单因素方差分析的结果解释.pdf

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1、单因素方差分析的结果解释1.基本描述性统计量Descriptives投诉次数95%ConfidenceIntervalStd.forMeanNMeanDeviationStd.ErrorLowerBoundUpperBoundMinimumMaxim零售业749.0010.8014.08239.0158.9934旅游业648.0013.5945.55033.7362.2729航空公司535.0010.4164.65822.0747.9321家电制造业559.0012.7485.70143.1774.8344Total2347.8713.7592.8694

2、1.9253.8221分析：上表给出基本描述性统计量。由上表可以看出，在4个行业中，样本数量分别为7，6，5，5，其中家电制造业投诉次数最多，零售业和旅游业相近，航空公司投诉最少，这一点也可以通过均值折线图得到验证。2．方差齐性检验TestofHomogeneityofVariances投诉次数LeveneStatisticdf1df2Sig..195319.898分析：上表是方差齐性检验结果表。从表中可以看出，方差齐性检验计算出的概率p值为0.898，在给定显著性水平α为0.05的前提下，通过方差齐性检验，即不同行业投诉次数认为是来自于相同方差的不同总

3、体，满足方差分析的前提。3．单因素方差分析表ANOVA投诉次数SumofSquaresdfMeanSquareFSig.Between(Combined)1456.6093485.5363.407.039GroupsLinearUnweighted83.710183.710.587.453TermWeighted52.174152.174.366.552Deviation1404.4352702.2174.927.019WithinGroups2708.00019142.526Total4164.60922分析：上表是单因素方差分析表。第2列表示偏差平方

4、和（SumofSquares）,其中组间偏差平方和为1456.609,组内偏差平方和为2708.000，总偏差平方和为4164.609.第3列是检验统计量的自由度（df）,组间自由度为3，组内自由度为19，总自由度为22。第4列是均方，表示偏差平方和与自由度的商，分别为485.536和142.526,两者之比为F分布的观测值3.407，它对应的概率p值为0.039。在给定显著性水平α为0.05的前提下，由于概率p值小于α，故应拒绝原假设，即认为不同行业间的次数有显著差异。4．多项式检验结果ContrastCoefficients行业Contrast零售业

5、旅游业航空公司家电制造业11-11-1211-1-1ContrastTestsValueofSig.ContrastContrastStd.Errortdf(2-tailed)投诉次数Assumeequalvariances1-23.0010.056-2.28719.03423.0010.056.29819.769Doesnotassumeequal1-23.0010.083-2.28116.730.036variances23.0010.083.29816.730.770分析：上面两个表格中，表1给出了线性多项式的系数，表2给出了比较检验结果。利用计算

6、得到的概率p值可知，在Contrast1的情形下，无论假设为方差齐性，还是方差不齐，都有p<0.05，小于显著性水平，故应拒绝原假设，即认为零售业、航空公司投诉次数之和与旅游业、家电制造业投诉次数之和在0.05水平上差异显著；在Contrast2的情形下，无论假设为方差齐性，还是方差不齐，都有p>0.05，大于显著性水平，故应接受原假设，即认为零售业、旅游业投诉次数之和与航空公司、家电制造业投诉次数之和在0.05水平上无显著差异。5．LSD和Bonferroni验后多重比较分析：下表是利用LSD、Bonferroni、Sidak和Scheffe检验方法分

7、别显示两两行业之间投诉次数均值的检验比较结果。表中的星号表示在显著性水平为0.05的情况下，相应的两组均值存在显著差异。各种检验方法对抽样分布标准误差的定义不尽相同，但在系统中皆采用LSD方法的标准误差，故表中两种方法的两列数据完全相同。第3列Sig.是检验统计量的观测值在不同分布中的概率p值。两种方法存在一定的差异，两者之间由于对误差率的控制不同，所以敏感度也不同，从表中可以明显地看出，LSD方法的概率p值都比Bonferroni方法的相应概率p值小一些，和其它方法相比，LSD方法的敏感度是比较高的。例如，在显著性水平为0.05的前提下，LSD检验中航

8、空公司和家电制造业之间的投诉次数均值存在显著差异，其概率p值为0.005，Bon