ЗАВДАННЯ 1 Ви - підприємець. Основний вид Вашої діяльності - торгівля молочними продуктами. У таблиці, наведені дані про кількість продажів кефіру (в тис. Шт. Упаковок) в чотирьох містах Криму. Потрібно перевірити гіпотезу, що середня кількість продажів упаковок кефіру однаково в усіх чотирьох містах. У разі відкидання цієї гіпотези визначити в яких містах кількість продажів значимо відрізняється від інших і в яких містах кількість продажів можна вважати однаковим. У табл.1.1 наведені варіанти завдань. Таблиця 1.1 Варіанти завдань варіант 6 | Севастополь | 4.8 5.6 4.8 5.2 4.8 5.6 6.4 6.8 5.6 5.6 5.2 5.2 | Керч | 1.6 1.6 1.3 1.5 1.7 1.7 1.6 1.6 1.5 1.4 1.5 1.3 | Ялта | 1.0 1.0 1.2 0.8 0.8 1.0 1.2 1.3 1.1 0.9 0.9 0.8 | Феодосія | 0.78 0.78 0.91 0.78 1.04 1.04 1.17 1.17 1.04 0.91 0.78 0.78 |
1. Якщо значення вихідної змінної розбито на групи і кожна група записана в окремому стовпці (як в нашому випадку), то для проведення однофакторного дисперсійного аналізу необхідно вибрати з меню Stat - ANOVA - Oneway [Unstacked] і заповнити діалогове вікно Responses [in separate columns ] = SKFY, натискаємо ОК і отримаємо наступну таблицю (див Табл. 1.2)
Таблиця 1.2 отриманий результат One-Way Analysis of Variance Analysis of Variance Source DF SS MS FP Factor 3 170.059 56.686 493.52 0.000 Error 44 5.054 0.115 Total 47 175.113 Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev Level N Mean StDev ------ + --------- + --------- + --------- + S 12 5.4667 0.6228 (* -) K 12 1.5250 0.1357 (*) F 12 0.9317 0.1551 (* -) Y 12 1.0000 0.1706 (- *) ------ + --------- + --------- + --------- + Pooled StDev = 0.3389 1.5 3.0 4.5 6.0 
З отриманих даних ми можемо зробити висновок, що більшість молочної продукції продається в S (Севастополі). Але можна вважати, що приблизно однаково кількість продажів доводиться на Керч, Феодосію і Ялту, зі значною різницею в порівнянні з Севастополем. ЗАВДАННЯ 2 У таблиці наведено дані опитування 32 осіб. Опитувані були обрані випадковим чином з груп людей, які формувалися так, щоб результати опитування були збалансовані по всіх рівнях факторів.
Таблиця 2.1 Результати опитування Освіта | Сфера діяльна. | Підлога | положення | Дохід | витрата | X1 | X2 | X3 | X4 | Y1 | Y2 | Економіч. | фінанси | Чоловік. | Руковод. | 852 | 650 | Економіч. | фінанси | Жінки. | Руковод. | 750 | 700 | Економіч. | Виробниц. | Чоловік. | Руковод. | 210 | 140 | Економіч. | Виробниц. | Жінки. | Руковод. | 180 | 160 | Економіч. | Сіль, х. | Чоловік. | працівник | 120 | 80 | Економіч. | Сіль, х. | Жінки. | працівник | 130 | 120 | Економіч. | Образів. | Чоловік. | працівник | 210 | 180 | Економіч. | Образів. | Жінки. | працівник | 190 | 170 | Технич. | фінанси | Чоловік. | працівник | 320 | 240 | Технич. | фінанси | Жінки. | працівник | 240 | 220 | Технич. | Виробниц. | Чоловік. | працівник | 230 | 180 | Технич. | Виробниц. | Жінки. | працівник | 140 | 130 | Технич. | Сіль, х. | Чоловік. | Руковод. | 350 | 300 | Технич. | Сіль, х. | Жінки. | Руковод. | 360 | 320 | Технич. | Образів. | Чоловік. | Руковод. | 310 | 250 | Технич. | Образів. | Жінки. | Руковод. | 310 | 300 | медичні, | фінанси | Чоловік. | Руковод. | 540 | 450 | медичні, | фінанси | Жінки. | Руковод. | 450 | 420 | медичні, | Виробниц. | Чоловік. | Руковод. | 310 | 210 | медичні, | Виробниц. | Жінки. | Руковод. | 405 | 380 | медичні, | Сіль, х. | Чоловік. | працівник | 110 | 100 | медичні, | Сіль, х. | Жінки. | працівник | 120 | 110 | медичні, | Образів. | Чоловік. | працівник | 210 | 180 | медичні, | Образів. | Жінки. | працівник | 180 | 170 | Гуманит. | фінанси | Чоловік. | працівник | 230 | 160 | Гуманит. | фінанси | Жінки. | працівник | 240 | 220 | Гуманит. | Виробниц. | Чоловік. | працівник | 120 | 110 | Гуманит. | Виробниц. | Жінки. | працівник | 125 | 120 | Гуманит. | Сіль, х. | Чоловік. | Руковод. | 280 | 180 | Гуманит. | Сіль, х. | Жінки. | Руковод. | 300 | 280 | Гуманит. | Образів. | Чоловік. | Руковод. | 240 | 230 | Гуманит. | Образів. | Жінки. | Руковод. | 230 | 200 |
Потрібно методом двохфакторну дисперсійного аналізу оцінити ступінь впливу досліджуваних факторів на результуючий економічний показник. Спочатку оцінити модель без взаємодії факторів, потім з взаємодією. Порівняти результати. Зробити висновки. варіанти завдань варіант | перший фактор | другий фактор | відгук | варіант | перший фактор | другий фактор | відгук | 1 | X1 | X2 | Y1 | 7 | X1 | X2 | Y2 | 2 | X1 | X3 | Y1 | 8 | X1 | X3 | Y2 | 3 | X1 | X4 | Y1 | 9 | X1 | X4 | Y2 | 4 | X2 | X3 | Y1 | 10 | X2 | X3 | Y2 | 5 | X2 | X4 | Y1 | 11 | X2 | X4 | Y2 | 6 | X3 | X4 | Y1 | 12 | X3 | X4 | Y2 |
Зробимо розрахунок в системі MINITAB. Визначимо, як впливає стать, посаду і їх взаємодію на дохід. Заповнимо таблицю даними відповідно до завдання. Потім Шлях: ANOVA - Balanced ANOVA і заповнимо діалогове вікно наступним чином: Responses: Y1 Model: X3 X4 X3 * X. Отримаємо наступні дані Factor Type Levels Values X3 fixed 2 Чоловік. Жінки. X4 fixed 2 керує. працівник Analysis of Variance for Y1 Source DF SS MS FP X3 1 2665 2665 0.13 0.724 X4 1 312445 312445 14.88 0.001 X3 * X4 1 190 190 0.01 0.925 Error 28 587802 20993 Total 31 903102 Виходячи з отриманих результатів, можна зробити висновок, що на дохід істотно впливає стан, а не пів. Чоловіки керівники мають більший дохід, ніж жінки, а жінки робочі в свою чергу мають більший дохід, ніж чоловіки. | 