Spss 数据分析实战--单因素方差分析

案例和思路借鉴张文彤老师 《SPSS 数据分析和挖掘实战精粹》

单因素方差分析： 对单因素实验结果进行分析，检验因素对实验结果是否有显著性。

项目前提： 某公司研制2中酸奶，未谈妥某市场研究公司在全国范围选取4个城市，在每个城市采用街坊的方式获取北京、上海、广州、成都对10种（已有8种&新研制2种）酸奶的                      打分。

商业目标：新研制的酸奶能否在市场中获取青睐。

项目目标：1. 10种酸奶样品受欢迎的是哪几种？  2.4个城市的消费者口味是否相同。

问题解决思路：1.第一步，获取每个酸奶样品的平均分。

                            2. 验证品牌影响的显著性

                            3. 考虑城市和品牌的交互作用，如果有交互，需要分城市进行品牌的比较。

解决步骤：

        1.   交叉表：检查数据框架是否和分析思路吻合。

             检验结果：每个城市*品牌都有30-60例样本，不存在空单元格，符合普通方差分析模型要求。

        2.  均值列表： 通过均值和方差 检验每种样品品牌的得分。

              结果： 说明各品牌的数据区别，但是不能说明是否具有统计学差异。

         3. 不同品牌的差异分析： 首先把数据集根据城市区分，分成4个总体。分别用方差检验。

              结果：  每个城市的各个品牌间存在这差异。

        4.  两两比较不同品牌间的差异，s-n-k分析

             结果：  没有太明白两两比较的意义在哪里？

        5.  多因素方差检验

             结果： 1. 多因素中是否至少有一个因素对结果有影响

                          2. 因素间是否存在交互作用。

        6. 随机因素分析

             固定因素和随机因素的差异。