SPSS实验分析报告四_spss实验实例分析报告
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SPSS实验分析报告四
一、地区*日期*销售量
（一）、提出假设
原假设H0=“不同地区对销售量的平均值没有产生显著影响。” H2=“不同日期对销售量的平均值没有产生显著影响。” H3=“不同的地区和日期对销售量没有产生了显著的交互作用。”
（二）、两独立样本t检验结果及分析
表
（一）主旨間係數
地区2 3 日期2 3
數值標籤
地区一 地区二 地区三 周一至周三 周四至周五
周末
N 9 9 9 9 9 9
表
（一）表示各个控制变量的分组情况，包括三个不同的地区以及三个不同日期的数据。
表
（二）销售额多因素方差分析结果
主体间效应的检验
因變數: 销售量
來源 第 III 類平方和 修正的模型 61851851.852
a
df 8
平均值平方 7731481.481
F 8.350
顯著性.000 截距 地区 日期 地区 * 日期 錯誤 總計 844481481.481 2296296.296 2740740.741 56814814.8***.667 923000000.0002 2 4 18 27 26
844481481.481 1148148.148 1370370.370 14203703.704 925925.926
912.040 1.240 1.480 15.340
.000.313.254.000
校正後總數 78518518.519 a.R 平方 =.788（調整的 R 平方 =.693）
由表
（二）可知，第一列是对观测变量总变差分解的说明；第二列是对观测变量总变差分解的结果；第三列是自由度；第四列是方差；第五列是F检验统计量的观测值；第六列是检验统计量的概率P值。可以看到：观测变量的总变差SST为78518518.519，它被分解为四个部分，分别是：由 地区（x2）不同引起的变差（2296296.296），由日期（x3）不同引起的变差(2740740.741)，由地区和日期交互作用（x2*x3）引起的变差（5.681E7），由随机因素引起的变差（Error 1.667E7）。FX1、FX2、FX1*X2的概率P值分别为0.313、0.254、0.000。如果显著性水平α为0.05，由于FX1、FX2的概率P值大于显著性水平α，因此不应该拒绝原假设，可以认为不同的地区、日期下的销售量总体均值不存在显著差异，对销售量的效应同时为0，各自不同水平没有给销售量带来显著影响。同时，由于FX1*X2的概率P值小于显著性水平α，所以应该拒绝原假设，可以认为不同的地区和日期对销售量产生了显著的交互作用，在不同的地区，不同的日期会对销售额产生显著影响。
表
（三）自訂假設檢定索引 對照係數（L' 矩陣）轉換係數（M 矩陣）對照結果（K 矩陣）對照係數（L' 矩陣）轉換係數（M 矩陣）
地区 的偏差對照（省略種類 = 3）
恆等式矩陣 零矩陣
日期 的偏差對照（省略種類 = 3）
恆等式矩陣 對照結果（K 矩陣）零矩陣
表
（四）不同地区下销售量的均值对比检验结果（K 矩陣）
地区 偏差對照
層次 1 對平均值
對比估計 假設值
差異（評估值假設值）
標準錯誤 顯著性
95% 差異的信賴區間
a.省略的種類 = 3
下限 上限 下限 上限
a因變數 销售量-259.259
0-259.259 261.891.335-809.473 290.954 407.407 0 407.407 261.891.137-142.806 957.621
表
（四）分别显示了三个不同地区销售量总体的均值检验结果，省略了地区三的检验结果，检验值是各水平下的总体均值。可以看出：地区一的销售量均值与检验值的差为259.259，标准误差为261.891，T检验统计量的概率P值为0.335，差值的95%置信区间的下限和上限分别为-809.473，290.954。分析结论为：地区一销售量的均值与检验值之间不存在显著差异。同理，地区二销售量的均值与检验值之间不存在显著差异。三个地区产生的影响没有显著差异。
表
（五）地区对销售量影响的单因素方差分析结果
因變數: 销售量
來源 比對 平方和 2296296.296
df 2 18
平均值平方 1148148.148 925925.926
F 1.240
顯著性.313 錯誤 16666666.667
表
（五）是地区对销售量影响的单因素方差分析结果。可以看到：不同地区可解释的变差为2296296.296，不可解释的变差为16666666.667，它们的方差分别为1148148.148、925925.926，F统计量的观测值为1.240，对应的概率P值为0.313。如果显著性水平α为0.05，由于概率P值大于显著性水平α，所以原假设成立，认为不同地区对销售量的平均值没有产生显著影响。
表
（六）不同日期下销售量的均值对比检验结果（K 矩陣）
日期 偏差對照
層次 1 對平均值
對比估計 假設值
差異（評估值假設值）
標準錯誤 顯著性
95% 差異的信賴區間
下限
a
因變數 销售量-370.370
0-370.370 261.891.174-920.584 179.843 407.407 0 407.407 261.891.137-142.806
上限
a.省略的種類 = 3
957.621
表
（六）分别显示了三个不同日期下销售量总体的均值检验结果，省略了日期三的检验结果，检验值是各水平下的总体均值。可以看出：日期一的销售量均值与检验值的差为370.370，标准误差为370.370，T检验统计量的概率P值为0.174，差值的95%置信区间的下限和上限分别为-920.584、179.843。分析结论为：日期一销售量的均值与检验值之间不存在显著差异。同理，日期二销售量的均值与检验值之间不存在显著差异。三个不同日期产生的影响没有显著差异。
表
（七）日期对销售量影响的单因素方差分析结果
因變數: 销售量
來源 比對 錯誤
平方和 2740740.741 16666666.667
df 2 18
平均值平方 1370370.370 925925.926
F 1.480
顯著性.254
表
（七）是日期对销售量影响的单因素方差分析结果。可以看到：不同日期可解释的变差为2740740.741，不可解释的变差为16666666.667，它们的方差分别为1370370.370、925925.926，F统计量的观测值为1.480，对应的概率P值为0.254。如果显著性水平α为0.05，由于概率P值大于显著性水平α，所以原假设成立，认为不同日期对销售量的平均值没有产生显著影响。
图
（一）地区与销售量的交互作用图
图
（一）中，从地区一至地区三，不同的日期销售额的变化波动很大且规律不一，直接结论是：不同的日期和地区间存在明显的交互作用。
图
（二）日期与销售量的交互作用图
图
（二）中，在不同的日期，不同地区的销售额的变化规律都不一样，直接结论是：不同的地区和日期间存在明显的交互作用。
二、香烟消耗量*肺癌死亡率
（一）、提出假设
原假设H0=“香烟消耗量对肺癌死亡率没有产生显著影响。”
（二）、两独立样本t检验结果及分析
图
（三）香烟消耗量与肺癌死亡率的简单散点图
由图
（三）可知，香烟消耗量与肺癌死亡率存在一定的正相关关系。
表
（八）香烟消耗量*肺癌死亡率相关关系分析
1930年人均香每百万男子中死
1930年人均香烟消耗量 皮爾森(Pearson)相關
烟消耗量
于肺癌的人数
.737
**
顯著性（雙尾）
N 每百万男子中死于肺癌的皮爾森(Pearson)相關
人数
顯著性（雙尾）
N **.相關性在 0.01 層上顯著（雙尾）。
11.737.010 11
**
.010 11 1 11 由表
（八）可知，香烟消耗量和肺癌死亡率的简单相关系数为0.737，说明两者之间存在正的强相关性，其相关系数检验的概率P值为0.010。因此，当显著性水平α为0.01时，P值小于显著性水平应拒绝相关系数检验的原假设。中相关系数上角的两个星号（**）表示显著性水平α位0.01时拒绝原假设。
三、销售额*销售价格*家庭收入
（一）、提出假设
原假设H0=“销售额对销售价格没有产生显著影响。” H2=“家庭收入对销售价格没有产生显著影响。”
（二）、两独立样本t检验结果及分析
图
（四）销售额与销售价格的简单散点图
由图
（四）可知，销售额与销售价格之间存在负相关关系。
图
（五）销售额与家庭收入的简单散点图
由图
（五）可知，销售额与家庭收入之间存在较强的正相关关系。
图
（六）销售价格和家庭收入的简单散点图
由图
（六）可知，销售价格与家庭收入之间存在弱的负相关关系。
表
（九）销售额*销售价格相关系数计算结果
销售额 皮爾森(Pearson)相關 顯著性（雙尾）
N 销售价格 皮爾森(Pearson)相關 顯著性（雙尾）
N
销售额 1 10-.933**.000 10
销售价格-.933**.000 10 1 10 **.相關性在 0.01 層上顯著（雙尾）。
由表
（九）可知，销售额和销售价格的简单相关系数为-0.933，说明两者之间存在负的强相关性，其相关系数检验的概率P值为0。因此，当显著性水平α为0.01时，应拒绝相关系数检验的原假设，认为两总体不是零相关。
另外，表
（九）中相关系数上角的两个星号（**）表示显著性水平α为0.01时拒绝原假设。
表
（十）销售价格和销售额的偏相关分析结果
控制變數
家庭收入 销售价格
相關 顯著性（雙尾）
df
销售额
相關 顯著性（雙尾）
df
销售价格 1.000.0-.728.026 7
销售额-.728.026 7 1.000.0
由表
（十）可知，在家庭收入作为控制变量的条件下，销售价格和销售额的偏相关系数为-0.728，呈较强的负相关，高于简单相关系数。
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