第二讲参数的假设检验(2)

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1、所有设置完成后即得如下结果。。结果解读1“ResidualSSCPMatrix”中的“Covariance”为矩阵Sp2、“MultivariateTests”框中“Hotelling’sTrace”读出F=1.498，sig=0.269，代入计算可知两个向量的均值无显著性差异。例4.6.1为了研究销售方式对商品销售额的影响，选择四种商品（甲、乙、丙和丁）按三种不同的销售方式进行销售。这四种商品的销售额分别为x1,x2,x3,x4，其数据如下。例4.6.1.sav分析：本题的关键要求出矩阵SSTR，SSE，SST这三个矩阵的任两个，由SST=SSTR+SSE，可以求出另外一个矩阵。另外，输出

2、结果中要包含威尔克斯统计量。具体操作如下：打开例4.6.1数据文件，选择菜单“AnalyzeGeneral→LinearModelMultivariate”,→选择分别代表甲、乙、丙、丁销售量的x1,x2,x3,x4进入“DependentVariable”,“销售方式”进入“Fixedfactors”。单击“Option”在“FactorandFactorinterations”中选择“OVERALL”进入“Displaymeansfor”，“Display”复选框中选择“Descriptivestatistics”，“SSCPMatrixs”，并选择默认的显著水平0.05。所有设置完成后

3、即可得如下结果。结果解读1由表格“DescriptiveStatistics”可以看出XXXX,,,1232、由表格“Between-subjectSSCPMatrix”可以读出SSTR，SSE这两个矩阵，由SST=SSTR+SSE，可求出SST。3、由“MultivariteTests”销售方式一栏读出威尔克斯Λ统计量为0.666，对应F=3.038，对应置信水平0.004。因此认为三种销售方式的销售额有显著差异，为了研究到底是由哪种商品引起的，采用一元方差进行检验分析并利SSTR，SSE这两个矩阵的对角线上的元素有5221.30/2518.53/2FF====3.377,1.615,12

4、44069.55/579148.05/572480.83/238529.30/2FF==0.166,==8.00834427028.50/57137115.10/57查F分布表，得知丁商品有十分显著的差异，于是考虑剔除丁商品再对其他三种商品用进行Λ检验。具体操作为：只需在“Multivariate”对话框中仅选择甲、乙、丙商品销售额的数据，其余设置同上即可得如下结果。同样可读出威尔克斯Λ统计量为0.870，对应的F=1.328实验2（统一要求）[实验课程]现代统计分析方法[实验名称]参数的假设检验[实验地点]3A-310[日期]2008年10月17日[实验目的与要求]能用SPSS进行假设检验

5、：（1）正态总体（单个总体和多个总体)均值的检验，熟悉相应的检验统计量；（2）求置信区间。[实验内容与结果]1、题目：第1题和第6题（P135）2、步骤：3、结果：4、分析：