中南財大-SPSS-實驗報告-3

1、統(tǒng)計分析軟件實驗報告實驗序號：B0901152-3 實驗項目名稱：參數(shù)估計和假設檢驗學號姓名專業(yè)、班實驗地點文波機房指導教師楊超時間2013-10-12一、實驗目的及要求實驗目的：（1）能根據分析任務的要求，調用對應的檢驗過程；（2）掌握P值檢驗方法，對差異的產生是偶然波動還是顯著差異作出正確判斷。實驗要求：（1）進行單個總體均值的區(qū)間估計和兩個總值均值之差的區(qū)間估計分析過程，并能正確地對輸出結果進行解釋說明，以得到相應的結論。（2）根據檢驗的問題不同，能選擇對應的選項調用單個總體均值的檢驗和兩個總體均值之差的檢驗分析過程，并能判斷檢驗的類型是屬于左尾檢驗、右尾檢驗還是雙尾檢驗。二、實驗設備（

2、環(huán)境）及要求微型計算機，SPSS、EViews等統(tǒng)計分析軟件三、實驗內容與數(shù)據來源1某校在對實行掛牌上課教學改革措施的效果評價中，隨機抽取60位學生進行調查，他們的10項態(tài)度量表的態(tài)度反應資料如下,試計算：（1）學生態(tài)度得分的平均值和標準差。（2）構造學生態(tài)度得分平均值的98的置信區(qū)間。態(tài)度反應得分（x）人數(shù)（f）1020220306304010405012506020607010合計602某省大學生四級英語測驗平均成績?yōu)?5，現(xiàn)從某高校隨機抽取20份試卷，其分數(shù)為：72、76、68、78、62、59、64、85、70、75、61、74、87、83、54、76、56、66、68、62，問該校英

3、語水平與全區(qū)是否基本一致？設0.053. 下面的表格記錄了某公司采用新、舊兩種培訓方式對新員工進行培訓前后的工作能力評分增加情況，分析目的是想比較這兩種培訓方式的效果有無差別。IDmethodscoreaddIDmethodscoreadd11.009.00102.0012.0021.0010.50112.0014.0031.0013.00122.0016.0041.008.00132.009.0051.0011.00142.0012.0061.009.50152.0010.0071.0010.00162.0010.0081.0012.00172.0014.0091.0012.50182.00

4、16.00(1)請將數(shù)據輸入到數(shù)據編輯窗口，變量名保持不變；定義變量method 的Values（值標簽）：1 為舊方法，2 為新方法，并保存數(shù)據文件為data3_3.sav。(2)按不同的培訓方法計算評分增加量的平均數(shù)、四分位數(shù)，并解釋其含義。(3)分析兩種培訓方式的效果有無差別。4分析某班級學生的高考數(shù)學成績是否存在性別上的差異。數(shù)據如下表所示：某班級學生的高考數(shù)學成績性別數(shù)學成績男（n18）85 89 75 58 86 80 78 76 84 89 99 95 82 87 60 85 75 80女（n12）92 96 86 83 78 87 70 65 70 78 72 56四、實驗步驟

5、與結果（一）問題一操作步驟：1.在用SPSS進行數(shù)據分析之前，先把數(shù)據錄入SPSS軟件中。打開SPSS軟件，在“變量視圖”設置變量“態(tài)度反應得分（x）”，把“態(tài)度反應得分（x）”定義為數(shù)值型變量。圖1 變量視圖2.進入數(shù)據視圖，錄入數(shù)據。對態(tài)度反應得分取中間值，并將人數(shù)作為每一個態(tài)度反應得分的個數(shù)。數(shù)據錄入結果如下圖：圖2 錄入數(shù)據后的數(shù)據視圖3.選擇“分析”“比較均值”“均值”命令。選擇人數(shù)，點擊右側向右箭頭，使之進入“因變量列表”；選擇態(tài)度反應得分，使之進入自變量列表。如圖：圖3 均值對話框4.選擇輸出相關描述統(tǒng)計量。單擊“均值”對話框右上角的“選項”按鈕，彈出如圖所示的對話框。在“統(tǒng)計量

6、”列表框中選擇“均值”和“標準差”并單擊右箭頭按鈕使之進入“單元格統(tǒng)計量”列表框。實際操作中由于右列表框以默認存在“均值”、“個案數(shù)”和“標準差”，應該將“個案數(shù)”移動到左列表框，點擊繼續(xù)。如圖：圖4 均值：選項對話框5.點擊確定按鈕，等待輸出結果。結果分析：1.從表中可以看出，樣本總共有60個，全部參加分析，沒有缺失值。表1 案例處理基本統(tǒng)計表2.變量統(tǒng)計結果表：表2 變量統(tǒng)計結果表3.從表可以看出，學生態(tài)度得分的均值為47.00，標準值為13.629。第二問操作步驟1.回到數(shù)據視圖，選擇“分析”“比較均值”“單樣本T檢驗”，彈出如下圖對話框：圖5 單樣本T檢驗對話框2.將變量態(tài)度反應得分（

7、x）移動到右側的檢測變量對話框中，并在“檢測值”列表框中輸入47.00，作為目標值。圖6 單樣本T檢驗對話框II3.設置置信區(qū)間和確實值的處理方法。單擊右上角的“選項”按鈕，在彈出的對話框的“置信區(qū)間百分比”文本框中輸入“98”，即設置置信區(qū)間為98%。在“缺失值”選項組選中“按分析順序排除個案“。如圖：圖7 單樣本T檢驗：選項對話框4.設置完畢后，單擊“確定”按鈕，等待結果輸出。結果分析：1.從表可以看出，參與分析的樣本有60個，樣本均值為47.00，標準差為13.629，均值的標準誤差是1.760。表3 單個樣本統(tǒng)計量表2.單樣本T檢驗結果表從表可以發(fā)現(xiàn)，t統(tǒng)計量的值是1.000，自由度是

8、59,98%的置信區(qū)間是（-4.21,4.21）。表4 單個樣本檢驗結果表（二）操作步驟：1.在進行數(shù)據分析之前，將數(shù)據錄入SPSS軟件中。打開SPSS軟件，在變量視圖界面輸入“編號”和“四級成績”，并將“編號”定義為字符型變量，將“四級成績”定義為數(shù)值型變量。如圖：圖8 變量視圖2.錄入數(shù)據圖9 錄入數(shù)據后的數(shù)據視圖3.點擊“分析”“比較均值”“單樣本T檢驗”，在彈出的對話框中，將“四級成績”移動到右側對話框，在“檢驗值”文本框”填入65,，如圖：圖10 單樣本T檢驗點擊選項，在置信區(qū)間百分比輸入“95”，即設置顯著性水平為5%。在“缺失值”選項組中選中“按分析順序排除個案”，也就是說，只有

9、分析計算涉及到該記錄缺失的變量時，才刪去該記錄。如下圖：圖11 單樣本T檢驗：選項4.設置完畢，點擊“繼續(xù)”按鈕返回“單樣本T檢驗”對話框。單擊“確定”按鈕，等待結果輸出。結果分析：1.從表可以看出與，參與分析的 樣本共有20個，樣本的均值是69.8000，標準差是9.47351，均值的標準誤是2.11834.表5 單個樣本統(tǒng)計量表2.從表可以發(fā)現(xiàn)：t統(tǒng)計量的值是2.266，自由度是19,95%的置信區(qū)間是（0.3663,9.2337），臨界置信水平是0.035，小于0.05，說明該校英語水平與全區(qū)英語平均水平存在較大差別。表6 單個樣本檢驗表（三）第一問：操作步驟：1.打開SPSS軟件，在變

10、量視圖中定義“ID”、“method”、“scoreadd”三個變量，并在變量method的值標簽定義：1為舊方法，2為新方法，如下圖所示：圖12 變量視圖2.將文件保存為data3_3.sav，如下圖：圖13 保存為data3_3.sav文件第二問：操作步驟：1.對數(shù)據進行分組。點擊“數(shù)據”“分割文件”，進入分割文件對話框。選擇“method”，點擊中間的向右箭頭，使之成為分組方式。如圖：圖14 分割文件2.點擊確定完成分組設置。單擊“分析”“描述統(tǒng)計”“頻率”，彈出頻率對話框。選中scoreadd變量，單擊向右箭頭使之進入變量列表框。如下圖：圖15 頻率對話框3.單擊統(tǒng)計量按鈕，選中“四分

11、位數(shù)”和“均值”，單擊繼續(xù)回到頻率對話框。單擊確定，等待結果輸出。結果分析：如下圖所示，舊培訓方法的評分增加量均值為10.6111，從上往下四分位數(shù)依次為12.2500；10.5000；9.2500。新培訓方法的評分增加量均值為12.5556，從上往下四分位數(shù)依次為15.0000；12.0000；10.0000.從以上結果可以起看出，新培訓方法下的評分增加量與就培訓方法相比，有了明顯的增加。說明新培訓方法對員工工作能力有明顯積極效果。表7 統(tǒng)計量第三問：操作步驟：1.點擊“分析”“比較均值”“獨立樣本T檢驗”，選中“socreadd”并點擊右側第一個向右箭頭，使之進入檢驗變量列表框；選中“me

12、thod”，單擊右側第二個向右箭頭，使之進入分組變量列表框。如圖：圖16 獨立樣本T檢驗2.單擊定義組，在組1（1）輸入“1.00”，在組2（2）輸入“2.00”。單擊繼續(xù)，如圖：圖17 定義組3.設置置信區(qū)間和缺失值的處理方法。單擊“獨立樣本T檢驗”對話框中的“選項”按鈕，彈出如圖所示的對話框。采用默認的95%置信度以及“案分析順序排除個案”的缺失值處理方法即可。單擊繼續(xù)返回“獨立樣本T檢驗”對話框，單擊確定，等待結果輸出。圖18 獨立樣本T檢驗：選項對話框結果分析：1.從表可以看出：參與分析的樣本中，舊方法組的樣本容量是9，樣本均值是10.6111，標準差是1.67290，均值的標準差是0

13、.55763；新方法組的樣本容量是9，樣本均值是12.5556，標準差是2.60342，均值的標注差是0.86781. 表8 數(shù)據基本統(tǒng)計量表2.從表可以發(fā)現(xiàn)：F統(tǒng)計量的值為2.764，對應的置信水平為0.116，說明兩樣本方差不存在顯著差別，所以采用的方法是兩樣本等方差T檢驗。T統(tǒng)計量的值是-1.885，自由度是16,95%置信區(qū)間是（-4.13118,0.24229），臨界置信水平為0.078，大于5%，所以兩種培訓方法之間不具有顯著差別。表9 獨立樣本T檢驗結果表（四）操作步驟：1.數(shù)據錄入。在進行數(shù)據分析之前，先將數(shù)據錄入到SPSS軟件中。打開SPSS軟件，在變量視圖定義“性別”和“成

14、績”變量，并在性別的值標簽定義為“男”=1，“女”=2.如圖所示：圖19 變量視圖2.轉換到數(shù)據視圖，進行數(shù)據錄入。用“1”表示性別“男”，用“2”表示性別“女”。如圖：圖20 錄入數(shù)據后的數(shù)據視圖3.點擊“分析”“比較均值”“獨立樣本T檢驗”，進入獨立樣本T檢驗對話框。選中“成績”變量，單擊中間第一個向右箭頭，使之進入檢驗變量列表框；選中“性別”變量，單擊中間第二個向右箭頭，使之進入分組變量列表框。如圖：圖21 獨立樣本T檢驗4.點擊定義組，在組1（1）輸入1，在組2（2）輸入2，如圖：圖22 定義組5.單擊繼續(xù)，返回獨立樣本T檢驗對話框。單擊右上角的“選項”按鈕，設置置信區(qū)間百分比為95%

15、，缺失值按分析順序排除個案，如下圖說是：圖23 獨立樣本T檢驗：選項6.單擊繼續(xù)返回，單擊確定，等待結果輸出。結果分析：1.從表可以看出，參與分析的樣本中，性別為男的一組的樣本容量為18，樣本均值為81.2778，標注差為10.36854，均值的標注誤為2.44389；性別為女的一組的樣本容量為12，均值為77.7500，標注差為11.70179，均值的標準誤為3.37801.表10 數(shù)據基本統(tǒng)計量表2.從表中可以發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)統(tǒng)計量的值是0.467，對應的置信水平是0.500，說明兩樣本之間存在顯著差別，所以采用的方法是兩樣本方差不相等的T檢驗。T統(tǒng)計量為0.846，自由度為21.685,95%置信區(qū)間是（-5.12625，,12.18180），臨街置信水平為0.407，大于臨界置信水平5%，說明該班級學生的高考成績不存在性別上的差別。表11 獨立樣本檢驗結果表五、分析與討論 本次實驗主要是對SPSS軟件的均值過程和T檢驗案例進行研究。均值（以及四分位數(shù)）是描述數(shù)據特征的重要指標，在對數(shù)據進行分析時，我們經常根據數(shù)據的分組輸出數(shù)據的均值等描述性統(tǒng)計量，并對數(shù)據進行均值比較。其中根據數(shù)據分組分別輸出數(shù)據的重要描述性統(tǒng)計量可以通過均值過程來完成，對數(shù)據進行均值比較可以通過相應的T檢驗過程來完成。SPSS的單一樣本T檢驗過程是假設