方差分析与非参数检验.doc
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1、精选文档北京建筑大学理学院信息与计算科学专业实验报告课程名称数据分析实验名称 方差分析与非参数检验 实验地点 基C-423 日期2017.3.30 【实验目的】(1)熟悉数据的基本统计与非参数检验分析方法;(2)熟悉撰写数据分析报告的方法;(3)熟悉常用的数据分析软件SPSS。【实验要求】根据各个题目的具体要求,完成实验报告。【实验内容】1、附件给出某年房屋价格的相关数据,请选用恰当的分析方法,对影响房屋价格的因素进行分析。(注意数据要调整成标准的格式,变量值、组别(字符变量转换成数值变量))(单因素方差分析选择其中两个因素、双因素方差分析选择其中任一对因素即可)2、附件给出管理才能评分的相关
2、数据,请选用恰当的分析方法,分析该评分数据是否服从正态分布。3、附件给出了某体育比赛的两位裁判打分数据,请选用恰当的分析方法,检验该两组评分分布是否有显著差异。(注意数据要调整成标准的格式,变量值、组别)4、附件给出了减肥茶数据,请选用恰当方法分析,检验该减肥茶是否对减肥有显著效果。(注意数据要调整成标准的格式,变量值、组别)【分析报告】1、对影响房屋价格的因素进行分析。(单因素方差分析选择其中两个因素、双因素方差分析选择其中任一对因素即可)。表1-1(a)装修状况对均价影响的单因素方差分析结果均价平方和df均方F显著性组间79.180179.18062.408.000组内230.914182
3、1.269总数310.094183表1-1(b)所在区县对均价影响单因素方差分析结果均价平方和df均方F显著性组间91.919330.64025.279.000组内218.1741801.212总数310.094183表1-1(a)是装修状况对均价影响的单因素方差分析结果。可以看到:观测变量均价的离差平方总和为310.094;如果仅考虑装修状况单个因素的影响,则均价总变差中,不同装修状况可解释的变差为79.180,抽样误差引起的变差为230.914,它们的方差分别为79.180和1.269,相除所得的F统计量的观测值为62.408,对应的概率P-值近似为0.如果显著性水平为0.05,由于概率P
4、-值小于显著性水平,应拒绝原假设,认为不同装修状况对均价的平均值产生了显著影响,不同装修状况对均价的影响效应不全为0。表1-1(b)是所在区县对均价影响单因素方差分析结果。可以看到:如果仅考虑所在区县单个因素的影响,则均价总变差310.094中不同所在区县可解释的变差为91.919,抽样误差引起的变差为218.174,它们的方差分别为30.640和1.212,相除所得的F统计量的观测值为25.279,对应的概率P-值近似为0。如果显著性水平为0.05,由于概率P-值小于显著性水平,应拒绝原假设,认为不同所在区县对均价的平均值产生了显著影响,不同所在区县对均价的影响效应不全为0。对比表1-1(a
5、)和表1-1(b)容易发现:如果从单因素的角度考虑,装修状况对均价的影响比所在区县大。表1-2(a)不同装修状况下均价的基本描述统计量及95%置信区间均价N均值标准差标准误均值的 95% 置信区间极小值极大值下限上限0842.467.5797.06322.3412.593.83.911003.7841.4320.14323.5004.0681.08.6总数1843.1831.3017.09602.9933.372.88.6表1-2(a)表明,在2个不同装修状况下分别有84、100两个样本。“1”,即“精装修”的平均均价高于“0”“毛胚”。可在图1-3(a)中得到印证。表1-2(b)方差齐性检验
6、均价Levene 统计量df1df2显著性28.8071182.000图1-3(a) 不同装修状况下均价均值折线图表1-2(b)表明,不同装修状况下均价的方差齐性检验统计量的观测值为28.807,概率P-值为0。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,认为不同装修状况下对均价的总体方差有显著差异,满足方差分析的前提。表1-2(c)不同区县位置下均价的基本描述统计量及95%置信区间均价N均值标准差标准误均值的 95% 置信区间极小值极大值下限上限1584.0211.6360.21483.5914.4512.08.62382.837.6395.10372.6263
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