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第五次作业;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,但讲座的听课者有时是高级管理者,有时是中级管理者,有时是低级管理者。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。对听完讲座后随机抽取的不同层次管理者的满意度评分如下(评分标准是从1~10,10代表非常满意)。取显著性水平 ,检验管理者的水平不同是否会导致评分的显著性差异。;做出假设:
H0 :m1 = m2 == m3
不同层次的管理者对讲座的满意度相同的
H1 :m1 ,m2 , m3不全相等
不同层次的管理者对讲座的满意度是不同的
;第一步:将数据输入Excel中,点击数据分析,选择其中的方差分析—单因素方差分析
;第二步:选择数据区域,分组方式为列,选择标志位于第一行,选择显著性,然后选择输出区域,最后按确定。
;结果;?;解:提出原假设
H0:
H1: 不全相等
;输入数据到SPSS如下,1,2,3分别代表企业A,B,C
;选择单因素ANOVA检验
;得到结果如下:;接下来用多重比较检验来分析三者两两之间的差异
采用Fisher提出的最小显著差异方法LSD
;
从显著性我们可以看出企业A与C没有显著差异,B与A,B与C都有显著差异。;3.一家产品制造公司管理者想比较A、B、C三种不同的培训方式对产品组装时间的多少是否有显著影响,将20名新员工随机分配给每种培训方式。在培训结束后,参加培训的员工组装一件产品所花的时间(单位:min)如下。取显著性水平 ,确定不同培训方式对产品组装的时间是否有显著影响。
;(1)假设 , 不全相等
;;选择菜单“分析→比较均值→单因素方差分析”;
(1)由方差齐性检验表可得:
p值=0.4130.05,即各组方差在α=0.05水平上没有显著性差异。故可以对样本进行方差分析。
;;;;在spss中输入数据,如下表所示;;输出结果;;数据输入spss软件的形式;在SPSS中选Analyze-General Linear Model-Univariate进入主对话框;
然后把因变量选入Dependent Variable,把因子选入Fixed Factors;
然后点击Model,选择Custom,在Build Terms中选择Main effects,再把因子选入Model;
选择或不选择Include intercept in model则确定是否在模型中包含常数项;回到主对话框(Continue),这时点OK即可;
如果要输出参数估计可以在Options选诸如Parameter Estimates等。 ;检验结果:
根据P值,超市位置、竞争者数量的P值都等于0,显然拒绝原假设,接受备择假设。
交互后P=0.160.1,不能拒绝原假设,超市位置*竞争者数量交互后对销售量不显著。
0.01水平
F(超市位置)=34.305F(2,24)=5.61
F(竞争者数量)=14.204F(3.24)=4.72
F(超市位置*竞争者数量)=3.315 F(6,24)=3.67
结果:
1.超市位置与销量之间有显著关系
2.竞争者数量与销量之间有显著关系
3.超市位置*竞争者数量交互后对销售量的关系不显著
R2=0.774——R=87.9%即超市位置和竞争者数量对销量的影响关系度达到87.9%,达到高强度。;1.市内居民小区与位于写字楼关系不显著
2.市内居民小区与位于郊区有现在显著差异
3.位于写字楼与位于郊区有显著差异;6.为检验广告媒体和广告方案对产品销售量的影响,一家营销公司做了一项试验,考察三种广告方案和两种广告媒体,获得的销售量数据见下表。检验广告方案、广告媒体或其交互作用对销售量的影响是否显著。;数据输入SPSS后的格式;;;检验结果:
根据P值,广告方案、广告媒体、两者交互后的P值都大???0.05,显然不能拒绝原假设。
0.05水平
F(广告方案)=10.75F(2,12)=3.88
F(广告媒体)=3F(1,12)=4.75
F(广告方案*广告媒体)=1.75F(2,12)=3.88
结果:
1.广告方案与销量之间显著
2.广告媒体与销量之间不显著,
3.广告方案*广告媒体交互后对销售量的关系不显著
R2=0.676——R=82.2%即超市位置和竞争者数量对销量的影响关系度达到87.9%,达到高强度。;
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