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多因素方差分析

时间:2024-06-23 15:00:28浏览次数:21  
标签:因素 显著性 销售量 均值 方差分析 商品 日期 SPSS

在多因素方差分析中,我们会遇到数据的组织,这个对后续SPSS进行分析特别重要,其中列联表的数据组织难倒了很多大学生,为此在这里,进行了总结:

1.符号说明

22501e705da04b3cbf944be121362dba.png

2.数据组织

设置分组变量(以SPSS的分析为例)

ec5711588468499daf263609b21f6ca9.png

3.提出原假设

H0:不同地区对商品的销售量均值无显著性影响,即dqi=0

H0:不同日期对商品的销售量均值无显著性影响,即rqi=0

H0:不同地区和日期的交互作用对商品的销售量均值无显著性影响,即dq×rqij=0

H1:不同地区对商品的销售量均值有显著性影响,即dqi≠0

H:不同日期对商品的销售量均值有显著性影响,即rqi≠0

H1:不同地区和日期的交互作用对商品的销售量均值有显著性影响,即dq×rqij≠0

 4.SPSS分析

bb115caff75942e189429990d0a42e5a.jpg

输出结果如下,加权xsl后 d39870b5f1484418a0bc6ca6e867dda6.jpg

 得出结果出现了问题,因为:

6d8413649821417aa6015b97b5676bb6.jpg

 所以对于这个问题应该取消加权,得出结果如下:

cb052995d519470883ff6937a6b8b36b.png

 输出了正确结果啦。

5.结果分析

地区和日期对销售量的P-值大于α=0.05,说明拒绝原假设,地区和日期对销售量没有显著性影响,地区和日期的交互因子的检验p值为0.000<α,说明拒绝原假设,交互作用对商品销售量的影响显著。

标签:因素,显著性,销售量,均值,方差分析,商品,日期,SPSS
From: https://blog.csdn.net/2301_76574743/article/details/139900049

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