第8講 差異顯著性檢驗

1、一、假設(shè)檢驗一、假設(shè)檢驗二、獨立樣本二、獨立樣本T檢驗檢驗三、單因素方差分析三、單因素方差分析 不同性別、不同年齡、不同教育背景、不同收入、不同性別、不同年齡、不同教育背景、不同收入、不同客源地的游客群體在旅游購物、游憩動機(jī)、不同客源地的游客群體在旅游購物、游憩動機(jī)、游憩滿意度、乃至旅游影響感知等方面肯定存在游憩滿意度、乃至旅游影響感知等方面肯定存在差異，但如果只探討他們之間的差異，但如果只探討他們之間的微小差異微小差異是沒有是沒有意義的，我們需要了解的是他們在這些方面是否意義的，我們需要了解的是他們在這些方面是否存在存在顯著差異顯著差異。 差異顯著性檢驗屬于假設(shè)檢驗的范疇，因而必須差異顯著性

2、檢驗屬于假設(shè)檢驗的范疇，因而必須首先了解什么是首先了解什么是假設(shè)檢驗（假設(shè)檢驗（Hypothesis Testing）。一、假設(shè)檢驗一、假設(shè)檢驗（一）假設(shè)檢驗的基本原理（一）假設(shè)檢驗的基本原理 所謂假設(shè)，可以理解為是研究者對于某個有待解決的問題所謂假設(shè)，可以理解為是研究者對于某個有待解決的問題所提出的暫時性或嘗試性的答案。就差異顯著性的假設(shè)檢所提出的暫時性或嘗試性的答案。就差異顯著性的假設(shè)檢驗而言，其假設(shè)的陳述形式是一種差異式陳述方式。驗而言，其假設(shè)的陳述形式是一種差異式陳述方式。例如：例如： 不同性別的游客對某一景區(qū)提供的住宿條件的滿意程度是不同性別的游客對某一景區(qū)提供的住宿條件的滿意程度是

3、否存在顯著差異？否存在顯著差異？ 不同收入的游客群體對某一景區(qū)自然風(fēng)光的評價是否存在不同收入的游客群體對某一景區(qū)自然風(fēng)光的評價是否存在顯著差異？顯著差異？ 要回答這些問題，我們最好先提出有關(guān)假設(shè)要回答這些問題，我們最好先提出有關(guān)假設(shè) 。1. 零假設(shè)和對立假設(shè)零假設(shè)和對立假設(shè) 如：我們假設(shè)不同性別的游客對某一景區(qū)提供的住宿條如：我們假設(shè)不同性別的游客對某一景區(qū)提供的住宿條 件的滿意程度不存在顯著差異，我們以件的滿意程度不存在顯著差異，我們以H0代表這個假代表這個假 設(shè)，設(shè)，H0就稱為就稱為“零假設(shè)零假設(shè)”（null hypothesis）（也稱為）（也稱為“原原 假設(shè)假設(shè)”或或“虛無假設(shè)虛無假設(shè)

4、”）。）。 其對立面，不同性別的游客對某一景區(qū)提供的住宿條件的其對立面，不同性別的游客對某一景區(qū)提供的住宿條件的 滿意程度存在顯著差異，通常以滿意程度存在顯著差異，通常以H1代表，稱為代表，稱為 “對立假對立假設(shè)設(shè)” （alternative hypothesis）（）（ 也稱為也稱為“備擇假設(shè)備擇假設(shè)”）。）。 零假設(shè)是待檢驗的假設(shè)，如果待檢驗的假設(shè)不成立，那么零假設(shè)是待檢驗的假設(shè)，如果待檢驗的假設(shè)不成立，那么 其對立假設(shè)就成立。其對立假設(shè)就成立。 2假設(shè)檢驗的兩類錯誤假設(shè)檢驗的兩類錯誤第一類錯誤第一類錯誤: 也稱為也稱為棄真錯誤棄真錯誤，是指零假設(shè)，是指零假設(shè)H H0 0實際上是真實際上是

5、真實的，而檢驗結(jié)果卻拒絕了它。出現(xiàn)第一類錯誤的概率是實的，而檢驗結(jié)果卻拒絕了它。出現(xiàn)第一類錯誤的概率是顯著性水平顯著性水平，因此犯第一類錯誤的概率是可以控制的。，因此犯第一類錯誤的概率是可以控制的。 第二類錯誤第二類錯誤: :也稱為也稱為取偽錯誤取偽錯誤，是指零假設(shè)，是指零假設(shè)H H0 0實際上是不真實際上是不真實的，而檢驗結(jié)果卻接受了它。第二類錯誤的概率用實的，而檢驗結(jié)果卻接受了它。第二類錯誤的概率用表表示。示。檢驗結(jié)果檢驗結(jié)果總體情況總體情況 零假設(shè)零假設(shè)0為真為真 對立假設(shè)對立假設(shè)1為真為真 接受接受 拒絕拒絕判斷正確判斷正確第一類錯誤第一類錯誤 第二類錯誤第二類錯誤 判斷正確判斷正確棄

6、真錯誤和取偽錯誤的概率存在此消彼長的關(guān)系棄真錯誤和取偽錯誤的概率存在此消彼長的關(guān)系:當(dāng)棄真錯誤的概率降低時，取偽錯誤的概率就會增加當(dāng)棄真錯誤的概率降低時，取偽錯誤的概率就會增加 當(dāng)取偽錯誤的概率降低時，棄真錯誤的概率就會增加當(dāng)取偽錯誤的概率降低時，棄真錯誤的概率就會增加同時減少犯這兩類錯誤的概率的唯一的方法是增大樣本容同時減少犯這兩類錯誤的概率的唯一的方法是增大樣本容量，但這又是不現(xiàn)實的量，但這又是不現(xiàn)實的因此，通常都是首先控制棄真錯誤的概率，即確定顯著性因此，通常都是首先控制棄真錯誤的概率，即確定顯著性水平水平3雙側(cè)檢驗和單側(cè)檢驗雙側(cè)檢驗和單側(cè)檢驗 假設(shè)檢驗的兩種形式假設(shè)檢驗的兩種形式(1)

7、 雙側(cè)檢驗雙側(cè)檢驗 有兩個臨界值，兩個拒有兩個臨界值，兩個拒絕域，每個拒絕域的面積為絕域，每個拒絕域的面積為，原假設(shè)，原假設(shè)= 0，只要，只要 0或或0有一側(cè)出現(xiàn)，有一側(cè)出現(xiàn)，就要拒絕原假設(shè)。就要拒絕原假設(shè)。雙側(cè)檢驗按雙側(cè)檢驗按 查表求臨界值。查表求臨界值。= 0 0雙側(cè)檢驗單側(cè)檢驗 原假設(shè)0備擇假設(shè)1 0 0(2) 單側(cè)檢驗單側(cè)檢驗有一個臨界值，一個拒絕域，有一個臨界值，一個拒絕域，拒絕域的面積為拒絕域的面積為。 當(dāng)所考察的數(shù)值越大越好時，當(dāng)所考察的數(shù)值越大越好時，用單側(cè)檢驗。用單側(cè)檢驗。 如考察燈泡的壽命如考察燈泡的壽命當(dāng)所考察的數(shù)值越小越好時，當(dāng)所考察的數(shù)值越小越好時，用單側(cè)檢驗。用單側(cè)

8、檢驗。 如考察產(chǎn)品的廢品率如考察產(chǎn)品的廢品率單側(cè)檢驗按單側(cè)檢驗按查表求臨界值。查表求臨界值。4假設(shè)檢驗的步驟假設(shè)檢驗的步驟(1) 提出假設(shè)。提出假設(shè)。 (2) 選取檢驗統(tǒng)計量，并在原假設(shè)選取檢驗統(tǒng)計量，并在原假設(shè)0成立的條件下計算統(tǒng)計成立的條件下計算統(tǒng)計 量的值。量的值。(3) 對于給定的顯著性水平對于給定的顯著性水平，決定臨界值。，決定臨界值。 的取值范圍為的取值范圍為0.01，0.05和和0.10，一般情況下，一般情況下，常用常用0.05。 當(dāng)當(dāng)0.05時，差異顯著，當(dāng)時，差異顯著，當(dāng)0.01時，差異極顯著。時，差異極顯著。(4) 對假設(shè)做出判斷。對假設(shè)做出判斷。 通過對計算獲得的統(tǒng)計量與

9、臨界值的比較，作出接受或通過對計算獲得的統(tǒng)計量與臨界值的比較，作出接受或 拒絕零假設(shè)的決定。拒絕零假設(shè)的決定。210:H211:H 顯著性水平值顯著性水平值定得越大，拒絕域就越大，就越不容易接定得越大，拒絕域就越大，就越不容易接受原假設(shè)，反之，顯著性水平值定得越小，拒絕域就越小，受原假設(shè)，反之，顯著性水平值定得越小，拒絕域就越小，就越容易接受原假設(shè)。因此，在統(tǒng)計檢驗的問題中，要注就越容易接受原假設(shè)。因此，在統(tǒng)計檢驗的問題中，要注意意值的確定問題。值的確定問題。 使用統(tǒng)計軟件進(jìn)行假設(shè)檢驗，在輸出的結(jié)果中，會出現(xiàn)使用統(tǒng)計軟件進(jìn)行假設(shè)檢驗，在輸出的結(jié)果中，會出現(xiàn)P值（值（Sig.），），P值是判斷檢

10、驗結(jié)果的另一個衡量標(biāo)準(zhǔn)，是值是判斷檢驗結(jié)果的另一個衡量標(biāo)準(zhǔn)，是進(jìn)行檢驗決策的另一個依據(jù)。進(jìn)行檢驗決策的另一個依據(jù)。P值是拒絕零假設(shè)的最小值。值是拒絕零假設(shè)的最小值。 當(dāng)當(dāng)P時，拒絕時，拒絕H0，表明樣本均值存在顯著差異；，表明樣本均值存在顯著差異； 當(dāng)當(dāng)P 時，接受時，接受H0，表明樣本均值不存在顯著差異。，表明樣本均值不存在顯著差異。5. 檢驗方法的選擇檢驗方法的選擇 一般而言，差異顯著性檢驗涉及的變量關(guān)系可以理解為一一般而言，差異顯著性檢驗涉及的變量關(guān)系可以理解為一種因果關(guān)系。從統(tǒng)計學(xué)的觀點來看，這種涉及兩類變量的種因果關(guān)系。從統(tǒng)計學(xué)的觀點來看，這種涉及兩類變量的檢驗屬于雙變量（檢驗屬于雙

11、變量（bivariate）的統(tǒng)計檢驗。對于雙變量的）的統(tǒng)計檢驗。對于雙變量的假設(shè)檢驗，我們必須指定其中的一個變量為自變量假設(shè)檢驗，我們必須指定其中的一個變量為自變量 （independent variable）、另一個為因變量（）、另一個為因變量（dependent variable）。）。 如不同性別的游客對某景區(qū)提供的住宿條件的滿意度存在如不同性別的游客對某景區(qū)提供的住宿條件的滿意度存在 顯著差異，這里視性別為自變量，滿意度為因變量，即認(rèn)顯著差異，這里視性別為自變量，滿意度為因變量，即認(rèn) 為這種滿意度的差別是因為性別的不同引起的。為這種滿意度的差別是因為性別的不同引起的。 因變量因變量自變

12、量（類別變量）自變量（類別變量）類別變量類別變量卡方檢驗卡方檢驗連續(xù)變量連續(xù)變量t檢驗、方差分析檢驗、方差分析二、獨立樣本二、獨立樣本T檢驗檢驗（一）基本原理（一）基本原理 當(dāng)自變量為間斷（類別）變量，因變量為連續(xù)變量時，常當(dāng)自變量為間斷（類別）變量，因變量為連續(xù)變量時，常使用使用T檢驗與方差檢驗進(jìn)行有關(guān)分析。檢驗與方差檢驗進(jìn)行有關(guān)分析。 SPSS軟件提供的軟件提供的T檢驗有檢驗有3種形式，分別是單樣本種形式，分別是單樣本T檢驗檢驗 （One-Sample T Test），獨立樣本），獨立樣本T檢驗（檢驗（Independent -Sample T Test）和成對樣本）和成對樣本T檢驗（檢驗

13、（Paired-Sample T Test）。）。 在旅游研究中，比較常用的是獨立樣本在旅游研究中，比較常用的是獨立樣本T檢驗，因而本章檢驗，因而本章僅討論獨立樣本僅討論獨立樣本T檢驗。獨立樣本檢驗。獨立樣本T檢驗在一些教科書中檢驗在一些教科書中被稱為獨立雙樣本被稱為獨立雙樣本T檢驗，顧名思義，其顯然僅適用于自檢驗，顧名思義，其顯然僅適用于自變量為兩組的情況。如考慮不同性別的游客心理感知差異變量為兩組的情況。如考慮不同性別的游客心理感知差異時，由于性別只有男女兩組，此時應(yīng)該采取獨立樣本時，由于性別只有男女兩組，此時應(yīng)該采取獨立樣本T檢檢驗方法進(jìn)行有關(guān)檢驗。驗方法進(jìn)行有關(guān)檢驗。 獨立樣本獨立樣本

14、T檢驗常用于進(jìn)行兩獨立樣本均值的比較。所謂檢驗常用于進(jìn)行兩獨立樣本均值的比較。所謂 獨立樣本是指兩組樣本之間沒有任何聯(lián)系，但各自接受相獨立樣本是指兩組樣本之間沒有任何聯(lián)系，但各自接受相 同的測量。假設(shè)兩組樣本的個數(shù)分別為同的測量。假設(shè)兩組樣本的個數(shù)分別為n1和和n2，檢驗這兩，檢驗這兩 組樣本的均值是否相等可以分為以下兩種情況考慮。組樣本的均值是否相等可以分為以下兩種情況考慮。 1. 兩總體方差兩總體方差 和和 未知，但它們相等。未知，但它們相等。 此時屬于兩樣本等方差檢驗，其統(tǒng)計量此時屬于兩樣本等方差檢驗，其統(tǒng)計量t的計算式為：的計算式為：統(tǒng)計量統(tǒng)計量t服從自由度為（服從自由度為（n1+n2

15、-2）的）的t分布。分布。式中，式中， 和和 分別為兩組樣本的均值，分別為兩組樣本的均值，n1和和n2分別為兩分別為兩組樣本的個數(shù)，組樣本的個數(shù)， 和和 分別為兩組樣本的方差。分別為兩組樣本的方差。21)2(112) 1() 1(21212122221121nntnnnnSnSnXXt1X2X21S22S222. 兩總體方差兩總體方差 和和 未知，但它們不相等。未知，但它們不相等。 此時屬于兩樣本異方差的此時屬于兩樣本異方差的T檢驗，其檢驗，其t統(tǒng)計量的計算式為：統(tǒng)計量的計算式為：其自由度為：其自由度為：其中：其中：22212121nSnSXXt122121)1 (1nknkdf2221211

16、21nSnSnSk2122 也就是說，獨立雙樣本也就是說，獨立雙樣本T檢驗，首先必須先檢驗雙樣本的檢驗，首先必須先檢驗雙樣本的 方差是否相等，這是選擇統(tǒng)計量進(jìn)行雙樣本方差是否相等，這是選擇統(tǒng)計量進(jìn)行雙樣本T檢驗的基檢驗的基 礎(chǔ)，方差是否相等需要采用礎(chǔ)，方差是否相等需要采用F檢驗，其統(tǒng)計量的計算式為：檢驗，其統(tǒng)計量的計算式為： 服從自由度為（服從自由度為（n1-1, n2-1）的）的F分布。分布。) 1, 1(212221nnFSSF （二）范例詳析：（二）范例詳析： 在廣泛查閱國內(nèi)有關(guān)游客滿意度研究文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，并考在廣泛查閱國內(nèi)有關(guān)游客滿意度研究文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，并考慮研究區(qū)的實際情況，從旅游六

17、大要素的吃、住、行、游、慮研究區(qū)的實際情況，從旅游六大要素的吃、住、行、游、購、娛和服務(wù)所對應(yīng)的購、娛和服務(wù)所對應(yīng)的“飲食、住宿、交通、資源、購物、飲食、住宿、交通、資源、購物、娛樂、服務(wù)娛樂、服務(wù)”7個構(gòu)面選擇個構(gòu)面選擇23個評價指標(biāo)構(gòu)建個評價指標(biāo)構(gòu)建Likert 5點點量表，按非常不滿意、不滿意、一般、滿意、非常滿意量表，按非常不滿意、不滿意、一般、滿意、非常滿意5個級別分別賦以個級別分別賦以15分值。將所編制的量表作為一項重要分值。將所編制的量表作為一項重要內(nèi)容編入內(nèi)容編入“旅游景區(qū)游客滿意度調(diào)查問卷旅游景區(qū)游客滿意度調(diào)查問卷”，用于實地調(diào)，用于實地調(diào)查。查。 2010年年8月調(diào)查組利用

18、該問卷深入白水洋景區(qū)進(jìn)行實地調(diào)月調(diào)查組利用該問卷深入白水洋景區(qū)進(jìn)行實地調(diào)查，問卷調(diào)查遵循隨機(jī)抽樣原則，并現(xiàn)場直接回收。共發(fā)查，問卷調(diào)查遵循隨機(jī)抽樣原則，并現(xiàn)場直接回收。共發(fā)放問卷放問卷491份，并全部回收。通過事后對問卷的檢查整理，份，并全部回收。通過事后對問卷的檢查整理，發(fā)現(xiàn)無效問卷發(fā)現(xiàn)無效問卷89份，共獲得有效問卷份，共獲得有效問卷402份，占發(fā)放問卷份，占發(fā)放問卷總數(shù)的總數(shù)的81.87%。 福建白水洋景區(qū)游客滿意度評價指標(biāo)福建白水洋景區(qū)游客滿意度評價指標(biāo)序號與題項序號與題項01 食物的新鮮程度食物的新鮮程度09 交通的舒適性交通的舒適性17 商品質(zhì)量商品質(zhì)量02 食物的特色食物的特色10

19、 交通的安全性交通的安全性18 娛樂項目種類娛樂項目種類03 食物的衛(wèi)生程度食物的衛(wèi)生程度11 自然風(fēng)光自然風(fēng)光19 娛樂項目創(chuàng)新性娛樂項目創(chuàng)新性04 食物的價格食物的價格12 衛(wèi)生環(huán)境衛(wèi)生環(huán)境20 娛樂項目安全性娛樂項目安全性05 住宿的環(huán)境衛(wèi)生住宿的環(huán)境衛(wèi)生13 旅游形象旅游形象21 服務(wù)態(tài)度服務(wù)態(tài)度06 住宿的舒適性住宿的舒適性14 門票價格門票價格22 服務(wù)效率服務(wù)效率07 住宿的價格住宿的價格15 商品種類商品種類23 導(dǎo)向標(biāo)志與解說導(dǎo)向標(biāo)志與解說08 交通的便捷性交通的便捷性16 商品特色商品特色1. 提出假設(shè)提出假設(shè) 本例選擇其中的住宿滿意度進(jìn)行獨立樣本本例選擇其中的住宿滿意度進(jìn)

20、行獨立樣本T檢驗。根據(jù)假檢驗。根據(jù)假設(shè)檢驗的原理，我們提出如下假設(shè)：設(shè)檢驗的原理，我們提出如下假設(shè)： ：不同性別的游客對白水洋景區(qū)的住宿滿意度存在顯：不同性別的游客對白水洋景區(qū)的住宿滿意度存在顯 著差異。著差異。 ：不同性別的游客對白水洋景區(qū)的住宿環(huán)境衛(wèi)生滿：不同性別的游客對白水洋景區(qū)的住宿環(huán)境衛(wèi)生滿 意度存在顯著差異。意度存在顯著差異。 ：不同性別的游客對白水洋景區(qū)的住宿的舒適性滿：不同性別的游客對白水洋景區(qū)的住宿的舒適性滿 意度存在顯著差異。意度存在顯著差異。 ：不同性別的游客對白水洋景區(qū)的住宿的價格滿意：不同性別的游客對白水洋景區(qū)的住宿的價格滿意 度存在顯著差異。度存在顯著差異。1HaH

21、1bH1cH12. 獨立樣本獨立樣本T檢驗的檢驗的SPSS求解過程求解過程 本例中自變量為性別，因變量為滿意度，由于自變量只本例中自變量為性別，因變量為滿意度，由于自變量只有男和女兩組，屬于間斷（類別）變量，而滿意度是根有男和女兩組，屬于間斷（類別）變量，而滿意度是根據(jù)據(jù)Likert 5點量表進(jìn)行調(diào)查的結(jié)果，可視為連續(xù)變量，點量表進(jìn)行調(diào)查的結(jié)果，可視為連續(xù)變量，因而可以采用獨立雙樣本因而可以采用獨立雙樣本T檢驗的方法進(jìn)行檢驗，以判檢驗的方法進(jìn)行檢驗，以判斷男性游客與女性游客對景區(qū)住宿條件的滿意度是否存斷男性游客與女性游客對景區(qū)住宿條件的滿意度是否存在顯著差異。在顯著差異。 1）數(shù)據(jù)輸入與菜單選

22、擇）數(shù)據(jù)輸入與菜單選擇 打開打開SPSS軟件，輸入有關(guān)數(shù)據(jù)，選擇菜單軟件，輸入有關(guān)數(shù)據(jù)，選擇菜單“分析（分析（A）比較均值（比較均值（M）獨立樣本獨立樣本T檢驗（檢驗（T）”，開啟，開啟“獨獨 立樣本立樣本T檢驗檢驗”窗口。窗口。2）選擇進(jìn)行）選擇進(jìn)行“獨立樣本獨立樣本T檢驗檢驗”的變量的變量 本例欲進(jìn)行住宿條件滿意度的差異性檢驗，所以從對話框本例欲進(jìn)行住宿條件滿意度的差異性檢驗，所以從對話框左側(cè)的變量列表中選左側(cè)的變量列表中選“住宿的環(huán)境衛(wèi)生住宿的環(huán)境衛(wèi)生”、 “住宿的舒住宿的舒適性適性”、 “住宿的價格住宿的價格”3個變量，使之進(jìn)入右側(cè)的個變量，使之進(jìn)入右側(cè)的“檢檢驗變量（驗變量（T）”框

23、。框。 3）設(shè)置分組變量）設(shè)置分組變量 從對話框左側(cè)的變量列表中選從對話框左側(cè)的變量列表中選“性別性別”變量，使之進(jìn)入右變量，使之進(jìn)入右側(cè)的側(cè)的“分組變量（分組變量（G）”框，繼之點擊框，繼之點擊“定義組（定義組（D）”，在彈出的在彈出的“定義組定義組”對話框中，在對話框中，在“使用指定值（使用指定值（U）”單選框的單選框的“組組1（1）”欄輸入欄輸入1，在，在“組組2（2）”輸入輸入2，點擊點擊“繼續(xù)繼續(xù)”鍵，回到鍵，回到“獨立樣本獨立樣本T檢驗檢驗”窗口。割點窗口。割點（C）單選框適合連續(xù)變量的情況，因而可以不用填寫。）單選框適合連續(xù)變量的情況，因而可以不用填寫。接著點擊接著點擊“繼續(xù)繼續(xù)

24、”鍵，返回鍵，返回“獨立樣本獨立樣本T檢驗檢驗”對話框。對話框。4）指定輸出內(nèi)容及缺失值處理方法）指定輸出內(nèi)容及缺失值處理方法 單擊單擊“選項（選項（O）”框，開啟選項對話框。框，開啟選項對話框。 1）“置信區(qū)間（置信區(qū)間（C）”編輯框：一般設(shè)置編輯框：一般設(shè)置95%置信區(qū)間。置信區(qū)間。 2）“缺失值缺失值”單選框：按分析順序排除個案（單選框：按分析順序排除個案（A）表示）表示當(dāng)分析計算涉及含有缺失值的變量時，才刪除該記錄；按當(dāng)分析計算涉及含有缺失值的變量時，才刪除該記錄；按列表排除個案（列表排除個案（L）表示只要相關(guān)變量有缺失值，則在所）表示只要相關(guān)變量有缺失值，則在所有分析中均將該記錄刪除

25、；本例選擇前者。有分析中均將該記錄刪除；本例選擇前者。 3）最后單擊）最后單擊“繼續(xù)繼續(xù)”框，返回框，返回“獨立樣本獨立樣本T檢驗檢驗”對話框。對話框。5）確定設(shè)置和輸出結(jié)果）確定設(shè)置和輸出結(jié)果 所有設(shè)置確定無誤后，點擊所有設(shè)置確定無誤后，點擊“確定確定”按鈕，輸出分析結(jié)按鈕，輸出分析結(jié)果。果。3. SPSS分析結(jié)果解讀分析結(jié)果解讀 獨立雙樣本獨立雙樣本T檢驗的檢驗的SPSS輸出結(jié)果比較簡單，僅包含描述輸出結(jié)果比較簡單，僅包含描述 統(tǒng)計和統(tǒng)計和T檢驗兩個輸出結(jié)果表。檢驗兩個輸出結(jié)果表。 描述性統(tǒng)計量描述性統(tǒng)計量 性別性別N均值均值標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)差均值的標(biāo)準(zhǔn)誤均值的標(biāo)準(zhǔn)誤住宿的環(huán)境衛(wèi)住宿的環(huán)境衛(wèi)生生

26、男性男性2043.4118.74745.05233女性女性1983.2626.77507.05508住宿的舒適性住宿的舒適性男性男性2043.4853.71216.04986女性女性1983.2576.72610.05160住宿的價格住宿的價格男性男性2043.0098.85955.06018女性女性1983.0152.76389.05429方差方程方差方程的的Levene檢驗檢驗均值方程的均值方程的t檢驗檢驗差分的差分的95%置信置信區(qū)間區(qū)間FSig.tdfSig.（雙（雙 側(cè)）側(cè)）均值差均值差值值標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)誤差誤差值值下限下限上限上限住住宿宿的的環(huán)環(huán)境境衛(wèi)衛(wèi)生生假設(shè)假設(shè)方差方差相等相等.21

27、9.6401.964400.050.14914.07594-.00015.29842假設(shè)假設(shè)方差方差不相不相等等1.963398.256.050.14914.07598-.00023.29851獨立樣本獨立樣本T檢驗檢驗方差方程的方差方程的Levene檢驗檢驗均值方程的均值方程的t檢驗檢驗差分的差分的95%置信置信區(qū)間區(qū)間FSig.tdfSig.（雙（雙側(cè)）側(cè)）均值均值差值差值標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)誤差值誤差值下限下限上限上限住住宿宿的的舒舒適適性性假設(shè)假設(shè)方差方差相等相等.830.3633.174400.002.22772.07174.08669.36874假設(shè)假設(shè)方差方差不相不相等等3.174399.0

28、30.002.22772.07176.08665.36879方差方程的方差方程的Levene檢驗檢驗均值方程的均值方程的t檢驗檢驗差分的差分的95%置置信區(qū)間信區(qū)間FSig.tdfSig.（雙（雙側(cè)）側(cè)）均值差均值差值值標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)誤差誤差值值下限下限上限上限住住宿宿的的價價格格假設(shè)假設(shè)方差方差相等相等1.578.210-.066400.948-.00535.08119-.16496.15427假設(shè)假設(shè)方差方差不相不相等等-.066396.947.947-.00535.08105-.16468.15399 從表中可以看出，從表中可以看出，“住宿的環(huán)境衛(wèi)生住宿的環(huán)境衛(wèi)生”、“住宿的舒適性住宿的舒適性

29、”和和“住宿的價格住宿的價格”Levene檢驗的檢驗的F值均未達(dá)到顯著，表明值均未達(dá)到顯著，表明兩組樣本方差同質(zhì)，此時均要看假設(shè)方差相等的兩組樣本方差同質(zhì)，此時均要看假設(shè)方差相等的t檢驗結(jié)檢驗結(jié)果。果。 就就“住宿的環(huán)境衛(wèi)生住宿的環(huán)境衛(wèi)生”因變量而言，統(tǒng)計量因變量而言，統(tǒng)計量t=1.964，自，自由度由度df=400，顯著性水平，顯著性水平p=0.0500.05，剛好達(dá)到預(yù)設(shè)，剛好達(dá)到預(yù)設(shè)的的0.05的顯著性水平，表明男性游客與女性游客對景區(qū)的顯著性水平，表明男性游客與女性游客對景區(qū)“住宿的環(huán)境衛(wèi)生住宿的環(huán)境衛(wèi)生”的滿意度存在顯著差異，從描述統(tǒng)計的滿意度存在顯著差異，從描述統(tǒng)計量表中的均值可以

30、看出，男性的滿意度均值高于女性，因量表中的均值可以看出，男性的滿意度均值高于女性，因而可以宣稱男性游客對景區(qū)的而可以宣稱男性游客對景區(qū)的“住宿的環(huán)境衛(wèi)生住宿的環(huán)境衛(wèi)生”的滿意的滿意度顯著高于女性游客。度顯著高于女性游客。 就就“住宿的舒適性住宿的舒適性”因變量而言，統(tǒng)計量因變量而言，統(tǒng)計量t=3.174，自由，自由度度df=400，顯著性水平，顯著性水平p=0.0020.05，未達(dá)到顯著，未達(dá)到顯著，此時應(yīng)接受關(guān)于均值相等的零假設(shè)，即認(rèn)為男性游客與女此時應(yīng)接受關(guān)于均值相等的零假設(shè)，即認(rèn)為男性游客與女性游客對景區(qū)的性游客對景區(qū)的“住宿的價格住宿的價格”的滿意度不存在顯著差異。的滿意度不存在顯著差

31、異。1HaH1bH1cH1項目項目假設(shè)內(nèi)容假設(shè)內(nèi)容檢驗結(jié)果檢驗結(jié)果不同性別的游客對景區(qū)住宿條件的不同性別的游客對景區(qū)住宿條件的滿意度存在顯著差異滿意度存在顯著差異部分成立部分成立不同性別的游客對景區(qū)住宿的環(huán)境不同性別的游客對景區(qū)住宿的環(huán)境衛(wèi)生滿意度存在顯著差異衛(wèi)生滿意度存在顯著差異成立成立不同性別的游客對景區(qū)住宿的舒適不同性別的游客對景區(qū)住宿的舒適性滿意度存在顯著差異性滿意度存在顯著差異成立成立不同性別的游客對景區(qū)住宿的價格不同性別的游客對景區(qū)住宿的價格滿意度存在顯著差異滿意度存在顯著差異不成立不成立 白水洋景區(qū)不同性別的游客對景區(qū)住宿條件滿意度差異性的白水洋景區(qū)不同性別的游客對景區(qū)住宿條件滿

32、意度差異性的 獨立樣本獨立樣本T檢驗結(jié)果檢驗結(jié)果 因而我們可以認(rèn)為，不同性別的游客對白水洋景區(qū)提供的住宿因而我們可以認(rèn)為，不同性別的游客對白水洋景區(qū)提供的住宿條件的滿意度存在顯著差異的假設(shè)條件的滿意度存在顯著差異的假設(shè) 部分成立。部分成立。1H三、單因素方差分析三、單因素方差分析 在自變量為間斷（類別）變量，因變量為連續(xù)變量的情況在自變量為間斷（類別）變量，因變量為連續(xù)變量的情況下，如果自變量超過兩組，此時適宜采用方差分析進(jìn)行有下，如果自變量超過兩組，此時適宜采用方差分析進(jìn)行有關(guān)檢驗。也就是說獨立樣本關(guān)檢驗。也就是說獨立樣本T檢驗只能檢驗兩個均值檢驗只能檢驗兩個均值 和和 是否相等，而方差分析

33、則可以檢驗兩個以上均值是否相等，而方差分析則可以檢驗兩個以上均值 是否相等。是否相等。（一）方差分析的基本概念（一）方差分析的基本概念 要想知道什么是方差分析，首先必須了解與方差分析有關(guān)要想知道什么是方差分析，首先必須了解與方差分析有關(guān)的幾個基本概念：的幾個基本概念：1. 因素（因素（factor）：在試驗中，影響試驗結(jié)果的各種條件稱）：在試驗中，影響試驗結(jié)果的各種條件稱為試驗因素。因素常用大寫字母為試驗因素。因素常用大寫字母A、B、C、等表示。等表示。12n,21 2. 因素水平（因素水平（level of factor）：因素所處的某種特定狀態(tài)）：因素所處的某種特定狀態(tài)或數(shù)量等級稱為因素水

34、平。因素水平用代表該因素的字母或數(shù)量等級稱為因素水平。因素水平用代表該因素的字母加添足標(biāo)加添足標(biāo)1，2，來表示。如，來表示。如A1、A2、，B1、B2、。3. 處理（處理（treatment）：事先設(shè)計好的實施在試驗單位上的）：事先設(shè)計好的實施在試驗單位上的具體項目叫處理。具體項目叫處理。 當(dāng)研究中考察的因素只有一個時，稱為單因素試驗；若同當(dāng)研究中考察的因素只有一個時，稱為單因素試驗；若同時研究兩個或兩個以上的因素對試驗結(jié)果的影響時，則稱時研究兩個或兩個以上的因素對試驗結(jié)果的影響時，則稱為雙因素或多因素試驗。為雙因素或多因素試驗。 隨著因素數(shù)的增加，普通方差分析的復(fù)雜性迅速增加，特隨著因素數(shù)的

35、增加，普通方差分析的復(fù)雜性迅速增加，特別是所需試驗的次數(shù)呈幾何級數(shù)增加，因此在實際研究中別是所需試驗的次數(shù)呈幾何級數(shù)增加，因此在實際研究中最常用的是單因素方差分析，雙因素方差分析已較少用到，最常用的是單因素方差分析，雙因素方差分析已較少用到，三或三因素以上的方差分析則很少用到，考慮到目前在旅三或三因素以上的方差分析則很少用到，考慮到目前在旅游研究領(lǐng)域單因素方差分析具有非常廣泛的應(yīng)用，因而本游研究領(lǐng)域單因素方差分析具有非常廣泛的應(yīng)用，因而本章僅介紹單因素方差分析。章僅介紹單因素方差分析。（二）單因素方差分析的基本條件（二）單因素方差分析的基本條件 進(jìn)行方差分析，要滿足以下幾個基本條件：進(jìn)行方差分

36、析，要滿足以下幾個基本條件：1. 變異的可加性變異的可加性 方差分析所依據(jù)的一個基本原理就是變異的可加性。確切方差分析所依據(jù)的一個基本原理就是變異的可加性。確切地說，應(yīng)是變異的可分解性，總變異可以分解成幾個來源地說，應(yīng)是變異的可分解性，總變異可以分解成幾個來源不同、彼此相互獨立的部分。不同、彼此相互獨立的部分。2. 分布的正態(tài)性分布的正態(tài)性 試驗誤差是相互獨立的，且都服從正態(tài)分布試驗誤差是相互獨立的，且都服從正態(tài)分布N（0， ）。只有在這樣的條件下才能進(jìn)行只有在這樣的條件下才能進(jìn)行F檢驗。檢驗。3. 方差的同質(zhì)性方差的同質(zhì)性 各個處理觀測值總體方差各個處理觀測值總體方差 應(yīng)是相等的。只有這樣，

37、才應(yīng)是相等的。只有這樣，才有理由以各個處理均方的合并作為檢驗各處理差異顯著性有理由以各個處理均方的合并作為檢驗各處理差異顯著性的共同的誤差均方。的共同的誤差均方。22（三）離差平方和的分解（三）離差平方和的分解 以以SS（Sum of Square）代表）代表“離差平方和離差平方和”，“總離差總離差平方和平方和” （Total）為各樣本觀察值）為各樣本觀察值 與樣本總均值與樣本總均值 的離差的離差平方和：平方和： “總離差平方和總離差平方和”反映了總波動的大小，對應(yīng)的自由度為反映了總波動的大小，對應(yīng)的自由度為 （nk-1）。）。 “總離差平方和總離差平方和”可以分解為可以分解為“組間離差平方和

38、組間離差平方和” （Between Groups）和）和“組內(nèi)離差平方和組內(nèi)離差平方和” （Within Groups）兩）兩個個 部分，即：部分，即：211)(XXSSkinjijTWBTSSSSSS“組間離差平方和組間離差平方和” 表示各組（各列）的均值表示各組（各列）的均值 與樣本總均與樣本總均值值 的離差平方和?？梢员磉_(dá)如下：的離差平方和?？梢员磉_(dá)如下：“組間離差平方和組間離差平方和”反映了不同樣本組之間由于因素水平對反映了不同樣本組之間由于因素水平對總總 波動的影響，對應(yīng)的自由度為（波動的影響，對應(yīng)的自由度為（k-1）。）。 “組內(nèi)離差平方和組內(nèi)離差平方和” 表示同組（同列）的每個樣

39、本觀察值表示同組（同列）的每個樣本觀察值與與 它們所在的組（列）的均值它們所在的組（列）的均值 的離差平方和。表達(dá)式如下：的離差平方和。表達(dá)式如下：“組內(nèi)離差平方和組內(nèi)離差平方和”反映了各處理組內(nèi)隨機(jī)波動的大小，對反映了各處理組內(nèi)隨機(jī)波動的大小，對應(yīng)應(yīng) 的自由度為（的自由度為（nk-k）。）。21)(XXnSSkiiB211)(ikinjijWXXSS（四）（四）F檢驗法檢驗法 單因素方差分析需要借助單因素方差分析需要借助F檢驗方法進(jìn)行有關(guān)檢驗，其目檢驗方法進(jìn)行有關(guān)檢驗，其目 的在于推斷處理間的差異是否存在。的在于推斷處理間的差異是否存在。 以以MS表示均值平方（表示均值平方（Mean of

40、square），將），將“組間離差組間離差平平 方和方和” 和和“組內(nèi)離差平方和組內(nèi)離差平方和” 分別除以各自的自分別除以各自的自由度，可以得到由度，可以得到“組間均值平方組間均值平方” 和和“組內(nèi)均值平組內(nèi)均值平方方” 。在此基礎(chǔ)上，可以構(gòu)建在此基礎(chǔ)上，可以構(gòu)建F統(tǒng)計量：統(tǒng)計量：BSSWSSWMSBMS1kSSMSBBkknSSMSWW), 1(kknkFMSMSFWB（五）單因素方差分析的步驟（五）單因素方差分析的步驟根據(jù)假設(shè)檢驗的基本原理，單因素方差分析可以描述為如下根據(jù)假設(shè)檢驗的基本原理，單因素方差分析可以描述為如下4個步驟：個步驟：1. 提出假設(shè)。提出假設(shè)。 不全相等不全相等2. 選

41、取檢驗統(tǒng)計量選取檢驗統(tǒng)計量，并在原假設(shè)，并在原假設(shè) 成立的條件下計算統(tǒng)計成立的條件下計算統(tǒng)計 量的值。量的值。 3. 對于給定的顯著性水平對于給定的顯著性水平，決定臨界值。，決定臨界值。 通過查通過查F分布表，可以得到分布表，可以得到 。4. 對假設(shè)做出判斷。對假設(shè)做出判斷。 若若 ，則拒絕零假設(shè)；，則拒絕零假設(shè)； 若若 ，則接受零假設(shè)。，則接受零假設(shè)。kH 210:kH,:211 0HWBMSMSF ), 1(kknkF), 1(kknkFF), 1(kknkFF（六）多重比較（六）多重比較 多重比較又稱為事后比較。在方差分析中，如果方差分析多重比較又稱為事后比較。在方差分析中，如果方差分析

42、的整體檢驗的的整體檢驗的F值未達(dá)顯著水平，表示沒有任何配對處理值未達(dá)顯著水平，表示沒有任何配對處理間的均值差異達(dá)到顯著水平，此時就不用進(jìn)行事后比較；間的均值差異達(dá)到顯著水平，此時就不用進(jìn)行事后比較； 如果方差齊性檢驗的如果方差齊性檢驗的F統(tǒng)計量達(dá)到顯著性水平統(tǒng)計量達(dá)到顯著性水平(p0.05)， 表示至少有兩個處理間的均值差異達(dá)到顯著性水平，但具表示至少有兩個處理間的均值差異達(dá)到顯著性水平，但具 體哪幾個配對組均值間的差異達(dá)到顯著，必須進(jìn)一步進(jìn)行體哪幾個配對組均值間的差異達(dá)到顯著，必須進(jìn)一步進(jìn)行 事后比較才能知道。事后比較才能知道。 在滿足方差同質(zhì)性的條件下，在滿足方差同質(zhì)性的條件下，SPSS提

43、供了提供了14種事后比較種事后比較 方法，其中最常用的有方法，其中最常用的有LSD法、法、Tukey法和法和Scheffe法。法。 在樣本方差不相等時，即違反了方差同質(zhì)性的假定，此時在樣本方差不相等時，即違反了方差同質(zhì)性的假定，此時 原則上需要進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。但原則上需要進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。但SPSS提供了提供了4種直接的事種直接的事 后比較方法后比較方法，而無需進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。而無需進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。（七）范例詳析（七）范例詳析 以以基于社會人口統(tǒng)計學(xué)特征的游客滿意度差異分析基于社會人口統(tǒng)計學(xué)特征的游客滿意度差異分析以寧德世界地質(zhì)公園白水洋景區(qū)為例以寧德世界地質(zhì)公園白水洋景區(qū)為例為例，判斷不同年為例，判斷

44、不同年齡的游客群體對景區(qū)提供的住宿條件的滿意度評價結(jié)果是齡的游客群體對景區(qū)提供的住宿條件的滿意度評價結(jié)果是否存在顯著差異。否存在顯著差異。項目項目屬性屬性人數(shù)人數(shù)百分比（百分比（% %）年齡年齡186014.9318-30193483741-50338.2151-6071.746071.74小計小計402100.00 本項調(diào)查考慮的游客年齡群體分為本項調(diào)查考慮的游客年齡群體分為6組，分別是小于組，分別是小于18歲、歲、18-30歲之間、歲之間、31-40歲之間、歲之間、41-50歲之間、歲之間、51-60歲之歲之間和大于間和大于60歲，因而適宜采用單因素方差分析方法

45、進(jìn)行有歲，因而適宜采用單因素方差分析方法進(jìn)行有關(guān)檢驗。關(guān)檢驗。1. 提出假設(shè)提出假設(shè) 根據(jù)假設(shè)檢驗的基本原理，我們可以提出如下假設(shè)：根據(jù)假設(shè)檢驗的基本原理，我們可以提出如下假設(shè)： ：不同年齡的游客對白水洋景區(qū)提供的住宿條件的滿：不同年齡的游客對白水洋景區(qū)提供的住宿條件的滿 意度存在顯著差異。意度存在顯著差異。 ：不同年齡的游客對白水洋景區(qū)住宿的環(huán)境衛(wèi)生：不同年齡的游客對白水洋景區(qū)住宿的環(huán)境衛(wèi)生 的滿意度存在顯著差異。的滿意度存在顯著差異。 ：不同年齡的游客對白水洋景區(qū)住宿的舒適性的：不同年齡的游客對白水洋景區(qū)住宿的舒適性的 滿意度存在顯著差異。滿意度存在顯著差異。 ：不同年齡的游客對白水洋景區(qū)

46、住宿的價格的滿：不同年齡的游客對白水洋景區(qū)住宿的價格的滿 意度存在顯著差異。意度存在顯著差異。2HaH2bH2cH22. SPSS求解過程求解過程本例中自變量為不同的年齡，因變量為滿意度，由于自變量本例中自變量為不同的年齡，因變量為滿意度，由于自變量有有6組，且屬于間斷變量，而滿意度是根據(jù)組，且屬于間斷變量，而滿意度是根據(jù)Likert 5點量表進(jìn)點量表進(jìn)行調(diào)查的結(jié)果，可視為連續(xù)變量，因而這里不能采用獨立樣行調(diào)查的結(jié)果，可視為連續(xù)變量，因而這里不能采用獨立樣本本T檢驗的方法進(jìn)行檢驗，而應(yīng)采用單因素方差分析方法進(jìn)檢驗的方法進(jìn)行檢驗，而應(yīng)采用單因素方差分析方法進(jìn)行有關(guān)檢驗，以判斷不同年齡的游客群體對

47、景區(qū)提供的住宿行有關(guān)檢驗，以判斷不同年齡的游客群體對景區(qū)提供的住宿條件的滿意度是否存在顯著差異。條件的滿意度是否存在顯著差異。1）數(shù)據(jù)輸入與檢驗變量選擇。）數(shù)據(jù)輸入與檢驗變量選擇。將將402個游客對白水洋景區(qū)提供的住宿的環(huán)境衛(wèi)生、住宿的個游客對白水洋景區(qū)提供的住宿的環(huán)境衛(wèi)生、住宿的舒適性和住宿的價格舒適性和住宿的價格3個滿意度指標(biāo)的評價結(jié)果，以及所對個滿意度指標(biāo)的評價結(jié)果，以及所對應(yīng)的游客年齡群組的調(diào)查數(shù)據(jù)輸入應(yīng)的游客年齡群組的調(diào)查數(shù)據(jù)輸入SPSS 17.0軟件。選擇菜軟件。選擇菜單單“分析（分析（A）比較均值（比較均值（M）單因素單因素ANOVA”，開啟，開啟“單因素方差分析單因素方差分析”

48、對話框。對話框。2）選擇進(jìn)行）選擇進(jìn)行“單因素方差分析單因素方差分析”的變量的變量從對話框左側(cè)的變量列表中將從對話框左側(cè)的變量列表中將“住宿的環(huán)境衛(wèi)生住宿的環(huán)境衛(wèi)生”、“住宿住宿的的舒適性舒適性”和和“住宿的價格住宿的價格”，導(dǎo)入右側(cè)的，導(dǎo)入右側(cè)的“因變量列表因變量列表（E）”框框。以對話框左側(cè)的變量列表中的。以對話框左側(cè)的變量列表中的“年齡年齡”為控制變量，將之為控制變量，將之導(dǎo)導(dǎo)入右側(cè)的入右側(cè)的“因子（因子（F）”框?？?。3）對組間平方和進(jìn)行先行分解并檢驗）對組間平方和進(jìn)行先行分解并檢驗單擊單擊“對比（對比（N）”按鈕，彈出按鈕，彈出“單因素單因素ANOVA：對比：對比”對對話話框。框。（

49、a）“多項式多項式”復(fù)選框：決定是否對組間平方和進(jìn)行分解，復(fù)選框：決定是否對組間平方和進(jìn)行分解，并進(jìn)行結(jié)果檢驗。并進(jìn)行結(jié)果檢驗。（b）“度（度（D）”下拉框：可以選擇從線性趨勢到最高五下拉框：可以選擇從線性趨勢到最高五次項曲線進(jìn)行檢驗。次項曲線進(jìn)行檢驗。（c）“系數(shù)（系數(shù)（O）”編輯框：定義精確兩兩比較的選項。編輯框：定義精確兩兩比較的選項。這里按照分組變量升序給每組一個系數(shù)值，注意最終所有這里按照分組變量升序給每組一個系數(shù)值，注意最終所有的系數(shù)總計應(yīng)為的系數(shù)總計應(yīng)為0。（d）本例此項不做設(shè)置，單擊）本例此項不做設(shè)置，單擊“繼續(xù)繼續(xù)”按鈕，返回按鈕，返回“單因單因素方差分析素方差分析”對話框。

50、對話框。4)選擇進(jìn)行各組間兩兩比較的方法選擇進(jìn)行各組間兩兩比較的方法單擊單擊“兩兩比較（兩兩比較（H）”按鈕，彈出按鈕，彈出“單因素單因素ANOVA：兩兩：兩兩比比較較”對話框。對話框。（a）“假定方差齊性檢驗假定方差齊性檢驗”復(fù)選框：當(dāng)各組方差齊性時可復(fù)選框：當(dāng)各組方差齊性時可選擇的檢驗方法有選擇的檢驗方法有14種，其中最常用的有種，其中最常用的有LSD和和S-N-K法。法。（b）“未假定方差齊性未假定方差齊性”復(fù)選框：當(dāng)各組方差不齊時可用復(fù)選框：當(dāng)各組方差不齊時可用的兩兩比較方法有的兩兩比較方法有4種，其中以種，其中以Dunnetts C法比較常用。法比較常用。（c）“顯著性水平顯著性水平

51、”編輯框：定義兩兩比較時的顯著性水編輯框：定義兩兩比較時的顯著性水平，通常為平，通常為0.05。（d）本例對此項暫不做設(shè)置，留待方差齊次性檢驗后再根）本例對此項暫不做設(shè)置，留待方差齊次性檢驗后再根據(jù)方差是齊性還是異方差再作選擇，單擊據(jù)方差是齊性還是異方差再作選擇，單擊“繼續(xù)繼續(xù)”按鈕，按鈕，返回返回“單因素方差分析單因素方差分析”對話框。對話框。5)定義相關(guān)統(tǒng)計選項以及缺失值處理方法定義相關(guān)統(tǒng)計選項以及缺失值處理方法單擊單擊“選項（選項（O）”按鈕，彈出按鈕，彈出“單因素單因素ANOVA：選項：選項”對話對話框?？颉＃╝）“統(tǒng)計量統(tǒng)計量”復(fù)選框組：提供一些附加的統(tǒng)計分析項目。復(fù)選框組：提供一些

52、附加的統(tǒng)計分析項目。本例選擇本例選擇“描述性（描述性（D）”和和“方差同質(zhì)性檢驗（方差同質(zhì)性檢驗（H）”。（b）：）：“均值圖（均值圖（M）單選框：用各組均值制圖，以直觀）單選框：用各組均值制圖，以直觀了解它們的差異，本例選擇此項。了解它們的差異，本例選擇此項。（c）：）：“缺失值缺失值”單選框：定義分析中對缺失值的處理方單選框：定義分析中對缺失值的處理方法。包括法。包括“按分析順序排除個案（按分析順序排除個案（A）和）和“按列表排除個按列表排除個案（案（L）”兩項。為了充分利用數(shù)據(jù)，本例選擇前者。兩項。為了充分利用數(shù)據(jù)，本例選擇前者。（d）：完成設(shè)置后，單擊）：完成設(shè)置后，單擊“繼續(xù)繼續(xù)”按

53、鈕，返回按鈕，返回“單因素方單因素方差分析差分析”對話框。對話框。6)執(zhí)行分析與結(jié)果輸出執(zhí)行分析與結(jié)果輸出 所有設(shè)置確認(rèn)無誤后，單擊所有設(shè)置確認(rèn)無誤后，單擊“確定確定”按鈕，執(zhí)行單因素方按鈕，執(zhí)行單因素方差分析，并輸出分析結(jié)果。差分析，并輸出分析結(jié)果。N均值均值標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)誤標(biāo)準(zhǔn)誤均值的均值的 95% 置置信區(qū)間信區(qū)間極小極小值值極大極大值值下限下限上限上限住住宿宿的的環(huán)環(huán)境境衛(wèi)衛(wèi)生生1.00603.4333.74485.096163.24093.62572.005.002.001933.2902.79632.057323.17713.40321.005.003.001023.3922.7

54、5984.075243.24293.54142.005.004.00333.3333.64550.112373.10443.56222.005.005.0073.2857.75593.285712.58663.98482.004.006.0073.1429.69007.260822.50473.78112.004.00總總數(shù)數(shù)4023.3383.76388.038103.26343.41321.005.003. SPSS分析結(jié)果解讀分析結(jié)果解讀1）描述性統(tǒng)計）描述性統(tǒng)計不同年齡群體游客對景區(qū)提供的住宿條件滿意度評價結(jié)果描述性統(tǒng)計不同年齡群體游客對景區(qū)提供的住宿條件滿意度評價結(jié)果描述性統(tǒng)計 N均

55、值均值標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)誤標(biāo)準(zhǔn)誤均值的均值的 95% 置信置信區(qū)間區(qū)間極小極小值值極大極大值值下限下限上限上限住住宿宿的的舒舒適適性性1.00603.5167.79173.102213.31213.72122.005.002.001933.3368.72568.052243.23383.43982.005.003.001023.4706.69945.069263.33323.60802.005.004.00333.1515.66714.116132.91503.38811.004.005.0072.8571.37796.142862.50763.20672.003.006.0073.2857.7

56、5593.285712.58663.98482.004.00總數(shù)總數(shù)4023.3731.72715.036273.30183.44441.005.00N均值均值標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)誤標(biāo)準(zhǔn)誤均值的均值的 95% 置信置信區(qū)間區(qū)間極小極小值值極極大大值值下限下限上限上限住住宿宿的的價價格格1.00603.1500.75521.097502.95493.34511.00 5.002.001932.9223.82864.059652.80463.03991.00 5.003.001023.0882.83373.082552.92453.25201.00 5.004.00333.1212.69631.121

57、212.87433.36812.00 4.005.0073.0000.57735.218222.46603.53402.00 4.006.0072.71431.11270.420561.68523.74341.00 4.00總數(shù)總數(shù)4023.0124.81283.040542.93273.09211.00 5.00Levene 統(tǒng)計量統(tǒng)計量df1df2顯著性顯著性住宿的環(huán)境衛(wèi)生住宿的環(huán)境衛(wèi)生.4495396.814住宿的舒適性住宿的舒適性2.6975396.021住宿的價格住宿的價格1.0105396.411就就“住宿的環(huán)境衛(wèi)生住宿的環(huán)境衛(wèi)生”檢驗變量而言，檢驗變量而言，Levene統(tǒng)計量的統(tǒng)

58、計量的F=0.449，對應(yīng)的對應(yīng)的P=0.8140.05；就；就“住宿的價格住宿的價格”檢驗變量而言，檢驗變量而言，Levene統(tǒng)計量的統(tǒng)計量的F=1.010，對應(yīng)的，對應(yīng)的P=0.411。二者均未達(dá)到。二者均未達(dá)到0.05的顯著的顯著性水平，均應(yīng)接受方差相等的零假設(shè)，表示兩組樣本的方差不性水平，均應(yīng)接受方差相等的零假設(shè)，表示兩組樣本的方差不存在顯著差異，均未違反方差同質(zhì)性的假定。存在顯著差異，均未違反方差同質(zhì)性的假定。就就“住宿的舒適性住宿的舒適性”檢驗變量而言，檢驗變量而言，Levene統(tǒng)計量統(tǒng)計量F=2.697，對應(yīng)，對應(yīng)的的P=0.0210.05）和）和1.308（p=0.2600.0

59、5），均未達(dá)到設(shè)置的顯著性水平），均未達(dá)到設(shè)置的顯著性水平0.05，因而均接受關(guān)于均值相等的零假設(shè)，表明不同年齡，因而均接受關(guān)于均值相等的零假設(shè)，表明不同年齡的游客對景區(qū)的游客對景區(qū)“住宿的環(huán)境衛(wèi)生住宿的環(huán)境衛(wèi)生”和和“住宿的價格住宿的價格”滿意滿意度不存在顯著差異。因此研究假設(shè)和無法獲得支持，從而度不存在顯著差異。因此研究假設(shè)和無法獲得支持，從而無需進(jìn)行事后比較。無需進(jìn)行事后比較。 就就“住宿的舒適性住宿的舒適性”因變量而言，整體檢驗的因變量而言，整體檢驗的F值為值為2.306（p=0.0440.05），達(dá)到設(shè)置的顯著性水平），達(dá)到設(shè)置的顯著性水平0.05，因而拒，因而拒絕關(guān)于均值相等的零假

60、設(shè)，表明不同年齡的游客群體對景絕關(guān)于均值相等的零假設(shè)，表明不同年齡的游客群體對景區(qū)區(qū)“住宿的舒適性住宿的舒適性”滿意度的評價結(jié)果存在顯著差異。滿意度的評價結(jié)果存在顯著差異。3）多重比較結(jié)果）多重比較結(jié)果 就就“住宿的環(huán)境衛(wèi)生住宿的環(huán)境衛(wèi)生”和和“住宿的價格住宿的價格”因變量而言，因因變量而言，因ANOVA分析結(jié)果表明分析結(jié)果表明F統(tǒng)計量均未達(dá)到顯著，均接受關(guān)于統(tǒng)計量均未達(dá)到顯著，均接受關(guān)于各組均值相等的零假設(shè)，因而無需進(jìn)一步進(jìn)行事后比較。各組均值相等的零假設(shè)，因而無需進(jìn)一步進(jìn)行事后比較。 就就“住宿的舒適性住宿的舒適性”因變量而言，因變量而言，ANOVA分析結(jié)果表明分析結(jié)果表明F統(tǒng)計量達(dá)到統(tǒng)計