性别* 推销方式 交叉制表 性别 男 计数 期望的计数 性别 中的 % 推销方式 中的 % 总数的 % 残差 标准残差 第一组 4 3.8 21.1% 57.1% 11.4% .2 .1 3 3.2 18.8% 42.9% 8.6% -.2 -.1 7 7.0 20.0% 100.0% 20.0% 第二组 4 3.8 21.1% 57.1% 11.4% .2 .1 3 3.2 18.8% 42.9% 8.6% -.2 -.1 7 7.0 20.0% 100.0% 20.0% 推销方式 第三组 4 3.8 21.1% 57.1% 11.4% .2 .1 3 3.2 18.8% 42.9% 8.6% -.2 -.1 7 7.0 20.0% 100.0% 20.0% 第四组 3 3.8 15.8% 42.9% 8.6% -.8 -.4 4 3.2 25.0% 57.1% 11.4% .8 .4 7 7.0 20.0% 100.0% 20.0% 第五组 4 3.8 21.1% 57.1% 11.4% .2 .1 3 3.2 18.8% 42.9% 8.6% -.2 -.1 7 7.0 20.0% 100.0% 20.0% 合计 19 19.0 100.0% 54.3% 54.3% 16 16.0 100.0% 45.7% 45.7% 女 计数 期望的计数 性别 中的 % 推销方式 中的 % 总数的 % 残差 标准残差 35 35.0 100.0% 100.0% 100.0% 合计 计数 期望的计数 性别 中的 % 推销方式 中的 % 总数的 % 组统计量 销售额 性别 男 女 N 19 16 均值 22.4684 22.6062 标准差 4.65284 4.37088 均值的标准误 1.06744 1.09272 独立样本检验 销售额 假设方差相等 假设方差不相等 方差方程的 Levene 检验 均值方程的 t 检验 F .067 Sig. .798 t -.090 -.090 df 33 32.571 Sig.(双侧) .929 .929 均值差值 -.13783 -.13783 标准误差值 1.53601 1.52757 差
不同性别的销售人员对销售额无显著影响。
五、（20分）已知我国2003年部分地区城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出如下表所示：（单位：元）
（1）绘制城镇居民人均可支配收入与人均消费性支出的相关图（散点图）； （2）利用相关系数分析城镇居民人均可支配收入与人均消费性支出之间的关系？ （3）如果有相关关系，建立一元线性回归模型，解释输出结果。 地 区 北京 天津 河北 山西 内蒙古 辽宁 吉林 黑龙江 上海 江苏 浙江 安徽 福建 人均消费性支出（Y） 11123.8 7867.5 5439.8 5105.4 5419.1 6077.9 5492.1 5015.2 11040.3 6708.6 9712.9 5064.3 7356.3 人均可支配收入(X) 13882.6 10312.9 7239.1 7005 7012.9 7240.6 7005.2 6678.9 14867.5 9262.5 13179.5 6778 9999.5 地 区 湖北 湖南 广东 广西 海南 重庆 四川 贵州 云南 西藏 陕西 甘肃 青海 人均消费性支出（Y） 5963.3 6082.6 9636.3 5763.5 5502.4 7118.1 5759.2 4949 6023.6 8045.3 5666.5 5298.9 5400.2 人均可支配收入(X) 7322 7674.2 12380.4 7785 7259.3 8093.7 7041.9 6569.2 7643.6 8765.5 6806.4 6657.2 6745.3 相关性 人均消费性支出Y Pearson 相关性 显著性（双侧） N 人均消费性支出Y 人均可支配收入X 1 .976 .000 26 .976 .000 26 **** 26 1 人均可支配收入X Pearson 相关性 显著性（双侧） N 26 **. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。
城镇居民人均可支配收入与人均消费性支出之间存在高度相关关系。 （3） 系数 非标准化系数 模型 B 标准 误差 标准系数 试用版 t Sig. a1 (常量) 人均可支配收入X 354.693 .739 294.520 .033 .976 1.204 22.169 .240 .000 a. 因变量: 人均消费性支出Y
Y=354.693+0.739X
意味着人均可支配收入X每增加一个单位，就会使人均消费性支出Y增加0.739个单位。