多因素方差分析（精品）.doc

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1、勤;fH/tli#ft实验报告经济贸易系统计专业08级一班39号实验人刘海英实验地点：实训楼B305实验日期:2011-10-10实验题目：多因素方差分析实验类型：基本操作实验目的：掌握方差分析的基本原理及方法实验内容：某种果汁在不同地区的销售数据，调查人员统计了易拉罐包装和玻璃包装的饮料在三个地区的销售金额，利用多因素方差分析，分析销售地区和包装方式对销售金额的影响。(1)试计算因变量在各个因素下的描述性统计量及在各个因素水平下的误差方差的Levene检验。(2)对数据进行多因素方差分析，分析不同色装的和地区下的效果是否相同，及交互作用的效应是否显著。

2、实验步骤：1、利用多因素方差分析进行分析：选择“分析一一般线性模型一单变量”。2、选择销售地区和包装形式为固定因子，销售额为因变量，如图：•Ji单变量因变*(D)：模型的...*$销售额【销售额］固定因子(E):对比创…人人+.1r~~]夕购物地区［销售地区］绘制①…农包装形式【包装］两两比较凹…随机因子©)::保存选项⑼…Bootstrap(B)...3、模型选择“全因子”。在“选项”对话框中选择:描述统计、方差齐性检验、分布-水平图和残差图，显著性水平为0.5.点击“继续一确定”。4•在“两两比较”屮，将“包装”和“销售额”选入“两两比较检验”，“

3、假定方差齐性”选择LSD和Bonferroni实验结果:1.通过描述性统计分析，可以得到销售额在不同的包装形式和不同的购物地区的均值和标准偏差。描述性统计量因变量:销售额购物地区包装形式均値标准偏差N地区A易拉罐413.065790.8657435玻璃瓶343.9763100.4720735总计378.5210101.2583970地区B易拉罐440.964798.23860120玻璃瓶361.720590.46076102总计404.5552102.48440222地区C易拉罐407.774769.3333430玻璃瓶405.726980.570582

4、9总计406.768174.4211459总计易拉罐430.304393.47877185玻璃瓶365.667192.64058166总计399.735298.408213512、【卩值小于0・05的时候拒绝原假设】有levene检验结果可以知道，由于F统计量对应的P值为0.330远远大于给定的显著性水平0.05,所以应拒绝备择假设，不能拒绝原假设,可以认为满足误差方差原假设这一条件，也就是满足进行方差分析的前提条件……齐次方差。误差方差等同性的Levene检验'因变暈:销售额Fdfldf2Sig.1.1575345.330检验零假设，即在所有组中因变暈

5、的误差方差均相等。a.设计：截距+销售地区+包装+销售地区*包装3、在单因素方养分析的主体间效M的检验结果屮所构建的总体模型F统计最对应的P值几乎为0,可以认为总体拟合的线性效果非常好；包装效应和包装及销伟的联合效应特别明显对销售量影响很大,而销代地区在0.05的显著性水平下可以对销售量没有影响，即无论在哪个地域销伟对销售都无所谓;主体间效应的检验因变量:销售额源III型平方和df均方FSig.校正模型469402.9961593880.59911.092.000截距3.936E713.936E74650.274.000销售地区33506.2102167

6、53.1051.979.140包装158037.4421158037.44218.672.000销售地区*包装69858.325234929.1634.127.017误差2920058.8243458463.939总计5.948E7351校正的总计3389461.820350a.R方二.138（调整R方二.126）4、在LSD和Bonferroni的多个比较屮，除了可以勉强认为A和B两个地区对销角量有微弱影响外,几乎ABC这三个没有影响；在备因素的分布水平图屮，我们也可以得岀如上的结论。因变呈:销售额多个比较(I)购物地区(J)购物地区均値差値(I-J)

7、标准误差Sig.95%置信区间下限上限LSD地区八地区B-26.0342'12.61108.040-50.8385-1.2299地区C-28.247116.25946.083-60.22733.7330地区B地区八26.0342’12.61108.0401.229950.8385地区C-2.213013.47525.870-28.716924.2910地区C地区八28.247116.25946.083-3.733060.2273地区B2.213013.47525.870・24.291028.7169Bonferroni地区八地区B-26.034212.6

8、1108.119-56.37284.3044地区C-28.247116.2594