spss統(tǒng)計軟件實訓報告-閱讀頁
2024-10-24 08:03本頁面
【正文】 】，在彈出圖中選中Bonferroni復選框，然后單擊【繼續(xù)】。單擊【單因素ANOVA檢驗】對話框【對比】，彈出圖的對話框選中【多項式】，將【等級】設為【線性】，單擊【繼續(xù)】返回【單因素ANOVA檢驗】的對話框。變異數(shù)同質性測試銷售量Levene統(tǒng)計資料df1df2顯著性.346.793給出了方差齊性檢驗的結果。變異數(shù)分析銷售量平方和df平均值平方F顯著性群組之間（合併）.003線性項比對.023偏差.004在群組內總計給出了單因素方差分析的結果。另外,這個表中也給出了線性形式的趨勢檢驗結果,組間變異被銷售方式所能解釋的部分是196,多重比較因變數(shù):銷售量Bonferroni法(I)銷售方式(J)銷售方式平均差異(IJ)標準錯誤顯著性95%信賴區(qū)間下限上限.388.128.388*.002*.040.385.128*.002*.040*.層級顯著。因此,從表中可以看出,第二組和第三組、第四組的銷售量均值差是非常明顯的,但是第三組與第四組的銷售量均值差話相卻不是很明顯。平均值圖形給出了各組的均值圖?？梢?第三組的銷售量最低,且與其他兩組的銷售量均值相差較大,而第二組和和第三組之間的銷售量均值差異不大,這個結果和多重比較的結果非常一致二、：某研究機構研究了3種動物飼料對4種品系小鼠體重增加的影響,數(shù)據(jù)如圖下所示,變量a為飼料種類,變量b為鼠的品系,變量x為增重克數(shù)。打開數(shù)據(jù)文件,選擇菜單欄中的【分析】|【一般線性模型】|【單變量】命令,彈出【單變量】對話框,如圖所示。在候選變量列表框中選擇【體重】變量作為因變量,將其添加至【因變量】列表框中。選擇【飼料類型】和和【小鼠品系】變量作為因素變量,將它們添加至【固固定因子】列表框中,如圖所示。單擊【模型】按按鈕,彈彈出【單變量:模型】對話框,。選擇【構建項】選項組中【類型】下拉列表框中的【主效應】選項,再單擊【繼繼續(xù)】按鈕,返回主對話框。單擊【圖】按鈕,【單變量:輪廓圖】對話框。單擊【事后比較】按鈕,彈出圖所示對話框。單擊【選項】按鈕,【單變量:選項】對話框。選中【描述統(tǒng)計】復選框表示輸出描述性統(tǒng)計量。再單擊【繼續(xù)】按鈕,返回主對話框。最后,單擊【確確定】按鈕,操作作完成。因素a和因素b均有統(tǒng)計學意義,P=、P=,。表所示為不同飼料類型兩兩比較結果,從Sig值(即P值)可見,飼料B與飼料C沒有差異（p=），其余均有差異，p成對比較因變數(shù):體重(I)飼料類型(J)飼料類型平均差異(IJ)標準錯誤顯著性b95%差異的信賴區(qū)間b下限上限A飼料B飼料*.002C飼料*.000B飼料A飼料*.002C飼料.117C飼料A飼料*.000B飼料.117根據(jù)估計的邊際平均值*.層級顯著。（3）均值圖圖所示為不同品系小鼠喂養(yǎng)不同飼料的體重增重的均值圖。實驗小結：通過該實驗，讓我懂得了利用數(shù)學思想解決實際問題，很好的把數(shù)學運用到實際生活中，在今后的學習中我會再接再厲的。但這都是些書本上的理論知識，是紙上談兵。統(tǒng)計學作為應用數(shù)學的一個分支，主要通過利用概率論建立數(shù)學模型，收集所觀察系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，進行量化的分析、總結，并進而進行推斷和預測，為相關決策提供依據(jù)和參考。此次實習我們根據(jù)消費者對食品安全的了解情況做了問卷式調查。我們既在實踐中提高了動手操作的能力和把理論應用到實踐中去的思想，又通過試驗加深了我們對課本上理論的認識和掌握。首先，我們選擇了不同地區(qū)、不同年齡、不同職業(yè)的群體做了廣泛的調查，真正到人群中調查，對食品安全等情況有了更深刻的認識，更真實的反應。第三，更重要的是，我們學會用統(tǒng)計學知識整理分析數(shù)據(jù)，使得理論知識在實際工作中得到應用，理論與實際相結合，是我們學習的重中之重。例如，調查問卷的設計并不完善，要求不明確，問題的針對性，相關性有待提高。還有就是對于數(shù)據(jù)的后期分析較淺顯，可以增加集體分析討大學生暑期實習報告amp。通過實習不僅復習了課本知識，通過與實踐相結合，對理論知識也有了更深入的了解，學會了對理論的實踐應用，增強了我的動手操作的能力和理論與實踐相結合的思想。而這些都是在學習理論知識中學不到的，這將對個人以后走上工作崗位都是很有用的技能，這些技能會終身受
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