【正文】 的應(yīng)用 （一）相關(guān)分析 散點圖： 依次選擇【圖形（ G）】 → 【舊對話框（ L）】 →【散點 /點狀 (S)】 相關(guān)系數(shù)： 依次選擇【分析（ A）】 → 【相關(guān)（ C）】 → 【雙變量 (B)】 （二）線性回歸 依次選擇【分析（ A）】 → 【回歸（ R）】 → 【線性 (L)】 （三）曲線回歸 依次選擇【分析（ A）】 → 【回歸（ R）】 → 【曲線估計(C)】 （四） logisitc回歸 Company Logo Company Logo 相關(guān)與回歸分析在成本管理中應(yīng)用十分廣泛。 雙因素方差分析表 (基本結(jié)構(gòu) ) 雙因素方差分析 (例題分析 ) ? ?提出假設(shè) ? 對品牌因素提出的假設(shè)為 ? H0： ?1=?2=?3=?4 (品牌對銷售量沒有影響 ) ? H1： ?i (i =1,2, … , 4) 不全相等 (品牌對銷售量有影響) ? 對地區(qū)因素提出的假設(shè)為 ? H0： ?1=?2=?3=?4=?5 (地區(qū) 對銷售量沒有影響 ) ? H1： ?j (j =1,2,… ,5) 不全相等 (地區(qū)對銷售量有影響 ) ? ?用 Excel進(jìn)行無重復(fù)雙因素分析 雙因素方差分析 (例題分析 ) 結(jié)論： ? FR＝ F?＝ ， 拒絕原假設(shè) H0，說明彩電的品牌對銷售量有顯著影響 ? FC＝ F?＝ ，不能拒絕原假設(shè) H0，說明銷售地區(qū)對彩電的銷售量沒有顯著影響 差異源 SS df MS F P v a l u e F c r i t 行 ( 品牌 ) 1 3 0 0 4 . 6 3 4 3 3 4 . 8 5 1 8 . 1 0 7 8 9 . 4 6 E 0 5 3 . 4 9 0 3 列 ( 地區(qū) ) 2 0 1 1 . 7 4 5 0 2 . 9 2 5 2 . 1 0 0 8 5 0 . 1 4 3 6 7 3 . 2 5 9 2 誤差 2 8 7 2 . 7 12 2 3 9 . 3 9 2 總和 17889 19雙因素方差分析 (關(guān)系強度的測量 ) 1. 行平方和 (行 SS)度量了品牌這個自變量對因變量 (銷售量 )的影響效應(yīng) 2. 列平方和 (列 SS)度量了地區(qū)這個自變量對因變量 (銷售量 )的影響效應(yīng) 3. 這兩個平方和加在一起則度量了兩個自變量對因變量的聯(lián)合效應(yīng) 4. 聯(lián)合效應(yīng)與總平方和的比值定義為 R2 5. 其平方根 R反映了這兩個自變量合起來與因變量之間的關(guān)系強度 SSTSSCSSRR ???總效應(yīng)聯(lián)合效應(yīng)2雙因素方差分析 (關(guān)系強度的測量 ) ? ?例題分析 ? 品牌因素和地區(qū)因素合起來總共解釋了銷售量差異的% ? 其他因素 (殘差變量 )只解釋了銷售量差異的 % ? R=， 表明品牌和地區(qū)兩個因素合起來與銷售量之間有較強的關(guān)系 % ?????? SST SSCSSRR有交互作用的雙因素方差分析 (可重復(fù)雙因素分析 ) 可重復(fù)雙因素分析 ? 【 例 】 城市道路交通管理部門為研究不同的路段和不同的時間段對行車時間的影響 ， 讓一名交通警察分別在兩個路段和高峰期與非高峰期親自駕車進(jìn)行試驗 ， 通過試驗取得共獲得 20個行車時間 (分鐘 )的數(shù)據(jù) ， 如下表 。試分析品牌和銷售地區(qū)對彩電的銷售量是否有顯著影響 ？ (?=) 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) jx..ix? 是行因素的第 i個水平下各觀察值的平均值 ),2,1(1. kirxxrjiji ?????? 是列因素的第 j個水平下的各觀察值的均值 ),2,1(1. rjkxxkiijj ?????? 是全部 kr 個樣本數(shù)據(jù)的總平均值 xkrxxkirjij? ?? ?? 1 1分析步驟 (提出假設(shè) ) ? ?提出假設(shè) ? 對 行因素提出的假設(shè)為 ? H0： ?1 = ?2 = … = ?i = … = ?k (?i為第 i個水平的均值 ) ? H1： ?i (i =1,2, … , k) 不全相等 ? 對 列因素提出的假設(shè)為 ? H0： ?1 = ?2 = … = ?j = … = ?r (?j為第 j個水平的均值 ) ? H1： ?j (j =1,2,… ,r) 不全相等 分析步驟 (構(gòu)造檢驗的統(tǒng)計量 ) ?計算平方和 (SS) ? 總誤差平方和 ? 行因素誤差平方和 ? 列因素誤差平方和 ? 隨機誤差項平方和 ? ?? ?? ???kirjij xxSST1 12? ?? ?? ???kirji xxS S R1 12.? ?? ?? ???kirjj xxS S C1 12.? ?? ?? ?????kirjjiij xxxxSSE1 12..分析步驟 (構(gòu)造檢驗的統(tǒng)計量 ) ? 總離差平方和 (SST )、 水平項離差平方和 (SSR和 SSC) 、 誤差項離差平方和 (SSE) 之間的關(guān)系 ? ?? ? ? ? ? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ??????????kirjjiijkirjjkirjikirjijxxxxxxxxxx1 1..1 12.1 12.1 12SST = SSR +SSC+SSE 分析步驟 (構(gòu)造檢驗的統(tǒng)計量 ) ?計算均方 (MS) ? 誤差平方和除以相應(yīng)的自由度 ? 三個平方和的自由度分別是 ? 總離差平方和 SST的自由度為 kr1 ? 行因素的離差平方和 SSR的自由度為 k1 ? 列因素的離差平方和 SSC的自由度為 r1 ? 隨 機 誤 差 平 方 和 SSE 的 自 由 度 為 (k1) (r1) 分析步驟 (構(gòu)造檢驗的統(tǒng)計量 ) ?計算均方 (MS) ? 行因素的均方 ， 記為 MSR， 計算公式為 ? 列因素的均方 ， 記為 MSC ， 計算公式為 ? 隨機誤差項的均方 ， 記為 MSE ， 計算公式為 1?? kSSRM SR1?? rSSCM SC)1)(1( ??? rkS S EM S E分析步驟 (構(gòu)造檢驗的統(tǒng)計量 ) ?計算檢驗統(tǒng)計量 (F) ? 檢驗行因素的統(tǒng)計量 ? 檢驗列因素的統(tǒng)計量 ? ?)1)(1(,1~C ???? rkrFM SEM SCF? ?)1)(1(,1~R ???? rkkFM SEM SRF分析步驟 (統(tǒng)計決策 ) ? 將統(tǒng)計量的值 F與給定的顯著性水平 ?的臨界值F?進(jìn)行比較 ， 作出對原假設(shè) H0的決策 ? 做出判斷。 反之， 就意味著兩個變量之間的關(guān)系不顯著 ， 小得越多 ， 表明它們之間的關(guān)系就越弱 關(guān)系強度的測量 (SSA)及殘差平方和 (SSE)占總平方和 (SST)的比例大小來反映 R2 ,即 R就可以用來測量兩個變量之間的關(guān)系強度 )()(2總平方和組間平方和SSTSSAR ?關(guān)系強度的測量 (例題分析 ) R= 結(jié)論： ? 行業(yè) (自變量 )對投訴次數(shù) (因變量 )的影響效應(yīng)占總效應(yīng)的 %， 而殘差效應(yīng)則占 %。比較顯著性水平 和 SPSS輸出的方差分析 F統(tǒng)計量的概率 P值，如果顯著性水平 大于概率 P值，拒絕零（原）假設(shè)，接受備擇假設(shè)，認(rèn)為分類自變量對觀測變量有顯著影響；若 小于或等于 P值，接受零（原）假設(shè)，認(rèn)為分類自變量對觀測變量沒有顯著影響。方差檢驗中的檢驗統(tǒng)計量為 F統(tǒng)計量，其為： ?第三步，給出顯著性水平 。因此，需要提出如下形式的假設(shè)： ? ?不完全相同，（表示自變量對因變量有顯著影響） ?第二步，計算檢驗統(tǒng)計量。 ?： ? 提出假設(shè) ? 構(gòu)造檢驗統(tǒng)計量 ? 統(tǒng)計決策 Company Logo ? ?第一步，提出假設(shè)。 Company Logo ? ?單因素方差分析將因變量觀測值的總變差分解為自變量作用的影響和隨機因素的影響兩個組成部分，即 SST=SSA+SSE。 ?（ 3）觀測值是獨立的。 ?（ 2）各個總體的方差 必須相同。 Company Logo ? ?（ 1）每個總體都服從正態(tài)分布。 ?（ 2）水平或處理 (treatment)：因素的不同表現(xiàn)稱為水平或處理。 消費者對四個行業(yè)的投訴次數(shù) 序號 行業(yè) 零售業(yè) 旅游業(yè) 航空公司 家電制造業(yè) 1 57 68 31 44 2 66 39 49 51 3 49 29 21 65 4 40 45 34 77 5 34 56 40 58 6 53 7 44 Company Logo 方差分析在人力資源管理和市場營銷中等有廣泛的應(yīng)用 ： 例： 不同培訓(xùn)方式是否會影響員工的生產(chǎn)效率；銷售地區(qū)和產(chǎn)品的包裝方式是否會影響銷售量；宣傳方式和廣告方案是否會影響銷售量等。假定每個行業(yè)被抽取的企業(yè)，它們在服務(wù)對象、服務(wù)內(nèi)容、企業(yè)規(guī)模等方面基本相同。 Company Logo Company Logo ? 例：為了對幾個行業(yè)的服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評價，消費者協(xié)會在零售業(yè)、旅游業(yè)、航空公司、家電制造業(yè)分別抽取了不同的企業(yè)作為樣本，其中零售業(yè)抽取 7家，旅游業(yè)抽取 6家，航空公司抽取 5家，家電制造業(yè)抽取 5家。它是通過檢驗各總體的均值是否相等來判斷分類型自變量對數(shù)值型因變量是否有顯著影響。相反，當(dāng)自變量各類別的因變量百分比不一致或有差異時，說明自變量對因變量有影響，且差異越大，影響越大。即通過比較自變量各類別內(nèi)因變量百分比的一致性來分析自變量對因變量的影響。 Company Logo Company Logo （五）列聯(lián)分析案例 一個集團公司在四個不同地區(qū)設(shè)有分公司，由于該集團公司欲進(jìn)行的一項改革可能涉及到四個分公司的利益，故采用抽樣調(diào)查的方法，從四個分公司共抽取 420名職工，了解職工對此項改革的看法。 依次選擇【分析（ A）】 → 【描述統(tǒng)計】 → 【交叉表（ C）】 → 【 單元格（ E） 】 … 列聯(lián)表分析 依次選擇【分析（ A）】 → 【描述統(tǒng)計】 → 【交叉表（ C）】 → 【 統(tǒng)計量（ S） 】 … Company Logo （四）列聯(lián)分析在調(diào)查數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用 將個人背景資料與研究問題進(jìn)行交叉分析，以反映被調(diào)查者個人特征對研究問題的影響。通常采用 檢驗。 Company Logo 列聯(lián)表的編制步驟： （ 1）確定哪個變量是自變量，哪個變量是因變量； （ 2）確定自變量和因變量的置放位置，一般情況下，為了便于比較和分析，自變量一般放在列上，因變量放在行上； （ 3）統(tǒng)計條件頻數(shù)和計算自變量各類別內(nèi)的百分比，即列百分比。 相關(guān)與回歸分析法： 用于數(shù)值型變量之間的相互關(guān)系分析。 列聯(lián)分析： 用于品質(zhì)變量之間的相互關(guān)系分析。 主要指標(biāo)： ； ； ； 二、幾個需要強調(diào)的問題 （一）首尾折半法的應(yīng)用 （二）增長百分之一的絕對值 （三）計算速度指標(biāo)時“負(fù)數(shù)”和“ 0”的處理 采用絕對數(shù)分析；剔除“負(fù)數(shù)”和“ 0”。 第二節(jié)現(xiàn)象發(fā)展變化分析 ?一、基本方法 — 動態(tài)指標(biāo)分析和時間數(shù)列構(gòu)成分析。 ?計算描述性統(tǒng)計量 依次選擇【分析（ A）】 → 【描述統(tǒng)計】 → 【描述（ D）】 … ?分類平均數(shù)的計算： 依次選擇【分析（ A）】→ 【 比較均值 （ M）】 → 【 均值 （ M）】 … ?箱線圖的繪制： 第一步， 選擇【分析（ A）】 → 【描述統(tǒng)計】 → 【探索（ E）】 ； 第二步， 選擇“輸出”框內(nèi)的“ 圖 ”選項 。 觀測值落入 [ ， ）或者（ ， ]區(qū)域，則該觀測值為離群值，在箱圖上用小圓