spss考试要点.docx

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1、总播种面积（万公顷）2.567.673.1423.813.001.3183.144施用化肥量（kg公顷）130.89911.640.71611.246.000.1099.202风灾面积比例（%）-240.27146.725135-5.142.000.6431.555农业劳动者人数（百万人）46.4209.330.3454.975.000.09210.918a.DependentVariable:粮食总产量（y万吨）表97（c）中各列数据项（从其次列起先）的含义依次为：偏回来系数，偏回来系数的标准误差、标准化偏回来系数、回来系数显著性检验中t检验统计量的观测值、对应的概率P-值、说明变量的容忍度

2、和方差膨胀因子。依据表可以进行回来系数的显著性检验，写出回来方程和检测多重共线性。假如显著性水平位0.05,除年份以外，其他变量的回来系数显著性检验的概率都大于显著性水平a,因此不拒绝原假设，认为这些偏回来系数与0无显著差异，他们与被说明变量的线性关系是不显著的，不应当保留在方程中。由于该模型中保留J一些不应当保留的变量，因此该模型目前是不行用的，；赢重新建模。同事,从容忍度和方差膨胀因子看，投入粮食总播种面积的年数与其他说明变量的多重共线性很严峻，在重新建模时可考虑剔除该变量。l-（d）CollinearityDiagnosticsModelDimensionEigenvalueCondit

3、ionIndexVarianceProportions(Constant)粮食播种面积（万公顷）总播种面积（万公顷）施用化肥量（kg公顷）风灾面积比例（%）农业劳动者人数（百万人）15.4031.000.00.00.00.00.00.0021.4713.385.00.00.00.10.00.001.3.1196.727.00.00,00.02.78.004.00532.885.00.01.00.84.15.60因此该说明变量与说明变量间的线性关系显著，建立线性模型是怡当的2-(c)Coefficients,Mode1UnstandardizedCoefficientsStandardizedC

4、oefficientstSig.CollinearityStatisticsBStd.ErrorBetaToleranceVIF(Constant)1粮食播种面积(万-24425.3576443.948-3.790.001公顷)289.762-.020-.379.707.1526.5873.813.001.3183.14411.246.000.1099.202-5.142.000.6431.5554.975.000.09210.918-4.335.0006.208.000.9721.029总播种面积（万公2.567.673.142顷）施用化肥量（k肥公130.89911.640.716顷）风灾

5、面积比例（%）-240.27146.725135农业劳动者人数46.4209.330.345（百万人）-25376.41(Constant)35853.5212总播种面积（万公2.357.380.130顷）StandardizedResidualN36MeanOE-7NormalStd.Parameter.94112395DeviationAbsolute.100MostExtremePositive.100DiIierencesNegative-.070Ko1inogorov-SinirnovZ.600Asymp.Sig.(2-tailed).865a.TestdistributionisN

6、ormal.b.Calculatedfromdata.随着标准化顶料值的改变，残差点在。线四周随机分布，但残差的等方差性并不完全满意，方差好像有增大趋势。计算残差与预料值的等级相关系数为-0106,且检验并不显著，认为异方差现象并不明显。，4CorrelationsStandardizedPredictedValueStandardizedResidualCorreIation1.000-106SpeannanSStandardizedCoefficientrhoPredictedValueSig.(2-tailed).538N3636StandardizedCorrelationCoeffi

7、cient-.1061.000ResidualSig.(2-tailed).538N3636另外，通过视察数据编辑窗口中的库克距离和杠杆值变量:的值，发觉没有明他的异样点。179页1ANOVA销售额SumofSquares(ifMeanSquareFSig.BetweenGroups405.5314101.38411.276.000WithinGroups269.737308.991Total675.27134表一是促销方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总额为405.534;假如仅考虑广告形式单个因素的影响，则销售额总变差中，不同广告形式可说明的变差为，403

8、.534抽样误差引起的变差为269.737,它们的方差分别为101.384和方991,相除所得的F统计量的观测值为I1.276,对应的概率P-值近似为0.假如显著性水平a为0.05,由于概率P-值小显著性水平a,因此应拒绝原假设，认为不同广告形式对销售额产生了显著影响，不同广告形式对销售额的影响效应不会为0.ANOVA错售额SumofSquaresdfMeanSquareFSig.Between405.5344101.38411.276.000GroupsWithin269.737308.991GroupsTotal675.27134MultipleComparisonsDependentVa

9、riable:销售额1.SD(I)(J)组数组数MeanDifferencStd.ErrorSig.95%CnnfidenceIntervale(I-J)1.owerBoundUpperBound其次组-3.3000,1.6028.048-6.573-.027第.第三组.72861.6028.653-2.5454.002组第四组3.05711.6028.066-.2166.330第五组-6.7000,1.6028.000-9.973-3.427其次组第一组3.3000,1.6028.048.0276.573笫三组4.0286.1.6028.018,755第四组6.3571,1.6028.000

10、3.084第五组-3.4000,1.6028.0426.673第一组72861.6028.653-4.002第三组其次组-4.0286,1.6028.018-7.302笫四组2.32861.6028.157945笫五组-7.4286,1.6028.000-10.702-4.155第一组-3.05711.6028.066-6.330.216第四其次组-6.3571,1.6028.000-9.630-3.084组第三组-2.32861.6028.157-5.602.945第五组-9.7571,1.6028.000-13.030-6.484第五组第一组6.7000,1.6028.0003.1279.973其次组3.100O-1.6028.042.1276.673第三组7.1286,1.6028.0004.15510.702笫四组9.7571.6028.0006.48413.030*.ThemeandifferenceissignificantaltheO.05level.