【導(dǎo)讀】否相同，可以對零假設(shè)進行檢驗。但有時銷售方式有。題了，所采用的方法是方差分析。方差分析中有以下幾個重要概念。如果方差分析只針對一個因素進行，稱為單因素。另一個因素不同水平下明顯不同，則稱兩因素間存在交互作用。式的平均銷售量，即檢驗原假設(shè)是否為真。能是由以下兩方面的原因引起的。同消費沖動和購買欲望，從而產(chǎn)生不同的購買行動。這種由不同水平造成的差異，稱之為系統(tǒng)性差異。同一種推銷方式在不同的工作。成的差異，我們稱之為隨機性差異。二是水平內(nèi)部的方差。括隨機性差異；后者僅包括隨機性差異。獨立的總體中抽取的。在實際應(yīng)用中能夠嚴(yán)格滿足這些假定條件的。一般應(yīng)近似地符合上述要求。在各個水平之下觀察對象是獨立隨機抽樣，即獨。SPSS將自動計算檢驗統(tǒng)計量和相伴概率P值，若P值小于等于顯著性水平α，則拒絕原假設(shè)，觀測變量產(chǎn)生顯著影響。此法可用于檢查組均值的所有線性組合，但不是公正

　　

【正文】 是否等于指定的某個二項分布。其假設(shè)檢驗過程如下。 H0： 樣本來自的總體與某個指定的二項分布無顯著性差異。 H1： 樣本來自的總體與某個指定的二項分布有顯著性差異。 SPSS會自動計算出二項分布檢驗相應(yīng)的檢驗統(tǒng)計量及對應(yīng)的概率 P值。如果概率 P值小于或等于用戶設(shè)定的顯著性水平，則拒絕零假設(shè)，認為總體與某個指定的二項分布有顯著性差異；相反的，如果概率 P值大于顯著性水平，則接受零假設(shè)。 需要注意的是，二項分布檢驗過程要求變量必須是數(shù)值型的二元變量（只取兩個可能值的變量）。假如變量是字符型的，可以使用重編碼功能將其轉(zhuǎn)化為數(shù)值型變量；假如變量不是二元變量，需要設(shè)置斷點將數(shù)據(jù)分為兩個部分，將大于斷點值的歸為一組，其余歸為另一組。 二項分布檢驗的 SPSS操作詳解 ? Step01： 打開主菜單 選擇菜單欄中的 【 Analyze(分析 )】 → 【 Nonparametric Tests(非參數(shù)檢驗 )】 → 【 Legacy Dialogs(舊對話框 )】 → 【 Binomial(二項式 )】命令 ，彈出 【 Binomial Test(二項式檢驗 )】 對話框。 ? Step02： 選擇檢驗變量 在 【 Binomial Test(二項式檢驗 )】 對話框左側(cè)的候選變量列表框中選擇一個或幾個變量，將其添加至 【 Test Variable List(檢驗變量列表 )】 列表框中，表示需要進行進行二項分布檢驗的變量。 ? Step03： 定義二元變量 在 【 Define Dichotomy(定義二分法 )】 選項組中可以定義二元變量。 ? Step04： 指定檢驗概率值 在 【 Test Proportion(檢驗比例 )】 選項組中可以指定二項分布的檢驗概率值。系統(tǒng)默認的檢驗概率值是 ，這意味著要檢驗的二項是服從均勻分布的。如果所要檢驗的二項分布不是同概率分布，參數(shù)框中要鍵入第一組變量所對應(yīng)的檢驗概率值。 ? Step05： 選擇計算精確概率 【 Exact】 按鈕用于選擇計算概率 P值的方法。 ? Step06： 其他選項選擇 【 Options】 按鈕用于指定輸出內(nèi)容和關(guān)于缺失值的處理方法。 ? Step07： 單擊 【 OK】 按鈕，結(jié)束操作， SPSS軟件自動輸出結(jié)果。 實例圖文分析：燈泡是否合格 ? 1. 實例內(nèi)容 某燈泡廠生產(chǎn)的一種特制燈泡按照工藝技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的要求，其合格燈泡的壽命必須大于 960小時。通常在生產(chǎn)穩(wěn)定的時候，該廠的這種產(chǎn)品合格品率為 95％，為檢驗產(chǎn)品質(zhì)量，今從新生產(chǎn)的一大批產(chǎn)品中隨機抽查了 30只燈泡，測得它們的壽命的數(shù)據(jù)資料，試根據(jù)這些樣品數(shù)據(jù)檢驗該批產(chǎn)品的合格率是否等于 95％。 1070 1073 958 958 975 969 1079 964 968 947 962 970 1054 987 967 969 967 1001 994 993 1084 1012 985 994 964 952 951 987 963 957 2. 實例操作 ? Step01： 打開對話框 打開數(shù)據(jù)文件 ，選擇菜單欄中的 【 Analyze(分析 )】 →【 Nonparametric Tests(非參數(shù)檢驗 )】 → 【 Legacy Dialogs(舊對 話框 )】→ 【 Binomial(二項式 )】 命令，彈出 【 Binomial Test(二項式檢驗 )】對話框。 ? Step02： 選擇檢驗變量 在左側(cè)的候選變量列表框中選擇 “ time”變量作為檢驗變量，將其添加至 【 Test Variable List(檢驗變量列表 )】列表框中。 ? Step03： 定義二元變量 在 【 Define Dichotomy(定義二分法 )】 選項組中點選 【 Cut point(割點 )】 ，以指定斷點。接著在其文本框中輸入 “ 960”，表示以它作為分界點將原始樣本分為兩組。 ? Step04： 指定檢驗概率值 在 【 Test Proportion(檢驗比例 )】 文本框中輸入指定概率值“ ”。 ? Step05： 描述性統(tǒng)計量輸出 單擊 【 Options】 按鈕，彈出 【 Options(選項 )】 對話框。在 【 Statistics(統(tǒng)計量 )】 選項組中勾選 【 Descriptive(描述性 )】 和 【 Quartiles(四分位數(shù) )】 復(fù)選框，表示輸出基本統(tǒng)計量。再單擊 【 Continue】 按鈕，返回 【 Binomial Test(二項式檢驗 )】 對話框。 ? Step06： 完成操作 最后，單擊 【 OK(確定 )】 按鈕，操作完成。 3. 實例結(jié)果及分析 （ 1）基本統(tǒng)計量 SPSS首先輸出了樣本的描述性統(tǒng)計量表。這里共選擇了 30個燈泡壽命樣本作二項分布檢驗，燈泡的平均壽命等于 ，標(biāo)準(zhǔn)差等于 ，燈泡壽命最小值等于 947小時，壽命最大值等于 1084小時。同時其 25％、 50％和 75％ 分位點等于 。 N Mean Std. Deviation Minimum Maximum Percentiles 25th 50th (Median) 75th 燈泡壽命 30 3 947 1084 5 （ 2） 二項分布檢驗表 首先根據(jù)斷點 “ 960”將原始數(shù)據(jù)劃分為兩部分 ：“ Group 1” 和“ Group 2”，它們各自的樣本容量等于 6和 24，所占總體的比例為 20％和 80％。 由于這里要檢驗合格率是否等于 95％， 也就是要檢驗 “ Group 1”組所占比例是否等于 。但根據(jù)單尾概率 P值（ ）小于顯著性水平 （ ），可以判斷這批樣本的合格率不等于 95％， 即這批產(chǎn)品沒有合格。 Category N Observed Prop. Test Prop. Asymp. Sig. (1tailed) 燈泡壽命 Group 1 = 960 6 Group 2 960 24 .80 Total 30 SPSS 在游程檢驗中的應(yīng)用 游程檢驗的基本原理 游程檢驗是一種利用游程數(shù)所作的單樣本隨機性的檢驗方法，它可以用來判斷觀察值的順序是否為隨機。許多統(tǒng)計模型的假設(shè)中都要求觀察值都是獨立的，也就是說，收集到的數(shù)據(jù)樣本的順序是不相關(guān)的。如果樣本順序影響到統(tǒng)計結(jié)果，那么樣本就可能不是隨機的，這將使研究者不能得出關(guān)于抽樣總體的準(zhǔn)確結(jié)論。因此，研究者可以使用游程檢驗來檢驗數(shù)據(jù)的隨機性。 游程檢驗可用來檢驗任何序列的隨機性，而不管這個序列是怎樣產(chǎn)生的；此外還可用來判斷兩個總體的分布是否相同，從而檢驗出它們的位置中心有無顯著差異。 SPSS中利用游程數(shù)構(gòu)造 Z統(tǒng)計量，利用 Z統(tǒng)計量的分布來檢驗序列是否具有隨機性。軟件將自動計算出 Z統(tǒng)計量的取值及對應(yīng)的概率 P值。如果概率 P值小于或等于用戶設(shè)定的顯著性水平，則拒絕零假設(shè)，認為變量不具有隨機性；相反的，如果概率 P值大于顯著性水平，則認為變量出現(xiàn)是隨機的。 游程檢驗的 SPSS操作詳解 ? Step01： 打開對話框 選擇菜單欄中的 【 Analyze(分析 )】 → 【 Nonparametric Tests(非參數(shù)檢驗 )】 → 【 Legacy Dialogs(舊對話框 )】 →【 Runs(游程 )】 命令，彈出 【 Runs Test(游程檢驗 )】 對話框。 ? Step02： 選擇檢驗變量 在 【 Runs Test(游程檢驗 )】 對話框左側(cè)的候選變量列表框中選擇一個或幾個變量，將其添加至 【 Test Variable List(檢驗變量列表 )】 列表框中，表示需要進行游程檢驗的變量。 ? Step03： 確定斷點 在 【 Cut point(割點 )】 選項組中指定計算游程數(shù)的分界值。小于分界值的觀察值歸為一組，其余的歸為另一組，然后計算游程數(shù)。 ? Step04： 選擇計算精確概率 【 Exact】 按鈕用于選擇計算概率 P值的方法，它的功能和卡方檢驗中的相應(yīng)按鈕相同的。 ? Step05： 其他選項選擇 【 Options】 按鈕用于指定輸出內(nèi)容和關(guān)于缺失值的處理方法。 ? Step06： 單擊 【 OK】 按鈕，結(jié)束操作， SPSS軟件自動輸出結(jié)果。 實例圖文分析：企業(yè)盈虧預(yù)測 ? 1. 實例內(nèi)容 已知某企業(yè)在過去 20年的盈虧情況為 “ 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1”。其中 “ 0”表示虧損 ，“ 1”表示盈利?，F(xiàn)根據(jù)財務(wù)統(tǒng)計預(yù)測今年該企業(yè)盈利，請問這個結(jié)果對企業(yè)明年的經(jīng)營狀況有無影響？ ? 2. 實例操作 根據(jù)過去 20年的經(jīng)營情況看到該企業(yè)的盈虧情況經(jīng)常逐年發(fā)生變化。已知今年企業(yè)盈利，要判斷明年企業(yè)的盈虧狀態(tài)，其實就是要分析今年企業(yè)的盈利是否會對明年它的盈虧帶來一定的影響。也就是說，要判斷不同年份之間的盈虧情況有無影響性，即盈虧情況是否是隨機的。這樣就可以通過游程檢驗來分析歷史數(shù)據(jù)。如果歷史數(shù)據(jù)是隨機的，說明今年的盈利不會對明年企業(yè)的生產(chǎn)產(chǎn)生影響；反之，表明今年的盈利會對明年生產(chǎn)有影響。所以采用 SPSS具體操作步驟如下。 Step01：打開對話框 打開數(shù)據(jù)文件 ，選擇菜單欄中的 【 Analyze(分析 )】 → 【 Nonparametric Tests(非參數(shù)檢驗 )】 → 【 Legacy Dialogs(舊對話框 )】 → 【 Runs Test(游程檢驗 )】 命令，彈出 【 Runs Test(游程檢驗 )】 對話框。其中 “ x”變量表示企業(yè)盈虧狀態(tài) ，“ 0”表示虧損 ，“ 1”表示盈利。 ? Step02： 選擇檢驗變量 在候選變量列表框中選擇 “ x”變量作為檢驗變量，將其添加至 【 Test Variable List(檢驗變量列表 )】 列表框中。 ? Step03： 確定斷點 在 【 Cut point(割點 )】 選項組中取消勾選 【 Median(中位數(shù) )】 復(fù)選框，勾選 【 Mean(均值 )】 復(fù)選框。 Step04：完成操作 最后，單擊 【 OK(確定 )】 按鈕，操作完成。 3 .實例結(jié)果及分析 首先 “ Test Value＝ ”表示游程檢驗以 為兩組。在過去 20年中，企業(yè)虧損的年份數(shù)共有 7年，而在剩下的 13年里該企業(yè)都是盈利的。整個歷史數(shù)據(jù)的游程數(shù)等于 4。接著計算游程檢驗的Z統(tǒng)計量等于 ，相伴概率 P值 。所以，認為企業(yè)盈虧歷史數(shù)據(jù)并不是隨機的，其中有一定的規(guī)律性。因此，今年企業(yè)的盈利會對明年企業(yè)的經(jīng)營狀況產(chǎn)生顯著影響。 盈虧 Test Valuea .65 Cases Test Value 7 Cases = Test Value 13 Total Cases 20 Number of Runs 4 Z Asymp. Sig. (2tailed) .004 實例進階分析：工業(yè)和商業(yè)企業(yè)的負債水平 在我國的工業(yè)和商業(yè)企業(yè)中隨機抽取 22家企業(yè)進行資產(chǎn)負債率行業(yè)差異分析，其 1999年底的資產(chǎn)負債率（％）如下，請問兩個行業(yè)的負債水平是否有顯著性差異？ 工業(yè)企業(yè) 64 76 55 82 59 82 70 75 61 64 73 83 商業(yè)企業(yè) 77 80 80 65 93 91 84 91 84 86 2. 實例操作 要檢驗工業(yè)和商業(yè)企業(yè)的負債水平是否有差異，可以將兩組數(shù)據(jù)混合起來，同時用 “ 1”表示數(shù)據(jù)來自工業(yè)企業(yè) ，“ 2”表示數(shù)據(jù)來自商業(yè)企業(yè)。接著將這些序列按照升序或降序重新排列。這樣可以得到由 1和 2構(gòu)成的數(shù)列，如 1221122。 如果兩個行業(yè)的負債水平?jīng)]有差異，它們的資產(chǎn)負債率按大小應(yīng)該是隨機混合排列的，則構(gòu)成的這組數(shù)列應(yīng)該是隨機的；否則說明工業(yè)和商業(yè)企業(yè)的負債水平有一定的規(guī)律性，即兩個行業(yè)有一定的差異性。 SPSS具體操作步驟 ? Step01： 打開數(shù)據(jù)文件 ，其中 “ fzl”變量表示企業(yè)的資產(chǎn)負債率； “ indicate”變量表示企業(yè)類型 ，“ 1”表示工業(yè)企業(yè) ，“ 2”表示商業(yè)企業(yè)。 ? Step02： 選擇菜單欄中的 【 Data(數(shù)據(jù) )】 → 【 Sort Cases(排序個案 )】命令，彈出 【 Sort Cases(排序個案 )】 對話框。在候選變量列表框中選擇變量 “ fzl”，添加至 【