spss作业求助

单因素方差分析也即一维方差分析,是检验由单一因素影响的多组样本某因变量的均值是否有显著差异的问题,如各组之间有显著差异,说明这个因素(分类变量)对因变量是有显著影响的,因素的不同水平会影响到因变量的取值。

例:某灯泡厂用四种不同配料方案制成的灯丝(filament),生产了四批灯泡。在每批灯泡中随机地抽取若干个灯泡测其使用寿命(单位:小时hours),数据列于下表,现在想知道,对于这四种灯丝生产的灯泡,其使用寿命有无显著差异。

丁 30 80 四、不使用选择项操作步骤

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1.作业1(基本统计+参数检验+方差分析1)

利用城际出行行为数据,从中随机选取90%的样本,实现以下分析目标:

(1)分析出行时间的分布,需做直方图。

(2)分析不同性别的出行方式是否一致。

(3)检验老年人(≥60)与其他人的出行时间是否有显著差异。

(4)检验是否老年人和出行目的两因素对其它时间的影响(考虑交互作用)。

1.1 分析出行时间的分布,需做直方图

首先,根据题目要求在城际出行行为数据中随机选择90%的样本;由于出行时间分布数据是定距变量,且出行时间数据数量较多,不宜使用频数进行分析。因此在分析之前先对出行时间进行分组,再进行频数分布。根据公式(1-

(1-1)中n为数据个数,对结果四舍五入取整后为理论分组数目。

原样本数为235,随机选择之后剩余样本是n为213个,根据公式(1-1)计算得到分组数目为9。选中的数据中出行时间的最大值为150,出行时间的最

数据选择:【数据→选择个案】,选择【随机个案样本】→【样本】→在【大约】中填入“90%”→选择【删除未选定的个案】,点击确认。剩下的即为随机选择之后的数据。

数据分组:【转换】→【重新编码为不同变量】→将“出行时间”加入到有边框中,输出变量名称改为“城市出行时间分组”,点击【更改】,在点击【旧值和新值】,按照60-70、70-80、80-90、90-100、100-110、110-120、120-130、

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中国古代“名”和“字”是分开的,不仅有区别,而且各有各的功能。()下面哪些合同无效?()下面哪些合同无效?()

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作业老年人脂肪供给能量应占总热能的20%~30%

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