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Exclude case pairwise:不分析计算某统计量时有缺失值的记录
Report values:报告缺失值;Explore:结果解释;Explore:结果解释;Explore:结果解释;交叉列表(Crosstabs);Crosstabs:定义统计量;Crosstabs:定义交叉表内容;Crosstabs:结果解释;Crosstabs:结果解释;Crosstabs:结果解释;;单因素方差分析;示例3,某企业需要一种零件,现有三个不同的地区的企业生产的同种零件可供选择
,为了比较这三个零件的强度是否相同,每个地区的企业抽出6件产品进行强度测
试,其值如表所示。假设每个企业零件的强度值服从正态分布,试检验这三个地区
企业的零件强度是否存在显著差异。;1、单击Analyze ? Compare Means ? One-Way ANOVA,打开 One-Way ANOVA对话框。
2、从左框中选择因变量“零件强度”进入Dependent list框内,选择因素变量‘地区”进入Factor框内。点击OK就可以得到方差分析下表。;3、单击Option按纽,打开Option对话框如图所示:在Option选项中选择输出项。主要有不同水平下样本方差的齐性检验,缺失值的处理方式及均值的图形。;完成所有选择后返回主对话框,然后单击OK,就可以得到三个地区零件强度分析表 。;由于F统计量值的P值明显小于显著性水平,故拒绝假设H0,认为这三个地区的零件强度有显著差异。
;4、如果需要将水平间两两比较,可以单击Post Hoc 按纽,打开多重比较对话框。
在该对话框中列出了许多多重比较检验,涉及到许多的数理统计方法,在实际中只选用其中常用的方法即可。
对话框下部的Significance level表示显著性水平,默认值是0.05,也可以根据需要重新输入其它值。
;
如果满足在水平间方差相等的条件,常用LSD(least-significant difference最小显著性差异法),表示用 t 检验完成各组均值间的配对比较。
当方差不等的情况下,可以选择Tamhane?s T2, 用t检验进行各组均值间的配对比较。;从表可以看出,地区2与地区3之间的差异是非常显著的,p 0.05。 ;双因素方差分析;示例4:右表是某商品S在不同地区和不同时期的销售量表。已知数据服从正态分布,则要检验地区因素及时间因素对销售量的影响是否显著。;由于销售量受地区和时间两个因素的影响,这是一个双因素方差分析的问题。;Custom选项为自定义模型,本例选择此项并激活下面的各项操作。
先从左边框中选择因素变量进入Model框中,然后选择效应类型。一般不考虑交互作用时,选择主效应Main,考虑交互作用时,选择交互作用Interaction。可以通过单击Build Term下面的小菜单完成,本例中选择主效应。;4、从表中数据可以看出,F值对应概率P值都小于显著性水平0.05,这说明地区和时期对销售量的影响都是显著的。 ;6、如需要将因素A
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