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正文內(nèi)容

spss實驗報告,[精選五篇](編輯修改稿)

2025-05-05 01:45 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 圖 32( 4)結果及其解釋 結果:國內(nèi) MBA畢業(yè)生各自所學專業(yè)與起薪情況沒有顯著關系; 解釋:從圖 32 可以看出, F 統(tǒng)計量的觀測值為 ,對應的概率 P 值為 。如果顯著性水平α為 ,由于概率 P 值大于顯著性水平α,所以接受原假設,認為國內(nèi) MBA 畢業(yè)生各自所學專業(yè)與起薪情況沒有顯著關系。 4.一家連鎖零售店試圖對顧客的購買習慣進行調(diào)查。 記錄了顧客性別、購物方式、消費額等信息。使用多因素方差分析方法分析顧客性別和購物方式對消費額有何影響。( 1)原假設 第 4 頁共 6 頁不同顧客性別沒有對消費額產(chǎn)生顯著差異;不同購物方式對消費額沒有顯著差異;顧客性別和購物方式對消費額沒有產(chǎn)生顯著的交互影響。( 2)參數(shù)設置觀測變量:消費額 控制變量:顧客性別,購物方式( 3)操作步驟及計算結果操作步驟:①選擇菜單:【分析( A)】→【一般線性模型】→【單變量( U)】;②指定觀測變量“消費額”到【因變量( D)】框中; ③指定固定效應的控制變量“顧客性別”和“購物方式”到【固定因子 (F)】框中,如圖 41。 計算結果: 圖 42 圖 42 第 5 頁共 6頁( 4)結果及其解釋 結果:不同顧客性別對消費額有顯著差異;不同購物方式對消費額沒有顯著差異;顧客性別和購物方式對消費額有顯著的交互影響。解釋:從圖中可以看出 Fgender, Fstyle, Fgender*style 的概率 P 值分別為 , ,由于 Fgender,F(xiàn)gender*style 概率 P 值小于顯著性水平α,所以應該拒絕原假設,可以認為不同顧客性別對消費額有顯著差異,顧客性別和購物方式對消費額有顯著的交互影響,而 Fstyle概率 P值小于顯 著性水平α,則接收原假設認為不同購物方式對消費額沒有顯著差異。 四、實驗小結(心得體會、遇到問題及其解決方法) 第 6 頁共 6頁 第三篇: SPSS實驗分析報告四 SPSS實驗分析報告四 一、地區(qū) *日期 *銷售量 (一)、提出假設 原假設 H0=“不同地區(qū)對銷售量的平均值沒有產(chǎn)生顯著影響?!?H2=“不同日期對銷售量的平均值沒有產(chǎn)生顯著影響?!?H3=“不同的地區(qū)和日期對銷售量沒有產(chǎn)生了顯著的交互作用?!? (二)、兩獨立樣本 t檢驗結果及分析 表 (一) 主旨間係數(shù) 地區(qū) 123 日期 123 數(shù)值標籤 地區(qū)一地區(qū)二地區(qū)三周一至周三周四至周五 周末 N999999 表 (一)表示各個控制變量的分組情況,包括三個不同的地區(qū)以及三個不同日期的數(shù)據(jù)。 表 (二) 銷售額多因素方差分析結果 主體間效應的檢驗 因變數(shù) :銷售量 來源第 III類平方和修正的模型 a df8 平均值平方 顯著性 .000 截 距 地 區(qū) 日 期 地 區(qū) * 日 期 錯 誤 總 計 1224182726 . 校正後總數(shù) 平方 =.788(調(diào)整的 R平方 =.693) 由表 (二)可知,第一列是對觀測變量總變差分解的說明;第二列是對觀測變量總變差分解的結果;第三列是自由度;第四列是方差;第五列是 F 檢驗統(tǒng)計量的觀測值;第六列是檢驗統(tǒng)計量的概率 P 值??梢钥吹剑河^測變量的總變差 SST 為 ,它被分解為四個部分,分別是:由地區(qū)( x2)不同引起的變差( ),由日期( x3)不同引起的變差 (),由地區(qū)和日期交互作用( x2*x3)引起的變差( ),由隨機因素引起的變差( )。 FX FX FX1*X2的概率 P值分別為 0. 31 5 。如果顯著性水平α為 ,由于 FX FX2 的概率 P 值大于顯著性水平α,因此不應該拒絕原假設,可以認為不同的地區(qū)、日期下的銷售量總體均值不存在顯著差異,對銷售量的效應同時為 0,各自不同水平?jīng)]有給銷售量帶來顯著影響。同時,由于 FX1*X2的概率 P值小于顯著性水平α,所以應該拒絕原假設,可以認 為不同的地區(qū)和日期對銷售量產(chǎn)生了顯著的交互作用,在不同的地區(qū),不同的日期會對銷售額產(chǎn)生顯著影響。 表 (三) 自訂假設檢定索引 1 對照係數(shù)( L39。矩陣)轉換係數(shù)( M矩陣)對照結果( K矩陣) 2 對照係數(shù)( L39。矩陣)轉換係數(shù)( M矩陣) 地區(qū)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) 不同地區(qū)下銷售量的均值對比檢驗結果( K矩陣) 地區(qū)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(qū)間 =3 下限上限下限上限 a 因變數(shù)銷售量 表 (四)分別顯示了三個不同地區(qū)銷售量總體的均值檢驗結果,省略了地區(qū)三的檢驗結果,檢驗 值是各水平下的總體均值??梢钥闯觯旱貐^(qū)一的銷售量均值與檢驗值的差為 ,標準誤差為 ,T 檢驗統(tǒng)計量的概率 P 值為 ,差值的 95%置信區(qū)間的下限和上限分別為 , 。分析結論為:地區(qū)一銷售量的均值與檢驗值之間不存在顯著差異。同理,地區(qū)二銷售量的均值與檢驗值之間不存在顯著差異。三個地區(qū)產(chǎn)生的影響沒有顯著差異。 表 (五) 地區(qū)對銷售量影響的單因素方差分析結果 因變數(shù) :銷售量 來源比對平方和 df218 平均值平方 顯著性 .313錯誤 表 (五)是地區(qū)對銷售量影響的單因素方差分析結果??梢钥吹剑翰煌貐^(qū)可解釋的變差為 ,不可解釋的變差為,它們的方差分別為 4 , F 統(tǒng)計量的觀測值為 ,對應的概率 P 值為。如果顯著性水平α為 ,由于概率 P 值大于顯著性水平α,所以 原假設成立,認為不同地區(qū)對銷售量的平均值沒有產(chǎn)生顯著影響。 表 (六) 不同日期下銷售量的均值對比檢驗結果( 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(qū)間 下限 a 因變數(shù)銷售量 上限 =3 表 (六)分別顯示了三個不同日期下銷售量總體的均值檢驗結果,省略了日期三的檢驗結果,檢驗值是各水平下的總體均值??梢钥闯觯喝掌谝坏匿N售量均值與檢驗值的差為 ,標準誤差為 ,T 檢驗統(tǒng)計量的概率 P 值為 ,差值的 95%置信區(qū)間的下限和上限分別為 。分析結論為:日期一銷售量的均值與檢驗值之間不存在顯著差異。同理,日期二銷售量的均值與檢驗值之間不存在顯著差異。三個不 同日期產(chǎn)生的影響沒有顯著差異。 表 (七) 日期對銷售量影響的單因素方差分析結果 因變數(shù) :銷售量 來源比對錯誤 平方和 df218 平均值平方 顯著性 .254 表 (七)是日期對銷售量影響的單因素方差分析結果??梢钥吹剑翰煌掌诳山忉尩淖儾顬? ,不可解釋的變差為,它們的方差分別為 、 , F統(tǒng)計量的觀測值為 ,對應的概率 P 值為 。如果顯著性水平α為,由于概率 P 值大于顯著性水平α,所以原假設成立,認為不同日期對銷售量的平均值沒有產(chǎn)生顯著影響。 圖 (一)地區(qū)與銷售量的交互作用圖 圖 (一)中,從地區(qū)一至地區(qū)三,不同的日期銷售額的 變化波動很大且規(guī)律不一,直接結論是:不同的日期和地區(qū)間存在明顯的交互作用。 圖 (二)日期與銷售量的交互作用圖 圖 (二)中,在不同的日期,不同地區(qū)的銷售額的變化規(guī)律都不一樣,直接結論是:不同的地區(qū)和日期間存在明顯的交互作用。 二、香煙消耗量 *肺癌死亡率 (一)、提出假設 原假設 H0=“香煙消耗量對
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