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仍以示例4中使用的部分原始数据（见图7.7）为例，通过计算随机抽取的该公司4名销售人员1至4月份的销售数据，分析不同的月份和不同的销售员对销售量是否有显著影响。原始数据如图7.13所示。
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图7.13 示例5原始数据
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具体操作步骤如下：
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①提出行因素原假设：该公司不同月份间的销售量不存在差异；备择假设：该公司不同月份间的销售量存在差异。
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提出列因素原假设：该公司不同销售员间的销售量不存在差异；备择假设：该公司不同销售员间的销售量存在差异。
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提出交互作用假设：该公司不同月份和不同销售员间的销售量不存在交互关系；备择条件：该公司不同月份和不同销售员间的销售量存在交互关系。
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②转到“数据”选项卡，在“分析”选项组中单击“数据分析”按钮；在弹出的“数据分析”对话框中选择“方差分析：可重复双因素分析”，如图7.14所示；单击“确定”按钮即可弹出如图7.15所示的“方差分析：可重复双因素分析”对话框。
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图7.14 “数据分析”对话框
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图7.15 “方差分析：可重复双因素分析”对话框
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③在“方差分析：可重复双因素分析”对话框中的“输入区域”文本框中输入数据所在的单元格区域”A2:D8”；在“每一样本的行数”文本框里输入包含在每一个样本中的行数“2”；在“α”文本框中输入显著性水平“0.05”，如图7.16所示；单击“确定”按钮，即可得出如图7.17所示的有重复的双因素方差分析的结果。
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图7.16 “方差分析：可重复双因素分析”对话框设置
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图7.17 有重复的双因素方差分析结果
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④给出方差分析的结果。第一部分为”SUMMARY”，分别给出了不同行和列的观测值、和、均值和方差；第二部分为“总计”和“方差分析”，给出了双因素方差分析的方差分析表。
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⑤分析方差分析结果。由图7.17所示的分析结果可看出，对于行因素的检验，计算的F值明显小于F临界值，同时P值大于显著性水平0.05，说明无法拒绝行因素原假设，可以得出结论：该公司不同月份间的销售量不存在差异；对于列因素的检验，计算的F值小于F临界值，同时P值大于显著性水平0.05，说明无法拒绝列因素原假设，可以得出结论：该公司不同销售员间的销售量不存在差异。对于交互作用因素的检验，计算的F值大于F临界值，同时P值小于显著性水平0.05，说明应该拒绝交互作用因素原假设，可以得出结论：该公司不同月份和不同销售员对销售量不存在显著影响，但不同月份和不同销售员之间存在交互作用，且交互作用对销售量的影响显著。
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Excel统计分析与应用大全 第8章 Excel中的数据分组与频数统计
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