统计学(贾俊平版)第十章答案
贾俊平《统计学》课后习题及详解(方差分析)【圣才出品】
第10章方差分析一、思考题1．什么是方差分析？它研究的是什么？答：方差分析就是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。
方差分析是检验多个总体均值是否相等的统计方法，但本质上它所研究的是分类型自变量对数值型因变量的影响，例如，变量之间有没有关系、关系的强度如何等。
2．要检验多个总体均值是否相等时，为什么不作两两比较，而用方差分析方法？答：方差分析不仅可以提高检验的效率，同时由于它是将所有的样本信息结合在一起，也增加了分析的可靠性。
检验多个总体均值是否相等时，如果作两两比较，则需要进行多次的t检验。
随着增加个体显著性检验的次数，偶然因素导致差别的可能性也会增加（并非均值真的存在差别）。
而方差分析方法则是同时考虑所有的样本，因此排除了错误累积的概率，从而避免拒绝一个真实的原假设。
3．方差分析包括哪些类型？它们有何区别？答：（1）根据所分析的分类自变量的多少，方差分析可分为单因素方差分析和双因素方差分析。
（2）区别：①单因素方差分析研究的是一个分类型自变量对一个数值型因变量的影响；②双因素方差分析研究的是两个分类变量对数值型因变量的影响。
4．方差分析中有哪些基本假定？答：方差分析中有三个基本假定：（1）每个总体都应服从正态分布。
也就是说，对于因素的每一个水平，其观测值是来自正态分布总体的简单随机样本。
（2）各个总体的方差σ2必须相同。
也就是说，对于各组观察数据，是从具有相同方差的正态总体中抽取的。
（3）观测值是独立的。
5．简述方差分析的基本思想。
答：方差分析的基本思想：通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。
6．解释因子和处理的含义。
答：在方差分析中，所要检验的对象称为因素或因子；因素的不同表现称为水平或处理。
例如：要分析行业（零售业、旅游业、航空公司、家电制造业）对投诉次数是否有显著影响，则这里的“行业”是要检验的对象，称其为“因素”或“因子”；零售业、旅游业、航空公司、家电制造业是“行业”这一因素的不同表现，称其为“水平”或“处理”。
【单位】统计学贾俊平第五版分章习题及答案
【关键字】单位《统计学》分章习题及答案（贾俊平，第五版）主编：杨群目录习题部分第1章导论一、单项选择题1．指出下面的数据哪一个属于分类数据（）A.年龄B.工资C.汽车产量D.购买商品的支付方式（现金、信用卡、支票）2.指出下面的数据哪一个属于顺序数据（）A.年龄B.工资C.汽车产量D.员工对企业某项制度改革措施的态度（赞成、中立、反对）3.某研究部门准备在全市200万个家庭中抽取2000个家庭，据此推断该城市所有职工家庭的年人均收入，这项研究的统计量是（）A.2000个家庭B.200万个家庭C.2000个家庭的人均收入D.200万个家庭的人均收入4.了解居民的消费支出情况，则（）A.居民的消费支出情况是总体B.所有居民是总体C.居民的消费支出情况是总体单位D.所有居民是总体单位5.统计学研究的基本特点是（）A.从数量上认识总体单位的特征和规律B.从数量上认识总体的特征和规律C.从性质上认识总体单位的特征和规律D.从性质上认识总体的特征和规律6.一家研究机构从IT从业者中随机抽取500人作为样本进行调查，其中60%的人回答他们的月收入在5000元以上，50%的回答他们的消费支付方式是使用信用卡。
这里的“月收入”是（）A.分类变量B.顺序变量C.数值型变量D.离散变量7.要反映我国工业企业的整体业绩水平，总体单位是（）A.我国每一家工业企业B.我国所有工业企业C.我国工业企业总数D.我国工业企业的利润总额8.一项调查表明，在所抽取的1000个消费者中，他们每月在网上购物的平均消费是200元，他们选择在网上购物的主要原因是“价格便宜”。
这里的参数是（）A.1000个消费者B.所有在网上购物的消费者C.所有在网上购物的消费者的平均消费额D.1000个消费者的平均消费额9.一名统计学专业的学生为了完成其统计作业，在《统计年鉴》中找到的2006年城镇家庭的人均收入数据属于（）A.分类数据B.顺序数据C.截面数据D.时间序列数据10.一家公司的人力资源部主管需要研究公司雇员的饮食习惯，改善公司餐厅的现状。
统计学(第五版)贾俊平 课后思考题和练习题答案(最终完整版)
统计学（第五版）贾俊平课后思考题和练习题答案（最终完整版）整理by__kiss-ahuang第一部分思考题第一章思考题1.1什么是统计学统计学是关于数据的一门学科，它收集，处理，分析，解释来自各个领域的数据并从中得出结论。
1.2解释描述统计和推断统计描述统计；它研究的是数据收集，处理，汇总，图表描述，概括与分析等统计方法。
推断统计；它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
1.3统计学的类型和不同类型的特点统计数据；按所采用的计量尺度不同分；（定性数据）分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述；（定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
它也是有类别的，但这些类别是有序的。
（定量数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。
统计数据；按统计数据都收集方法分；观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。
实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。
统计数据；按被描述的现象与实践的关系分；截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据。
时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。
1.4解释分类数据，顺序数据和数值型数据答案同1.31.5举例说明总体，样本，参数，统计量，变量这几个概念对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。
1.6变量的分类变量可以分为分类变量，顺序变量，数值型变量。
变量也可以分为随机变量和非随机变量。
经验变量和理论变量。
1.7举例说明离散型变量和连续性变量离散型变量，只能取有限个值，取值以整数位断开，比如“企业数”连续型变量，取之连续不断，不能一一列举，比如“温度”。
统计学(贾俊平版)第十章答案
统计学(贾俊平版)第十章答案第十章习题H0:三个总体均值之间没有显著差异。
H1: 三个总体均值之间有显著差异。
方差分析：单因素方差分析SUMMARY组123观测数543求和平均方差方差分析差异源SS组间组内总计答：方差分析可以看到，于P=>,所以接受原假设H0。
说明了三个总体均值之间没有显著差异。
H0:五个个总体均值之间相等。
H1: 五个总体均值之间不相等。
方差分析：单因素方差分析SUMMARY组12345观测数35456求和3750488078平均方差方差分析差异源SS组间组内总计答：方差分析可以看到，于P=H0:四台机器的装填量相等。
H1: 四台机器的装填量不相等方差分析：单因素方差分析SUMMARY 组1234观测数4654求和平均方差方差分析差异源SS组间组内总计答：方差分析可以看到，于P=H0:不同层次管理者的满意度没有差异。
H1: 不同层次管理者的满意度有差异. 方差分析：单因素方差分析SUMMARY 组列1列2列3观测数576求和平均方差方差分析差异源SS组间组内总计答：方差分析可以看到，于P= H0：3个企业生产的电池平均寿命之间没有显著差异。
H1: 3个企业生产的电池平均寿命之间有显著差异单因素方差分析V AR00002 组间组内总数多重比较因变量: V AR00002 LSD (I) V AR00001 (J) V AR00001均值差(I-J)- - -****平方和df 均方 F 显著性.000 212 14标准误显著性.000 95% 置信区间下限上限.515 - .000 - - .001 - - .515 - .001*. 均值差的显著性水平为。
答：方差分析可以看到，于P=通过SPSS分析，通过显著性对比可知道A和B以及B和C公司有差异。
H0：不同培训方式对产品组装的时间没有显著影响。
H1: 不同培训方式对产品组装的时间没有显著影响。
方差分析：单因素方差分析SUMMARY组abc观测数998求和平均方差方差分析差异源SS 组间组内总计答：方差分析可以看到，于P=行因素H0:u1=u2=u3=u4=u5H1:ui(i=1,2,3,4,5)不全相等列因素H0:u1=u2=u3 H1:ui(i=1,2,3)不全相等方差分析：无重复双因素分析SUMMARY观测数1323334353dzg555求和平均方差方差分析差异源SS行列误差总计答：根据方差分析，对于行因素，P=对于列因素，p=行因素H0:不同品种对收获量没有显著影响。
统计学第五版(贾俊平)课后思考题答案(完整版)
第8章思考题8.1假设检验和参数估计有什么相同点和不同点？答：参数估计和假设检验是统计推断的两个组成部分，它们都是利用样本对总体进行某种推断，然而推断的角度不同。
参数估计讨论的是用样本统计量估计总体参数的方法，总体参数μ在估计前是未知的。
而在参数假设检验中，则是先对μ的值提出一个假设，然后利用样本信息去检验这个假设是否成立。
8.2什么是假设检验中的显著性水平？统计显著是什么意思？答：显著性水平是一个统计专有名词，在假设检验中，它的含义是当原假设正确时却被拒绝的概率和风险。
统计显著等价拒绝H0，指求出的值落在小概率的区间上，一般是落在0.05或比0.05更小的显著水平上。
8.3什么是假设检验中的两类错误？答：假设检验的结果可能是错误的，所犯的错误有两种类型，一类错误是原假设H0为真却被我们拒绝了，犯这种错误的概率用α表示，所以也称α错误或弃真错误；另一类错误是原假设为伪我们却没有拒绝，犯这种错误的概论用β表示，所以也称β错误或取伪错误。
8.4两类错误之间存在什么样的数量关系？答：在假设检验中，α与β是此消彼长的关系。
如果减小α错误，就会增大犯β错误的机会，若减小β错误，也会增大犯α错误的机会。
8.5解释假设检验中的P值答：P值就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。
（它的大小取决于三个因素，一个是样本数据与原假设之间的差异，一个是样本量，再一个是被假设参数的总体分布。
）8.6显著性水平与P值有何区别答：显著性水平是原假设为真时，拒绝原假设的概率，是一个概率值，被称为抽样分布的拒绝域，大小由研究者事先确定，一般为0.05。
而P只是原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率，被称为观察到的(或实测的)显著性水平8.7假设检验依据的基本原理是什么？答：假设检验依据的基本原理是“小概率原理”，即发生概率很小的随机事件在一次试验中是几乎不可能发生的。
根据这一原理，可以作出是否拒绝原假设的决定。
统计学教材(贾俊平版)课后习题详细答案
统计学（第五版）贾俊平课后思考题和练习题答案（最终完整版）第一部分思考题第一章思考题1.1什么是统计学统计学是关于数据的一门学科，它收集，处理，分析，解释来自各个领域的数据并从中得出结论。
1.2解释描述统计和推断统计描述统计；它研究的是数据收集，处理，汇总，图表描述，概括与分析等统计方法。
推断统计；它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
1.3统计学的类型和不同类型的特点统计数据；按所采用的计量尺度不同分；（定性数据）分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述；（定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
它也是有类别的，但这些类别是有序的。
（定量数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。
统计数据；按统计数据都收集方法分；观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。
实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。
统计数据；按被描述的现象与实践的关系分；截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据。
时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。
1.4解释分类数据，顺序数据和数值型数据答案同1.31.5举例说明总体，样本，参数，统计量，变量这几个概念对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。
1.6变量的分类变量可以分为分类变量，顺序变量，数值型变量。
变量也可以分为随机变量和非随机变量。
经验变量和理论变量。
1.7举例说明离散型变量和连续性变量离散型变量，只能取有限个值，取值以整数位断开，比如“企业数”连续型变量，取之连续不断，不能一一列举，比如“温度”。
【单位】统计学贾俊平第五版分章习题及答案
【关键字】单位《统计学》分章习题及答案（贾俊平，第五版）主编：杨群目录习题部分第1章导论一、单项选择题1．指出下面的数据哪一个属于分类数据（）A.年龄B.工资C.汽车产量D.购买商品的支付方式（现金、信用卡、支票）2.指出下面的数据哪一个属于顺序数据（）A.年龄B.工资C.汽车产量D.员工对企业某项制度改革措施的态度（赞成、中立、反对）3.某研究部门准备在全市200万个家庭中抽取2000个家庭，据此推断该城市所有职工家庭的年人均收入，这项研究的统计量是（）A.2000个家庭B.200万个家庭C.2000个家庭的人均收入D.200万个家庭的人均收入4.了解居民的消费支出情况，则（）A.居民的消费支出情况是总体B.所有居民是总体C.居民的消费支出情况是总体单位D.所有居民是总体单位5.统计学研究的基本特点是（）A.从数量上认识总体单位的特征和规律B.从数量上认识总体的特征和规律C.从性质上认识总体单位的特征和规律D.从性质上认识总体的特征和规律6.一家研究机构从IT从业者中随机抽取500人作为样本进行调查，其中60%的人回答他们的月收入在5000元以上，50%的回答他们的消费支付方式是使用信用卡。
这里的“月收入”是（）A.分类变量B.顺序变量C.数值型变量D.离散变量7.要反映我国工业企业的整体业绩水平，总体单位是（）A.我国每一家工业企业B.我国所有工业企业C.我国工业企业总数D.我国工业企业的利润总额8.一项调查表明，在所抽取的1000个消费者中，他们每月在网上购物的平均消费是200元，他们选择在网上购物的主要原因是“价格便宜”。
这里的参数是（）A.1000个消费者B.所有在网上购物的消费者C.所有在网上购物的消费者的平均消费额D.1000个消费者的平均消费额9.一名统计学专业的学生为了完成其统计作业，在《统计年鉴》中找到的2006年城镇家庭的人均收入数据属于（）A.分类数据B.顺序数据C.截面数据D.时间序列数据10.一家公司的人力资源部主管需要研究公司雇员的饮食习惯，改善公司餐厅的现状。
贾俊平《统计学》第五版第10章 方差分析
i1 j1
i1
SSA = 76.8455
3）组内平方和 SSE
每个水平或组的各样本数据与其组平均值的离差
平方和
反映每个样本各观察值的离散状况，又称组内离差
平方和
该平方和反映的是随机误差的大小
k ni
2
计算公式为 SSE
xij xi
i1 j1
SSE = 39.084
检验的因素或因子
2. 水平
因素的具体表现称为水平 A1、A2、A3、 A4四种颜色就是因素的水平
3. 观察值
在每个因素水平下得到的样本值 每种颜色饮料的销售量就是观察值
1. 试验
这里只涉及一个因素，因此称为单因素四水平
的试验
2. 总体
因素的每一个水平可以看作是一个总体 比总体如A1、A2、A3、 A4四种颜色可以看作是四个
观察值 (j) 1 2 3 4 5 6 7
消费者对四个行业的投诉次数
零售业
行业( A ) 旅游业 航空公司 家电制造业
57
62
51
70
55
49
49
68
46
60
48
63
45
54
55
69
54
56
47
60
53
55
47
单因素方差分析
（计算结果）
解：设四个行业被投诉次数的均值分别为，1、2 、3、4 ，
• 当这个比值大到某种程度时，就可以说不同水 平之间存在着显著差异
10.1.3 方差分析中的基本假定 1.每个总体都应服从正态分布
• 对于因素的每一个水平，其观察值是来自服从正 态分布总体的简单随机样本。
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第十章习题10.1H0:三个总体均值之间没有显著差异。
H1: 三个总体均值之间有显著差异。
方差分析：单因素方差分析SUMMARY组观测数求和平均方差1579015861.52460015036.6666733497165.6667154.3333方差分析差异源SS df MS F P-value F crit组间425.58332212.7917 2.8813310.1078578.021517组内664.6667973.85185总计1090.2511答：方差分析可以看到，由于P=0.1078>0.01,所以接受原假设H0。
说明了三个总体均值之间没有显著差异。
10.2H0:五个个总体均值之间相等。
H1: 五个总体均值之间不相等。
方差分析：单因素方差分析SUMMARY组观测数求和平均方差133712.33333 4.333333255010 1.53448120.666667458016 1.55678130.8方差分析差异源SS df MS F P-value F crit组间93.76812423.4420315.82337 1.02E-05 4.579036组内26.6666718 1.481481总计120.434822答：方差分析可以看到，由于P=1.02E-05<0.01,所以拒接原假设H0。
说明了五个总体均值之间不相等。
10.3H0:四台机器的装填量相等。
H1: 四台机器的装填量不相等答：方差分析可以看到，由于P=0.00068<0.01,所以拒接原假设H0。
说明了四台机器装填量不相同。
10.4H0:不同层次管理者的满意度没有差异。
H1: 不同层次管理者的满意度有差异.答：方差分析可以看到，由于P=0.000849<0.05,所以拒接原假设H0。
说明了不同层次管理者的满意度有差异。
10.5H0：3个企业生产的电池平均寿命之间没有显著差异。
H1: 3个企业生产的电池平均寿命之间有显著差异单因素方差分析VAR00002平方和df 均方 F 显著性方差分析：单因素方差分析SUMMARY组观测数求和平均方差1416.12 4.030.0003332624.01 4.0016670.0001373519.87 3.9740.000334416.02 4.0050.000167方差分析差异源SS df MS F P-value F crit 组间0.00707630.00235910.09840.000685 5.416965组内0.003503150.000234总计0.01057918方差分析：单因素方差分析SUMMARY组观测数求和平均方差列 15387.60.8列 27628.8571430.809524列 36355.833333 2.166667方差分析差异源SS df MS F P-value F crit 组间29.60952214.8047611.755730.000849 3.68232组内18.89048151.259365总计48.517组间615.6002307.80017.068.000组内216.4001218.033总数832.00014多重比较因变量: VAR00002 LSD(I)VAR00001 (J)VAR00001均值差(I-J)标准误显著性95% 置信区间下限上限1.002.0014.40000*2.68576.0008.548220.2518 3.001.80002.68576.515-4.05187.65182.00 1.00-14.40000*2.68576.000-20.2518-8.5482 3.00-12.60000*2.68576.001-18.4518-6.74823.00 1.00-1.800002.68576.515-7.65184.0518 2.0012.60000*2.68576.0016.748218.4518*. 均值差的显著性水平为 0.05。
H0。
说明了不同3个企业生产的电池平均寿命之间有显著差异。
通过SPSS分析（1,2,3代表A,B,C公司），通过显著性对比可知道A和B以及B和C公司有差异。
10.6H0：不同培训方式对产品组装的时间没有显著影响。
H1: 不同培训方式对产品组装的时间没有显著影响。
方差分析：单因素方差分析SUMMARY组观测数求和平均方差a980.88.9777780.164444b971.47.9333330.3675c869.98.73750.454107方差分析差异源SS df MS F P-value F crit组间 5.34915622.6745788.2745180.001962 3.422132组内7.434306230.323231总计12.7834625答：方差分析可以看到，由于P=0.00196<0.05,所以拒接原假设H0。
说明了不同培训方式对产品组装的时间没有显著影响。
10.8行因素（供应商） H0:u1=u2=u3=u4=u5H1:u i(i=1,2,3,4,5)不全相等列因素（车速） H0:u1=u2=u3H1:u i(i=1,2,3)不全相等方差分析：无重复双因素分析SUMMARY观测数求和平均方差1311.3 3.7666670.4933332310.1 3.3666670.3033333310.6 3.5333330.303333439.3 3.10.215312.1 4.0333330.503333d517.7 3.540.073z520.8 4.160.258g514.9 2.980.092方差分析差异源SS df MS F P-value F crit行 1.54933340.38733321.719630.000236 3.837853列 3.4842 1.74297.68224 2.39E-06 4.45897误差0.14266780.017833总计 5.17614答：根据方差分析，对于行因素，P=0.000236<0.01,所以拒绝原假设。
说明不同供应商生产的轮胎对磨损程度有显著影响。
对于列因素，p=2.39E-06<0.01，所以拒绝原假设，说明不同车速对磨损程度有显著影响。
10.9行因素（品种） H0:不同品种对收获量没有显著影响。
H1: 不同品种对收获量有显著影响。
列因素（施肥方案） H0:不同施肥方案对收获量没有显著影响。
H1: 不同施肥方案对收获量有显著影响。
方差分析：无重复双因素分析SUMMARY观测数求和平均方差1441.610.4 1.2866672446.211.55 1.953449.112.275 2.08254452.713.175 1.1891675451.512.875 1.1691671566.213.240.9832561.312.26 3.5633559.811.96 1.1334553.810.76 1.133方差分析差异源SS df MS F P-value F crit行19.8774 4.969258.0899470.002107 3.259167列15.66153 5.22058.4989820.002683 3.490295误差7.371120.61425总计42.909519答：根据方差分析，对于行因素，P=0.002107<0.05,所以拒绝原假设。
说明不同品种对收获量有显著影响。
对于列因素，p=0.0026<0.05，所以拒绝原假设，说明不同施肥方案对收获量有显著影响。
10.10行因素（销售地区） H0:不同销售地区对销售量没有显著影响。
H1: 不同销售地区对销售量有显著影响。
列因素（包装方法） H0:不同包装方法对销售量没有显著影响。
H1: 不同包装方法对销售量有显著影响。
方差分析：无重复双因素分析SUMMARY 观测数求和平均方差A1 3 150 50 525A2 3 140 46.66667 33.33333A3 3 150 50 225B1 3 130 43.33333 58.33333B2 3 190 63.33333 158.3333B3 3 120 40 100方差分析差异源SS df MS F P-value F crit行22.22222 2 11.11111 0.072727 0.931056 6.944272列955.5556 2 477.7778 3.127273 0.152155 6.944272误差611.1111 4 152.7778总计1588.889 8答：根据方差分析，对于行因素，P=0.931056>0.05,所以接受原假设。
说明不同销售地区对销售量没有显著影响。
对于列因素，p=0.152155>0.05，所以接受原假设，不同包装方法对销售量没有显著影响。
10.11H0：竞争者对销售额无显著影响H1：竞争者对销售额有显著影响H0：位置对销售额无显著影响H1：位置对销售额有显著影响H0：竞争者和位置对销售额无显著交互影响H1：竞争者和位置对销售额有显著交互影响主体间效应的检验因变量: 销售额df 均方 F Sig.源III 型平方和校正模型3317.889a11 301.626 11.919 .000截距44802.778 1 44802.778 1770.472 .000超市位置1736.222 2 868.111 34.305 .000竞争者1078.333 3 359.444 14.204 .000超市位置 * 竞503.333 6 83.889 3.315 .016争者误差607.333 24 25.306总计48728.000 36校正的总计3925.222 35a. R 方 = .845（调整 R 方 = .774）答：用SPSS进行分析得出：1：因为SIG小于0.01，所以拒绝原假设，竞争者对销售额有显著影响。
2：因为SIG小于0.01，所以拒绝原假设，超市位置对销售额有显著影响。
3：因为SIG大于0.01，所以接受原假设，超市位置和竞争者对销售额无显著的交互影响。
10.12H0：广告方案对销售额无显著影响H1：广告方案对销售额有显著影响H0：广告媒体对销售额无显著影响H1：广告媒体对销售额有显著影响H0：广告方案和广告媒体对销售额无显著交互影响H1：广告方案和广告媒体对销售额有显著交互影响主体间效应的检验因变量: 销售额df 均方 F Sig.源III 型平方和校正模型448.000a 5 89.600 5.600 .029截距3072.000 1 3072.000 192.000 .000广告方案344.000 2 172.000 10.750 .010媒体48.000 1 48.000 3.000 .134广告方案 * 媒体56.000 2 28.000 1.750 .252误差96.000 6 16.000总计3616.000 12校正的总计544.000 11a. R 方 = .824（调整 R 方 = .676）答：用SPSS进行分析得出：1：因为SIG小于0.05，所以拒绝原假设，广告方案对销售额有显著影响。