《spss 方差分析(多因素方差分析)實(shí)驗(yàn)報(bào)告》由會(huì)員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《spss 方差分析(多因素方差分析)實(shí)驗(yàn)報(bào)告（3頁(yè)珍藏版）》請(qǐng)?jiān)谘b配圖網(wǎng)上搜索。
1、大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院學(xué)生實(shí)驗(yàn)報(bào)告
實(shí)驗(yàn)課程名稱(chēng)： 統(tǒng)計(jì)軟件及應(yīng)用
專(zhuān)業(yè)
工商管理
班級(jí)學(xué)號(hào)
姓名
成績(jī)
實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)
實(shí)驗(yàn)性質(zhì)： 演示性 ? 驗(yàn)證性 綜合性 設(shè)計(jì)性
實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目
名 稱(chēng)
方差分析（多因素方差分析）
指導(dǎo)
教師
一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?
掌握利用 SPSS 進(jìn)行單因素方差分析、多因素方差分析的基本方法，并能夠解釋軟件運(yùn)行結(jié)果。
二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及步驟(包括實(shí)驗(yàn)案例及基本操作步驟)
實(shí)驗(yàn)案例：為研究某商品在不同地區(qū)和不同日期的銷(xiāo)售差異性，調(diào)查收集了以下日平均銷(xiāo)售量數(shù)據(jù)。
銷(xiāo)售量
日期
周一至周三
周四
2、至周五
周末
地區(qū)一
5000
6000
4000
6000
8000
3000
4000
7000
5000
地區(qū)二
7000
8000
8000
5000
5000
6000
5000
6000
4000
地區(qū)三
3000
2000
4000
6000
6000
5000
8000
9000
6000
（1）選擇恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)組織方式建立關(guān)于上述數(shù)據(jù)的SPSS數(shù)據(jù)文件。
在SPSS輸入數(shù)據(jù)。
（2）利用多因素方差分析法，分析不同地區(qū)和不同日期對(duì)該商品的銷(xiāo)售是否產(chǎn)生了顯著影響。
1. 選擇菜單A
3、nalyze， General Linear Model， Univariate;
2. 指定觀測(cè)變量銷(xiāo)售額到 Dependant Variable框中；
3. 指定固定效應(yīng)的控制變量到Fixed Factors框中，
4. OK，得到分析結(jié)果。
（3）地區(qū)和日期是否對(duì)該商品的銷(xiāo)售產(chǎn)生了交互影響？若沒(méi)有顯著的交互影響，則試建立非飽和模型進(jìn)行分析，并與飽和模型進(jìn)行對(duì)比。
三、實(shí)驗(yàn)結(jié)論(包括SPSS輸出結(jié)果及分析解釋)
SPSS輸出的多因素方差分析的飽和模型
分析：表的第一列是對(duì)觀測(cè)變量總變差分解的說(shuō)明；第二列是觀測(cè)變量變差分解的結(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。F日期，，F(xiàn)地區(qū)，F(xiàn)日期*地區(qū)概率P-值分別為0.254,0.313，0.000。如果顯著性水平α為0.05，由于F日期、，F(xiàn)地區(qū)大于顯著性水平α，所以不應(yīng)拒絕原假設(shè)，不同地區(qū)和不同日期對(duì)該商品沒(méi)有顯著性影響。同時(shí)，F(xiàn)日期*地區(qū)概率P-值小于顯著性水平α，因此應(yīng)拒絕原假設(shè)，可以認(rèn)為不同日期和地區(qū)對(duì)銷(xiāo)售額產(chǎn)生了顯著的交互作用，不同地區(qū)在日期上的銷(xiāo)售額將產(chǎn)生顯著影響.
spss 方差分析(多因素方差分析)實(shí)驗(yàn)報(bào)告
