统计学实验报告1统计计量描述
统计学实训综合实验报告
一、实验目的通过本次统计学实训综合实验，旨在使学生熟练掌握统计学的基本理论和方法，提高学生运用统计学知识解决实际问题的能力。
实验内容主要包括数据收集、整理、描述、推断和分析等环节，通过实际操作，加深对统计学理论的理解，培养学生的统计学素养。
二、实验内容1. 数据收集本次实验以某地区居民消费水平为研究对象，通过查阅相关资料，收集了该地区居民在食品、衣着、居住、生活用品及服务、交通和通信、教育文化娱乐、医疗保健等方面的消费数据。
2. 数据整理对收集到的数据进行整理，将其分为食品、衣着、居住、生活用品及服务、交通和通信、教育文化娱乐、医疗保健七个类别。
3. 描述性统计（1）计算各类别消费的平均值、中位数、众数等集中趋势指标。
（2）计算各类别消费的标准差、极差等离散趋势指标。
（3）绘制各类别消费的直方图、饼图等图形，直观展示消费结构。
4. 推断性统计（1）对居民消费水平进行假设检验，判断各类别消费是否存在显著差异。
（2）运用方差分析等方法，探究各类别消费之间的相关性。
5. 相关性分析（1）运用相关系数分析各类别消费之间的线性关系。
（2）运用因子分析等方法，提取影响居民消费水平的关键因素。
6. 交叉分析（1）根据性别、年龄、收入等变量，分析不同群体在消费结构上的差异。
（2）运用卡方检验等方法，探究不同群体在消费结构上的显著差异。
三、实验结果与分析1. 描述性统计结果根据计算，该地区居民在食品、衣着、居住、生活用品及服务、交通和通信、教育文化娱乐、医疗保健等方面的消费平均分别为：3000元、1500元、2000元、1000元、1000元、500元、500元。
2. 推断性统计结果通过对居民消费水平的假设检验，发现食品、衣着、居住、生活用品及服务、交通和通信、教育文化娱乐、医疗保健等方面的消费存在显著差异。
3. 相关性分析结果运用相关系数分析，发现食品、衣着、居住、生活用品及服务等方面的消费与居民收入呈正相关，而交通和通信、教育文化娱乐、医疗保健等方面的消费与居民收入呈负相关。
统计学实训实践报告范文
一、前言统计学是一门应用广泛、实践性强的学科，对于培养具备统计学知识、技能和素质的人才具有重要意义。
为了提高学生的实践能力，我校开设了统计学实训课程。
本报告主要介绍了我在统计学实训过程中的实践经历、体会和收获。
二、实训目的1. 巩固和运用所学的基础知识和基本技能，提高统计学应用能力。
2. 培养统计学思维，提高数据分析、推断和解决问题的能力。
3. 增强团队合作意识，提高沟通与协作能力。
4. 了解统计学在各个领域的应用，拓宽就业方向。
三、实训内容1. 实训环境：本实训课程在计算机实验室进行，使用SPSS、Excel等统计软件进行数据分析和处理。
2. 实训内容：（1）收集数据：通过互联网、图书馆等渠道收集相关领域的统计数据。
（2）数据整理：对收集到的数据进行清洗、排序、分组等操作。
（3）描述性统计：计算各种平均指标、离散指标，描述数据的基本特征。
（4）推断性统计：运用假设检验、方差分析等方法，对数据进行分析和推断。
（5）统计分析报告撰写：根据分析结果，撰写统计分析报告。
四、实训过程1. 实训初期，我首先学习了SPSS、Excel等统计软件的基本操作，掌握了数据收集、整理、分析的方法。
2. 在数据收集阶段，我选取了我国某地区的居民消费水平作为研究对象，通过查阅相关文献，收集了居民消费水平的数据。
3. 数据整理阶段，我对收集到的数据进行清洗，删除了异常值，对缺失值进行插补，并按年度进行分组。
4. 描述性统计阶段，我计算了居民消费水平的平均数、标准差、最大值、最小值等指标，并绘制了消费水平的时间序列图。
5. 推断性统计阶段，我运用假设检验方法，检验了居民消费水平在不同年份之间是否存在显著差异。
6. 最后，我根据分析结果，撰写了统计分析报告，对居民消费水平的变化趋势进行了总结，并提出了相应的建议。
五、实训体会1. 实践中，我深刻体会到统计学在实际应用中的重要性。
通过数据分析，可以揭示事物发展的规律，为决策提供依据。
统计学实验报告
一、实验目的1. 掌握统计学的基本概念和原理。
2. 熟悉统计软件的使用方法，如SPSS、Excel等。
3. 学习描述性统计、推断性统计等方法在数据分析中的应用。
4. 提高对数据分析和解释的能力。
二、实验内容本次实验分为以下四个部分：1. 描述性统计2. 推断性统计3. 统计软件应用4. 数据分析和解释三、实验步骤1. 描述性统计（1）收集数据：本次实验采用随机抽取的方式收集了某班级50名学生的数学成绩作为样本数据。
（2）数据整理：将收集到的数据录入SPSS软件，进行数据整理。
（3）计算描述性统计量：计算样本的均值、标准差、最大值、最小值、中位数、众数等。
（4）结果分析：根据计算结果，分析该班级学生的数学成绩分布情况。
2. 推断性统计（1）假设检验：假设该班级学生的数学成绩总体均值等于60分，进行t检验。
（2）方差分析：将学生按性别分组，比较两组学生的数学成绩差异。
（3）回归分析：以学生的数学成绩为因变量，其他相关因素（如学习时间、学习方法等）为自变量，进行回归分析。
3. 统计软件应用（1）SPSS软件：使用SPSS软件进行数据整理、描述性统计、假设检验、方差分析和回归分析。
（2）Excel软件：使用Excel软件绘制统计图表，如直方图、散点图、饼图等。
4. 数据分析和解释（1）描述性统计结果分析：从样本数据的均值、标准差、最大值、最小值、中位数、众数等指标可以看出，该班级学生的数学成绩整体水平较高，但成绩分布不均。
（2）推断性统计结果分析：假设检验结果显示，该班级学生的数学成绩总体均值与60分无显著差异；方差分析结果显示，男女学生在数学成绩上无显著差异；回归分析结果显示，学习时间对学生的数学成绩有显著影响。
四、实验结果1. 描述性统计：样本数据的均值、标准差、最大值、最小值、中位数、众数等指标。
2. 推断性统计：假设检验、方差分析和回归分析的结果。
3. 统计图表：直方图、散点图、饼图等。
五、实验结论1. 该班级学生的数学成绩整体水平较高，但成绩分布不均。
统计的实习报告三篇
统计的实习报告三篇统计的实习报告篇1一、统计学课程介绍：统计学是一门实践性很强的方法论学科。
1992 年国家技术监督局在GB/T14745 — 92 《学科分类与代码》，把包括原来社会科学领域和自然科学领域的各种统计学归并为一门统计学，并将其与数学、经济学等并列上升为一级学科，统计学从此以崭新的面貌出现在我国。
课程作用：21 世纪是知识经济的时代，也是信息高速发展和传递的时代。
统计是获得信息的手段和源泉且具有反馈信息、提供咨询、实施监督、支持决策的作用。
统计学作为一门收集、整理、和分析数据的方法论科学，目的是探索客观事物内在的数量规律性，以达到对客观事物的科学认识。
越是先进的国家，统计理论和统计方法普及率、应用率越高。
因此，培养统计意识，经常关注统计数据，掌握实用的统计知识，在日常经济生活和管理活动中运用统计知识，无论是对于学习、研究还是对我们的生活来讲都具有重要意义。
课程定位：《统计学》课程是面向经济管理类各专业的核心课程。
它是经济管理类专业包括会计学专业、财务管理专业、旅游管理专业、市场营销专业、国际经济与贸易专业、金融学专业、社会保障等专业的专业基础课。
在统计学教学中，注重培养学生的数据收集与分析能力、统计预测能力。
培养学生的统计思想，提高学生的统计分析与应用能力。
课程目标：本课程的基本目标是：系统地介绍统计学的基本思想、基本方法及其在经济管理领域中的应用。
通过本门课程的学习，使学生具备基本的统计思想，培养学生学习统计的兴趣，提高学生掌握基本统计方法和应用统计分析方法解决经济管理中实际问题的能力。
同时为今后进一步学习相关专业打下坚实的基础。
二、实习时间： 12月26日——12月31日三、实习目的：实习是统计学专业教学计划的重要组成部分，是对学生进行实际统计工作能力初步训练的基本形式，是培养学生职业技能与能力的重要环节，是全面检验和提高我校教育教学质量的必要措施。
统计学是我们这学期新开的课程，在大家学习了一学期理论知识后，都对统计学有了初步的认识与了解。
统计学课内实验报告(详解+心得)1
一．实验目的与要求（一）目的实验一: EXCEL的数据整理与显示1. 了解EXCEL的基本命令与操作、熟悉EXCEL数据输入、输出与编辑方法；2. 熟悉EXCEL用于预处理的基本菜单操作与命令；3. 熟悉EXCEL用于整理与显示的基本菜单操作与命令。
实验二: EXCEL的数据特征描述、抽样推断熟悉EXCEL用于数据描述统计、抽样推断实验三: 时间序列分析掌握EXCEL用于移动平均、线性趋势分析的基本菜单操作与命令。
实验四: 一元线性回归分析掌握EXCEL用于相关与回归分析的基本操作与命令。
（二）要求1.按要求认真完成实验任务中规定的所有练习；2.实验结束后要撰写格式规范的实验报告, 正文统一用小四号字, 必须有页码；3、实验报告中的图表制作要规范, 图表必须有名称和序号；4、实验结果分析既要简明扼要, 又要能说明问题。
二、实验任务实验一根据下面的数据。
1.1用Excel制作一张组距式次数分布表, 并绘制一张条形图(或柱状图), 反映工人加工零件的人数分布情况。
从某企业中按随即抽样的原则抽出50名工人, 以了解该企业工人生产状况（日加工零件数）：117 108 110 112 137 122 131 118 134 114 124 125 123127 120 129 117 126 123 128 139 122 133 119 124 107133 134 113 115 117 126 127 120 139 130 122 123 123128 122 118 118 127 124 125 108 112 135 5091.2整理成频数分布表, 并绘制直方图。
1.3 假设日加工零件数大于等于130为优秀。
实验二百货公司6月份各天的销售额数据如下(单位:万元)257 276 297 252 238 310 240 236 265 278271 292 261 281 301 274 267 280 291 258272 284 268 303 273 263 322 249 269295（1）计算该百货公司日销售额的均值、众数、中位数;（2）计算该百货公司日销售额的极差、标准差;（3）计算日销售额分布的偏态系数和峰度系数。
《统计学》上机实验报告(一)
《统计学》实验报告一姓名：王璐专业：财政学（税收方向）学号：2010128107日期：2012年10 月9 日地点：实验中心701实验项目一描述性统计、区间估计在EXCEL里的实现一、实验目的1、掌握利用EXCEL菜单进行数据的预处理；2、掌握利用EXCEL进行描述性统计；3、掌握利用EXCEL进行区间估计。
二、实验要求1、EXCEL环境与数据预处理的操作；2、描述性统计，包括统计图表的绘制；数据分组处理；集中趋势描述、离散程度描述、分布形状描述。
3、区间估计，包括总体均值、总体比例、总体方差的区间估计计算。
三、实验内容（一）分类数据的描述性统计实验数据：餐厅服务质量和价位评价.XLS顾客服务质量评价的频数表（按性别分）、条形图、饼图（二）数值性数据的描述性统计实验数据：城乡居民储蓄数据.XLS随着生活水平的逐渐提高，居民的储蓄存款也在日益增加，数据2.XLS是自1990年~2006年城乡居民人民币储蓄存款额，储蓄存款包括定期和活期（单位：元）。
利用EXCEL，对数据2.XLS作如下分析：1、城乡居民人民币活期存款的众数、中位数和均值是多少？2、城乡居民人民币定期存款的方差和标准差是多少？3、定期存款和活期存款相比，哪种数据的变动性更大？（三）总体参数的区间估计1、成绩分析。
实验数据：期末成绩.XLS1假设学生的各门期末考试成绩均服从正态分布，选定一门课程，并给出该门课程平均成绩的置信水平为95%的区间估计。
2、顾客满意度分析。
某超市为了了解顾客对其服务的满意度，随机抽取了其会员中的50个样品进行电话调查，如果有38个顾客对此超市的服务表示满意，试求对该超市服务满意的顾客比例的95%置信区间。
四、实验结果（一）分类数据的描述性统计Ａ顾客服务质量评价频数表（按性别分）评价等级男女极好45 21很好98 52好49 35一般20 11差9 10Ｂ条形图C．饼状图2（二）数值性数据的描述性统计解答：1.众数：无中位数：11615.9 均值：18553.592.方差：887955495.60 标准差：29798.583．活期存款的离散系数＝标准差/均值=0.963602定期存款的离散系数＝标准差/均值=0.696094因为0.963602>0.696094 所以，活期存款的变动性更大（三）总体参数的区间估计解答：1.根据区间估计的计算公式：均值±半径由题可得，均值＝71.89474，半径＝1.312076，得出最终结果，置信区间为：(70.5827,73.2068)2.根据总体比例的区间估计公式：比例±半径由题可得，比例 p＝38/50=0.76，半径＝0.1184 ,得出最终结果，置信区间为：（0.6416，0.8784）五、实验心得我个人认为自己的动手能力比较差，所以在做上机实验前，心里略有担心。
统计学原理实验报告范文应用Excel计算描述统计指标
统计学原理实验报告范文应用Excel计算描述统计指标利用E某cel可以计算描述数据分布特征的各种综合指标。
一、相对指标的计算第二步，计算第一产业产值占全部产值的比重。
在B7单元格中输入计算结构相对指标的公式“=B4/B3”，确认后，向右填充到C7单元格。
第三步，计算第二产业产值占全部产值的比重。
在B8单元格中输入计算结构相对指标的公式“=B5/B3”，确认后，向右填充到C8单元格。
第四步，计算第三产业产值占全部产值的比重。
在B9单元格中输入计算结构相对指标的公式“=B6/B3”，确认后，向右填充到C9单元格。
第五步，计算第一产业产值与第二产业产值之比。
在B10单元格中输入计算比例相对指标的公式“=B4/B5”，确认后，向右填充到C10单元格。
第六步，计算第一产业产值与第三产业产值之比。
在B11单元格中输入计算比例相对指标的公式“=B4/B6”,确认后，向右填充到C11单元格。
第七步，计算人均生产总值。
在B12单元格中输入计算强度相对指标的公式“=B3/B2”确认后，向右填充到C12单元格。
第八步，计算地区生产总值增长速度。
在C13单元格中输入计算动态相对指标的公式“=（C3-B3）/B3”.第九步，调整表格数据小数位数及边框线。
计算结果如下二、平均指标的计算具体步骤如下。
第一步，编制计算工作表。
在初如数据表格的右面，增加四更，分别为“组中值”、“工资总额”、“职工比重”和“变量与比重之积”。
计算工作表如图表所示。
、第二步，计算组中值。
“750以下”组的组中值用公式“=MEDIAN(550,750)”进行计算；在此基础上，其他各组可以在上一组的组中值之上加上组距即可，如“750—950”一组的计算公式为“MEDIAN(550,750)+(950-750)”。
实际应用时可口算，更方便。
第三步，计算各组工资总额。
以组中值乘以职工人数求得各组工资总额。
因此，只要在D2单元格中输入公式“=$C2某B2”,确认后，向下填充到D8单元格中，就完成了计算。
教育统计学实验报告
一、实验背景与目的随着教育事业的不断发展，教育统计学作为一门应用统计学分支，在教育领域扮演着越来越重要的角色。
为了提高学生对教育统计学的理解和应用能力，本次实验旨在通过实际操作，让学生掌握教育统计学的常用方法，并能将这些方法应用于实际的教育问题分析中。
二、实验内容与方法1. 实验内容本次实验主要涉及以下内容：（1）描述统计量的计算与应用；（2）教育数据的整理与展示；（3）假设检验方法的应用；（4）教育相关分析。
2. 实验方法本次实验采用以下方法：（1）分组讨论：将学生分为若干小组，每个小组负责完成一个实验项目；（2）实际操作：在老师的指导下，学生使用SPSS等统计软件进行数据分析和处理；（3）结果汇报：每个小组在实验结束后，进行实验结果汇报，包括数据分析方法、结果解读和结论等。
三、实验过程与结果1. 描述统计量计算与应用以某班级学生的语文成绩为例，计算其平均分、标准差、中位数、众数等描述统计量。
通过计算，得出该班级学生的语文成绩平均分为80分，标准差为10分，中位数为85分，众数为90分。
2. 教育数据的整理与展示以某学校学生的身高、体重数据为例，使用SPSS软件绘制直方图、散点图等图表，直观地展示学生的身高、体重分布情况。
3. 假设检验方法的应用以某班级学生的数学成绩为例，进行t检验，检验该班级学生的数学成绩是否显著高于总体水平。
结果显示，该班级学生的数学成绩显著高于总体水平（p<0.05）。
4. 教育相关分析以某班级学生的语文成绩和数学成绩为例，进行皮尔逊相关分析，探讨两者之间的相关程度。
结果显示，语文成绩与数学成绩之间存在显著的正相关关系（r=0.6，p<0.05）。
四、实验结论与讨论通过本次实验，学生掌握了以下内容：（1）描述统计量的计算与应用；（2）教育数据的整理与展示；（3）假设检验方法的应用；（4）教育相关分析。
同时，学生能够将所学知识应用于实际的教育问题分析中，提高了对教育统计学的理解和应用能力。
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分析报告（一）实验项目：统计量描述实验日期：2012-3-16 实验地点：8教80680实验目的：熟悉描述性统计量的类型划分及作用；准确理解各种描述性统计量的构造原理；熟练掌握计算描述性统计量的SPSS操作；培养运用描述统计方法解决身边实际问题的能力。
实验内容：（1）：分析被调查者的户口和收入的基本情况（2）：分析储户存款金额的分布情况（3）：计算存款金额的基本描述统计量，并对城镇和农村户口进行比较分析（4）：分析储户存款数量是否存在不均衡现象实验步骤：analysze—Descriptive statistics-- Frequencies实验结果:【注释】：其中2.00表示收入基本不变【注释】：这是对城镇户口，农村户口的收入情况的描述性分析，frequency代表频率，percent 代表所占总体的百分比【注释】：这是对存款金额的描述性分析，最小值是1，最大值是80502，均值是2454.27，标准差是6881.827，标准误是0.141【注释】：本表描述的是城镇户口和农村户口的最小值，最大值，均值，标准差，标准误。
实验分析：（一）、总体看来，城镇户口和农村户口的收入情况：基本不变占据很大比例，说明经济发展较稳定（二）、城镇户口的收入增加所占的比例为34.3%，远超过农村户口的18.9%，说明农村的发展相较于城镇，还有很大的发展空间。
（三）、存款金额最大值（80502）和最小值（1）之间差距过大，说明贫富差距过大，从长远角度来看，不利于经济的发展，我们国家也有出台一些减小贫富差距的政策，加快城镇化建设之类的。
实验小结：备注：分析报告（二）姓名：李懿帆班级：统计2班学号：2010101213实验项目：单样本t检验实验日期：2012-3-23 实验地点：8教80680实验目的：准确掌握单样本t检验的方法原理；熟练掌握单样本t检验的SPSS操作；学会利用单样本t检验方法解决身边的实际问题实验内容：（1）：某银行居民的平均存款与2500在95%的置信度下是否具有显著性差异（2）：求某银行居民的平均存款在95%的置信度下的置信区间实验步骤：analysze—Compare Means—One-Sample T Test实验结果:【注释】：这是该银行居民存款的描述性分析，包括有平均值=2454.27（千元），标准差=6881.827，均值的标准误差=397.322【注释】：单样本的检验结果是t检验统计量：-.115，自由度df=299，双侧概率p值大于显著性水平0.05，不应该拒绝原假设，即居民的平均存款与2500在95%的置信度下不存在显著性差异居民的平均存款在95%的置信度下的置信区间：为[2500-827.63,2500+736.17]实验分析：在95%的保证水平下，该银行居民的平均存款在2500元左右。
实验小结：备注：分析报告（三）姓名：李懿帆班级：统计2班学号：2010101213实验项目：两个独立样本t检验实验日期：2012-3-30 实验地点：8教80680实验目的：准确掌握两个独立样本t检验的方法原理；熟练掌握两个独立样本t检验的SPSS操作；学会利用两个独立样本t检验方法解决身边的实际问题实验内容：（1）：在95%的置信度下某银行城镇和农村户口的平均存款是否具有显著性差异（2）：求某银行居民城镇和农村户口的平均存款差的置信度为95%的置信区间实验步骤：analysze—Compare Means—Independent-Samples T Test实验结果:【注释】：这是关于两独立样本T检验的基本描述统计量，其中分别为样本量，均值，标准差，均值的标准误【注释】：这是关于两独立样本T检验的检验结果。
首先，利用F检验对两总体方差是否相等的检验：Levene检验的F值=0.729，对应的P值（sig）0.394，概率p值大于显著性水平0.05，不应该拒绝原假设，即：两总体（城镇户口和农村户口）方差相等，通过了Levene方差齐性检验。
其次，利用t检验对两总体均值差是否存在显著性差异的检验，t 统计量值为0.928，对应的双侧概率p值为0.354，概率p值大于显著性水平0.05，不应该拒绝原假设，即两总体（城镇户口和农村户口的平均存款）均值差不存在显著性差异。
两个总体均值差的置信度为95%的置信区间为[-901.713,2511.627]，该置信区间包含0，也说明两总体均值差不存在显著性差异。
自由度为298，t统计量的分子----两个总体均值差的均值，分母为两个总体均值差的标准误差实验分析：有一表可以得出，城镇户口和农村户口的平均存款存在较大的差异，而且农村户口的平均存款分布波动性很大，由其标准差可以看出。
二表可以看出城镇户口和农村户口的平均存款均值差不存在显著性差异。
实验小结：备注：分析报告（四）姓名：李懿帆班级：统计2班学号：2010101213实验项目：配对样本t检验实验日期：2012-3-30 实验地点：8教80680实验目的：准确掌握配对样本t检验的方法原理；熟练掌握配对样本t检验的SPSS操作；学会利用配对样本t检验方法解决身边的实际问题实验内容：（1）：在95%的置信度下锻炼前后女性的平均体重是否具有显著性差异（2）：试求锻炼前后女性的平均体重差的置信度为95%的置信区间实验步骤：analysze—Compare Means—Paired-Sample T Test实验结果:【注释】：这是35位女性锻炼前、后体重的描述性分析，包括有平均值分别为89.2571，70.0286，标准差分别为5.33767，5.66457，均值的标准误差分别为0.90223，0.95749.【注释】：两配对样本T检验的相关分析，这是35位女性锻炼前、后体重的描述性分析，其中两者的相关系数为0.052，P值（sig）0.768，概率p值大于显著性水平0.05，不应该拒绝原假设，即锻炼前后体重不存在显著性差异包括：相关系数和检验的概率P值。
这两个变量的相关系数=0.520，根据直观的分析，说明二者具的线性相关；对相关系数进行显著性检验，其概率P值=0.768【注释】：两配对样本T检验的主要结果，分别是：两配对样本的平均差值；锻炼前体重和锻炼后体重平均差19.2286；差值的标准差为7.98191；差值的均值标准误差为1.34919；置信度为95%的差值的置信区间为［16.4867，21.9705］；T统计量14.252；自由度为34；双侧概率P值=0实验分析：实验小结：备注：分析报告（五）姓名：李懿帆班级：统计2班学号：2010101213实验项目：单因素方差分析实验日期：2012-4-6 实验地点：8教80680实验目的：1、掌握单因素方差分析的基本理论和基本步骤2、熟练掌握单因素方差分析的SPSS操作3、能够利用单因素方差分析工具解决身边的实际问题实验内容：某企业为了制定某商品的广告策略，对18个地区和4种不同广告形式的商品销售额分别进行单因素的方差分析（1）：不同地区的销售额是否有显著性差异（2）：不同广告形式的销售额是否有显著性差异实验步骤：analysze—Compare Means----One-way ANOVA实验结果:（1）：不同地区的销售额是否有显著性差异方差齐性检验【注释】：方差齐性检验结果, Levene 统计量值为1.459，对应的p值为0.121，大于显著性水平0.05，不应该拒绝原假设，即认为不同地区的销售额的总体方差无显著性差异，满足方差分析的前提条件。
【注释】：不同地区对销售额单因素方差分析结果：观测变量销售额的总离差平方和为26169.306；其中，不同地区对销售额产生的（组间）离差平方和为9265.306，对应的方差为545.018；抽样误差所引起的（组内）离差平方和为16904，对应的方差为134.159，F统计量为组间离差平方和对应的方差/组内离差平方和对应的方差=4.062，F统计量对应的概率p值为0.00，小于显著性水平0.05，则应拒绝原假设，认为不同地区对销售额产生了显著性影响，或不同地区对销售额的影响效应不全为0。
【注释】：18个不同地区的销售额均值的折线图；根据上面的单因素方差分析的基本分析得出，控制变量（地区）对因变量（销售额）产生了显著性影响。
【注释】：上图是多重比较，第一、二列分别是不同地区销售额的均值差和标准误，相除得检验统计量的观测值。
第四、五列是不同地区销售额均值差的95%的置信区间上、下限，第三列为检验统计量的p值城市1和城市2的概率p值为0.451，大于显著性水平0.05，说明城市1和城市2的销售额均值不具有显著性差异。
（城市1和城市3，4…18，如果p值大于0.05，则说明这两个城市销售额均值不具有显著性差异，如果小于0.05，则说明这两个城市销售额均值具有显著性差异。
）城市2和城市3的概率p值为0.005，小于显著性水平0.05，说明城市2和城市3的销售额均值具有显著性差异。
（城市2和城市4…18，如果p值大于0.05，则说明这两个城市销售额均值不具有显著性差异，如果小于0.05，则说明这两个城市销售额均值具有显著性差异。
）城市3和城市4的概率p值为0.763，大于显著性水平0.05，说明城市3和城市4的销售额均值不具有显著性差异。
（城市3和城市5…18，如果p值大于0.05，则说明这两个城市销售额均值不具有显著性差异，如果小于0.05，则说明这两个城市销售额均值具有显著性差异。
）城市4和城市5的概率p值为0.255，小于显著性水平0.05，说明城市4和城市5的销售额均值具有显著性差异。
（城市4和城市6…18，如果p值大于0.05，则说明这两个城市销售额均值不具有显著性差异，如果小于0.05，则说明这两个城市销售额均值具有显著性差异。
）城市5和城市6的概率p值为0.283，大于显著性水平0.05，说明城市5和城市6的销售额均值不具有显著性差异。
（城市5和城市7…18，如果p值大于0.05，则说明这两个城市销售额均值不具有显著性差异，如果小于0.05，则说明这两个城市销售额均值具有显著性差异。
）城市6和城市7的概率p值为0.19，大于显著性水平0.05，说明城市6和城市7的销售额均值不具有显著性差异。
（城市6和城市8…18，如果p值大于0.05，则说明这两个城市销售额均值不具有显著性差异，如果小于0.05，则说明这两个城市销售额均值具有显著性差异。
）城市7和城市8的概率p值为0.013，小于显著性水平0.05，说明城市7和城市8的销售额均值具有显著性差异。
（城市7和城市9…18，如果p值大于0.05，则说明这两个城市销售额均值不具有显著性差异，如果小于0.05，则说明这两个城市销售额均值具有显著性差异。