第九章单变量分析与多变量分析课件.ppt

1、第九章單變量分析與多變量分析迴歸分析n簡單迴歸分析 Y=f(x)n舉例: n複迴歸分析Y= f(X1,X2,.Xk)nX:受訪者每月所得觀察值nY:產品使用頻率n多變量迴歸分析Y1,Y2.Yp=f(X1,X2,.Xk)nX:受訪者每月所得觀察值nY1:產品使用頻率nY2:產品偏好資料項資料項目目咖啡使咖啡使用頻率用頻率咖啡偏咖啡偏好好姓別姓別年齡年齡職業職業所得所得146255652112553532214425457234455112221561223315734154258121231591122325104414425資料項資料項目目咖啡使咖啡使用頻率用頻率咖啡偏咖啡偏好好姓別姓別年齡年

2、齡職業職業所得所得115724345123314325134723445144723455152625325163312315172613335184614565194725445203714535資料項資料項目目咖啡使咖啡使用頻率用頻率咖啡偏咖啡偏好好姓別姓別年齡年齡職業職業所得所得21142531522351243523361343524271242525261125263613435275723445281223325291215425301223325資料項資料項目目咖啡使咖啡使用頻率用頻率咖啡偏咖啡偏好好姓別姓別年齡年齡職業職業所得所得313712415321414445333623

3、555343721215353612555363614365371125215381621225393523355402324415單變量變異數分析n1 way ANOVA Y=f(A)單因子變異數分析n職業別(A);1代表藍領階層，2代表學生族、3代表白領階層nY代表包裝咖啡產品偏好nMulti-Way ANOVA Y=f(A,B)雙因子變異數分析n職業別(A);1代表藍領階層，2代表學生族、3代表白領階層、5代表其他n年齡別(B);1代表未成年人，2代表年輕人、3代表中年人、4代表壯年人、5代表老人nY代表包裝咖啡產品偏好多變量變異數分析n1 Way MANOVA單因子變異數分析 Y1,Y

4、2,.Yp=f(A)n職業別(A);1代表藍領階層，2代表學生族、3代表白領階層nY1代表包裝咖啡產品使用頻率，可衡量現有市場的潛力nY2代表包裝咖啡產品偏好，可衡量現有市場的潛力nMulti-Way MANOVA Y1,Y2,.Yp=f(A,B)雙因子變異數分析n職業別(A);1代表藍領階層，2代表學生族、3代表白領階層n年齡別(B);1代表未成年人，2代表年輕人、3代表中年人、4代表老年人。nY1代表包裝咖啡產品使用頻率，可衡量現有市場的潛力nY2代表包裝咖啡產品偏好，可衡量現有市場的潛力單變量共變異數分析n1 way ANCOVA Y=f(A,X1,.Xk)單因子共變異數分析n職業別(A

5、);1代表藍領階層，2代表學生族、3代表白領階層nY代表包裝咖啡產品強度nX個人所得nMulti-Way ANCOVA Y=f(A,B,X1,Xk)雙因子共變數分析n職業別(A);1代表藍領階層，2代表學生族、3代表白領階層n年齡別(B);1代表未成年人，2代表年輕人、3代表中年人、4代表老年人。nY代表包裝咖啡產品強度nX個人所得多變量共變異數分析1 Way MANCOVA(單因子多變量共變異數分析) Y1,Y2,.Yp=f(A,X1,.Xk)n職業別(A);1代表藍領階層，2代表學生族、3代表白領階層nY1代表包裝咖啡產品使用頻率，可衡量現有市場的潛力nY2代表包裝咖啡產品偏好，可衡量現有

6、市場的潛力nX個人所得nMulti-Way MANCOVA(雙因子多變量共變異數分析) Y1,Y2,.Yp=f(A,B,X1,.Xk)n職業別(A);1代表藍領階層，2代表學生族、3代表白領階層n年齡別(B);1代表未成年人，2代表年輕人、3代表中年人、4代表老年人。nY1代表包裝咖啡產品使用頻率，可衡量現有市場的潛力nY2代表包裝咖啡產品偏好，可衡量現有市場的潛力nX個人所得一般線性模型(GLM)nY1,Y2,.Yp=f(A,B,.X1,X2,.Xk)類別資料分析n卡方分析 A=f(B)n類別資料分析 A,B,.=f(C,D,.)解釋變數反應變數分析性分類性混合性分析性多變量迴歸分析Y1,Y

7、2,=f(X1,X2,Xk)MANOVAY1,Y2,=f(A,B, )一般線性模型Y1,Y2,=f(A,B,X1,X2,Xk)分類性鑑別分析A=f(X1,X2,.Xk)類別資料分析A,B,=f(C,D,.)對數線性模型A,B=f(C,D,.,X1,X2,.Xk)一、完全隨機設計(價格變數對銷售量的影響高價格高價格504348中價格中價格546051低價格低價格726660銷售量一、完全隨機設計(價格變數對銷售量的影響)-基本槪念nH0:價格差異，銷售量並無顯著差異nH1:價格差異，銷售量並有顯著差異 即H0:1=2=3 H1:i不全等(i=1，2，3)二、隨機區集設計商店類型高價格中價格低價格

8、超市546078超商546360雜貨店515469冷飲店456381銷售量nH0:價格差異，銷售量並無顯著差異nH1:價格差異，銷售量並有顯著差異 即H0:1=2=3 H1:i不全等(i=1，2，3)nH0:不同商店類型，銷售量並無顯著差異nH1:不同商店類型，銷售量並有顯著差異 即H0:1=2=3=4 H1:i不全等(i=1，2，3，4)三、拉丁方格設計大大中中小小工業區工業區C72B60A54商業區商業區A51C69B57住宅區住宅區B57A48C66nH0:價格差異，銷售量並無顯著差異nH1:價格差異，銷售量並有顯著差異 即H0:1=2=3 H1:i不全等(i=1，2，3)nH0:不同商

9、店規模，銷售量並無顯著差異nH1:不同商店規模，銷售量並有顯著差異 即H0:1=2=3 H1:i不全等(i=1，2，3)nH0:商店地點不同，銷售量並無顯著差異nH1:商店地點不同，銷售量並有顯著差異 即H0:1=2=3 H1:i不全等(i=1，2，3)四、二因子設計高高中中低低A455763424272334566464757B365463394557514269503963nH0:價格差異，銷售量並無顯著差異nH1:價格差異，銷售量並有顯著差異 即H0:1=2=3 H1:i不全等(i=1，2，3)nH0:包裝差異，銷售量並無顯著差異nH1:包裝差異，銷售量並有顯著差異 即H0:1=2=3

10、H1:i不全等(i=1，2，3)nH0:價格與包裝無交互作用nH1:價格與包裝有交互作用 即H0:無交互作用 H1: 有交互作用注意:n兩個常態母體，標準差未知但相等，小樣本且相互獨立1-2之假設檢定，即兩常態母體之平均數是否相等，可用t分配解決。n兩三個或三個以上母體之平均數是否相等，就必須使用變異數分析的F分配解決了。一、完全隨機設計(價格變數對銷售量的影響高價格高價格504348中價格中價格546051低價格低價格726660銷售量陳老師分別對四班各試行一種不同的教學方法，陳老師分別對四班各試行一種不同的教學方法，期末考後從各班抽出部分學生，其統計學成績如期末考後從各班抽出部分學生，其統

11、計學成績如下。下。第一種第一種第二種第二種第三種第三種第四種第四種85756570947768728068806890887874837665706573老師有四種教學老師有四種教學方法方法期未統計學期未統計學成績分數成績分數二、隨機區集設計商店類型高價格中價格低價格超市546078超商546360雜貨店515469冷飲店456381銷售量價格變數nH0:價格差異，銷售量並無顯著差異nH1:價格差異，銷售量並有顯著差異 即H0:1=2=3 H1:i不全等(i=1，2，3)區集變數nH0:不同商店類型，銷售量並無顯著差異nH1:不同商店類型，銷售量並有顯著差異 即H0:1=2=3=4 H1:i不

12、全等(i=1，2，3，4)二、隨機區集設計科目與學生英文數學統計學會計學178627177257496260369787283471665967銷售量科目變數nH0:科目難易程度，學生成績無顯著差異nH1:科目難易程度，學生成績有顯著差異 即H0:1=2=3=4 H1:i不全等(i=1，2，3，4)學生變數nH0:學生能力程度，科目不同無顯著差異nH1:學生能力程度，科目不同有顯著差異 即H0:1=2=3=4 H1:i不全等(i=1，2，3，4)四、二因子設計高價格高價格中價格中價格低價格低價格A包裝包裝455763424272334566464757B包裝包裝3654633945575142

13、69503963n價格不同是否影響銷售量?n不同的包裝是否影響銷售量?n價格與包裝是否有交互作用?nH0:價格差異，銷售量並無顯著差異nH1:價格差異，銷售量並有顯著差異 即H0:1=2=3 H1:i不全等(i=1，2，3)nH0:包裝差異，銷售量並無顯著差異nH1:包裝差異，銷售量並有顯著差異 即H0:1=2=3 H1:i不全等(i=1，2，3)nH0:價格與包裝無交互作用nH1:價格與包裝有交互作用 即H0:無交互作用 H1: 有交互作用研究著想了解教育程度與社經地位是否有研究著想了解教育程度與社經地位是否有關，乃調查關，乃調查300人，其資料如下人，其資料如下:低低中中高高大學大學202440高中高中162030國中國中405060試檢定教育程度與社經地位是否有關試檢定教育程度與社經地位是否有關?味全公司以7點量表(17，1表示非常不喜歡，7表示非常喜歡)來調查對甲產品的偏好程度，今隨機抽取15人，其回答如點數如下:試以無母數檢定顧客對產品是否有偏好差異H0 =4(點數4居中，表示沒有偏好差異); H0 4樣本12345678910 11 12 13 14 15點數674437445322333