st of llomoqeneityntVariancesstatueananSig1.433339從上表可以看出 4個服務(wù)行業(yè)的服務(wù)質(zhì)量的相伴概率大于顯著性水平0.05.說明這組數(shù)據(jù)適合進行單因素方差分析。ANOVAscoresSum ofSquares俳Wen SquareFBetween Group$?2i.i rg324372811 644；OODWithin Groups397.6901920.631Total1120.97022方差檢驗的F值為11.644，相伴概率為0.00，小于顯著性水平，表示拒絕零假設(shè)，也就是說明4個服務(wù)行業(yè)中至少有一行業(yè)和其他行業(yè)有明顯的區(qū)別

7、，也就是會所四個服務(wù)行業(yè)的服務(wù)質(zhì)量存在明顯的差異、Multiple Comparisonsscares LSD0) trad e(J) tradeMean Difference (k J)Std ErrorSig.g 五箱 Confide nee IntervalLower BoundUpper Boundarewaysretailing-4.023S12.54532130-9.35121.3038hotel-13 4571412.67887.COO*1 9 0641-7.85D2auto1.942962.67607.477-3.66417.5498retailingreways4.02381

8、2.54532J3Q-1.30369.3512hotel9,43333T277033.COS-1 5.2317-3.6350auto59666/277033C44166311.7650hotelarrays1345714267887.coo7.350219.0641retailing9 43333277033C033S35015.2317ddo15.4Q00012.99352xoo9.343S21.4562areways-L942862&7S07.477-7.54993.6641retailing2.77033C44-11 76501063hetel-16.400002.99352.COO-2

9、1.4562-9.3436方 The mean difference is significant at the 0 05 level.航空公司-1、零售業(yè)-2、酒店業(yè)-3和汽車制造業(yè)-4這是LSD法多重比較的結(jié)果。可以看出hotel和areways、hotel和retailing、hotel和auto、retailing 和auto之間的相伴概率小于顯著性水平，說明他們之間都存在顯著差別。Retailing和areway、auto和areways之間的相伴概率大于 0.05，他們之間沒有顯著性差異【單因素】評估某種型號的電池質(zhì)量。分別從A、B C三個工廠生產(chǎn)的同種型號電池中各隨機抽取5只電池

10、為樣本，經(jīng)試驗得到其壽命（小時）如下表所示。樣品1樣品2樣品3樣品4樣品5工廠A4048384245工廠B3634302832工廠c3940435050DesciNMeanMo Dwtaton8td Error05% Canfid anca Interval fiirMeanMinim umviasirnumLower Hoiur)dUpper HoundTTA542.6D3-97537 SSi7,5A3640工廠m532 0026 07鴿陽283&工廠c：*)44 405.3203779!1 U1J95DTotal1539 676.00470035.05414Q2850Tevt of ior

11、vD(eneity of VariancesLeveneStet 兇 ItdfidHSig1735212.218ANOVAsum oiEquare*Moan ScuaroFSig.Beiween crouus448 J 33IZZ4M712,147Groups216.4D01219.033T陽6S6.333H顯著性為0.218，大于顯著性水平0.05，可以認為各個組總體方差是相等的，因此這組數(shù)據(jù)適合進行單因素方差分析。方差檢驗的F值為12.447,相伴概率為0.001，小于顯著性水平 0.05.表示拒絕零假設(shè)，也就 是說這三組數(shù)據(jù)中至少有一組和其他兩組有明顯的區(qū)別Multipl e Compa

12、risons(I)工廠工廠Difference (I- J)8td. ErrorSig95% Confidence ImteralLower BoundUpper Bound工廠R工廠B10.6Q012.636.00247516.15工廠c-1.9002.6S6.515-7.554.05工廠B工廠幾-10.6002.696.002-16 45475工廠cJ2.4E2.686.001-18.25-6.55ire工E1.9002.636.515-4057,65ire12.4O0*2.686.0016.5518.25MTe mean difference i& significant0 05 lev

13、el.LSD法多重比較結(jié)果可以的看出：工廠A和工廠B的相伴概率為0.002，工廠B和工廠C的相伴概率為0.001，都低于顯著性水 平0.05，說明工廠 A與工廠B的電池壽命存在顯著性差異。工廠A和工廠C的相伴概率為0.515，大于顯著性水平 0.05，說明A和B廠的電池壽命不存在顯著性差異、LL37 瓦man o弟命時40-【多因素】試分析不同包裝及口味對某飲料銷售水平的影響。在20家超市一天的銷售數(shù)據(jù)見小測3.sav ”。Bet we an -Subject s Fa etarsM口味類刷 110210包裝類別110210Leuanes Test al Equality of Error V

14、ariances3DependentVariableBBFdfldf2Sig.1.219316.335Tests the null hypothesis Wat the error variance ofthe dependent variable is eqial across groups.鋪澤暮即細片包裝類刖+ 口呻第一個表是【主體間因子】表，可以看出各個控制變量水平下觀察到的個案的個數(shù)。第二個表是【誤差方案等同性的 Levene檢驗】表中i看出相伴概率為0.335，大于顯著性水平0.05，因此認為各個組總體方差相等的，滿足方差齊次性檢驗的前提條件。Tests of Between Su

15、bjects EffectsDepe ndent Va ri日h怕銷售數(shù)里SourceType III Sum ofSiiuaresdTMean SquareFSig.Corrected2B20.000-3873.3332.91106727380.000127380.00001.267000口味類別242(*00012420.0009.067012ISO.OOO110O.COO.600.50口味類別類別20.000120.000.067800Error4SOO.OOO16300.000Total34900.00020Corrected Total742000019a. R Squared =

16、353 (Adjusted R Squared = .232【主體間效應(yīng)的檢驗】表看出不同口味的離差平方和為2420,均分為2420,自由度為1，F(xiàn)的統(tǒng)計量為8.067,相伴概0.012小于顯著性水水平 0.05，而包裝類貢獻的離差平方和為 180,均 方為280，自由度1，F(xiàn)的統(tǒng)計量為0.600，相伴概率為0.45大于顯著性水平0.05.因此說明不同口味對超市的銷售量有顯著性的影響，而不同包裝對銷售量卻沒有顯著性影響?？谖额悇e和包裝類別的交互作用的相伴概率為0.067，大于顯著性水平0.05，說明它們之間的交互作用對銷售量造成的影響不顯著。Custom Hyj)othesis Tests I

17、ndex1Contrast Coefficients (L* Matrix)Simple Contrast (reference category = 2) 血口味類別Tran sformation Coefficients (M Matrix)Identity MatrixContrast Results (K Matrix)Zero Matrix2Contrast Coefficients (L* Matrix)Simple Con trast (reference category = 2) 血包裝類別Tran sformation Coefficients (M Matrix)Iden

18、tity MatrixContrast Results (K Matrix)Zero MatrixCustom Hypothesis Tests #1Contrast Results (K Matrix)口味類別 Simple Contrast3Depe-消售數(shù)重Level 1 vs. Level 2 Contrast Estimate22.000Hypothesized Value0Difference (Estimate Hypothesized)22.0003td. Error7.746Sig.01295% Confidence IntervalLower Bound38.421for

19、DifferenceUpper Bound-5.579a. Reference category= 2Test ResultsDependent Variable售數(shù)里SourceSum of SquaresdfMean SquareFSig.ContrastError2420.0004800.0001162420.000300.0008.067.012Custom Hypothesis Tests #2Corriras( R&sutts (K Matrix)包裝類別 Simple Contrast3Depe梢售埶星Level 1 vs. Level 1 Contrast Estimate-6

20、.000Hypotti&sized Value0Difference (Estimate l-lypct he sized)-6.000Stl Error7746Sig.45096% Confidence IritetvalLower Bound22.421for Difference叩 erBound1 0.421a. R&ference category - 2Test ResultsDepeMent Va ri謫I倔售敎重SourceSum ofSquaresdfMean SquareFSig,Contrast190.0001190.000.SOO.450Error4 800.00016

21、300.000Estimated Marginal MeansQdriii MeanDependent VariatdeBSlSMeanStd. Error95% &orrfiderice IntervalLower BoundUpp&r&ound37.0003.8732S.79O45.210相關(guān)性【二元定距相關(guān)性分析】分析f相關(guān)f雙變量7iE竝宰F西層 Pf-jn5cn1別3?ca2斛10!1151甲萬有衛(wèi)畏in和1310 9333D3333247J0I.365 BOO劇卿hjmt17J8W3C1 ?9NIfi13151?敗學PtirdOHAXlH31.BUTB5(r顯召11埠測：COOoo

22、*刪JJ393133502.DOC54 B DOO2i aa?43 XI40L14335 057N1!5Ifi15沾41?Peii*hfel.250.W1JGi*.1104.300.DOD甲右與尺莊站衛(wèi)47 20D&G1 ODDF404 口 口732 &Mb濮1 7.&5TA0.1JI3訛対EiJ23N1515丁理弋昭倖1才-51.窗，回1BVtt -adAmaam1 a OD0i*國ora詢mUil*72仙lASi討*16f翳 rrrtrtE1；inc* 17+w-ImIldr瞬Q*?!flWQw T DIECQiraurliui9QhFL4lTs?4 decHUdMIttgo血HDii1J

23、7規(guī)II旳Cflrratrtpnrsi|ODfErr10nool1 DOOD1IB知1E他314T$2町3*MIQ1mT4BWii HDD訂氏*時-rfL-orretrtwE ini-arui- 2:43100000防aid11rC4irvmar釘申1310Naa Cdh； lOIHUiiPQ；i河 Dill jjIWZLr 小U市V 審 ANM-nU1iBhA、CCrrAlfifinSI15i 盯 Rc *專 2*-1a 1 kJ iQHJEDZ3QQDOierQ1$噓181nr1138i9Mmi)rT71ij升心、Gr 4lOiMcap4DQtdr1flai1flIB1CmlalIB?細i

24、moMflTBJjrrn.i-pn.; hi-ii4 DOOM1警OM啊19If電15IfCimtrtiewi2 Bl137lE1 DO2W9 gFi Hcmu2-1j i iJ3flJM.S&EJ1-4dlid14dItflTMTT*WHlimHDQamOTD114dfiais5u、Conrlfllifi“tnOTOSlIRtfKKtHiMI阿審Q13百如iHU曰事ifkdEOQ CMfllpfll419y、.itd-IWM-*YrraririM1 a BafiflT341ra*4il?noZ3BnwamflifrftBAf dlHVBlM*irr1 Mb14HnIQCninflritaT：

25、!】I4D1 ODDMlrrrWRNNtf9rlJirrai.iaTroaTQ7Mli modoe泗nwT耳1&厲IflCumririkiH411E3E117TT41 I1DO5irrtlrHTq-&|p(fOOQED為BunvHam an ksCniiwriM*1 HMFjgrwfrw *n!I3CalWritDti ranfqrwIrM列卜1袖awi*QLUIdrlliMriifiLaf Fnn+aX =amErriaJCaorihrA ”ma：IvHhnnCim4iHwi3-Caijhlljfpl12-POftfr*TgMMTVQn10CC293TSFJU抑MAdDQ0E吐i&it,fi

26、4刼iim說mJt31 GOD251.t J734BJJfl刖1Mi5BItD11lflWJS17 74aao314UDmoaieIB1Bd曲II. iv仙 Ai lnr川 IMPFBlE4me厘DTfiiB1*DIBx3刼iHi說M狛TEM1 UiD3gnrL-sncey.acn.MH.ngu-n1ftiiit0FdQiQM7:ijrfiEnnr1 C2-&IkIMUa13si44ti eabJMUI對水稻總產(chǎn)量y與對它影響的因素 x1-x4之間進行偏相關(guān)分析，可以發(fā)現(xiàn)，在4個影響因素里除了 x4與Y之間的相關(guān)系數(shù)為 0.298,有低度相關(guān)性，但是相伴概率為0.238，表明他們之間沒有顯著的

27、線性關(guān)系。而其他因素x1-x3與y的相關(guān)系數(shù)都是高度相關(guān)，并且相伴概率都小于 0.05，表明其余三個因素與水稻總產(chǎn)量y有顯著的相關(guān)性?；貧w分析Descriptive StatisticsMeanStd. DeviaiionNy281.361182.CI72211118X1155.11114.470671 8X229.444432.386561B45.55614.13 as18瑚擊以煎沽-Correlationsy1x2y3Pearson Correlation y1 ooo.7S3.913.887)C1曲81 ooo7747S2a.9137741 000826k3.6077S2.82E1.30

28、(1Sig (Vtailed)yaoo.ODD.ooc也.000.000.OOCa.000BOO.OOC.000BOO.000ny1S131818Zl19191Swk21B19ieiek3-n1918w描述統(tǒng)計表顯示了經(jīng)過偏相關(guān)分析之后y、x1 x2 x3描述統(tǒng)計，顯示了自變量和因變量的均值、標準偏差。在性關(guān)系表中可以發(fā)現(xiàn)，x1-x3與Y之間的相關(guān)系數(shù)分別為 0/798,0/913心887都達到了高度相關(guān)，并且相伴概率都為 0,遠小于顯著性水平，說明x1-x3與Y之間都具有顯著的相關(guān)性Variables Enl ered/Remmred1,ModelVariables EnteredVaria

29、bles RemcvedMethod10劃*0aEntera All requested Tarible8 enteredt. D&perideni Vs riable-: yModel SummaModelRR SquareAdjusted R SquareSbd. Error of the Estimate1944a.092.36929J2460a. Predictors: (Constant 焰 x1 (x2b. D&peindent Variable: yANOVAbModelSum af SquaresdfMean SquareFEig.1Regression1021 39.6010

30、a34046.53636 534,000JHesidual1236979514883.557Total114509.4031Za Predictors： (Constant), x3, xx2從匯總模型中可以看出R值為0.944, R方值為0.892，調(diào)整后的R方為0.869,表明了回歸線性的模型擬合度很高。從ANOVA顯示了相伴概率為 0.遠小于0.05說明因變量和自變量之間具有顯著的線性回歸關(guān)系。Coefficients4ModelUnsiandardized CoefficientsStandandized Coefficioritst8ig.RStd. ErrorBeta1(Gonst

31、antO-119.563410.063-29Z775X11,7012773.093.B12550x21,320.417.5313.170.0072.16D.985.3762.213.044a. Dependent Variable- yResiduals Statistics3MinimumMaxiinunnMeanStd. DeviatioriNPredicted Value1 65.8808436.4410281.361177.51266ieResidual57.4879345,53179.0000026 9747118Std Predicted Value*1.4902.001.0001.00018Sid. Residual-1.9341.532.000.90718a. Dependent Va ria tile: y從Coefficients系數(shù)表中顯示了常量為-119.583 ,變量值分別為 1.701,1.326,2.180.相對應(yīng)的相伴概率為0.55,0.007,0.044，其中回歸系數(shù)相伴概率小于0.05的只有x2和x3的系數(shù)，因此改回歸線性模型欠佳?；貧w方程：y=-119.583+1.701 x1 +1.326 X2+2.18 x3HistogramDQPndnt Variblv; yl.lLt S