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方差分析案例
 
源自:瀹為獙鎸囧         发布时间:2010-11-24       阅读:1912 次
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3方差分析案例
研究三种不同培训材料对强化员工全面质量管理意识的作用是否有显著差异,从某企业随机选择了18名员工,并将他们随机地划分为3组,每组分别采用不同的培训材料进行培训。培训结束后对他们进行考试,其所得的考试分数如下表所示。
问题:不同培训材料的培训效果是否存在显著差异。
材料1
材料2
材料3
85
71
59
75
75
64
82
73
62
76
74
69
71
69
75
85
82
67
分析:
1、问题分析
方差分析是分析各个自变量对因变量影响的一种方法,这里的自变量是定性变量,称为因素或因子。本例中只有一个因素(培训材料),即一个自变量,它有3个水平(即自变量有三个值),分别是材料123。因变量为考试分数。
2、本例涉及三个总体
总体1:使用材料1培训的员工分数
总体2:使用材料2培训的员工分数
总体3:使用材料3培训的员工分数
需要进行检验的假设:
H0:总体1均值=总体2均值=总体3均值
H13个总体均值不全相等
3、注意建立数据文件
不能将三类员工的考试分数分别设立三个变量,只能设立一个变量(考试分数);再设立另一个分类变量(工厂编号),以区分材料种类(见右表)。
4、输出结果
 
解释:
1)英文解释
Between Groups(组内)
Within Groups(组间)
Sum of Squares(离差平方和)
Df(自由度)
Mean Squares(均方离差)
F F值小于临界值,则接受原假设;F值大于临界值,则拒绝原假设)
Sig.(概率值,表示显著水平,当Sig.大于0.05,接受原假设;当Sig.小于0.05,拒绝原假设,检验结果显著)
2)关键数字
关键数字是:FSig.,二者反映的结论是一致的,由于F值的确定需要查表找临界值,不方便,所以常看Sig.值。
3)数值间的关系
946516430
258516÷2
28.667=430÷15
9=258÷28.667
4)本例Sig.小于0.05,拒绝原假设,说明不同培训材料的培训效果存在显著差异。
 
5、单因素方差分析的有关说明
1)单因素方差分析的基本假设条件
u      各总体服从正态分布;
u      各总体方差相等。
2)适用情况
u      用于多个总体均值相等性检验;
u     当比较两个(独立、正态)总体均值时,我们可以运用单因素方差分析,也可运用独立样本T检验。
 

 
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