方差分析 1、单因素方差分析 例1：一家管理咨询公司为不同的客户进行人力资源管理讲座。每次讲座的内容基本上是一样的，但讲座的听课者有时是高级管理者，有时是中级管理者，有时是低级管理者。该咨询公司认为，不同层次的管理者对讲座的满意度是不同的。听完讲座后随机抽取的不同层次管理者的满意度评分如下表9-1 所示（评分标准从1~10，10 代表非常满意）。 表 9-1 管理者的评分 高级管理者 中级管理者 低级管理者 7 8 5 7 9 6 8 8 5 7 10 7 9 9 4 10 8 8 取显著性水平α=0.05，检验管理者的水平不同是否会导致评分的显著性差异？ 首先提出假设 H0：管理者的水平对评分没有显著影响。 操作步骤： ①输入数据，如图 9-1 所示： ②在菜单中，选取【工具】→【数据分析】，选定【方差分析：单因素方差分析】，点击【确定】，显示【单因素方差分析】对话框，如图 9-2。 图 9-1 管理者的评分数据 图9-2 单因素方差分析对话框 ③在“输入区域”框输入数据矩阵（首坐标：尾坐标），可选为“A1：C8”，点选“标志位于第一行”，在“分组方式”框选定“列”，指定显著水平α＝0.05，输出选项的输出区域可为工作表的任何位置，本例选择在I4 处。 ④点击【确定】，则得输出结果，如下图 9-3 所示。 图9-3 单因素方差分析结果 图 9-3 是一个单因素方差分析结果的报告。第一个表是有关各样本的一些描述统计量，它可以作为方差分析的参考信息。第二个表是方差分析结果。其中 SS 表示平方和，df 为自由度，MS 表示均方，F 为检验的统计量，P-v alu e 为用于检验的 P 值，F crit 为给定α水平下的临界值。 从方差分析表可以看到，由于68232.375573.11FF，所以拒绝原假设，即管理者的水平对评分的影响是显著的。 在进行决策时，可以直接利用方差分析表中的 P 值与显著性水平α的值进行比较，若 P＜α，则拒绝原假设；若 P＞α，则不能拒绝原假设。在本例中，P=0.000849＜α=0.05，所以拒绝原假设。 2、双因素无重复试验的方差分析 例2：有4 个品牌的洗衣机在5 个地区销售，为分析洗衣机的品牌和销售地区对销售量的影响，对每个品牌在各地区的销售量取得以下数据（单位：台）。试分析品牌和销售地区对洗衣机的销售量是否有显著影响？（α＝0.05） 首先对行因素和列因素分别提出假设： H01：品牌因素对洗衣机销售量没有显著影响 H02：地区因素对洗衣机销售量没有显著影响 地...
