中央财经大学实 验 报 告实验项目名称 方差分析、回归分析、时间序列分析 所属课程名称 统计学 实 验 类 型 设计型、综合型实验 实 验 日 期 2025 年 5 月 班 级 任课老师 王会娟 学 号 姓 名 学 号 姓 名 学 号 姓 名 成 绩 实 验 报 告1、方差分析。（1）使用单因素方差分析的方法检验：能否认为不同学科的上月平均工资相等。假如不能认为全相等，请做多重比较。不同学科上月工资的描述统计上月工资N均值标准差标准误均值的 95% 置信区间微小值极大值下限上限1462326.09511.83175.4652174.092478.08130035002422304.76514.64079.4112144.392465.14110033003552274.55476.18064.2082145.822403.2714003400总数1432300.00496.18341.4932217.982382.0211003500表1-1 不同学科上月工资的描述统计学科与工资讨论的方差分析表 上月工资平方和df均方F显著性组间67893.092233946.546.136.873组内34892106.908140249229.335总数34960000.000142表1-2 学科与工资讨论的方差分析表方差齐性检验上月工资Levene 统计量df1df2显著性.0972140.908表1-3 学科与工资讨论的方差齐性检验图1-1 学科与工资讨论方差分析基本假设的检验1、关于正态性的分析。使用 spss 软件得出的分组直方图如图 1-1 所示，该图表明，在各个水平下上月工资都呈对称分布，没有极端值出现，因此可以认为不违反正态性假设。根据表 1-3 的 Levene 检验的结果，由于表中的 p 值等于 0.908，是个非常大的值，因此也不能拒绝等方差的原假设。2、方差齐性检验。表 1-1 表明，各组标准差差异不大，最大值与最小值之比等于 1.081，明显小于 2，因此可以认为是等方差的。3、方差分析的结果分析。检验中零假设和备择假设为：H0：μ1=μ2=μ3H1：μ1、μ2、μ3 不全相等表 1-2 中给出的 p 值等于 0.873，大于我们通常要求的 α=0.05，因此我们不能拒绝原假设，不能得出学科对上月工资有显著影响的结论，也就是说我们可能认为三个学科的上月工资相等。（2）在方差分析中同时考虑学科和性别因素，用双因素方差分析模型分析学科和性别对上月平均工资的影响。图1-2 学科和性别与工资讨论方差分析基本假设的检验学科、性别与工资的无交互作用的双因素方差分析表因变量:上月工资源III 型平方和df均方FSig.校正模型6540680.489a32180226.83010.664.000截距7.434E817.434E83635.933.000性别6472787.39616472787.39631.659.000学科2...
