假设检验spss操作例题
单样本T检验
按规定苗木平均高达1.60m以上可以出圃，今在苗圃中随机抽取10株苗木，测定的苗木高度如下：
1.75 1.58 1.71 1.64 1.55 1.72 1.62 1.83 1.63 1.65
假设苗高服从正态分布，试问苗木平均高是否达到出圃要求？(要求α=0.05)
解：1）根据题意，提出：
虚无假设H0：苗木的平均苗高为H0=1.6m;
备择假设H1：苗木的平均苗高H1>1.6m；
2）定义变量：在spss软件中的“变量视图”中定义苗木苗高, 之后在“数据视图”中输入苗高数据；
3)分析过程
在spss软件上操作分析，输出如下：
表1.1:单个样本统计量
N 均值标准差均值的标准误
苗高10 1.6680 .08430 .02666
表1.2:单个样本检验
检验值 = 1.6
t df Sig.(双侧) 均值差值差分的 95% 置信区间下限上限
苗高 2.551 9 .031 .06800 .0077 .1283 4）输出结果分析
由图1.1和表1.1数据分析可知，变量苗木苗高成正态分布，平均值为1.6680m，标准差为0.0843，说明样本的离散程度较小，标准误为0.0267，说明抽样误差较小。
由表1.3数据分析可知，T检验值为2.55，样本自由度为9，t检
验的
p值为0.031<0.05,说明差异性显著，因此，否定无效假设H0，取备择假设H1。
由以上分析知：在显著水平为0.05的水平上检验，苗木的平均苗高大于1.6m，符合出圃的要求。
独立样本T检验
从两个不同抚育措施育苗的苗圃中各以重复抽样的方式抽得样本如下：
样本1苗高（CM）：52 58 71 48 57 62 73 68 65 56
样本2苗高（CM）：56 75 69 82 74 63 58 64 78 77 66 73
设苗高服从正态分布且两个总体苗高方差相等（齐性），试以显著水平α=0.05检验两种抚育措施对苗高生长有无显著性影响。
解：1）根据题意提出：
虚无假设H0：两种抚育措施对苗木生长没有显著的影响；
备择假设H1：两种抚育措施对苗高生长影响显著；
2）在spss中的“变量视图”中定义变量“苗高1”，“抚育措施”，之后在“数据视图”中输入题中的苗高数据，及抚育措施，其中措施一定义为“1”措施二定义为“2”；
3）分析过程
在spss软件上操作分析输出分析数据如下;
表2.1:组统计量
抚育措施N 均值标准差均值的标准误
苗高1 1 10 61.00 8.233 2.603
2 12 69.58 8.240 2.379
表2.2:独立样本检验
方差方程的
Levene 检验均值方程的 t 检验
F Sig. t df Sig.(双
侧)
均值差
值
标准误
差值
差分的 95% 置信
区间
下限上限
苗高1 假设方
差相等
.005 .946 -2.434 20 .024 -8.583 3.527 -15.940 -1.227 假设方
差不相
等
-2.434 19.296 .025 -8.583 3.527 -15.957 -1.210
4)输出结果分析
由上述输出表格分析知：在两种抚育措施下的苗木高度的平均值分别为61.00cm；69.58cm。苗高均值差异性分析的F值为0.946，说明通过方差方程的检验其两总体的苗高均值齐性，标准差分别为8.233、8.240。由表2.2知通过均值方程的t检验的t值为-2.434，样本的p值为0.024<0.05，说明差异性显著，因此，拒绝虚无假设H0，肯定备择假设H1。
由分析知，在显著水平为0.05水平时检验，两种抚育措施对于苗高的影响显著。
配对样本T检验
为比较两种方法对乳酸饮料中脂肪含量测定结果是否不同，某人随机抽取了10份乳酸饮料制品，分别用脂肪酸水解法和哥特里－罗紫法测定其结果如下表第(1)～(3)栏。问两法测定结果是否不同？
两种方法对乳酸饮料中脂肪含量的测定结果(%)
解：1）根据题意提出：
虚无假设H0：两种方法的测定结果是相同的的
备择假设H1：两种方法的测定结果是不同的；
2）在spss中的“变量视图”中定义变量“方法1”，“方法2”，之后在“数据视图”中分别输入题中的方法1和方法2的检测结果。
3）分析过程
在spss软件上操作分析输出分析数据如下：
表3.2 成对样本相关系数
N 相关系数Sig.
对 1 哥特里－罗紫法& 脂肪酸
10 .828 .003
水解法
4)输出结果分析
由上述输出表格分析知：在表3.1中，两种测量方法下的脂肪含量的平均值分别为0.79520%；0.52280%。标准差分别为0.184362、0.185981。说明方法1的测定结果均值较高，标准差较小。采用配对样本t检验进行验证，由表3.2表示配对样本的相关分析。由表3.3可知，配对t 检验结果, t = 7.926,自由度=9，双侧检验P=0.000＜0.05，说明差异性显著，因此，拒绝虚无假设H0，肯定备择假设H1。
由分析知，在显著水平为0.05水平时检验，可认为两种方法对脂肪含量的测定结果不同，哥特里－罗紫法测定结果较高。
单因素方差分析
某化肥生产商需要检验三种新产品的效果，在同一地区选取3块同样大小的农田进行试验，甲农田中使用甲化肥，在乙农田使用乙化肥，在丙地使用丙化肥，得到6次试验的结果如表所示，试在0.05的显著性水平下分析甲乙丙化肥的肥效是否存在差异。
三块农田的产量
解：1）根据题意提出：
虚无假设H0：三块农田的产量均值是相同的的
备择假设H1：三块农田的产量均值是不同的；
2）在spss中的“变量视图”中定义变量“产量”，“化肥”，之后在“数据视图”中分别输入题中的产量和化肥的数据。
3）分析过程
在spss软件上操作分析输出分析数据如下：
4)输出结果分析
由上述输出表格分析知：在表4.1中，施用三种化肥的产量的平均值分别为48.83 ，41.33，49.31。标准差分别为2.041 ，4.367 ，1.751。在图4.1中可以看出三种化肥使用后的产量均值是不相等的，图4.2表明产量是成正态分布的。对于影响产量的因素仅化肥种类一项，因此可以采用单因素方差分析进行多总体样本均值检验。由表4.2可知单因素方差组间检验结果 F =13.745,自由度=2，双侧检验P=0.00＜0.05，说明差异性显著，因此，拒绝虚无假设
H0，接受备择假设H1。
由分析知，在显著水平为0.05水平时检验，可认为三种化肥对施用后的产量均值不同，其中丙种化肥产量最高，肥效最好。
多因素方差分析
解：1）根据题意提出：
虚无假设H0：同种商品在不同规模超市和不同摆放位置的情况下，
销售量
不存在显著差异。
备择假设H1：同种商品在不同规模超市和不同摆放位置的情况下，销售量存在显著差异。
2）在spss中的“变量视图”中定义变量“规模”，“位置”，“销售量”之后在“数据视图”中分别输入题中的规模和位置，销售量的数据。
3）分析过程
在spss软件上操作分析输出分析数据如下：
4)输出结果分析
由表5.1可知，变量“超市规模”有三个水平，即大型、中型
和小型，每个水平有8个个案；变量“摆放位置”有4个水平，即A 、B 、C 和D ，每个水平有6个个案。
从表
5.2可知，从表中可以看出，同种商品不同规模和不同摆
放位置的“销售量”的检验统计量F 的观测值为30.409，检验的概率值为0，小于0.05，拒绝虚无假设，接受备择假设，可以认为同种商品在不同规模超市和不同摆放位置的情况下，销售量存在显著差异。
由表
5.3可知，从表中可以看出，超市规模越大，相应的销量
也就越高。
由表
5.4可知，C 位置销量＞B 位置销量＞A 位置销量＞B 位置
销量，也就是说堆头位置销量＞端架位置销量＞货架阳面第一位＞
货架阳面第二位，这也就是为什么超市里的堆头、端架向来都是各供应商争抢阵地。
总结：
同种商品在不同规模超市和不同摆放位置的情况下，销售量存在显著差异，并且堆头位置销量＞端架位置销量＞货架阳面第一位＞货架阳面第二位。
（注：可编辑下载，若有不当之处，请指正，谢谢!）
假设检验spss操作例题
单样本T检验 按规定苗木平均高达1.60m以上可以出圃，今在苗圃中随机抽取10株苗木，测定的苗木高度如下： 1.75 1.58 1.71 1.64 1.55 1.72 1.62 1.83 1.63 1.65 假设苗高服从正态分布，试问苗木平均高是否达到出圃要求？(要求α=0.05) 解：1）根据题意，提出： 虚无假设H0：苗木的平均苗高为H0=1.6m; 备择假设H1：苗木的平均苗高H1>1.6m； 2）定义变量：在spss软件中的“变量视图”中定义苗木苗高, 之后在“数据视图”中输入苗高数据； 3)分析过程 在spss软件上操作分析，输出如下：
表1.1:单个样本统计量 N 均值标准差均值的标准误 苗高10 1.6680 .08430 .02666 表1.2:单个样本检验 检验值 = 1.6 t df Sig.(双侧) 均值差值差分的 95% 置信区间下限上限 苗高 2.551 9 .031 .06800 .0077 .1283 4）输出结果分析 由图1.1和表1.1数据分析可知，变量苗木苗高成正态分布，平均值为1.6680m，标准差为0.0843，说明样本的离散程度较小，标准误为0.0267，说明抽样误差较小。 由表1.3数据分析可知，T检验值为2.55，样本自由度为9，t检
验的
p值为0.031<0.05,说明差异性显著，因此，否定无效假设H0，取备择假设H1。 由以上分析知：在显著水平为0.05的水平上检验，苗木的平均苗高大于1.6m，符合出圃的要求。 独立样本T检验 从两个不同抚育措施育苗的苗圃中各以重复抽样的方式抽得样本如下： 样本1苗高（CM）：52 58 71 48 57 62 73 68 65 56 样本2苗高（CM）：56 75 69 82 74 63 58 64 78 77 66 73 设苗高服从正态分布且两个总体苗高方差相等（齐性），试以显著水平α=0.05检验两种抚育措施对苗高生长有无显著性影响。 解：1）根据题意提出： 虚无假设H0：两种抚育措施对苗木生长没有显著的影响； 备择假设H1：两种抚育措施对苗高生长影响显著； 2）在spss中的“变量视图”中定义变量“苗高1”，“抚育措施”，之后在“数据视图”中输入题中的苗高数据，及抚育措施，其中措施一定义为“1”措施二定义为“2”； 3）分析过程 在spss软件上操作分析输出分析数据如下;
spss实践题分析及答案
SPSS实践题 习题1 分析此班级不同性别的学生的物理和数学成绩的均值、最高分和最低分。 结论：男生数学成绩最高分: 95 最低分: 72 平均分: 物理成绩最高分: 87 最低分: 69 平均分: 女生数学成绩最高分: 99 最低分: 70 平均分:
物理成绩最高分: 91 最低分: 65 平均分: 习题2 分析此班级的数学成绩是否和全国平均成绩85存在显著差异。 One-Sample Statistics N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 数学26 结论：由分析可知相伴概率为，小于显著性水平，因此拒绝零假设，即此班级数学成绩和全国平均水平85分有显著性差异 习题3 分析兰州市2月份的平均气温在90年代前后有无明显变化。 Group Statistics 分组N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 二月份气温011.3628400 118.3065729
结论：由分析可知, 方差相同检验相伴概率为,大于显著性水平,因此接受零假设，90年代前后2月份温度方差相同。双侧检验相伴概率为, 小于显著性水平，拒绝零假设，即2月份平均气温在90年代前后有显著性差异 习题4 分析15个居民进行体育锻炼3个月后的体质变化。 Paired Samples Statistics Mean N Std. Deviation Std. Error Mean Pair 1锻炼前15 锻炼后15 Paired Samples Correlations N Correlation Sig. Pair 1锻炼前 & 锻炼后15.277
spss第二版习题及答案
spss第二版习题及答案 SPSS第二版习题及答案 SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种统计分析软件，广泛 应用于社会科学领域的数据分析和研究中。对于学习SPSS的人来说，掌握习题并查看答案是提高技能的重要途径之一。本文将为大家介绍一些SPSS第二版习题及其答案，希望能够帮助读者更好地理解和应用SPSS。 一、描述统计学习题 1. 对于以下数据集，请计算平均数、中位数、众数、标准差和极差。 数据集：12，15，18，20，22，25，25，27，30，30 答案：平均数：23.4，中位数：24，众数：25和30，标准差：6.89，极差：18 2. 对于以下数据集，请计算四分位数和箱线图。 数据集：10，12，15，18，20，22，25，25，27，30，30，32，35，40，45 答案：第一四分位数（Q1）：18.5，第二四分位数（Q2）：25，第三四分位数 （Q3）：32.5，箱线图：参考附图1。 二、假设检验学习题 1. 一个研究人员想要确定一种新的药物是否对治疗抑郁症有效。他随机选择了100名患有抑郁症的患者，并将他们分为两组：实验组和对照组。实验组接受 新药物治疗，对照组接受安慰剂。请使用SPSS进行假设检验，判断新药物是否显著改善了患者的抑郁症状。 答案：使用t检验进行假设检验。设定零假设（H0）：新药物对抑郁症状无显著改善；备择假设（H1）：新药物对抑郁症状有显著改善。根据样本数据计算得 到t值和p值，如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则拒绝零假设，
认为新药物对抑郁症状有显著改善。 三、相关性分析学习题 1. 一个市场研究人员想要确定广告投入和销售额之间的相关性。他收集了10个不同广告投入和销售额的数据。请使用SPSS进行相关性分析，并解释结果。答案：使用Pearson相关系数进行相关性分析。根据样本数据计算得到相关系数r，r的取值范围为-1到1，如果r接近1，则表示广告投入和销售额之间存在正相关关系；如果r接近-1，则表示存在负相关关系；如果r接近0，则表示不存在线性相关关系。此外，还可以计算p值来判断相关性是否显著，如果p 值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则认为相关性显著。 四、回归分析学习题 1. 一个经济学家想要探究GDP和失业率之间的关系。他收集了10个不同国家的GDP和失业率数据。请使用SPSS进行回归分析，并解释结果。 答案：使用线性回归分析。将GDP作为自变量，失业率作为因变量，根据样本数据拟合回归方程，得到回归系数和截距项。回归系数表示自变量对因变量的影响程度，截距项表示当自变量为0时，因变量的预测值。此外，还可以计算回归方程的显著性和拟合优度，判断回归方程是否显著，以及自变量对因变量的解释程度。 综上所述，SPSS第二版习题及答案涵盖了描述统计、假设检验、相关性分析和回归分析等内容。通过解答这些习题，读者可以加深对SPSS的理解和应用，提升数据分析的能力。当然，这只是其中的一部分习题和答案，希望读者能够继续深入学习和实践，掌握更多SPSS的技巧和方法。
假设检验 例题讲解剖析
假设检验 1一、单样本总体均值的假设检验.................................................... 2二、独立样本两总体均值差的检验................................................ 4三、两匹配样本均值差的检验........................................................ 5 ................................................................ 四、单一总体比率的检验7 五、两总体比率差的假设检验........................................................ 一、单样本总体均值的假设检验例题：某公司生产化妆品，需要严格控制装瓶重量。标准规格为每瓶克，企业的质检部门每日对此进行抽样检验。克，标准差为1 250 的保证程度进行总体均以95%某日从生产线上随机抽取16 瓶测重，值的假设检验。??x0?t s n data6_01 样本化妆品重量 SPSS操作： （1）打开数据文件，依次选择Analyze（分析）→Compare Means（比较均值）→One Sample T Test（单样本t 检验），将要检验的变量置入Test Variable(s)（检验变量）； （选项）按钮，在Options；点击250（检验值）框中输入Test Value）在2（．（置信区间百分比）后面的框中，输入置信度（系统默认为Confidence Interval，95%，对应的显著性水平设定为5%，即0.05，若需要改变显著性水平如改为0.01 ；则在框中输入99 即可），即可得到如图所示的输出结果。OK（确定）Continue
假设检验-例题讲解剖析
假设检验 一、单样本总体均值的假设检验 .................................................... 1 二、独立样本两总体均值差的检验 ................................................ 2 三、两匹配样本均值差的检验 ........................................................ 4 四、单一总体比率的检验 ................................................................ 5 五、两总体比率差的假设检验 .. (7) 一、单样本总体均值的假设检验 例题： 某公司生产化妆品，需要严格控制装瓶重量。标准规格为每瓶250 克，标准差为1 克，企业的质检部门每日对此进行抽样检验。某日从生产线上随机抽取16 瓶测重，以95%的保证程度进行总体均值的假设检验。 x t μ-= data6_01 样本化妆品重量 SPSS 操作： （1）打开数据文件，依次选择Analyze （分析）→Compare Means （比较均值）→One Sample T Test （单样本t 检验），将要检验的变量置入Test Variable(s)（检验变量）； （2）在Test Value （检验值）框中输入250；点击Options （选项）按钮，在
Confidence Interval（置信区间百分比）后面的框中，输入置信度（系统默认为95%，对应的显著性水平设定为5%，即0.05，若需要改变显著性水平如改为0.01，则在框中输入99 即可）； （3）点击Continue（继续）→OK（确定），即可得到如图所示的输出结果。 图中的第2~5 列分别为：计算的检验统计量t 、自由度、双尾检验p-值和样本均值与待检验总体均值的差值。使用SPSS 软件做假设检验的判断规则是：p-值小于设定的显著性水平Ɑ时，要拒绝原假设（与教材不同，教材的判断标准是p<Ɑ/2）。从图中可以看到，p-值为0.01，小于0.05，故检验结论是拒绝原假设、接受备择假设，认为当天生产的全部产品平均装瓶重量与250 克有显著差异(拒绝原假设)，不符合规定的标准。 图中表格的最后两列，是样本均值与待检验总体均值差值（xi-250）1-Ɑ置信区间的下限与上限，待检验的总体均值Test Value 加上这两个值，就构成了总体均值的1-Ɑ置信区间。通过这个置信区间也可以做假设检验：若这个区间不包含待检验的总体均值，就要在Ɑ水平上拒绝原假设。本例中样本均值与待检验总体均值差值95%置信区间的下限与上限均为负值，因此所构造的总体均值的95%置信区间不可能包含待检验的总体均值250，因此要在0.05 的水平上拒绝原假设、接受备择假设，与依据p-值得出的检验结论一致。 注意：除非给出明确结果，SPSS没有单侧检验，SPSS中的p值均为双侧检验的概率p值，如果要进行要单侧检验，将软件给出的p值与2倍的显著性水平进行比较即可，如要求Ɑ=0.05，单侧比较时，p值与2Ɑ=0.1进行比较. 二、独立样本两总体均值差的检验 例题：
spss练习题库
spss练习题库 SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款常用于统计分析的软件，它提供了丰富的功能和方法，能够帮助研究人员和数据分析师处理和分析大量数据。为了帮助大家熟悉SPSS的使用，下面将提供一系列练习题，希望能够帮助读者更好地掌握SPSS的基本操作和数据分析技巧。 题目一：数据导入与数据管理 1. 下载并导入"survey_data.csv"数据集 2. 查看数据集的基本信息：变量名、数据类型、缺失值情况等 3. 根据需要进行数据清洗和变量转换：删除无用变量、处理缺失值等 题目二：描述性统计分析 1. 计算各个变量的均值、标准差和分位数等统计量 2. 绘制变量之间的散点图和箱线图，了解变量之间的关系和分布情况 3. 利用交叉表进行统计分析，了解不同变量之间的相互影响 题目三：假设检验和相关分析 1. 对两个或多个样本进行独立样本t检验，比较不同组别之间的差异
2. 对两个或多个变量进行相关分析，探究变量之间的关系 3. 进行方差分析（ANOVA），比较多个组别之间的均值差异 题目四：回归分析和预测建模 1. 构建回归模型，探究自变量对因变量的影响程度和方向 2. 进行多元回归分析，考察多个自变量对因变量的联合作用 3. 通过预测建模，进行未来事件或结果的预测和分析 题目五：聚类分析和因子分析 1. 进行聚类分析，将数据集中的个体划分为若干互不重叠的组别 2. 进行因子分析，提取潜在因子，简化数据集并解释变量之间的关系 题目六：可视化分析和报告生成 1. 利用SPSS的图表功能，绘制各种统计图表，如柱状图、饼图、雷达图等 2. 利用SPSS的报告生成功能，整理和导出统计分析结果，并生成可供阅读和展示的报告 通过以上练习题，读者可以逐步掌握SPSS的基本操作和常用分析方法，提高数据处理和分析的能力。当然，除了练习题库中的内容，还可以根据自己的需求和实际情况，灵活运用SPSS进行更深入的数据
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假设检验实训指导
SPSS假设检验实训指导 山东英才学院 实训报告 小组成员：王连群、李晓聪、程焕、宫恩麟、于彬、曹亮亮班级：本科市场营销1401班 实训地点：商-5002实训时间：2022-6-03指导老师：尹晓宇 实训项目：Sp假设检验 实训内容：假设检验1、单样本T检验 2、两个独立样本的T检验 3、两个配对样本的T检验实训步骤与结果： 4.1解： 操作步骤： 输出结果： 表4-1One-SampleTet某 t2.884df15TetValue=0.61895%ConfidenceIntervaloftheDifferenceSig. (2-tailed)MeanDifference.011.072813Lower.01901Upper.12662结果分析： P0.0110.05，根据表4-1中单样本T检验的结果，按显著性水平 0.05无法拒绝某0.618的原假设，认为该厂生产的工艺品框架宽与长的比值符合黄金比率。
4.3解： H0：某某030000，即该厂家广告可信H1：某某030000，即该厂家广 告不可信操作步骤： 输出结果： 表4-3-1One-SampleStatitic某 N12Mean30905.8333Std.Deviation1888.37332Std.ErrorMean545.12642 表4-3-2One-SampleTet某 t1.662df11TetValue=3000095%ConfidenceIntervaloftheDifferenceSig. (2-tailed)MeanDifference.125905.83333Lower- 293.9818Upper2105.6485结果分析： 由表4-3-1可知，样本均值为30905.8333，表4-3-2是单样本双侧T 检验的结果，可知平均寿命95%的置信区间为（-293.9818，2105.6485），根据平均寿命大于0以及双侧检验和单侧检验的关系，95%的单侧置信区 间应为（0，2105.6485），该置信区间与显著性水平0.05的本题的左边 检验问题相对应，而某0=30000并不在置信区间（0，2105.6485）内，因 此拒绝H0，认为该厂家的广告不可信。 4.4解：操作步骤： 输出结果： 表4-4IndependentSampleTetLevene'TetforEqualityofVariancet-tetforEqualityofMean95%ConfidenceIntervaloftheSig.MeanStd.Error DifferenceLowerUpper某EqualvarianceaumedEqualvariancenotaumedFSig.tdf(2- tailed)DifferenceDifference1.312.255-1.75198.083-
管理统计学 假设检验的SPSS实现 实验报告
假设检验的S P S S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），是否能认为这批木头的平均直径是1 2.3cm 12.3 12.8 12.4 12.1 12.7 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（需考虑方差齐性的问题） 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，要求按此思路对例课本13.4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。 4．一家汽车厂设计出3种型号的手刹，现欲比较它们与传统手刹的寿命。分别在传统手刹，型号I、II、和型号III中随机选取了5只样品，在相同的试验条件下，测量其使用寿命（单位：月），结果如下： 传统手刹： 21.2 13.4 17.0 15.2 12.0 型号 I ： 21.4 12.0 15.0 18.9 24.5 型号 II ： 15.2 19.1 14.2 16.5 24.5 型号 III ： 38.7 35.8 39.3 32.2 29.6
（1）各种型号间寿命有无差别? （2）厂家的研究人员在研究设计阶段，便关心型号III与传统手刹寿命的比较结果。此时应当考虑什么样的分析方法？如何使用SPSS实现？ 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。 单个样本统计量 N 均值标准差均值的标准 误 zhijin g 5 12.460 .2881 .1288 单个样本检验 检验值 = 0 t df Sig.(双 侧) 均值差值差分的 95% 置信区 间 下限上限 zhijin g 96.708 4 .000 12.4600 12.102 12.818 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，
SPSS假设检验作业
统计作业（假设检验） 1、应用SPSS计算下题： 已知某炼铁厂的铁水含碳量服从正态分布，在正常情况下，其总体均值为 4.55。现在测了10炉铁水,其含碳量分别为4.42, 4.38, 4.28, 4.40, 4.42, 4.35, 4.37, 4.52, 4.47, 4.56 ，试问总体均值是否发生了显著变化（α=0.05）？ One-Sample Test 此题为双侧检验，因此P＝0.001<0.025,拒绝H0，所以总体均值发生了显著变化 2、 文件名：DATA11-01 文件说明：从一所学校中抽取27名男女学生身高数据。 变量说明：no: 编号；sex：性别；age：年龄；h：身高；w：体重。 假设该学校身高服从正态分布，请问能否认为该学校学生平均身高为1.57m（α=0.01）。 One-Sample Test 此题为双侧检验，P=.003<.005，拒绝H0，所以不能认为该学校学生平均身高为1.57m
3、 文件名：DATA11-02 文件说明：1973年某市测量120名12岁男孩身高资料。 变量说明：height: 12岁男孩身高 当显著性水平分别为α=0.05与0.01时，该市12岁男孩平均身高与该地区男孩平均身高（142.3cm）有无显著差异，并说明所得结论的理由。 当α=0.05时 One-Sample Statistics 此题为双侧检验，因此P=.162>.025，所以该市12岁男孩平均身高与该地区男孩平均身高（142.3cm）无显著差异 当α=0.01时 One-Sample Statistics One-Sample Test 此题为双侧检验，因此P=.162>.005，所以该市12岁男孩平均身高与该地区男孩平均身高（142.3cm）无显著差异 4、 文件名：DATA09-03 文件说明：1969-1971年美国一家银行的474名雇员情况的调查数据，其中包括工资、受教
实验报告2——基于SPSS的假设检验、方差分析、非参数检验
中央财经大学 实验报告 实验项目名称假设检验、方差分析、非参数检验所属课程名称统计学 实验类型设计型、综合型实验 实验日期2014年4月 成绩
实验报告 数据准备。从500个人中随机抽取大约30%。 1、用SPSS Statistics软件进行参数估计和假设检验。（以下假设检验中限制性水平设为5%） （1）计算总体中上月平均工资95%的置信区间（分析→描述统计→探索）。 下表为SPSS软件进行对“平均工资”变量进行描述统计分析所得。从表中可以直接得到95%置信区间为【2118.79，2277.21】 统计量标准误 （元）均值2198.00 40.083 均值的 95% 置信区间下限2118.79 上限2277.21 5% 修整均值2202.96 中值2200.00 方差241002.685 标准差490.920 极小值800 极大值3700 范围2900 四分位距600 偏度-.042 .198
（2）检验能否认为总体中上月平均工资等于2000元。（单个样本t检验） 根据题目要求，这里采用双侧假设。零假设和备择假设为：H0=2000，H1≠2000。由上表得，p=0.000<0.05=α，所以，拒绝原假设，即可以认为中体中上月平均工资不等于2000元 （3）检验能否认为男生的平均工资大于女生。（两个独立样本t检验）
检验的零假设和备择假设为： H0：男生的平均工资不大于女生 H1：男生的平均工资大于女生 如上表所示，方差检验的p值等于0.092>0.05，因此不拒绝方差相等的原假设，认为男女平均工资的方差相等。所以t检验选取方差相等的一列，其中双侧检验的p值为0.000，因此右侧检验的p值为0.000/2=0.000<0.05(显著性水平)，所以拒绝原假设，因此认为男生的平均工资大于女生。 （4）一些学者认为，由于经济不景气，学生的平均工资今年和去年相比没有显著提高。检验这一假说。（匹配样本t检验）。 H0：μ1-μ2≤0；H1：μ1>μ2 双侧检验的p值为0.932，，因此右侧检验为0.466>0.05。所以不拒绝原假设，即学生的平均工资今年和去年相比没有显著提高 2、方差分析。 （1）使用单因素方差分析的方法检验：能否认为不同学科的上月平均工资相等。如果
spss整理（大题目）
spss整理（大题目） Spass整理 第三章统计假设检验 二、两样本平均数统计假设检验 例3-11.随机抽取 2 个品种的苹果果实的果肉硬度（磅/cm 2），试比较2 品种苹果的果 肉硬度是否存在显著差异？ SPSS 操作：菜单Analyze —Independent-Samples T Test 在独立样本T检验（成组T检验）比较中，结果会分2种情况输出，对应着结果表的数据是2行，第一行是假设方差相等的数据，第二行是假设方差不相等的数据。最终的结果是看第一行还是第二行，需要看Levene's Test for Equality of Variances（方差齐性检验）的结果。如果Levene's Test for Equality of Variances 结果是方差相齐的，则看第一行数据，否则看第二行数据。 分析过程： 首先，Levene's Test for Equality of Variances H0：2组数据方差相等（相齐），检验结果显著值（Sig.）为0.947 > 0.05，接受H0，2组数据方差相等，看第一行数据. 其次，T检验的显著值（Sig.）是0.458 > 0.05，说明接受T检验的H0：2组数据对应总体的均值无显著差异，即2个品种的苹果果实的果肉硬度无显著差异。 例3-12. 选用10个品种的草莓进行电渗处理和传统方法对草莓果实中钙离子含量的影响，结果如下，请问电渗处理和传统处理方法对草莓果实中钙离子含量是否有显著的差异？SPSS 操作：因为该试验是对10 个品种的每个品种进行2种方法测试，因此需要使用成对样本均值的T 检验，而不能用成组样本的T检验 在成对样本T 检验结果表中，需要看T检验的显著值。 分析过程： 成对样本T 检验（Paired-Samples T T est）结果，显著值（Sig.）为0 < 0.05 ( 0.01 )，否定H0：2种处理方法对应的总体均值相等，
spss练习题
一、单选题（在每小题的四个备选答案中选择一个正确的答案代码填入题后括号内，每小题2分，共30 分） 1. 指出下面的数据哪一个属于分类数据（）。 A.5个人的年龄是25,22,34,41,37 B.1月份的气温 C.某汽车生产企业的产量 D.学历 2. 2006～2010年我国的国内生产总值数据是（）。 A.观测数据 B.实验数据 C.时间序列数据 D.截面数据 3.某研究部门准备抽取2000个职工家庭推断该城市所有职工家庭的年人均收入。其中2000个职工家庭的年人均收入是（）。 A.总体 B.样本统计量 C.参数 D.样本量 4.某人骑自行车在公路上行驶，观察该骑车人在遇到第一个红灯停下来以前已经遇到的绿灯次数。该随机试验的样本空间为（）。 A.Ω={k为非负整数} B. Ω={k≥0} C.Ω={k≥1} D. Ω={k为非零的整数} 5. 某产品的生产需要四道连续工序加工，若每道工序的产品合格率分别为94%、92%、96%、90%，求四道工序的平均合格率采用（）。 A. 简单算术平均法 B. 几何平均法 C. 加权算术平均法 D. 调和平均法数
6. （）是描述变量之间关系的一种直观方式，从中可以大体上看出变量之间的关系形态及关系强度。 A.直方图 B.散点图 C.饼图 D.箱线图 7. 对于右偏分布，均值、中位数和众数之间的关系是（）。 A.均值>中位数>众数 B.中位数>均值>众数 C.众数>中位数>均值 D.众数>均值>中位数 8. 某一离散型变量，但变量取值少、变化幅度小，适合做（）。 A.单变量分组 B.相邻组限重叠分组 C.组距分组 D.异组距分组 9. 由一组数据的最大值、最小值、中位数和两个四分位数绘制而成的反映原始数据分布的图形是（）。 A.直方图 B.散点图 C.饼图 D.箱线图 10. 根据概率的统计定义，用来近似代替某一随机事件的概率的是（）。 A.大量重复随机试验中该随机事件出现的次数占试验总次数的比重 B.该随机事件包含的基本事件数占样本空间中基本事件总数的比重 C.大量重复随机试验中该随机事件出现的次数 D.专家估计该随机事件出现的可能性大小
医学统计学习题spss操作步骤及答题格式(超详细)
统计描述 P.29 1. Analyze→Description Statistics →Frequencies →Statistic →Percentile，Quartiles 2. Analyze→Description Statistics →Explore →Plot Normality plots with tests N Valid 20 Missing 0 Mean 均数475.3500 Std. Error of Mean 均数的标准误13.76748 Median 中位数485.5000 Mode 众数334.00a Std. Deviation 标准差61.57005 Variance 方差3790.871 Skewness 偏度系数-.321 Std. Error of Skewness .512 Kurtosis 峰度系数.054 Std. Error of Kurtosis .992 Range 极差，全距251.00 Minimum 最小值334.00 Maximum 最大值585. Sum 合计9507.00 Percentiles 25 435.5000 50 485.5000 75 523.5000 a. Multiple modes exist. The smallest value is shown Tests of Normality Kolmogorov-Smirnov a（大样本）Shapiro-Wilk（≤30，小样本） Statistic df Sig. Statistic df Sig. .099 20 .200*.982 20 .958 VAR 0001 a. Lilliefors Significance Correction *. This is a lower bound of the true significance.