管理统计学实验二spss.pdf

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1、《管理统计学》实验二假设检验与方差分析实验项目名称案例4.1谷类食品生产商的投资问题案例4.2数控机床的选购问题案例5.1运动员团体成绩预测问题案例5.2手机电池通话时间测试案例5.3月份与的关系目录1/27一、实验目的1.掌握数据文件的建立2.掌握统计分析中的均值比较和T检验方法3.掌握单因素方差分析和多因素方差分析的原理与步骤4.学习并将管理统计学课程所学的知识用于解决实际问题二、实验原理软件有数据整理、分析数据的功能,其中包括假设检验及方差分析实验可以用到的工具,如均值比较、参数分析、建立线性模型等。三、设备软

2、件(英文名称)四、实验内容和实验步骤1、案例4.1谷类食品生产商的投资问题1)启动,在变量视图里面输入案例变量“食用者类型(字符串)”和“热量摄取量(数值,小数设为0位)”2)在数据输入窗口输入数据2/273)分别对两种食用者类型的热量摄取量均值进行检验(α=0.05),按照”分析-比较均值-独立样本检验”,加入检验变量“热量摄取量”、加入分组变量“食用者类型”,设置组1、2分别为A、B组,点击选项,设置置信区间百分比为95%3/274/274)点击确定,得到结果如下:5)分析谷物食品的生产商的说法“多吃谷物吧,早上

3、也吃,这样有助于减肥。”是否正确解答:由上面的数据可以看出,F检验表明方差齐性成立,即在显著性水平为95%的条件下,f的显著性概率p为0.652>0.05,A类(经常的谷类食用者)和B类(非经常谷类食用者)的热量摄取量没有明显差异。所以观察T检验的值,应该采用上一行的结果,此时t统计量的显著性(双尾)概率p为0.022<0.05,即拒绝零假设,两种类型的食用者食用谷类摄取热量存在显著性差异,故可以下结论:谷物食品的生厂商说法存在一定的合理性。2、案例4.2数控机床的选购问题1)打开,设置变量“机床型号”(字符串),“

4、需修理时间间隔”(小数0位),并分别输入对应的数据5/272),按照”分析-比较均值-独立样本T检验”,加入检验变量“需修理时间间隔”、6/27加入分组变量“机床型号”,设置组别1、2组,点击选项,设置置信区间百分比为95%7/273)按照上题的步骤,将置信区间百分比设置为99%8/274)两次得到结果如下:95%:99%:9/275)分析在95%和99%的不同显著水平下,型号1的机床是否比型号2的机床耐用,该公司如何决策。解答:由上面的数据可以看出,F检验表明方差齐性成立,在显著性水平为95%和99%的条件下,f的

5、显著性概率p均为0.224>0.05,即两种型号的需修理时间间隔没有明显差异。所以观察T检验的值,应该采用上一行的结果,此时t统计量的显著性(双尾)概率p为0.887>0.05,即两种型号的机床的首次使用至需要修理的时间间隔没有明显差异,型号1的机床与型号2的耐用程度差别不大。而由题意可知,型号2的价格稍贵,故建议该公司选择型号1的机床较为明智。3、案例5.1运动员团体成绩预测问题1)打开,设置变量“国家”(字符串),“组别”、“决赛成绩”(小数0位),并分别输入对应的数据10/272)按照”分析-一般线性模型-单变

6、量”,加入因变量“成绩”、加入固定因子“组别”“国家”,点击选项模型,选择“设定”,类型为“主效应”,将“组别”“国家”加入右边的框11/2712/273)再此基础上选择“两两比较”,把“国家”加入“两两比较检验(P)”,勾选“假定方差齐性”中的“(L)”框13/274)到结果如下:14/275)分析获得金牌、银牌和铜牌的队伍之间的射箭成绩是否存在显著差异。解答:由上面的结果可以看出,因素“国家”的检验,0.001<0.05,所以拒绝假设,表明有95%的把握可以认为获得金银铜牌三个国家的队伍之间的射箭成绩有显著差异。

7、而在此之后的检验数据中,可以看出,中国和韩国两个国家的检验值0.109>0.05,即两个国家的射箭成绩没有显著性差异;而法国与韩国,法国与中国这两对国家之间的检验值概率均小于0.05,即铜牌国家与金银牌国家之间的射箭成绩存在显著性差异。4、案例5.2手机电池通话时间测试1)打开,设置变量“手机型号(字符串)”、“通话时间”(小数1位),并分别输入对应的数据15/272)按照”分析-比较均值-单因素”,加入因变量“通话时间”、加入因子“手机型号”,点击选项,复选框选择“描述性”、“方差同质性检验”,点击“两两比较”,勾

8、选“(L)”“’sT2(M)”,设置显著性水平为0.0516/2717/273)得到结果如下:18/274)分析电池检验数据的方差是否齐性19/27解答:由方差齐性检验表来看,统计量为0.054,组间、组内自由度分别是2、24,相应显著性概率为0.947,非常大。所以没有理由拒绝原假设,电池检验数据的方差具有齐性。5)判断三种手机电池的通话时间

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