spss 方差分析(多因素方差分析)实验报告

大学经济管理学院学生实验报告实验课程名称： 统计软件及应用 专业工商管理班级学号姓名成绩实验地点实验性质： 演示性 验证性 综合性 设计性实验项目名 称方差分析（多因素方差分析）指导教师一、实验目的掌握利用 SPSS 进行单因素方差分析、多因素方差分析的基本方法，并能够解释软件运行结果。二、实验内容及步骤(包括实验案例及基本操作步骤) 实验案例：为研究某商品在不同地区和不同日期的销售差异性，调查收集了以下日平均销售量数据。销售量日期周一至周三周四至周五周末地区一500060004000600080003000400070005000地区二700080008000500050006000500060004000地区三300020004000600060005000800090006000（1）选择恰当的数据组织方式建立关于上述数据的SPSS数据文件。 在SPSS输入数据。（2）利用多因素方差分析法，分析不同地区和不同日期对该商品的销售是否产生了显著影响。 1. 选择菜单Analyze， General Linear Model， Univariate; 2. 指定观测变量销售额到 Dependant Variable框中； 3. 指定固定效应的控制变量到Fixed Factors框中， 4. OK，得到分析结果。（3）地区和日期是否对该商品的销售产生了交互影响？若没有显著的交互影响，则试建立非饱和模型进行分析，并与饱和模型进行对比。三、实验结论(包括SPSS输出结果及分析解释)SPSS输出的多因素方差分析的饱和模型分析：表的第一列是对观测变量总变差分解的说明；第二列是观测变量变差分解的结果；第三列是自由度；第四列是方差；第五列是F检验统计量的观测值；第六列是检验统计量的概率P-值。F日期，F地区，F日期*地区概率P-值分别为0.254,0.313，0.000。如果显著性水平为0.05，由于F日期、，F地区大于显著性水平，所以不应拒绝原假设，不同地区和不同日期对该商品没有显著性影响。同时，F日期*地区概率P-值小于显著性水平，因此应拒绝原假设，可以认为不同日期和地区对销售额产生了显著的交互作用，不同地区在日期上的销售额将产生显著影响.