第五章 spss的参数检验 人大薛薇版

第五单元spss的参数检验

1、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，如果按照英语六级考试的话，一般平均得分为75分。

现从雇员中随机选出11人参加考试，得分如下： 80, 81, 72, 60, 78, 65, 56, 79, 77,87, 76 请

问该经理的宣称是否可信。

原假设：样本均值等于总体均值即u=u0=75

步骤：生成spss数据→分析→比较均值→单样本t检验→相关设置→输出结果（Analyze->compare

means->one-samples T test；）

分析：

分析：N=11人的平均值（mean）为73.7，标准差（std.deviation）为9.55,均值标准误差(std error mean)为2.87.t统计量观测值为-4.22，t统计量观测值的双尾概率p-值（sig.(2-tailed)）为0.668，六七列是总体均值与原假设值差的95%的置信区间,为(-7.68,5.14),由此采用双尾检验比较a和p。T统计量观测值的双尾概率p-值（sig.(2-tailed)）为0.668＞a=0.05所以不能拒绝原假设；且总体均值的95%的置信区间为(67.31,80.14),所以均值在67.31~80.14内,75包括在置信区间内,所以经理的话是可信的。

2、经济学家认为决策者是对事实做出反应，不是对提出事实的方式做出反应。然而心理学家则倾向于认为提出事实的方式是有关系的。为验证哪种观点更站得住脚，调查者分别以下面两种不同的方式随机访问了足球球迷。

原假设：决策与提问方式无关，即u-u0=0

步骤：生成spss数据→分析→比较均值→两独立样本t检验→相关设置→输出结果

决策与提问方式有关。由表5-4看出，独立样本在0.05的检验值为0，小于0.05，故拒绝原假设，认为决策者对事实所作出的反应与提问方式有关，心理学家的观点更站得住脚。

3、一种植物只开兰花和白花。按照某权威建立的遗传模型，该植物杂交的后代有75%的几率开兰花，25%的几率开白花。现从杂交种子中随机挑选200颗，种植后发现142株开了兰花，请利用SPSS进行分析，说明这与遗传模型是否一致？

原假设：开蓝花的比例是75%，即u=u0=0.75

步骤：生成spss数据→分析→比较均值→单样本t检验→相关设置→输出结果

分析：由于检验的结果sig值为0，小于0.05，故拒绝原假设，由于检验区间为（1.23,1.35），0.75不在此区间内，进一步说明原假设不成立，故认为与遗传模型不一致。

4、给幼鼠喂以不同的饲料，用以下两种方法设计实验：方式1：同一鼠喂不同的饲料所测得的体内钙留存量数据如下：方式2：甲组有12只喂饲料1，乙组有9只喂饲料2所测得的钙留存量数据如下请选用恰当方法对上述两种方式所获得的数据进行分析，研究不同饲料是否使幼鼠体内钙的留存量有显著不同。

原假设：不同饲料使幼鼠体内钙的留存量无显著不同。

方式1步骤：生成spss数据→分析→比较均值→配对样本t检验→相关设置→输出结果

表5-7

成对样本统计量

均值N 标准差均值的标准误对 1 饲料1钙存量32.578 9 3.8108 1.2703 饲料2钙存量34.267 9 5.5993 1.8664

表5-8

成对样本相关系数

N 相关系数Sig.

对 1 饲料1钙存量 & 饲料2钙存量9 .571 .108

方式2步骤：生成spss数据→分析→比较均值→独立样本t检验→相关设置→输出结果

分析：采用配对样本t检验法所得结果如表5-7,5-8,5-9所示，配对样本的分析结果可以看出两组的平均差是1.789在置信区间内（-5.2529，1.8752）同时sig值为0.153>0.05 不应该拒绝原假设。采用独立样本t检验法所得结果如表5-10，5-11所示，可以看出均值差为0.892在置信区间内 sig值为0.405，大于0.05 ，故不能拒绝原假设。所以，两种饲料使用后的钙存量无显著差异。

5、如果将习题二第4题的数据看作是来自总体的样本，试分析男生和女生的课程平均分是否存在显著差异？

原假设：男女生课程平均分无显著差异

步骤：分析→比较均值→单因素分析→因变量选择课程，因子选择性别进行→输出结果：

表5-12

描述

poli

N 均值标准差标准误均值的 95% 置信区间

极小值极大值下限上限

female 30 78.8667 10.41793 1.90205 74.9765 82.7568 56.00 94.00 male 30 76.7667 18.73901 3.42126 69.7694 83.7639 .00 96.00 总数60 77.8167 15.06876 1.94537 73.9240 81.7093 .00 96.00 表5-13

ANOVA

poli

平方和df 均方 F 显著性

组间66.150 1 66.150 .288 .594

组内13330.833 58 229.842

总数13396.983 59

分析：由表5-12和5-13可以看，出男生和女生成绩平均差为1.4021在置信区间内sig值为0.307，大于

0.05，故不能拒绝原假设，即认为男生和女生的平均成绩没有显著差异

表5-14

6、如果将习题二第4题的数据看作是来自总体的样本，试分析哪些课程的平均分差异不显著。步骤：计算出各科的平均分：转换→计算变量→相关的设置

组统计量

sex N 均值标准差均值的标准误average female 30 67.5208 9.08385 1.65848 male 30 68.9229 9.85179 1.79868

重新建立SPSS数据→分析→比较均值→单因素→进行方差齐性检验→选择Tukey方法进行检验。

7、以下是对促销人员进行培训前后的促销数据：试分析该培训是否产生了显著效果。

原假设：培训前后效果无显著差异

步骤：生成spss数据→分析→比较均值→配对样本t检验→相关设置→输出结果

表5-15

成对样本统计量

均值N 标准差均值的标准误

对 1 培训前489.17 12 78.098 22.545 培训后560.00 12 61.938 17.880

表5-16

成对样本相关系数

N 相关系数Sig.

对 1 培训前 & 培训后12 -.135 .675

0.05，故拒绝原假设，认为培训前后有显著差异即培训产生了显著效果