5.2
Independent Samples Test
Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means ?ò Equal variances assumed Equal variances not assumed
257.985 .000 F 9.640 9.815 Sig. 381 345.536 t .000 .000 df .41978 .41978 Sig. (2-tailed) .04354 .04277 Mean Difference .33416 .33566 Std. ErDifferen.5054.5039
第六章 P179-181 1. ANOVA 推销额t Between Groups Within Groups Total Sum of Squares 405.534 269.737 675.271 df 4 30 34 Mean Square 101.384 8.991 F 11.276 Sig. .000 有单因素方差分析结果可知，观测变量推销额的总离差平方和为675.271，不同推销方式可解释的变差为405.534，抽样误差引起的变差为269.727，它们的方差分别为101.384和8.991，相处所得的F统计量的观测值为11.276，对应的概率P值为0。如果显著性水平为0.05，由于P小于0.05，所以应拒绝原假设，即不同的推销方式对销售额的影响效应为0.
Multiple Comparisons 推销额 LSD (I) 推销方式 第一组 (J) 推销方式 第二组 第三组 第四组 第五组 第二组 第一组 Mean Difference (I-J) -3.30000 .72857 3.05714 -6.70000 3.30000 *** 95% Confidence Interval Std. Error 1.60279 1.60279 1.60279 1.60279 1.60279 Sig. .048 .653 .066 .000 .048 Lower Bound -6.5733 -2.5448 -.2162 -9.9733 .0267 Upper Bound -.0267 4.0019 6.3305 -3.4267 6.5733 第三组 第四组 第五组 第三组 第一组 第二组 第四组 第五组 第四组 第一组 第二组 第三组 第五组 第五组 第一组 第二组 第三组 第四组 4.02857 6.35714 -3.40000 -.72857 -4.02857 2.32857 -7.42857 -3.05714 -6.35714 -2.32857 -9.75714 6.70000 3.40000 7.42857 9.75714 ***********1.60279 1.60279 1.60279 1.60279 1.60279 1.60279 1.60279 1.60279 1.60279 1.60279 1.60279 1.60279 1.60279 1.60279 1.60279 .018 .000 .042 .653 .018 .157 .000 .066 .000 .157 .000 .000 .042 .000 .000 .7552 3.0838 -6.6733 -4.0019 -7.3019 -.9448 -10.7019 -6.3305 -9.6305 -5.6019 -13.0305 3.4267 .1267 4.1552 6.4838 7.3019 9.6305 -.1267 2.5448 -.7552 5.6019 -4.1552 .2162 -3.0838 .9448 -6.4838 9.9733 6.6733 10.7019 13.0305
*. The mean difference is significant at the 0.05 level. 均值对比图如上图所示。由LSD方法得出的多重检验结果可知，如果显著性水平为0.05，则第一组和第三组没有显著差异，第三组和第四组差异不显著，但其他组两两之间差异非常显著。
2，（1）由方差齐性检验表格中的数据可知：如果显著性水平为0.05，由于概率P值小于显著性水平，因此应拒绝原假设，认为不同类高血压患者的血压差的总体方差有显著差异，不满足方差分析的前提要求。 （2）由单因素方差分析结果可知，如果显著性水平为0.05，由于概率P值为0，所以应拒绝原假设，即认为该降压药对不同组患者的降压效果存在显著差异。
（3）由LSD方法进行的多重检验结果可知，该降压药更适合第一组患者。 3 Between-Subjects Factors 地区 1 2 3 Value Label 地区一 地区二 地区三 周一至周三 周四至周五 周末 N 9 9 8 9 9 8 日期 1 2 3
Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable:销售量 Type III Sum of Source Corrected Model Intercept x2 x3 x2 * x3 Error Total Corrected Total Squares 6.585E7 8.267E8 2016666.667 2988888.889 6.055E7 1.250E7 8.870E8 7.835E7 a df 8 1 2 2 4 17 Mean Square 8230769.231 8.267E8 1008333.333 1494444.444 1.514E7 F 11.194 1.124E3 1.371 2.032 20.587 Sig. .000 .000 .280 .162 .000 735294.118 26 25 a. R Squared = .840 (Adjusted R Squared = .765) 由多因素方差分析结果可知，Fx，Fx2，Fx1*x2的概率P值分别为0.28,0.162,和0.00，如果显著性水平为0.05，则Fx2，Fx3的概率P值大于显著性水平，所以应接受原假设，即认为不同地区、不同日期下的销售额总体均值不存在显著差异，对销售额的效应同时为0.同时，由于Fx1*x2的概率P值小于显著性水平0.05，所以应拒绝原假设，即认为不同地区和日期对销售额产生了显著的交互作用。 4. Report Method 旧方法 Mean N Std. Deviation 新方法 Mean N Std. Deviation Total Mean Score add 10.6111 9 1.67290 12.5556 9 2.60342 11.5833 Month 3.5000 9 1.54110 4.0000 9 2.09165 3.7500 N Std. Deviation 18 2.34678 18 1.80074 由上表可知，加盟时间和评分增加量的平均数分别为10.6111和12.5556. Between-Subjects Factors Method 1 2 Value Label 旧方法 新方法 N 9 9 Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable:Score add Type III Sum of Source Corrected Model Intercept x3 x2 Error Total Corrected Total Squares 67.571 200.270 50.557 9.405 26.054 2508.750 93.625 a df 2 1 1 1 15 Mean Square 33.785 200.270 50.557 9.405 F 19.451 115.299 29.106 5.415 Sig. .000 .000 .000 .034 1.737 18 17 a. R Squared = .722 (Adjusted R Squared = .685) Contrast Results (K Matrix) Dependent Variable Method Simple Contrast Level 1 vs. Level 2 Contrast Estimate Hypothesized Value Difference (Estimate - Hypothesized) Std. Error Sig. aScore add -1.461 0 -1.461 .628 .034