第十章习题
10.1
比三个总体均值之间没有显著差异。
H: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 观测数 5 1 2 4 3 3 求和 平均 方差 790 158 61.5 600 150 36.66667 497 165.6667 154.3333 方差分析 差异源 SS 组间 425.5833 组内 664.6667 df MS F P-value F crit 2 212.7917 2.881331 0.107857 8.021517 9 73.85185
总计
11 1090.25
答：方差分析可以看到，由于 间没有显著差异。
P=0.1078>0.01,所以接受原假设 H)。说明了三个总体均值之
10.2
H):五个个总体均值之间相等。 H:五个总体均值之间不相等。
方差分析：单因素方差分析 SUMMARY 组 1 2 3 4 5 观测数 3 5 4 5 6 求和 平均 方差 37 12.33333 4.333333 50 1.5 10 48 12 0.666667 1.5 80 16 78 13 0.8 __________ 方差分析 差异源 组间 组内
SS 93.76812 26.66667 df MS 4 23.44203 18 1.481481 F 15.82337 P-value 1.02E-05 F crit 4.579036 总计 120.4348 22 答：方差分析可以看到，由于 之间不相等。
P=1.02E-05<0.01,所以拒接原假设 H。说明了五个总体均值
10.3
H>:四台机器的装填量相等。 H:四台机器的装填量不相等
方差分析：单因素方差分析 SUMMARY 、 组 观测数 1 4 2 6 3 5 4 4 求和 平均 方差 16.12 4.03 0.000333 24.01 4.001667 0.000137 19.87 3.974 0.00033 4.005 0.000167 16.02 方差分析 差异源 SS 组间 0.007076 组内 0.003503 df MS F P-value F crit 3 0.002359 10.0984 0.000685 5.416965 15 0.000234 总计 不相同。
0.010579 答：方差分析可以看到，由于
18 P=0.00068<0.01,所以拒接原假设 Hb。说明了四台机器装填量
10.4
H):不同层次管理者的满意度没有差异。 H：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 观测数 列1 5 列2 7 列3 6 求和 平均 方差 38 7.6 0.8 62 8.857143 0.809524 35 5.833333 2.166667 1 方差分析 差异源 SS 组间 29.60952 组内 18.89048 df MS F P-value F crit 2 14.80476 11.75573 0.000849 3.68232 15 1.259365 总计 者的满意度有差异。
48.5
17 P=0.000849<0.05,所以拒接原假设 Hb。说明了不同层次管理
答：方差分析可以看到，由于
10.5
H）： 3个企业生产的电池平均寿命之间没有显著差异。 H: 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 平方和 组间 组内 df 12 14 均方 F 17.068 显著性 615.600 216.400 832.000 2 307.800 18.033 .000 总数 多重比较
因变量：VAR00002
LSD (1) VAR00001 (J) VAR00001 均值差 标准误 显著性 95%置信区间 下限 上限 (I-J) 2.00 1.00 14.40000* 2.68576 .000 8.5482 20.2518 7.6518 -8.5482 3.00 1.00 3.00 1.00 2.00 1.80000 -14.40000 * * 2.68576 2.68576 .515 -4.0518 .000 -20.2518 2.00 3.00 -12.60000 -1.80000 2.68576 2.68576 .001 -18.4518 .515 -7.6518 -6.7482 4.0518 18.4518 12.60000 0.05 。
2.68576 .001 6.7482 *.均值差的显著性水平为
答：方差分析可以看到，由于 产的电池平均寿命之间有显著差异。
P=0.00031<0.01,所以拒接原假设 H。说明了不同3个企业生
A和B以及B和C公
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 司有差异。
10.6
H）：不同培训方式对产品组装的时间没有显著影响。 H: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 观测数 a 9 b 9 c 8 求和 平均 方差 80.8 8.977778 0.164444 71.4 7.933333 0.3675 69.9 8.7375 0.454107 方差分析 差异源 SS 组间 5.349156 组内 7.434306 df MS F P-value F crit 2 2.674578 8.274518 0.001962 3.422132 23 0.323231 总计 12.78346 25 P=0.00196<0.05,所以拒接原假设 H。说明了不同培训方式对
答：方差分析可以看到，由于 产品组装的时间没有显著影响。
10.8
行因素（供应商）
Ho：U 1=U2=U3=U4 = U5
i
H
列因素（车速）
：Ui(i=1,2,3,4,5) 不全相等 ：ui(i=1,2,3)
H o：u 1=U2=U3
i
H
不全相等
方差分析：无重复双因素分析 SUMMARY观测数 、 3 2 3 4 5 r 3 3 3 3 求和 平均 方差 11.3 3.766667 0.493333 10.1 3.366667 0.303333 10.6 3.533333 0.303333 9.3 3.1 0.21 12.1 4.033333 0.503333 d z g 5 5 5 17.7 20.8 14.9 3.54 4.16 2.98 0.073 0.258 0.092 方差分析: 差异源 SS 行 1.549333 列丄 二 3.484 误差 ； 0.142667 df MS F P-value F crit 4 0.387333 21.71963 0.000236 3.837853 2 1.742 97.68224 2.39E-06 4.45897 8 0.017833 总计 5.176 14 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）
H o：不同品种对收获量没有显著影响。
：不同品种对收获量有显著影响。
列因素（施肥方案） Ho：不同施肥方案对收获量没有显著影响。 H 1：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 H
1
SUMMARY观测数 4 1 4 2 3 4 4 4 5 4 求和 41.6 46.2 49.1 52.7 51.5 平均 方差 10.4 1.286667 11.55 1.95 12.275 2.0825 13.175 1.189167 12.875 1.169167 1 2 3 4 5 5 5 5 66.2 61.3 59.8 53.8 13.24 12.26 11.96 10.76 0.983 3.563 1.133 1.133 方差分析 差异源 行 列 误差 SS 19.877 15.6615 7.371 df MS F P-value F crit 4 4.96925 8.089947 0.002107 3.259167 3 5.2205 8.498982 0.002683 3.490295 12 0.61425 总计 答：根据方差分析，
42.9095 19 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）
H 0：不同销售地区对销售量没有显著影响。
H
列因素（包装方法）
：不同销售地区对销售量有显著影响。
H 0：不同包装方法对销售量没有显著影响。
1
统计学贾俊平版第十章答案
