Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases 186.940a 197.467 11.482 144 df 144 144 1 Asymp. Sig. (2-sided) .009 .002 .001 a. 196 cells (100.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is .25. Symmetric Measures Interval by Interval Ordinal by Ordinal N of Valid Cases Value Pearson's R Spearman Correlation -.283 -.277 144 Asymp. Std. Errora .070 .079 Approx. Tb -3.521 -3.431 Approx. Sig. .001c .001c a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. c. Based on normal approximation.
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases 822.114a 495.271 2.972 144 df 816 816 1 Asymp. Sig. (2-sided) .434 1.000 .085 a. 882 cells (100.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is .06. Symmetric Measures Interval by Interval Ordinal by Ordinal N of Valid Cases Value Pearson's R Spearman Correlation -.144 -.150 144 Asymp. Std. Errora .079 .083 Approx. Tb -1.736 -1.810 Approx. Sig. .085 .072c c a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. c. Based on normal approximation. 下面用方差分析更好的来说明广告形式、地区对销售额的影响，
（四）. 单因素方差分析
以商品销售额为观测变量，广告形式和地区为控制变量，通过单因素方差分析方法分别对广告形式、地区对销售额的影响进行分析。 两个单因素方差分析的原假设分别设为： 不同广告形式没有对销售额产生显著影响（即不同广告形式对销售额的效应同时为0）；
不同地区的销售额没有显著差异（即不同地区对销售额的效应同时为0） 操作步骤如下：
1.选择菜单【analyze】→【compare means】→【one-way ANOVA】. 2.选择观测变量“销售额”到【dependent list】框，选择“广告形式”到【factor】框中，于是出现如图所示的窗口。
SPSS计算出组间方差、组内方差、F统计量以及对应的概率P值，完成单因素方差分析的相关计算，并将计算结果输出到SPSS输出窗口中。分析结果如下图所示。
广告形式对销售额的单因素方差分析结果
从广告形式对销售额的单因素方差分析结果可以看到：观测变量销售额的离差平方和为26169.306；如果仅考虑广告形式单个因素的影响，则销售额总变差中，不同广告形式可解释的变差为5866.083，抽样误差引起的变差为20303.222，它们的方差分别为1955.361和145.023；所得到的F统计量的观测值为13.483，对应的概率P值近似为0.由于概率值P小于显著性水平0.05，则应该拒绝原假设，认为不同广告形式对销售额产生了显著影响。
地区对销售额的单因素方差分析结果
从地区对销售额的单因素方差分析结果可以看到，如果仅考虑地区单个因素的影响，则销售额总变差（26169.306）中不同地区可解释的变差为9265.306,抽样误差引起的变差为16904.，它们的方差分别为545.018和134.159，所得到的F统计量为4.062，对应的概率P值近似为0.由于概率P值小于显著性水平0.05，所以应该拒绝原假设，认为不同地区对销售额产生了显著影响。
同时对比这两个图容易发现：如果从单因素的角度考虑，广告形式对销售额的影响较地区来讲更明显。
（五）. 多重比较检验
在上述单因素方差分析中，发现不同广告形式对产品销售额有显著影响，不同地区的产品销售额存在显著差异，为了进一步研究哪种广告形式的作用比较明显，哪种不明显，对变量进行多重比较检验。 具体操作步骤如下：
1. 选择菜单【analyze】→【compare means】→【one-way ANOVA】.
在上面这个窗口选择
。出现下面窗口：
点击continue。回到原窗口，在点击OK。在Output1中出现一下分析结果： 广告形式中的1，2，3，4分别代表报纸，广播，宣传品，体验。
Multiple Comparisons Dependent Variable:销售额 (I) 广告(J) 广告Mean Difference 形式 形式 (I-J) Std. Error Sig. 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound
统计学 SPSS实验报告
