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SPSS案例分析 1市场研究,提 纲,1.某商品销售量与超市规模和摆放位置的方差分析2.汽车配件公司某产品尺寸的参数检验分析,某商品销售量与超市规模和摆放位置的方差分析,为了研究超市中某种商品的销量与摆放位置和超市规模的关系，按照超市规模（大型、中型、小型三种水平）和摆放位置（A、B、C、D四点）各随机选取了两个点，记录其同一周期内同种商品的销售量，试对其做单变量多因素方差分析。原始数据如表下所示。,某商品销售量与超市规模和摆放位置的方差分析,因受不同因素的影响，研究所得的数据会不同。造成结果差异的原因可分成两类：一类是受不可控的随机因素的影响，这是人为很难控制的一类影响因素，称为随机变量；另一类是研究中人为施加的可控因素对结果的影响，称为控制变量。方差分析就是实现上述功能的分析方法。方差分析是R.A.Fister发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。方差分析方法在不同领域的各个分析研究中都得到了广泛的应用。从方差入手的研究方法有助于找到事物的内在规律性。,某商品销售量与超市规模和摆放位置的方差分析,方差分析的基本思想是：通过分析研究不同变量的变异对总变异的贡献大小，确定控制变量对研究结果影响力的大小。通过方差分析不同水平的控制变量是否对结果产生了显著影响。如果控制变量的不同水平对结果产生了显著影响，那么它和随机变量共同作用，必然使结果有显著的变化；如果控制变量的不同水平对结果没有显著的影响，那么结果的变化主要由随机变量起作用，和控制变量关系不大。根据控制变量的个数，可以将方差分析分成单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析。,某商品销售量与超市规模和摆放位置的方差分析,在本例中所关心的变量是销售量，可能对其有影响的因素有两个：超市规模和货物摆放位置，因此本例问题可以使用SPSS方差分析模块中的单变量多因素方差分析来解决。,某商品销售量与超市规模和摆放位置的方差分析,在SPSS中进行单变量方差分析，可以利用“AnalyzeGeneral Linear ModelUnivariate”命令实现,某商品销售量与超市规模和摆放位置的方差分析,将数据文件导入到SPSS中。依次单击菜单“AnalyzeGeneral Linear ModelUnivariate”命令，打开“单变量方差分析”对话框,某商品销售量与超市规模和摆放位置的方差分析,在对话框的左侧变量列表框中选中变量“销售量”，单击 按钮，将其移动到右侧的“因变量”列表框。用同样方法将变量“超市规模”和“摆放位置”选入“固定因子”列表框,某商品销售量与超市规模和摆放位置的方差分析,单击“模型”按钮，打开“单变量：模型”对话框，“指定模型”选择项中选择“主效应”,某商品销售量与超市规模和摆放位置的方差分析,单击“对比”按钮，打开“单变量：对比”对话框，选择“简单”（简单比较，每个水平与指定水平的均值效应比较，可选择第一组或最后一组作为参考水平）,某商品销售量与超市规模和摆放位置的方差分析,单击“绘制”按钮，打开“单变量：轮廓图”对话框，逐一将“超市规模”、“摆放位置”添加到图中。,某商品销售量与超市规模和摆放位置的方差分析,单击“两两比较”按钮，打开“单变量：观测均值的两两比较”对话框在“假定方差齐性”下选择多重比较方法S-N-K方法。,某商品销售量与超市规模和摆放位置的方差分析,单击“保存”按钮，打开“单变量：保存”对话框，在该对话框中可以将预测值残差、检验值作为新的变量保存在数据文件中。本例选择默认值。,某商品销售量与超市规模和摆放位置的方差分析,单击“选项”按钮，打开“单变量：选项”对话框，在该对话框中选择“方差齐性检验”（输出方差齐性检验结果）、“残差”（绘制残差图）。,某商品销售量与超市规模和摆放位置的方差分析,设置完毕后，单击“确定”按钮，执行单变量方差分析。主体间因子,“超市规模”3个水平，即大型、中型和小型，每个水平有8个个案；变量“摆放位置”有4个水平，即A、B、C、D，每个水平有6个个案。,某商品销售量与超市规模和摆放位置的方差分析,误差方差等同性的Levene检验,方差齐性检验无法得到分析结果，这是因为两个因素的各水平较差，一共会形成12个单元格，这里检验的就是这12个单元格的方差是否齐性。但如果要在考虑交互作用的模型中进行方差检验，每个单元格内至少要有3个元素（数据点）才可以，因此这里无法得到分析结果。可见多因素时方差齐性检验往往价值不大。,某商品销售量与超市规模和摆放位置的方差分析,主体间效应的检验,上表是主体间效应的检验，第一行的校正模型是对所用方差分析模型的检验，其假设是对模型中所有影响因素均无作用，即超市规模、摆放位置、两者之间的交互作用均对销售量无影响。第二行是对模型中常数项是否等于0进行的检验，显然它在分析中没有实际意义，忽略即可。第三行、四行分别对超市规模、摆放位置的效应进行检验。第五行是误差分析。从表中可以看出，同种商品不同规模超市和不同摆放位置的“销售量”的检验统计量F的观测值为30.409，检验的概率P值为0.000，小于0.05，拒绝零假设，可以认为同种商品在不同规模超市和不同摆放位置的情况下，销售量存在显著差异。,某商品销售量与超市规模和摆放位置的方差分析,某商品销售量与超市规模和摆放位置的方差分析,销售量右表分别对超市规模和摆放位置水平检差异的检验，可见超市规模越大，相应的销售量就越大。4种摆放位置也对销售量有影响，C位置的销售量最大，B位置其次，A位置和D位置的销售量最小。超市规模和摆放位置之间无交互影响。,某商品销售量与超市规模和摆放位置的方差分析,轮廓图轮廓图用于比较各种水平组合下均值的变化规律，发现可能存在的交互作用非常有用。如果两个因素间无交互作用，则第一因素各水平间均值的差异不会随着第二个因素水平取值的变化而变化，表现为绘制的各条曲线基本平行；反之，如果各条曲线明显不平行，之间有剧烈的交叉，则这两个因素的相应水平间可能存在着交互作用。,某商品销售量与超市规模和摆放位置的方差分析,加入交互作用的轮廓图由图可知，当模型中有交互作用时，各边际均值实际上和样本单元格均值相同，且加入交互作用的各条曲线大致平行，并未出现明显的交叉，这说明量变量间的交互作用不明显。,某商品销售量与超市规模和摆放位置的方差分析,残差图残差图示一个散点矩阵图由已观测值、已预测值和标准残差构成。如果模型效果好，则以预测值和已观测值应当有明显的相关，呈现较好的直线趋势，而标准化残差则应当完全随机地分布在0周围。不随已预测值的上升而出现变化。由已预测值、标准化残差单元格可见，残差的分布的确较好，未发现明显违反模型中正态分布假设的情况，因此该模型的你和效果是令人满意的。,SPSS案例分析（一）SPSS案例分析 2企业数据分析,汽车配件公司某产品尺寸的参数检验分析,一个生产高性能汽车配件的公司生产直径为322mm的圆盘制动闸。公司的质量控制部门随机抽取不同机器生产的制动闸进行检验。共有4台机器，每台机器抽取16支产品。表17.16给出测量结果。试检验每台机器生产的产品均值和322在90%的置信水平下是否有显著差异。,汽车配件公司某产品尺寸的参数检验分析,在研究实际问题的过程中，通常对研究对象的全部特征或部分特征不是很清楚，如果将研究对象看成一个总体，则可以从总体中抽取样本数据，利用样本数据和已知的部分信息对总体的未知特征进行统计推断，这里的未知特征可以是总体的分布，也可以是总体的某些参数，这就是统计学中的统计推断问题。由于该问题设计的是4个单总体，而且要进行总体均值检验，同一机器生产的产品直径可近似认为服从正态分布，因此，本例可以利用SPSS的单样本T检验过程进行分析。,汽车配件公司某产品尺寸的参数检验分析,在SPSS中进行单样本T检验，可以利用“AnalyzeCompare Means One Sample T Test”命令实现,汽车配件公司某产品尺寸的参数检验分析,将数据文件导入到SPSS中。拆分数据文件。,汽车配件公司某产品尺寸的参数检验分析,依次单击菜单“Data Split File”命令，打开“拆分文件”对话框,汽车配件公司某产品尺寸的参数检验分析,选择“比较组”，再将左侧变量列表框中的变量“机器编号”移动至右侧“分组方式”列表框中,汽车配件公司某产品尺寸的参数检验分析,依次单击菜单“分析比较均值单样本T检验”命令，打开“单样本T检验”对话框,汽车配件公司某产品尺寸的参数检验分析,在对话框的左侧变量列表框中选择“制动闸直径”变量，单击 按钮，将其选入到右侧的“检验变量”列表框,汽车配件公司某产品尺寸的参数检验分析,单击“选项”按钮，打开“单样本T检验：选项”对话框,汽车配件公司某产品尺寸的参数检验分析,单击“确定”按钮，执行单样本T检验。单个样本统计量,汽车配件公司某产品尺寸的参数检验分析,单个样本检验,上表是单样本T检验的结果，表中第2列是t统计量的观测值，第3列是自由度，第4列表示统计量双尾概率P值，第5列是样本均值和检验值的差，第6、7列分别是在置信度为95%时，总体均值与原检验值之差的置信下限和置信上限，共同构成了该差值的置信区间，例如第一组样本的置信区间为（-0.007445 0.004432）。置信水平为95%时，显著性水平为0.05，可以看出第1号和第3号机器的双尾概率大于0.05，第2号和第4号机器的双尾概率小于0.05，说明第2号和第4号机器生产的产品均值与322有显著差异，第1号和第3号机器生产的产品均值与322无显著差异。,汽车配件公司某产品尺寸的参数检验分析,