SPSS培训案例分析1.ppt

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1、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

2、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

3、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S

4、PSS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

5、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

6、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

7、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，

8、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

9、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

10、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

11、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

12、。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

13、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,