SPSS软件分析方差分析作业.docVIP

实验五 SPSS的方差分析 1*统计**班 邵*** 201****** （二）实践性实验 （1）一家管理咨询公司为不同的客户进行人力资源管理讲座，每次讲座的内容基本上是一样的，但讲座的听课者有高级管理者、中级管理者、低级管理者。该咨询公司认为，不同层次的管理者对两座的满意度是不同的。对听完讲座后的满意度随机调查中，不同层次管理者的满意度评分如下（1~10分，10代表非常满意），取显著性水平，试用单因素方差分析判断管理者的水平是否会导致评分的显著性差异？如有差异，具体什么差异？ 描述 管理者满意度 N 均值 标准差 标准误 均值的 95% 置信区间 极小值 极大值 下限 上限 高级 5 7.60 .894 .400 6.49 8.71 7 9 中级 7 8.86 .900 .340 8.03 9.69 8 10 低级 6 5.83 1.472 .601 4.29 7.38 4 8 总数 18 7.50 1.689 .398 6.66 8.34 4 10 此表为对不同水平管理者满意度的基本描述统计量及95%的置信区间，此表表明对中级管理者的满意度最高，对高级管理者的满意度次之，对低级管理者满意度最低。 方差齐性检验 管理者满意度 Levene 统计量 df1 df2 显著性 1.324 2 15 .296 此处采用方差齐性检验 假设：对不同水平下管理者的满意度的方差相同。 对不同水平下的管理者的满意度的方差齐性检验为1.324，概率p值为0.296，如果显著水平设为0.05，由于概率p值大于显著水平，不能拒绝原假设，认为对不同水平下管理者的满意度的方差相同。故满足方差分析的前提要求。 ANOVA 管理者满意度 平方和 df 均方 F 显著性 组间 （组合） 29.610 2 14.805 11.756 .001 组内 18.890 15 1.259 总数 48.500 17 采用单因素方差分析。 假设：对不同水平的管理者的满意度没有显著差异。 此表为管理者的不同等级对对管理者的满意度的单因素方差分析结果。可以看出观测变量满意度的总离差平方和是48.5，如果考虑“管理者的不同等级”单因素的影响，则销售额总变差中，不同水平可解释的变差为29.61，抽样误差引起的变差为18.89，他们的方差（平均变差），分别为14.805,1.259.相除所得的F统计量的观测值为11.756，对应的P值近似为0，给定显著水平为0.05，由于概率p值小于显著水平，则拒绝原假设，认为对不同水平的管理者的满意有显著差异。 多重比较 因变量:管理者满意度 (I) 水平 (J) 水平 均值差 (I-J) 标准误 显著性 95% 置信区间 下限 上限 LSD 高级 中级 -1.257 .657 .075 -2.66 .14 低级 1.767* .680 .020 .32 3.22 中级 高级 1.257 .657 .075 -.14 2.66 低级 3.024* .624 .000 1.69 4.35 低级 高级 -1.767* .680 .020 -3.22 -.32 中级 -3.024* .624 .000 -4.35 -1.69 Bonferroni 高级 中级 -1.257 .657 .225 -3.03 .51 低级 1.767 .680 .060 -.06 3.60 中级 高级 1.257 .657 .225 -.51 3.03 低级 3.024* .624 .001 1.34 4.71 低级 高级 -1.767 .680 .060 -3.60 .06 中级 -3.024* .624 .001 -4.71 -1.34 Tamhane 高级 中级 -1.257 .525 .118 -2.80 .28 低级 1.767 .722 .112 -.38 3.91 中级 高级 1.257 .525 .118 -.28 2.80 低级 3.024* .690 .007 .95 5.10 低级 高级 -1.767 .722 .112 -3.91 .38 中级 -3.024* .690 .007 -5.10 -.95 *. 均值差的显著性水平为 0.05。 \采用多重比较检验 原假设：对不同水平管理者的满意度没有显著差别。 此表显示了两两管理者水平下对管理者满意度均值的检验结果。可以看出，尽管在理论上各种检验方法对抽样分布标准误的定义不同，此种软件全部采用了ＬＳＤ方法的中标准误。因此各种方法计算的前两列计算结果完全相同。表中没有给出检验统计量的观测值，他们都是相等的。表中第三列式检验统计量在不同分布下的概率ｐ值，可以发现各种方法在检验敏感度上的差异。此题用LSD方法。 给定显著水平为０．０５，高级管理者和中级管理者检验的概率ｐ值为０．０７５，大于显著水平，因此接受原