统计学（贾俊平版）第十章答案

第十章习题

10.1

H0:三个总体均值之间没有显著差异。 H1: 三个总体均值之间有显著差异。

方差分析：单因素方差分析SUMMARY组123观测数543求和平均方差79015861.560015036.66667497165.6667154.3333方差分析差异源SS组间425.5833组内664.6667总计1090.25dfMSFP-valueF crit2212.79172.8813310.1078578.021517973.8518511

答：方差分析可以看到，由于P=0.1078>0.01,所以接受原假设H0。说明了三个总体均值之间没有显著差异。 10.2

H0:五个个总体均值之间相等。 H1: 五个总体均值之间不相等。

方差分析：单因素方差分析SUMMARY组12345观测数35456求和3750488078平均方差12.333334.333333101.5120.666667161.5130.8方差分析差异源SS组间93.76812组内26.66667总计120.4348dfMSFP-valueF crit423.4420315.823371.02E-054.579036181.48148122 答：方差分析可以看到，由于P=1.02E-05<0.01,所以拒接原假设H0。说明了五个总体均值之间不相等。

10.3

H0:四台机器的装填量相等。 H1: 四台机器的装填量不相等

方差分析：单因素方差分析SUMMARY组1234观测数4654求和平均方差16.124.030.00033324.014.0016670.00013719.873.9740.0003316.024.0050.000167方差分析差异源SS组间0.007076组内0.003503总计0.010579dfMS30.002359150.00023418FP-valueF crit10.09840.0006855.416965

答：方差分析可以看到，由于P=0.00068<0.01,所以拒接原假设H0。说明了四台机器装填量不相同。 10.4

H0:不同层次管理者的满意度没有差异。 H1: 不同层次管理者的满意度有差异.

方差分析：单因素方差分析SUMMARY组列 1列 2列 3观测数576求和平均方差387.60.8628.8571430.809524355.8333332.166667方差分析差异源SS组间29.60952组内18.89048总计48.5dfMSFP-valueF crit214.8047611.755730.0008493.68232151.25936517 答：方差分析可以看到，由于P=0.000849<0.05,所以拒接原假设H0。说明了不同层次管理者的满意度有差异。

10.5

H0：3个企业生产的电池平均寿命之间没有显著差异。 H1: 3个企业生产的电池平均寿命之间有显著差异

单因素方差分析 VAR00002 组间 组内 总数 多重比较 因变量: VAR00002 LSD (I) VAR00001 (J) VAR00001 2.00 3.00 1.00 3.00 1.00 2.00 均值差 (I-J) 1.00 2.00 3.00 14.40000 2.68576 1.80000 2.68576 -14.40000 2.68576 -12.60000 2.68576 -1.80000 2.68576 12.60000 2.68576 ****平方和 615.600 216.400 832.000 df 均方 F 显著性 .000 2 307.800 17.068 12 18.033 14 标准误 显著性 .000 95% 置信区间 下限 上限 7.6518 8.5482 20.2518 .515 -4.0518 .000 -20.2518 -8.5482 .001 -18.4518 -6.7482 .515 -7.6518 .001 4.0518 6.7482 18.4518 *. 均值差的显著性水平为 0.05。

答：方差分析可以看到，由于P=0.00031<0.01,所以拒接原假设H0。说明了不同3个企业生产的电池平均寿命之间有显著差异。

通过SPSS分析（1,2,3代表A,B,C公司），通过显著性对比可知道A和B以及B和C公司有差异。

10.6

H0：不同培训方式对产品组装的时间没有显著影响。 H1: 不同培训方式对产品组装的时间没有显著影响。

方差分析：单因素方差分析SUMMARY组abc观测数998求和平均方差80.88.9777780.16444471.47.9333330.367569.98.73750.454107方差分析差异源SS组间5.349156组内7.434306总计12.78346dfMSFP-valueF crit22.6745788.2745180.0019623.422132230.32323125

答：方差分析可以看到，由于P=0.00196<0.05,所以拒接原假设H0。说明了不同培训方式对产品组装的时间没有显著影响。 10.8

行因素（供应商） H0:u1=u2=u3=u4=u5

H1:ui(i=1,2,3,4,5)不全相等 列因素（车速） H0:u1=u2=u3

H1:ui(i=1,2,3)不全相等

方差分析：无重复双因素分析SUMMARY观测数1323334353dzg555求和11.310.110.69.312.117.720.814.9平均3.7666673.3666673.5333333.14.0333333.544.162.98方差0.4933330.3033330.3033330.210.5033330.0730.2580.092方差分析差异源SS行1.549333列3.484误差0.142667总计5.176dfMSFP-valueF crit40.38733321.719630.0002363.83785321.74297.682242.39E-064.4589780.01783314 答：根据方差分析，

对于行因素，P=0.000236<0.01,所以拒绝原假设。说明不同供应商生产的轮胎对磨损程度有显著影响。

对于列因素，p=2.39E-06<0.01，所以拒绝原假设，说明不同车速对磨损程度有显著影响。

10.9

行因素（品种） H0:不同品种对收获量没有显著影响。 H1: 不同品种对收获量有显著影响。

列因素（施肥方案） H0:不同施肥方案对收获量没有显著影响。 H1: 不同施肥方案对收获量有显著影响。

方差分析：无重复双因素分析SUMMARY观测数142434445412345555求和41.646.249.152.751.566.261.359.853.8平均方差10.41.28666711.551.9512.2752.082513.1751.18916712.8751.16916713.2412.2611.9610.760.9833.5631.1331.133方差分析差异源行列误差总计SS19.87715.66157.37142.9095df431219MSFP-valueF crit4.969258.0899470.0021073.2591675.22058.4989820.0026833.4902950.61425

答：根据方差分析，

对于行因素，P=0.002107<0.05,所以拒绝原假设。说明不同品种对收获量有显著影响。 对于列因素，p=0.0026<0.05，所以拒绝原假设，说明不同施肥方案对收获量有显著影响。

10.10

行因素（销售地区） H0:不同销售地区对销售量没有显著影响。 H1: 不同销售地区对销售量有显著影响。 列因素（包装方法） H0:不同包装方法对销售量没有显著影响。

H1: 不同包装方法对销售量有显著影响。

方差分析：无重复双因素分析

SUMMARY 观测数 求和 平均 方差

A1 3 150 50 525

A2 3 140 46.66667 33.33333

A3 3 150 50 225

B1 3 130 43.33333 58.33333

B2 3 190 63.33333 158.3333

B3 3 120 40 100

方差分析 差异源 行 列 误差 总计

SS 22.22222 955.5556 611.1111 1588.889

df 2 2 4

MS 11.11111 477.7778 152.7778

F 0.072727 3.127273

P-value 0.931056 0.152155

F crit 6.944272 6.944272

8

答：根据方差分析，

对于行因素，P=0.931056>0.05,所以接受原假设。说明不同销售地区对销售量没有显著影响。

对于列因素，p=0.152155>0.05，所以接受原假设，不同包装方法对销售量没有显著影响。

10.11

H0：竞争者对销售额无显著影响 H1：竞争者对销售额有显著影响 H0：位置对销售额无显著影响 H1：位置对销售额有显著影响

H0：竞争者和位置对销售额无显著交互影响 H1：竞争者和位置对销售额有显著交互影响

主体间效应的检验

因变量: 销售额

源 校正模型 截距 超市位置 竞争者 超市位置 * 竞争者 误差 总计 校正的总计 III 型平方和 3317.889 44802.778 1736.222 1078.333 503.333 607.333 48728.000 3925.222 adf 11 2 3 6 24 36 35 均方 301.626 868.111 359.444 83.889 25.306 F 11.919 34.305 14.204 3.315 Sig. .000 .000 .000 .000 .016 1 44802.778 1770.472 a. R 方 = .845（调整 R 方 = .774） 答：用SPSS进行分析得出：

1：因为SIG小于0.01，所以拒绝原假设，竞争者对销售额有显著影响。 2：因为SIG小于0.01，所以拒绝原假设，超市位置对销售额有显著影响。

3：因为SIG大于0.01，所以接受原假设，超市位置和竞争者对销售额无显著的交互影响。

10.12

H0：广告方案对销售额无显著影响 H1：广告方案对销售额有显著影响 H0：广告媒体对销售额无显著影响 H1：广告媒体对销售额有显著影响

H0：广告方案和广告媒体对销售额无显著交互影响 H1：广告方案和广告媒体对销售额有显著交互影响

主体间效应的检验 因变量: 销售额 源 III 型平方和 校正模型 截距 广告方案 媒体 广告方案 * 媒体 误差 总计 校正的总计 448.000 3072.000 344.000 48.000 56.000 96.000 3616.000 544.000 adf 均方 F Sig. 5 1 2 1 2 6 12 11 89.600 3072.000 172.000 48.000 28.000 16.000 5.600 192.000 10.750 3.000 1.750 .029 .000 .010 .134 .252 a. R 方 = .824（调整 R 方 = .676）

答：用SPSS进行分析得出：

1：因为SIG小于0.05，所以拒绝原假设，广告方案对销售额有显著影响。 2：因为SIG大于0.05，所以接受原假设，广告媒体对销售额没有显著影响。

3：因为SIG大于0.05，所以接受原假设，广告方案和广告媒体对销售额没有显著的交互影响。

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/8eph.html