1、1管理统计学实验二 假设检验与方差分析实验项目名称案例 4.1 谷类食品生产商的投资问题案例 4.2 数控机床的选购问题案例 5.1 运动员团体成绩预测问题案例 5.2 手机电池通话时间测试案例 5.3 月份与 CPI 的关系目录2一、 实验目的 .3二、 实验原理 .3三、 设备 .3四、 实验内容和实验步骤 .31、 案例 4.1 谷类食品生产商的投资问题 .32、 案例 4.2 数控机床的选购问题 .63、 案例 5.1 运动员团体成绩预测问题 114、 案例 5.2 手机电池通话时间测试 165、 案例 5.3 月份与 CPI 的关系整理 21五、 实验总结 2731、实验目的1. 掌
2、握 SPSS 数据文件的建立2. 掌握 SPSS 统计分析中的均值比较和 T 检验方法3. 掌握单因素方差分析和多因素方差分析的原理与步骤4. 学习并将管理统计学课程所学的知识用于解决实际问题2、实验原理SPSS 软件有数据整理、分析数据的功能，其中包括假设检验及方差分析实验可以用到的工具，如均值比较、参数分析、建立线性模型等。3、设备SPSS 软件（英文名称 Statistical Package for the Social Science）4、实验内容和实验步骤1、案例 4.1 谷类食品生产商的投资问题1）启动 SPSS，在变量视图里面输入案例变量“食用者类型（字符串）”和“热量摄取量（
3、数值，小数设为 0 位）”2）在数据输入窗口输入数据43）分别对两种食用者类型的热量摄取量均值进行检验（=0.05），按照”分析-比较均值-独立样本检验”，加入检验变量“热量摄取量”、加入分组变量“食用者类型”，设置组 1、2 分别为 A、B 组，点击选项，设置置信区间百分比为 95%564）点击确定，得到结果如下：5）分析谷物食品的生产商的说法“多吃谷物吧，早上也吃，这样有助于减肥。”是否正确解答：由上面的数据可以看出，F 检验表明方差齐性成立，即在显著性水平为95%的条件下，f 的显著性概率 p 为 0.6520.05，A 类（经常的谷类食用者）和B 类（非经常谷类食用者）的热量摄取量没有
4、明显差异。所以观察 T 检验的值，应该采用上一行的结果，此时 t 统计量的显著性（双尾）概率 p 为0.0220.05，即两种型号的需修理时间间隔没有明显差异。所以观察 T 检验的值，应该采用上一行的结果，此时 t统计量的显著性（双尾）概率 p 为 0.8870.05，即两种型号的机床的首次使用至需要修理的时间间隔没有明显差异，型号 1 的机床与型号 2 的耐用程度差别不大。而由题意可知，型号 2 的价格稍贵，故建议该公司选择型号 1 的机床较为明智。3、案例 5.1 运动员团体成绩预测问题1）打开 SPSS，设置变量“国家”（字符串），“组别”、“决赛成绩”（小数 0 位），并分别输入对应的
5、数据132）按照”分析-一般线性模型-单变量”，加入因变量“成绩”、加入固定因子“组别”“国家”，点击选项模型，选择“设定”，类型为“主效应”，将“组别”“国家”加入右边的框14153）再此基础上选择“两两比较”，把“国家”加入“两两比较检验（P）”,勾选“假定方差齐性”中的“LSD（L）”框164）到结果如下：175）分析获得金牌、银牌和铜牌的队伍之间的射箭成绩是否存在显著差异。解答：由上面的结果可以看出，因素“国家”的检验，p=0.0010.05，即两个国家的射箭成绩没有显著性差异；而法国与韩国，法国与中国这两对国家之间的检验值概率均小于 0.05，即铜牌国家与金银牌国家之间的射箭成绩存在
6、显著性差异。4、案例 5.2 手机电池通话时间测试1）打开 SPSS，设置变量“手机型号（字符串）”、“通话时间”（小数 1 位），并分别输入对应的数据192）按照”分析-比较均值-单因素 ANOVA”，加入因变量“通话时间”、加入因子“手机型号”，点击选项，复选框选择“描述性”、“方差同质性检验”，点击“两两比较”，勾选“LSD(L)”“Tamhanes T2(M)”,设置显著性水平为0.0520213）得到结果如下：22234）分析电池检验数据的方差是否齐性解答：由方差齐性检验表来看，Lenven 统计量为 0.054，组间、组内自由度分别是 2、24，相应显著性概率为 0.947，非常大
7、。所以没有理由拒绝原假设，电池检验数据的方差具有齐性。5）判断三种手机电池的通话时间是否存在显著性差异（=0.05）解答：从通话时间 ANOVA 检验表来看，组间显著性检验值为 0.0030.05，即两者之间的通话时间存在显著性差异；而型号 1 和 3 之间，型号 2 和 3 之间的检验值均小于0.05，所以可以认为型号 1 和 3、及型号 2 和 3 之间的通话时间不存在显著性差异。5、案例 5.3 月份与 CPI 的关系整理1）打开 SPSS，设置变量“年份（小数 0 位）”，“月份（小数 01 位）”，“CPI（小数 1 位）”,并分别输入对应的数据242）按照”分析-比较均值-单因素
8、ANOVA”，加入因变量“CPI”、加入因子“月份”，点击选项，复选框选择“描述性”、“方差同质性检验”，设置显著性水平为 0.05，其他值设置为默认25263）得到结果如下：4）设显著性水平 =0.05，分析月份对 CPI 的影响是否显著解答：由 5）方差齐性检验结果来看，显著性 p=1.0000.05，表示五个组的数据具有方差齐性。故由 ANOVA 的 CPI 检验结果中，显著性水平为 0.05 的条件下，p=1.0000.05,所以接受零假设，即不同月份的 CPI 没有显著差异。5）按照”分析-一般线性模型-单变量”，加入因变量“CPI”、加入固定因子27“月份”“年份”，点击选项模型，
9、选择“全因子”，类型为“类型”，其他设置默认，点击“继续”286）得到结果如下：297）如果同时考虑月份和年份这两个因素，月份对 CPI 的影响还显著吗？年份对CPI 有无显著影响？（显著性水平 =0.05）解答：由 6）中的数据分析结果可以看出，同时考虑月份和年份两个因素，年份和月份的检验值 p 均为 00.05，所以有 95%的把握可以认为月份对 CPI 有显著影响，年份对 CPI 也有显著影响。年份和月份两个因素的交互效应（表格中年份*月份标识）p=00.05，所以拒绝原假设，表明有 95%的把握认为两者的交互作用对 CPI 有显著影响。8）实验结果反映了什么样的社会情况，你认为政府应该
10、出台什么样的财政政策。请给出相应的分析报告。解答：本案例中通过建立方差分析模型，借用 spss 统计分析软件检验1990-2007 年 216 个月的数据，采用单因素方差分析法对不同月份的 CPI 作显著性分析，得出月份对 CPI 没有显著影响。但是采用多因素方差分析法对年份、月份的 CPI 作显著性分析，得出月份和年份对 CPI 均有显著影响，也就是说，两者的交互作用对 CPI 是有显著影响的。实验结果反映了我国的居民消费价格指数逐年上升，并且年升幅较大，有通货膨胀的趋势，所以我认为政府应该及时逐步出台相应的紧缩货币政策和紧缩性财政政策。若通货膨胀已达到恶性通货膨胀的程度，应该及时实行货币改30革，进行国家宏观调控。5、实验总结通过这次实验，我懂得如何利用软件进行假设检验和方差分析，并从中找出想要的信息，得出题目所要的结果，并解决实际问题。此次实验相对于实验一难度有所增加，一是数据相对复杂，二是运用到的分析方法不同，需要考虑多个因素，分析该因素是否要加入分析。实验过程中遇到比较棘手的问题，是一开始不了解数据输入是要一一对应的，导致变量设置错误，但是及时发现后立刻改正，所以实验完成度还算比较好。
