【正文】 銷售額 **.00010 銷售價(jià)格 **.00010110**.相關(guān)性在 層上顯著（雙尾）。 圖 （五）銷售額與家庭收入的簡(jiǎn)單散點(diǎn)圖 由圖 （五）可知，銷售額與家庭收入之間存在較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系?！?H2=“家庭收入 對(duì)銷售價(jià)格沒(méi)有產(chǎn)生顯著影響。中相關(guān)系數(shù)上角的兩個(gè)星號(hào)（ **）表示顯著性水平α位 。 ** .01011111由表 （八）可知，香煙消耗量和肺癌死亡率的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)為 ，說(shuō)明兩者之間存在正的強(qiáng)相關(guān)性，其相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)的概率 P值為 ?！? （二）、兩獨(dú)立樣本 t檢驗(yàn)結(jié)果及分析 圖 （三）香煙消耗量與肺癌死亡率的簡(jiǎn)單散點(diǎn)圖 由圖 （三）可知，香煙消耗量與肺癌死亡率存在一定的正相關(guān)關(guān)系。 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(jié)論是：不同的地區(qū)和日期間存在明顯的交互作用。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(shè)成立，認(rèn)為不同日期對(duì)銷售量的平均值沒(méi)有產(chǎn)生顯著影響。 表 （七） 日期對(duì)銷售量影響的單因素方差分析結(jié)果 因變數(shù) :銷售量 來(lái)源比對(duì)錯(cuò)誤 平方和 df218 平均值平方 顯著性 .254 表 （七）是日期對(duì)銷售量影響的單因素方差分析結(jié)果。同理，日期二銷售量的均值與檢驗(yàn)值之間不存在顯著差異。可以看出：日期一的銷售量均值與檢驗(yàn)值的差為 ，標(biāo)準(zhǔn)誤差為 ，T 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)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 。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(shè)成立，認(rèn)為不同地區(qū)對(duì)銷售量的平均值沒(méi)有產(chǎn)生顯著影響。 表 （五） 地區(qū)對(duì)銷售量影響的單因素方差分析結(jié)果 因變數(shù) :銷售量 來(lái)源比對(duì)平方和 df218 平均值平方 顯著性 .313錯(cuò)誤 表 （五）是地區(qū)對(duì)銷售量影響的單因素方差分析結(jié)果。同理，地區(qū)二銷售量的均值與檢驗(yàn)值之間不存在顯著差異。可以看出：地區(qū)一的銷售量均值與檢驗(yàn)值的差為 ，標(biāo)準(zhǔn)誤差為 ，T 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)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 ， 。矩陣）轉(zhuǎn)換係數(shù)（ M矩陣）對(duì)照結(jié)果（ K矩陣） 2 對(duì)照係數(shù)（ L39。同時(shí)，由于 FX1*X2的概率 P值小于顯著性水平α，所以應(yīng)該拒絕原假設(shè)，可以認(rèn) 為不同的地區(qū)和日期對(duì)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(huì)對(duì)銷售額產(chǎn)生顯著影響。 FX FX FX1*X2的概率 P值分別為 0. 31 5 。 表 （二） 銷售額多因素方差分析結(jié)果 主體間效應(yīng)的檢驗(yàn) 因變數(shù) :銷售量 來(lái)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(cuò) 誤 總 計(jì) 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(duì)觀測(cè)變量總變差分解的說(shuō)明；第二列是對(duì)觀測(cè)變量總變差分解的結(jié)果；第三列是自由度；第四列是方差；第五列是 F 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值；第六列是檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的概率 P 值?！?H3=“不同的地區(qū)和日期對(duì)銷售量沒(méi)有產(chǎn)生了顯著的交互作用。 四、實(shí)驗(yàn)小結(jié)（心得體會(huì)、遇到問(wèn)題及其解決方法） 第 6 頁(yè)共 6頁(yè) 第三篇： SPSS實(shí)驗(yàn)分析報(bào)告四 SPSS實(shí)驗(yàn)分析報(bào)告四 一、地區(qū) *日期 *銷售量 （一）、提出假設(shè) 原假設(shè) H0=“不同地區(qū)對(duì)銷售量的平均值沒(méi)有產(chǎn)生顯著影響。 計(jì)算結(jié)果： 圖 42 圖 42 第 5 頁(yè)共 6頁(yè)（ 4）結(jié)果及其解釋 結(jié)果：不同顧客性別對(duì)消費(fèi)額有顯著差異；不同購(gòu)物方式對(duì)消費(fèi)額沒(méi)有顯著差異；顧客性別和購(gòu)物方式對(duì)消費(fèi)額有顯著的交互影響。（ 1）原假設(shè) 第 4 頁(yè)共 6 頁(yè)不同顧客性別沒(méi)有對(duì)消費(fèi)額產(chǎn)生顯著差異；不同購(gòu)物方式對(duì)消費(fèi)額沒(méi)有顯著差異；顧客性別和購(gòu)物方式對(duì)消費(fèi)額沒(méi)有產(chǎn)生顯著的交互影響。 記錄了顧客性別、購(gòu)物方式、消費(fèi)額等信息。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(shè)，認(rèn)為國(guó)內(nèi) MBA 畢業(yè)生各自所學(xué)專業(yè)與起薪情況沒(méi)有顯著關(guān)系。（ 1）原假設(shè) 國(guó)內(nèi) MBA 畢業(yè)生各自所學(xué)專業(yè)與起薪情況沒(méi)有顯著關(guān)系。為此，他們?cè)谝呀?jīng)從國(guó)內(nèi)商學(xué)院畢業(yè)并且獲得學(xué)位的 MBA 學(xué)生中按照各專業(yè)分別隨機(jī)抽取了 10人，調(diào)查了這些學(xué)生的起薪情況，數(shù)據(jù)文件為 。從圖 24 中可以看出，父親與母親的受教育情 況的平均差異，僅只有 ； 95%置信區(qū)間的上下限一正一負(fù)，則表示兩者接近無(wú)顯著差異；最后相對(duì)應(yīng)的概率 P 值 ，如果顯著性水平α為 ，則接受原假設(shè)，所以父親的受教育情況和母親的受教育與情況無(wú)顯著差異。 解釋：從圖 22 的平均值可以看出沒(méi)有較大的差異。（ 2）參數(shù)設(shè)置 成對(duì)變量： PAEDUC， MAEDUC（ 3）操作步驟及計(jì)算結(jié)果①選擇菜單： 第 2 頁(yè)共 6 頁(yè)【分析（ A）】→【比較均 值（ M）】→【配對(duì)樣本 T檢驗(yàn)（ P）】，如圖 21 圖 21②選擇 PADUC和 MADUC到【成對(duì)變量（ V）】框中。試用兩配對(duì)樣本 t 檢驗(yàn)方法比較父親的受教育情況（變量PAEDUC）和母親的受教育情況（變量 MAEDUC）是否不同。并且 95%置信區(qū)間不夸零，也說(shuō)明了有顯著差異。由于兩總體方差有顯著差異所以要看到“不采用相等變異數(shù)”這一列，其中 T 統(tǒng)計(jì)量的值為，對(duì)應(yīng)的概率 P 值為 。 圖 12 計(jì)算結(jié)果： （ 4）結(jié)果及其解釋 結(jié)果：男性和女性的上網(wǎng)時(shí)間存在顯著差異。 ④點(diǎn)擊按鈕定義兩總體的標(biāo)示值，如圖 12。（ 2）參數(shù)設(shè)置 檢驗(yàn)變量： WWWHOURSPERWEEK 分組變量： GENDER（ 3）操作步驟及計(jì)算結(jié)果操作步驟： ①選擇菜單：【分析 A】→【比較均值（ M）】→【獨(dú)立樣本 T 檢驗(yàn)（ T）】；如圖 11 圖 11 第 1頁(yè)共 6頁(yè)②選擇檢驗(yàn)變量“ WWWHOURSPERWEEK”到【檢驗(yàn)變量（ T）】框中。用兩獨(dú)立樣本 t 檢驗(yàn)方法分析男性和女性在上網(wǎng)時(shí)間上是否不同。 621,Sig、值為０ .001,小于 0、 05,拒絕原假設(shè) ,可以認(rèn)為各個(gè)考官得評(píng)分具有一致性。 62１卡方 2７、 9６ 7 ｄ f9 漸近顯著性 .001a。 05,拒絕原假設(shè) ,因此可以認(rèn)為廣告對(duì)商品促銷起作用、實(shí)驗(yàn)報(bào)告 99 一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?:掌握非參數(shù)檢驗(yàn)方法得操作二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 :各考官評(píng)分得一致性如何三、實(shí)驗(yàn)步驟 :多個(gè)相關(guān)樣本得 Kｅ ndaｌｌ協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn)。474,df=２ ,Ｓ ig。單元最小期望頻率為 ３。運(yùn)用分析 非參數(shù)檢驗(yàn) K 個(gè)樣本獨(dú)立檢驗(yàn)進(jìn)行分析 ,結(jié)果如下 : 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 bb 成績(jī)Ｎ 45 中值 474a ｄ f2 漸近顯著性、０ 09a。 實(shí)驗(yàn)報(bào)告８ 一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?:掌握非參數(shù)檢驗(yàn)方法得操作二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 :分析三個(gè)班級(jí) 成績(jī)得中位值就是否存在顯著差異、 三、實(shí)驗(yàn)步驟 :多個(gè)獨(dú)立樣本得 Medｉａ n 檢驗(yàn)。 分組變量 :廠規(guī)模四實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 :由上表可知 ,U=５ ,因?yàn)榫褪切颖?,瞧精確概率值 Sig。286a a。原假設(shè)為工廠規(guī)模與信息傳遞無(wú)關(guān) ,運(yùn)用分析〉非參數(shù)檢驗(yàn) 兩個(gè)獨(dú)立樣本進(jìn)行分析 ,結(jié)果如下 :檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量ｂ 信息傳遞 Mann— Whｉ tneyU 000Wｉ lcoxｏ nW１５。 實(shí)驗(yàn)報(bào)告 77 一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?:掌握非參數(shù)檢驗(yàn)方法得操作二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 :用非參數(shù)檢驗(yàn)得方法檢驗(yàn)工廠規(guī)模與信息傳遞就是否有關(guān)。 SPＳ S 自動(dòng)計(jì)算精確概率 Sｉ g、值為 0。 0０ ａ .基于 Z近似值。70、 5０。＝ 0。 (雙側(cè) )、０ 0０。 。運(yùn)用分析＞相關(guān)＞雙變量進(jìn)行分析 ,結(jié)果如下 :相關(guān)系數(shù) 父輩文化程度子輩文化程度 Kｅ nd