spss假设检验实验报告

实验报告

一、实验名称:假设检验

二、实验目的与要求:

1.掌握单样本t检验的基本原理和spss实现方法。

2.掌握两样本t检验的基本原理和spss实现方法。

3.熟悉配对样本t检验的基本原理和spss实现方法。

三、实验内容提要:

1.自行练习本章涉及的单样本t检验(P253;13.

2.1)、两样本t检验

(P257;13.3.2)和配对t检验(P261;13.3)的案例。

2.从一批木头里抽取5根,测得直径如下(单位:cm),是否能认为这批木头的平均直径是12.3cm。

12.312.812.412.112.7

3.比较两批电子器材的电阻,随机抽取的样本测量电阻如题下表所示,试比较两批电子器材的电阻是否相同(需考虑方差齐性的问题)。

3.为研究女性服用某种新药后是否影响其血清总胆固醇,将20名女性按年龄配成10对。从每对中随机抽取一人服用新药,另一人服用安慰剂。经过一定时间后,测得血清总胆固醇含量(mmol/L),结果如题下表所示。问该新药是否影响女性血清总胆固醇?

四、实验步骤:

为完成实验提要1.可进行如下步骤

1.在变量视图中新建一个数据,在数据视图中录入数据,在分析中选择比较均值,单样本t检验,将直径添加到检验变量,点击确定。

为完成实验提要2.可进行如下步骤

2.1新建一个数据,在变量视图中输入dianzu和pici,然后再数据视图中录入数据,

选择分析,描述统计,探索,在勾选带检验的正态图,以及未转换,点击确定

为完成内容提要3.需进行如下步骤:

3.1.打开pairedt.sav,在变量视图中添加差值,选择转换的计算变量,在目标变量智能光添加chazhi,数字表达式为after–before,点击确定。

经过比较,差值相同,因此配对t 检验的实质就是对差值进行单样本t 检验

选择分析,比较均值,单样本 t 检验,将治疗后-治疗前添加到检验变量,点击确定。

为完成内容

提要4,可进行如下步骤 4.首先将数据录入SPSS 中 建立变量视图

建立数据视图

4.2.针对题目4(1),可进行如下操作:

分析→比较均值→单因数方差分析,在单因数方差分析选着寿命到因变量列表,型号

到因子,再点两两比较→SNK→确定

由S-N-K分析,传统手刹与型号I、型号II、型号III无显著性差别,它们与型号III有显著性差别。

4.3.针对题目4(2),可进行如下操作:

分析→比较均值→单因数方差分析,在单因数方差分析选着寿命到因变量列表,型号

到因子,再点两两比较→LSD→确定

由LSD知:传统手刹与型号III的显著性差异为0.000,它小于0.05,故它们有差异。

五、实验结果与结论:

本次实验学会了分析检验,有单样本t检验,独立样本t检验,配对样本t检验。通过检验得出结论的真否,能够更快更简单的检验数据,对数据的检验让我很快的了解该数据的代表性。

六、成绩评定:

七、实验日期:2014.10.28

八、指导教师签名:敖希琴

spss假设检验实验报告

实验报告 一、实验名称:假设检验 二、实验目的与要求: 1.掌握单样本t检验的基本原理和spss实现方法。 2.掌握两样本t检验的基本原理和spss实现方法。 3.熟悉配对样本t检验的基本原理和spss实现方法。 三、实验内容提要: 1.自行练习本章涉及的单样本t检验(P253;13. 2.1)、两样本t检验 (P257;13.3.2)和配对t检验(P261;13.3)的案例。 2.从一批木头里抽取5根,测得直径如下(单位:cm),是否能认为这批木头的平均直径是12.3cm。 12.312.812.412.112.7 3.比较两批电子器材的电阻,随机抽取的样本测量电阻如题下表所示,试比较两批电子器材的电阻是否相同(需考虑方差齐性的问题)。 3.为研究女性服用某种新药后是否影响其血清总胆固醇,将20名女性按年龄配成10对。从每对中随机抽取一人服用新药,另一人服用安慰剂。经过一定时间后,测得血清总胆固醇含量(mmol/L),结果如题下表所示。问该新药是否影响女性血清总胆固醇? 四、实验步骤: 为完成实验提要1.可进行如下步骤 1.在变量视图中新建一个数据,在数据视图中录入数据,在分析中选择比较均值,单样本t检验,将直径添加到检验变量,点击确定。

为完成实验提要2.可进行如下步骤 2.1新建一个数据,在变量视图中输入dianzu和pici,然后再数据视图中录入数据,

选择分析,描述统计,探索,在勾选带检验的正态图,以及未转换,点击确定 为完成内容提要3.需进行如下步骤: 3.1.打开pairedt.sav,在变量视图中添加差值,选择转换的计算变量,在目标变量智能光添加chazhi,数字表达式为after–before,点击确定。

spss实验报告

专业统计软件应用 实验报告 实验课程专业统计软件应用 上课时间2013 学年上半学期 14 周( 2013 年 5 月 27 日— 31 日)学生姓名杨守玲学号2011211432 班级0361102 所在学院经管上课地点金融实验指导教师唐兴艳

第五章思考与练习 3.表5.20 是某班级学生的高考数学成绩,试分析该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间是否有显著性差异(数据文件:data5-16.sav)。 解:解决问题的原理:独立T样本检验 提出原假设和备择假设: Ho:p<0.05,该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间不存在显著相关性;H1:p>0.05,该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间存在显著相关性。 第1步单样本T 检验分析设置 (1)选择菜单:“分析”→“比较均值”→“单样本T 检验(S)”,打开“单样本T 检验主对话框”,确定要进行T 检验的变量并输入检验值,按如图所示进行设置。将“成绩”选入“检验变量”中,输入待检验的值“70”,用来检验产生的样本均值与检验值有无显著性差异。 第2步“选项”对话框设置:指定置信水平和缺失值的处理方法。

第3步主要结果及分析 完成以上的操作步骤后,点击“确定”按钮,运行结果如下所示,具体分析如下:下表给出了单样本T 检验的描述性统计量,包括样本数(N)、均值、标准差、均值的标准误差。 当置信水平为95%时,显著性水平为0.05,从表5.2 中可以看出,双尾检测概率P 值为0.002,小于0.05,故接受原假设,也就是说该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间不存在显著相关性,即班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间存在显著性差异。 4. 在某次测试中,随机抽取男女同学的成绩各10 名,数据如下: 男:99 79 59 89 79 89 99 82 80 85 女:88 54 56 23 75 65 73 50 80 65 假设样本总体服从正态分布,比较置信度为95%的情况下男女得分是否有显著性

用SPSS来验证假设检验是否合理

《数理统计学》上机试验报告 试验名称:成绩: 姓 名 班级点名号 试 验 日 期 试验地点 试 验 目 的 与 要 求 (1)用SPSS来验证假设检验是否合理。 试验原理运用spss软件统计量的置信区间以及分析sig/2 是否可以接受原假设,或者拒绝原假设 6(2)分析→比较均值→单样本t检验→检验变量选“内径”、a=95、检验值取100 →确定。 12.分析→比较均值→独立样本t检验→检验变量选“型号”、a=99 、分组变量选分组并分别赋值1和2→确定。 14. 分析→比较均值→独立样本t检验→检验变量选“温度”、a=95 、分组变量选组2并分别赋值3和4→确定。 试验内容6.从一批钢管抽取10根,测得其内径(单位:mm)为: 100.36 100.31 99.99 100.11 100.64 100.85 99.42 99.91 99.35 100.10. 设这批钢管内直径服从正态分布N(μ,σ2),试分别在下列条件下检验假设(α=0.05). H0:μ=100 VS H1:μ>100 (2)σ未知。 12.下面给出两种型号的计算器充电以后所能使用的时间(H)的观测值 型号A 5.5 5.6 6.3 4.6 5.3 5.0 6.2 5.8 5.1 5.2 5.9 ; 型号B 3.8 4.3 4.2 4.0 4.9 4.5 5.2 4.8 4.5 3.9 3.7 4.6 设两样本独立且数据所属的两总体的密度函数至多差一个平移量,试问能否认为型号A 的计算器平均使用时间比型号B来的长(取a=0.001)? 14.在针织品漂白工艺过程中,要考察温度对针织品的断裂强力(主要质量指标)的影响。为了比较70摄氏度与80摄氏度的影响有无差别,在这两个温度下分别重复做了8次

管理统计学 假设检验的SPSS实现 实验报告

管理统计学假设检验的SPSS实现实验报告 一、实验目的 学会利用SPSS软件实现假设检验,进一步掌握基本的统计分析方法,分析数据,并能从分析结果中得出结论。 二、实验内容 A组亲子关系满意度得分和B组亲子关系满意度得分,利用SPSS软件进行独立样本t 检验。 三、实验步骤 1. 导入数据 打开SPSS软件,选择“打开”命令,导入数据文件。本实验中,我们选择脚本文件将数据文件输入SPSS软件中。 2. 数据描述性统计 选择“描述性统计”命令进行数据描述统计。在这里,我们可以查看平均值、中位数、标准差等数据。我们注意到A组的平均得分是3.91,标准差为0.951;B组的平均得分是3.60,标准差为1.029。 3. 独立样本方差齐性检验 选择“独立样本T检验”命令进行方差齐性检验。在弹出窗口中选择两个样本变量, 此时可看到独立样本T检验窗口出现。 我们选择“T检验”下方的“选项”命令,进入“选项”界面设置参数类型。在参数 类型界面中,我们选择“不等方差”选项,因为本实验中两组样本数据的方差不相等。 此时,选择“1”作为样本A,选择“2”作为样本B,然后点击“OK”按钮。SPSS将 输出方差齐性的Levene's Test结果,P=0.426>0.05,说明两个样本数据方差齐性假设成立。 在已经设置好参数类型的独立样本T检验对话框里,点击“OK”按钮,SPSS将输出独立样本平均值、标准误、t值、自由度、P值等结果。 这里我们注意到,P值为0.034<0.05,故可以拒绝原假设,认为A组和B组的亲子关 系满意度得分有显著差异。

5. 结果分析 通过数据描述统计和独立样本T检验,我们可以得出以下结论: A组的平均得分是3.91,标准差为0.951;B组的平均得分是3.60,标准差为1.029。两组样本数据方差齐,A组和B组的亲子关系满意度得分有显著差异,P值为0.034<0.05。 四、实验结论 本实验通过SPSS软件实现了假设检验,分析研究对象的两个样本数据在亲子关系满意度方面的显著性差异,并得出结论:A组和B组的亲子关系满意度得分有显著差异,P值为0.034<0.05。这个结果对于家庭亲子关系的改善和提升有十分重要的参考价值。

实验三 假设检验的SPSS实现

实验三假设检验的SPSS实现 一、实验目的与要求 1.掌握单样本t检验的基本原理和spss实现方法。 2.掌握两样本t检验的基本原理和spss实现方法。 3.熟悉配对样本t检验的基本原理和spss实现方法。 二、实验内容提要 1.从一批木头里抽取5根,测得直径如下(单位:cm): 12.3 12.8 12.4 12.1 12.7 (1) 求总体直径95%的置信区间。 (2)是否能认为这批木头的平均直径是12.3cm ? 2.比较两批电子器材的电阻,随机抽取的样本测量电阻如题表2所示,试比较两批电子器材的电阻是否相同? A批0.140 0.138 0.143 0.142 0.144 0.148 0.137 B批0.135 0.140 0.142 0.136 0.138 0.140 0.141 3. 配对t检验的实质就是对差值进行单样本t检验,要求按此思路对上题进行重新分析,比较其结果和配对t检验的结果有什么异同。

三、实验步骤 为完成实验提要1.可进行如下步骤 1.在变量视图中新建一个数据,在数据视图中录入数据,在分析中选择比较均值,单样本t 检验,将直径添加到检验变量,点击确定。 單一樣本統計資料 N 平均數標準偏差標準錯誤平均值 直径 5 12.4600 .28810 .12884 單一樣本檢定 檢定值= 12.3 T df 顯著性(雙尾)平均差異95% 差異數的信賴區間下限上限 直径 1.242 4 .282 .16000 -.1977 .5177 为完成实验提要2.可进行如下步骤 2.1 新建一个数据,在变量视图中输入电阻和批次,然后再数据视图中录入数据, 分析——比较均值——独立样本T检验(分组选批次,输入1,2)确定

SPSS实验报告

SPSS实验报告 1. 研究背景 在社会科学研究中,统计数据分析是常用的方法之一。SPSS (Statistical Package for the Social Sciences)是一种广泛使用的数据分析软件,被广泛应用于调查问卷分析、统计描述、假设检验等研究领域。本实验旨在通过使用SPSS进行数据分析,验证一个特定假设,并从中得出相关结论。 2. 实验设计 本实验采用随机控制实验设计。共有两组参与者,分别为实验组和对照组,每组30人。实验组接受特定训练,对照组不接受任何干预。两组参与者在训练前和训练后进行一项任务的成绩测试,通过比较两组的成绩差异,验证训练对该任务的影响。 3. 数据收集 参与者被要求完成一项挑战性任务,并记录他们在任务中的成绩。任务成绩被量化为一个连续变量。为保证可靠性,实验组和对照组的参与者被随机分配,并采取了盲目测试的方法,测试者不知道个体属于哪个组。 4. 数据分析 在SPSS软件中,首先导入数据,然后进行描述性统计分析,包括计算整体样本和各组的均值、标准差、最小值、最大值等统计指标。

然后使用t检验进行假设检验,比较实验组和对照组的成绩有无显著差异。最后,进行相关分析,探究任务成绩与其他自变量之间的关系。 5. 结果 在描述性统计分析中,整体样本的均值为X,标准差为S,最小值为min,最大值为max。实验组的均值为X1,标准差为S1,对照组的均值为X2,标准差为S2。t检验的结果显示,实验组和对照组在任务成绩上存在显著差异(t(58) = t值, p < 0.05),实验组的成绩显著高于对照组。相关分析表明,任务成绩与参与者的年龄、性别和受教育程度之间存在一定的相关性。 6. 讨论与结论 本实验利用SPSS软件对实验数据进行了分析,结果支持了研究假设。通过对实验组和对照组的比较,我们发现特定训练对任务成绩有积极影响。此外,我们还发现任务成绩与参与者的年龄、性别和受教育程度之间存在一定的关联。这些结果有助于进一步了解影响任务成绩的因素,并为相关领域的进一步研究提供了参考。 7. 实验的局限性与建议 在本实验中,我们只针对了一个特定的任务。未来的研究可以拓展到其他任务,并进一步探索不同因素对任务成绩的影响。此外,由于实验设计和样本选择的局限性,结果可能不具有普遍性,因此需要更多的研究来验证。 8. 结语

SPSS相关分析实验报告_实验报告_

SPSS相关分析实验报告 篇一:spss对数据进行相关性分析实验报告 实验一 一.实验目的 掌握用spss软件对数据进行相关性分析,熟悉其操作过程,并能分析其结果。 二.实验原理 相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。更精确地说,当一个变量发生变化时,另一个变量如何变化,此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。P值是针对原假设H0:假设两变量无线性相关而言的。一般假设检验的显著性水平为0.05,你只需要拿p值和0.05进行比较:如果p值小于0.05,就拒绝原假设H0,说明两变量有线性相关的关系,他们无线性相关的可能性小于0.05;如果大于0.05,则一般认为无线性相关关系,至于相关的程度则要看相关系数R值,r越大,说明越相关。越小,则相关程度越低。而偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时,将第三个变量的影响剔除,只分析另外两个变量之间相关程度的过程,其检验过程与相关分析相似。三、实验内容 掌握使用spss软件对数据进行相关性分析,从变量之间的相关关系,寻求与人均食品支出密切相关的因素。 (1)检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。 a.打开spss软件,输入“回归人均食品支出”数据。 b.在spssd的菜单栏中选择点击,弹出一个对话窗口。 C.在对话窗口中点击ok,系统输出结果,如下表。 从表中可以看出,人均食品支出与人均收入之间的相关系数为0.921,t检验的显著性概率为0.000<0.01,拒绝零假设,表明两个变量之间显著相关。人均食品支出与粮食平均单价之间的相关系数为0.730,t检验的显著性概率为0.000<0.01,拒绝零假设,表明两个变量之间也显著相关。

SPSS实验报告一

《统计分析与spss的应用》 实验报告 一 一、数据来源及说明 本次试验报告数据来源于1991年美国社会变迁普查(1991 u.s. general social survey)。在这次试验研究的是美国居民幸福感状况,分析性别、种族和地区之 间的差异对幸福感的影响。研究个案为1991年美国社会变迁普查的1517个个案,主要变量 为sex、race、region、happy这四个。二、统计分析结果(1)整体幸福感 表1 general happiness 有效缺失合计 very happy pretty happy not too happy 合计 na 频率 467 874 165 1504 13 1517 百分比 30.8 57.5 10.9 99.1 .9 100.0 有效百分比 31.1 58.0 11.0 100.0 累计百分比 31.1 58.0 11.0 100.0 图 1 general happiness的直方图 表2 关于general happy的统计量 (2)按性别分析幸福感 表3 不同性别的幸福感 respondent’s sex male female 有效缺失合计有效缺失合计 very happy pretty happy not too happy 合计 na very happy pretty happy not too happy 合计 na 频率 206 374 53 633 3 635 261 498 112 871 10 881 百分比 32.4 58.8 8.3 99.5 .5 100 29.6 56.5 12.7 98.9 1.1 100.0 有效百分比 32.5 59.1 8.4 100.0 30.0 57.2 12.9 100.0 图2 分性别幸福箱图 (3)按种族分析幸福感 表 4 不同人种的幸福感 race of respondent white black other 有效缺失合计有效缺失合计有效缺失合计 very happy pretty happy not too happy 合计 na very happy pretty happy not too happy 合计 na very happy pretty happy not too happy 合计 na 百分比 32.4 57.8 9.3 99.4 .6 100.0 22.5 56.9 19.1 98.5 1.5 100.0 24.5 53.1 18.4 95.9 4.1 100.0 有效百分比 32.6 58.1 9.3 100.0 22.9 57.7 19.4 100.0 25.5 55.3 19.1 100.0 图3分人种幸福感箱图 (4)按地区分析幸福感 表5 不同地区的幸福感 region of the united states 有效缺失合计有效缺失合计有效缺失合计 very happy pretty happy not too happy 合计 na

统计学SPSS实验报告

实验名称SPSS的基本操作指导教师贺富强 实验设备一台windows XP系统的计算机学生姓名何瑜莎 软件名称SPSS11.0 专业班级经济1108班 日期2013年1 月7日成绩 一、实验目的 通过上机练习,掌握SPSS11.0建立数据文件的基本操作、常用统计图和统计报表的制作及输出以及如何运用SPSS,进行假设检验和区间估计。 二、实验内容 1. 用两个以上变量编制一个指数,并对取整的指数作直方图,要求对直方图进行适当修改。 如:指数=取整(变量1÷变量2) 两个变量*100取整 2. 做出分组条图(变量自选,但变量至少要有三个)。 3. 利用case summary过程做出报表(变量自选)。 4. 对某变量作置信水平为9 5.45%的区间估计(变量自选)。 5. 对某变量作显著性水平为5%的假设检验(变量自选,参数自定)。 6. 自选相关变量作一元线性回归分析,含散点图。 三.实验步骤 1、定义指数及编辑直方图 (1) 运行SPSS11.0 (2) 在Data View窗口输入数据,同时在Variable View 窗口依次编辑变量的属性 Name-Type-Width-Decimals-Values-Label-Missing-Columns-Align-Measure (3) 计算本年出生占总人口之比:Transform→Compute→Target Variable(ratio)→Numeric Expression :RND(birth / people * 100) →OK (5) 在DATA窗口:制作直方图 Graphs→Histogram→Variable(出生人口[birth])→OK (6)编辑直方图:鼠标双击直方图进入直方图编辑界面> 1、fill pattern/color/bar label style/text/swap axes 2、Chart→Axis→Interval→OK→Custom→Define→OK 3、Chart→Axis→Interval→OK →Label→Range→Orientation→OK 2、制作分组条图 (1)Graphs→Bar→Clustered→Category Axis(选ratio)→Define Clustered By(选province)→Other Summary Function(选birth)→Change Summary→ (2)鼠标双击条图进入条图编辑界面>→fill pattern/color/bar label style/text/swap axes 3、Case Summaries过程 Analyze→Reports→Case Summaries→Select Variables(选people)→Select Grouping Variables(选ratio,province)→Statistics(选Minimum,Maximum,Range,Mean)→×Display Cases→OK 4、对变量作区间估计 Analyze→Compare Means→One-simple T Test→Select Variables(选ratio)→Test Value=0

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SPSS实验报告 SSPSS软件应用实验报告 长春工业大学人文学院140906班 一、实验目得:掌握SPSS基本统计分析基本操作ﻩ二、实验内容:1、根据上面得数据,制作茎叶图,并计算出均值与标准差,验证数据就是否服 从正态分布。 2、按规定:销售收入在125万元以上为先进企业,115~125万元 为良好企业,105~115万元为一般企业,105万元以下为落后企业,按先 进企业、良好企业、一般企业、落后企业进行分组,编制百分比分布统计表。 三、实验步骤;利用分析>描述性统计〉探索,结果如下:描述性統計資料 統計資料標準錯誤产品销售额平均數116、082。44095%平均數得信 賴區間下限111、14 上限121。01 5%修整得平均值115。89 中位數115。50 變異數238.122 標準偏差15、431 最小值87 最大值150 範圍63

內四分位距21 偏斜度。233。374峰度—、316。733常態檢定 Kolmogorov—Smirnova Shapiro—Wilk統計資料df顯著性統計資料df顯著性产品销售额.10040、200* .98340.800*、這就是true顯著得下限。 a、Lilliefors顯著更正产品销售额Stem-and-LeafPlot Frequency Stem& Leaf 2、00 8、 78 3.00 9。 257 9、00 10. 033455788 11.00

11、 7、00 12、 0003567 5.00 13. 05678 2。00 14、 26 1。00 15. Stemwidth: 10 Eachleaf: 1case(s)分组 次數百分比有效得百分比累積百分比有效先进企业1127、527.527。5良好企业1127、527。555。0一般企业922.522、577。5落后企业922。522.5100、0總計40100、0100.0

SPSS实验报告,

SPSS实验报告, SSPSS软件应用实验报告 长春工业大学人文学院xxxx班 成昊3实验报告1 一、实验目得:掌握SPSS基本统计分析基本操作ﻩ二、实验内容:1、根据上面得数据,制作茎叶图,并计算出均值与标准差,验证数据就是否服从正态分布。 2、按规定:销售收入在125万元以上为先进企业,115~125万元为良好企业,105~115万元为一般企业,105万元以下为落后企业,按先进企业、良好企业、一般企业、落后企业进行分组,编制百分比分布统计表。 三、实验步骤;利用分析>描述性统计〉探索,结果如下:描述性統計資料 統計資料標準錯誤产品销售额平均數116、082。44095%平均數得信賴區間下限111、14 上限121。01 5%修整得平均值115。89 中位數115。50 變異數238.122 標準偏差15、431 最小值87 最大值150 範圍63 內四分位距21 偏斜度。233。374峰度—、316。733常態檢定 Kolmogorov—Smirnova Shapiro—Wilk統計資料df顯著性統計資料df顯著性产品销售额.10040、200* .98340.800*、這就是true顯著得下限。 a、Lilliefors顯著更正产品销售额Stem-and-LeafPlot Frequency

Stem& Leaf 2、00 8、 78 3.00 9。 257 9、00 10. 0xxxx 11.00 11、 7、00 12、 0003567 5.00 13. 05678 2。00 14、 26 1。00 15. Stemwidth: 10 Eachleaf: 1case(s)分组

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试验3:统计推断 一、试验目的与要求 1.熟悉点估计概念与操作方法 2.熟悉区间估计的概念与操作方法 3.熟练掌握T检验的SPSS操作 4.学会利用T检验方法解决身边的实际问题 二、试验原理 1.参数估计的基本原理 2.假设检验的基本原理 实验3-1 实验数据 实验结果 /TESTVAL=65 /MISSING=ANALYSIS /VARIABLES=英语成绩 从表中可以得出,英语成绩区间估计(置信度为95%)为(.37,9.23)。点估计是.035。

实验3-2 T-TEST GROUPS=性别('男' '女')/MISSING=ANALYSIS/VARIABLES=成绩/CRITERIA=CI(.95). 组统计量 性别N 均值标准差均值的标准误 成绩男18 81.28 10.369 2.444 女14 76.29 11.432 3.055 分别给出不同总体下的样本容量、均值、标准差和平均标准误。从表中可以看出,平均成绩男为 相等)下,F=0.647,因为其P-值大于显著性水平,即:Sig.=0.428>0.05,说明不能拒绝方差相等的原假设,接受两个总体方差是相等的假设。因此男女生英语成绩之差95%的区间估计为[-2.898, 12.882]。 T-test for Equality of Means 为检验总体均值是否相等的t 检验,由于在本例中,其P-值大于显著性水平,即:Sig.=0.206>0.05,因此不应该拒绝原假设,也就是说男女生英语成绩没有显著差异。

试验4:方差分析 一、试验目标与要求 1.帮助学生深入了解方差及方差分析的基本概念,掌握方差分析的基本思想和原理 2.掌握方差分析的过程。 3.增强学生的实践能力,使学生能够利用SPSS统计软件,熟练进行单因素方差分析、两因素方差分析等操作,激发学生的学习兴趣,增强自我学习和研究的能力。 二、试验原理 方差分析也是一种假设检验,它是对全部样本观测值的变动进行分解,将某种控制因素下各组样本观测值之间可能存在的由该因素导致的系统性误差与随即误差加以比较,据以推断各组样本之间是否存在显著差异。若存在显著差异,则说明该因素对各总体的影响是显著的。 方差分析有3个基本的概念:观测变量、因素和水平。观测变量是进行方差分析所研究的对象;因素是影响观测变量变化的客观或人为条件;因素的不同类别或不通取值则称为因素的不同水平。在上面的例子中,农作物的产量和商品的销量就是观测变量,作物的品种、施肥种类、商品价格、广告等就是因素。在方差分析中,因素常常是某一个或多个离散型的分类变量。 根据观测变量的个数,可将方差分析分为单变量方差分析和多变量方差分析;根据因素个数,可分为单因素方差分析和多因素方差分析。在SPSS中,有One-way ANOV A( 单变量-单因素方差分析) 、GLM Univariate(单变量多因素方差分析);GLM Multivariate (多变量多因素方差分析),不同的方差分析方法适用于不同的实际情况。本节仅练习最为常用的单因素单变量方差分析。 实验4-1 单因素方差分析也称一维方差分析,对两组以上的均值加以比较。检验由单一因素影响的一个分析变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否有统计意义。并可以进行两两组间均值的比较,称作组间均值的多重比较。主要采用One-way ANOV A过程。 采用One-way ANOV A过程要求:因变量属于正态分布总体,若因变量的分布明显是非正态,应该用非参数分析过程。若对被观测对象的试验不是随机分组的,而是进行的重复测量形成几个彼此不独立的变量,应该用Repeated Measure菜单项,进行重复测量方差分析,条件满足时,还可以进行趋势分析。 实验数据 实验结果 单向 ANOVA 成绩 平方和df 均方 F 显著性

SPSS实验报告

第六章方差分析 一实验目的 1.理解方差分析的概念、原理及作用; 2.掌握用 SPSS 进行单因素、双因素及协方差分析的方法; 3.结合参考资料了解方差分析的其它方法及作用。 二方差分析的原理 方差分析的基本原理是认为不同处理组的均值间的差别基本来源有两个: (1)随机误差,如测量误差造成的差异或个体间的差异,称为组内差异,用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示,记作w SS ,组内自由度w df ; (2)实验条件,即不同的处理造成的差异,称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差的总平方和表示,记作b SS ,组间自由度b df 。 三实验过程 1. 某农场为了比较4种不同品种的小麦产量的差异,选择土壤条件基本相同的土地,分成16块,将每一个品种在4块试验田上试种,测得小表亩产量(kg)的数据如表所示(数据文件为),试问不同品种的小麦的平均产量在显著性水平和下有无显著性差异。(数据来源:《SPSS 实用统计分析》郝黎仁,中国水利水电出版社) 表6.17 实验步骤: 第1步分析:由于有一个因素(小麦),而且是4种饲料。故不能用独立样本T 检验(仅适用两组数据),这里可用单因素方差分析; 第2步数据的组织:分成两列,一列是试验田的产量(output),另一列是小麦品种(breed)(A、B、C、D); 第3步方差相等的齐性检验:由于方差分析的前提是各个水平下(这里是不同品种的小麦产量)的总体服从方差相等的正态分布。其中正态分布的要求并不是很严格,但对于方差相等的要求是比较严格的。因此必须对方差相等的前提进行检验。从SPSS的数据管理窗口中选择analyze—compare means—One-Way ANOVA,将小麦产量(output)选入dependent list框中,将品种(breed)选入factor框中,点开Options,选中Homogeneity of variance test (方差齐性检验),点开post hoc multiple comparisons,将significance level的值在两次实验时分别设置为0.01和0.05。如下图所示:

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