实验报告假设检验
实验二(2)
辽宁科技大学电信学院16级研究生2016 年10月20日
实验过程与结果
本实验是检验当显著水平分别为”的情况下，车间新生产出来的这批钢丝的折断力均值有无变化，
应当选用方差已知，关于的假设检验---U检验。
第一步：根据题意，提出检验的原假设和备择假设是H°： = 0, H1 : 工0，这是一个双侧检
验问题，0=570;
第二步：打开EXCEL录入实验数据至A2-A17;
第三步：将全部数据选中，右击，选择数据分析，得到数据分析表，系统默认显著水平为；
第四步：分别在D2中录入期望均值570;
第五步：在D3中录入总体的标准差，由题意可知为8;
第六步：在D4中录入样本容量为16;
第七步：在D5中录入样本均值，用AVERAG函数求解，如图
第八步：在D7中求出U值，函数如图所示
第九步：在D8中求出双侧检验的P值，函数如图所示
第十步：当显著水平为时，查表得U o.025 =,由于U=＞,落在拒绝域内，故拒绝H。，接受比，这批钢丝折断力的均值变化了。
第^一步：当显著水平为时，查表得U o.o05=,由于U=＞，仍落在拒绝域内，拒绝H o,接受H i,这批钢丝折断力的均值变化了。
第十二步：当显著水平为时，查表得U o.05=，由于u=＞，故仍落在拒绝域内，表示这批钢丝折断
力的均值变化了。 第十三步：另一种判断方法，由表知 卩=小于,，，故拒绝H 。，与上述结果一致，得以验证。
实验过程及均值的 U 检验活动表，数据分析表如图所示：
实验五 假设检验
实验五 假设检验 一、实验目的与实验要求 掌握平均数的比较与检验，包括单样本、独立样本、配对样本 二、实验内容详细介绍 t 检验是用小样本检验总体参数，特点是在均方差不知道的情况下，可以检验样本平均 数的显著性。 1.单样本的均值检验 1）基本数学原理 对单个正态总体并且方差未知的情况，用下面的统计量来检验其平均数的显著性（假设样本均值与总体均值相等，即0μμ=） x T =当原假设成立时，上面的统计量应该服从自由度为1n -的t 分布。 简单的说，单样本均值检验是检验单个样本的均值是否与给定的常数之间存在差异。这个给定的常数就是总体均值。 单一样本的T 检验： 零假设H 0：样本平均数Mean=常数（检验值） 2）SPSS 实现 方法：“Analyze ”|“Compare Means ”|“One-Sample T Test ”
图1 （1 ）Test列表框：将其中对应变量名对应的变量数据进行均值检验 （2）Test Value文本框：在该文本框中输入总体均值。默认值为0。 （3）Options按钮：利用单击该按钮打开的对话框，设置检验时采用的置信度和缺失值的处理。打开的对话框如图3所示 图3 假设屈服点服从正态分布。已知总体均值为5.20，试对该样本的数据进行均值检验。假设该样本的均值与总体均值之间没有显著差别。（设α=0.05） 要求： 1.输入数据到SPSS中，并保存为Bend.sav文件；（提示：只需要建一个变量） 2.对上述数据进行均值检验，给出输出结果并对输出结果进行分析 提示：（结果中比较有用的值：样本平均数Mean和Sig显著性概率值） 输出结果中各变量中文解释如下： N：数据个数 Std. Deviation：标准离差，也就是标准差，方差的平方根 对其中变量名对应的变量数 据进行均值检验 输入总体 均值
管理统计学 假设检验的SPSS实现 实验报告
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），是否能认为这批木头的平均直径 是12.3cm 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。
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。
应用统计假设检验实验报告
应用统计假设检验实验报告 统计假设检验实验报告是一种统计分析方法，用于确定某一样本的统计指标是否与总体的统计指标有显著差异。本报告旨在通过一个实例来解释统计假设检验的步骤以及其结果的解读。 实验背景： 假设我们是一家电商公司，想要测试一下通过手机App推送广告对用户购买产品的影响。我们通过调查了解到，过去三个月内，使用我们App的用户数约为10000人，其中5000人接受了App推送广告，5000人则没有接受到广告推送。 实验步骤： 1. 确定实验目标：我们的目标是确定App推送广告对用户购买产品的影响。 2. 设置假设：在进行实验之前，我们要明确我们的零假设和备择假设。零假设表示两组数据之间没有显著差异，备择假设表示两组数据之间有显著差异。在这个实验中，我们可以将零假设设置为“App推送广告对用户购买产品没有影响”，备择假设设置为“App推送广告对用户购买产品有影响”。 3. 收集数据：我们记录了接受广告推送组和未接受广告推送组的购买产品人数。 4. 数据分析：我们计算了接受广告推送组和未接受广告推送组的购买产品的比例，并进行了假设检验。 5. 假设检验：我们使用统计方法（如t检验）来进行假设检验，计算得出p值。 6. 结果解读：根据p值的大小，我们可以判断是否拒绝零假设。
实验结果： 在接受广告推送组中，购买产品的人数为2000人，在未接受广告推送组中，购买产品的人数为1800人。根据这些数据，我们计算了两个样本的购买产品比例，得到接受广告推送组的购买产品比例为0.4，未接受广告推送组的购买产品比例为0.36。 接下来，我们使用t检验进行假设检验。在本实验中，零假设为“App推送广告对用户购买产品没有影响”，备择假设为“App推送广告对用户购买产品有影响”。我们选取显著性水平为0.05。 根据计算得到的统计量和自由度，我们得到了p值为0.096。根据显著性水平，我们发现p值大于0.05，表示我们无法拒绝零假设，即App推送广告对用户购买产品没有显著影响。 结论： 根据所得数据和假设检验结果，我们得出结论：App推送广告对用户购买产品没有显著影响。在本实验中，接受广告推送与否对用户购买产品的比例没有明显差异。 需要注意的是，本实验是根据样本数据对总体做出推断，所以结果有一定的不确定性。如果我们想要提高实验结果的可靠性，可以增加样本容量，进行更多的实验重复。此外，我们也可以考虑进行其他统计方法的分析，如ANOVA等，以
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，
假设检验实验报告
假设检验实验报告 摘要： 本实验旨在通过假设检验研究新药对患者的治疗效果。实验组和对照 组的患者分别接受新药和安慰剂治疗，记录两组患者的疗效指标，并使用 合适的假设检验方法对结果进行分析。结果表明，新药组的治疗效果明显 优于对照组，具有显著统计学意义。 关键词：假设检验，新药，安慰剂，治疗效果，统计学意义 引言： 假设检验是现代统计学中应用广泛的一种方法，被广泛用于医学、生 物学等研究领域。本实验旨在通过假设检验方法评估新药对患者的治疗效果，为研究提供可靠的统计学依据。 材料与方法： 1.参与者招募：从一家医院的患者中随机筛选50名患者作为实验组，选取另外50名患者作为对照组。 2.分组治疗：实验组的患者接受新药治疗，每天服用一次；对照组的 患者接受安慰剂治疗，服用方式与实验组相同。 3.记录指标：记录两组患者的疗效指标，包括治疗前后的症状评分和 身体指标变化等。 4.数据处理：使用合适的统计学软件进行数据整理和分析，采用适当 的假设检验方法对结果进行统计分析。 结果：
1.样本特征：实验组和对照组的患者在年龄、性别等方面无显著差异。 2.症状评分：在治疗后的症状评分上，实验组的平均得分为4.5，对 照组的平均得分为6.8 3.变化幅度：实验组患者的症状指标变化平均为-2.1，对照组患者的 症状指标变化平均为-0.9 讨论： 本实验通过假设检验方法对新药治疗和安慰剂治疗的疗效进行了比较。结果显示，新药组的治疗效果明显优于对照组，并具有显著统计学意义 （p<0.05）。在症状评分和指标变化上，新药组的结果均表现出更好的疗效。这说明该新药在治疗相关疾病方面具有显著效果，值得进一步开展临 床研究。 结论： 本实验使用假设检验方法对新药治疗和安慰剂治疗的疗效进行了比较。结果显示，新药在治疗相关疾病方面表现出显著优势，具有显著统计学意义。这一结果为该新药的进一步应用提供了可靠的统计学依据，并对相关 疾病的治疗提供了新的选择。 致谢： 感谢本实验中参与的患者对本研究的支持，感谢实验组和对照组的医 护人员的协助和配合，以及导师对本实验的指导和帮助。
试验资料描述与平均数假设检验实验报告
试验资料描述与平均数假设检验实验报告 实验资料描述是指对实验所收集到的数据进行描述性统计分析，包括数据的集中趋势、离散程度、偏度、峰度等。 一般来说，实验报告的实验资料描述部分应包括以下内容： 1. 样本量：说明实验中所使用的样本量。 2. 数据收集方式：说明数据是如何收集的，例如通过实验、问卷调查、观察等手段收集的数据。 3. 数据类型：说明数据的类型，例如连续数据、离散数据、名义数据等。 4. 数据的集中趋势：给出数据的平均数、中位数等集中趋势指标，反映数据的中心位置。 5. 数据的离散程度：给出数据的标准差、极差等离散程度指标，反映数据的离散程度。 6. 数据的分布情况：分析数据的正态性、偏态、峰态等分布情况。 7. 相关分析：如果实验资料中包含多个变量，可以进行变量之间的相关分析。
在进行实验假设检验时，一般需要先进行数据的描述分析，然后再根据实验目的和假设选择相应的假设检验方法进行推断统计。 实验报告的平均数假设检验部分一般应包括以下内容： 1. 假设设定：明确原假设（H0）和备择假设（H1），例如H0：总体的平均数等于某个特定值；H1：总体的平均数不等于某个特定值。 2. 显著性水平：设定显著性水平（α），一般为0.05或0.01。 3. 检验统计量：选择适当的检验统计量，例如对于单样本均数检验可以选择t 检验。 4. 计算统计量：计算检验统计量的值。 5. 判定标准：根据显著性水平和检验统计量的分布，确定拒绝域，得出检验结论。 6. 结果解释：对检验结果进行解释，说明是否拒绝原假设，并给出相应的推断。 7. 结论：根据检验结果，对研究问题给出相应的结论。
假设检验实验报告
...实验报告 假设检验 学院: 参赛队员 : 参赛队员 : 参赛队员 : 指导老师 :
... 一、实验目的 1.了解假设检验的基本内容； 2.了解单样本 t 检验； 3.了解独立样本 t 检验；、 4.了解配对样本 t 检验； 5.学会运用 spss 软件求解问题； 6.加深理论与实践相结合的能力。 二、实验环境 Spss、 office 三、实验方法 1.单样本 t 检验； 2.独立样本 t 检验； 3.配对样本 t 检验。 四、实验过程 问题一： 某县在初三英语教学中进行教改实验，推广新的教学方法，经一年教改实验后，参加全市 英语统一考试，全市英语测验平均分数为 82 分，随机抽取该县初三学生 54 人，其英语测验成绩如下，试分析该县的初三英语教学改革是否成功？ 54 名初三英语考试成绩 80 96 95 87 82 90 90 81 85 64 7682 84 85 94 83 94 95 95 94 69 78 91 86 86 8285 85 88 82 81 65 62 83 95 84 82 81 93 90 95 78 73 71 91 88 85 82 86 95 83 87 88 75 1.1 实验过程 依题意，设H0：μ = 82， H1：μ >82 (1) 定义变量为成绩，将数据输入SPSS；
... (2) 选择：分析比较均值单样本T检验； (3)将变量成绩放置 Test 栏中 ,并在 Test 框中输入数据 82； (4)观察结果 1.2 实验结果
... 1.3 结果分析 该题是右尾检验 ,所以右尾 P=0.037/2=0.0185 因为 P值明显小于 0.05, 表明在 0.05 水平上变量与检验值有显著性差异，故接受原假设，所以该县的英语教学改革成功。 问题二： 某工艺研究所研究出一种自动装罐机，它可以用来自动装罐头食品，并且可以达到每罐的标准 重量为 500 克。现在需要检验它的性能。假定装罐重量服从正态分布。现随机抽取 10 罐来检查机器工作情况，这10 罐的重量如下： 495 502 510 497 506498 503 492 504501 2.1 实验过程 依题意，设H0：μ = 500， H1：μ≠ 500 (1) 定义变量为成绩，将数据输入SPSS； (2)选择：分析 ?比较均值 ? 单样本 T 检验； (3)将变量成绩放置 Test 栏中 , 并在 Test 框中输入数据 500 ； 2.2 实验结果
数理统计实验三非参数假设检验
西北农林科技大学实验报告 学院名称：理学院专业年级： 姓名：学号： 课程：数理统计学报告日期： 实验三非参数假设检验 一．实验目的 1. 验证某产品的合格率是否是否低于0.9. 2. 检验某地区儿童身高是否符合正态分布。 3. 为研究心脏病猝死人数与日期的关系，收集到168个观测数据，利用这批样本数据推断猝死人数与日期的关系是否为2.8：1：1：1：1：1：1. 4. 某工厂用甲乙两种工艺生产同一种产品，利用样本数据检验两种工艺下产品使用寿命是否存在显著差异。 二．实验要求 用spss实现非参数假设检验，包括二项式检验，单样本正态分布检验，两个独立样本检验，卡方检验。 三．实验内容 （一）验证某产品的合格率是否是否低于0.9.
打开文件“非参数检验（产品合格率）”，点击分析->非参数检验->旧对话框->二项式，把数据“是否合格”添加到检验变量列表，把检验比例默认的0.5该为题目要求的0.9（如图所示）。 点击确定得到结论（如图所示）。 结论：
由上表知，SPSS的悖假设检验案例比例小于0.9的，并且在精确显著（单侧）值sig=0.193>0.05，即接受原假设检验，即二项式检验的案例比例是大于0.9的。 （二）检验某地区儿童身高是否符合正态分布。 打开文件“非参数检验（单样本KS-儿童身高）”，点击分析->非参数检验->旧对话框->1样本，把数据“周岁儿童的身高（sg）”添加到检验变量列表，检验分布默认为常规，即正态（如图所示）。 点击确定得到结论（如图所示）。
结论：由上述的结果可以看出，周岁儿童的身高是满足正态分布 其中均值为71.8571，标准差为3.97851，可知某地区的儿身高满足正态分布。除此之外，由上面的结果中的检验值sig=0.344>0.05也可以得出原假设检验是成立的，即接受身高满足正态分布的假设。 （三）为研究心脏病猝死人数与日期的关系，收集到168个观测数据，利用这批样本数据推断猝死人数与日期的关系是否为2.8：1：1：1：1：1：1. 打开文件，在变量视图窗口中，点击数据->加权个案，对话框右边选项点击加权个案，把“死亡日期”添加到频率变量中，（如图所示），点击确定。
中北大学 概率论实验报告三
实验三正态分布的参数估计及假设检验 1、从某超市的货架上随机抽取9包0.5千克装的食糖，实测其重量分别为（单位：千克）：0.497，0.506，0.518，0.524，0.488，0.510，0.510，0.515，0.512，从长期的实践中知道，该品牌的食糖重量服从正态分布。根据数据对总体的均值及标准差进行矩估计、极大似然估计和置信度为0.9与0.95的区间估计。 >> x=[0.497 0.506 0.518 0.524 0.488 0.51 0.51 0.515 0.512]; mu_ju=mean(x) sigma2_ju=moment(x,2); bianzhuncha=sqrt(sigma2_ju) [muhat1,sigmahat1,muci1,sigmaci1]=normfit(x,0.1) [muhat2,sigmahat2,muci2,sigmaci2]=normfit(x,0.05) mu_ju = 0.5089 bianzhuncha = 0.0103 muhat1 = 0.5089 sigmahat1 = 0.0109 muci1 =
0.5021 0.5156 sigmaci1 = 0.0078 0.0186 muhat2 = 0.5089 sigmahat2 = 0.0109 muci2 = 0.5005 0.5173 sigmaci2 = 0.0073 0.0208 所以总体的均值和标准差的矩估计分别为：0.5089，0.0103； 总体的均值和标准差的极大似然估计分别为：0.5089 , 0.0109；
总体的均值和标准差的置信度为0.9的区间估计分别为： [0.5021，0.5156]，[ 0.0078，0.0186]； 总体的均值和标准差的置信度为0.95的区间估计分别为： [0.5005，0.5173]，[ 0.0073，0.0208]。 2、设某种清漆的9个样品, 其干燥时间(单位:小时)分别为 6.0, 5.7, 5.8, 6.5, 7.0, 6.3, 5.6, 6.1, 5.0. 又设干燥时间总体服从. 求下列两种情形时的μ的置信水平为0.95的置信区间: (1) 若由以往经验知=0.6小时. >> x=[6.0 5.7 5.8 6.5 7.0 6.3 5.6 6.1 5.0]; alpha=0.05; %给定的显著性水平 sigma=0.6;%已知的标准差x=[6.0 5.7 5.8 6.5 7.0 6.3 5.6 6.1 5.0] n=length(x);%计算样本容量 mu=mean(x);%计算并显示样本均值 u=norminv(1-alpha/2,0,1);%计算置信度为1-alpha/2的正态分布临界值 muci=[mu-u*sqrt(sigma^2/n),mu+u*sqrt(sigma^2/n)] %输出置信区间 muci = 5.6080 6.3920 故=0.6时，μ的置信水平为0.95的置信区间为[5.6080，6.3920]。 (2) 若为未知. >> x=[6.0 5.7 5.8 6.5 7.0 6.3 5.6 6.1 5.0]; [mu,sigma,muci,sigmaci]=normfit(x,0.05) mu = 6 sigma =
实验资料的描述与平均数的假设检验,实验报告
实验资料的描述与平均数的假设检验,实验报告 实验一:以平均数假设检验 实验报告 引言部分： 在科学研究中，实验是获取数据和验证假设的重要手段之一、实验结果的描述和分析是实验报告中的关键部分之一、本报告旨在描述一项实验的结果并进行平均数的假设检验。 方法部分： 本实验通过收集数据来研究某种新药物对焦虑症状的疗效。实验设计为随机对照试验，共招募了100名焦虑症患者作为研究对象。被试被随机分为两组，其中一组接受新药物治疗，另一组接受安慰剂治疗。治疗持续两个月，每个月使用一种评估量表来评价焦虑症状的严重程度。采集到的数据包括两组被试每个月的评估量表分数，并计算出每组的平均数。 结果部分： 对于新药物组，第一个月的平均评估量表分数为5.2，标准偏差为1.3；第二个月的平均评估量表分数为3.8，标准偏差为0.9、对于安慰剂组，第一个月的平均评估量表分数为6.8，标准偏差为1.5；第二个月的平均评估量表分数为6.4，标准偏差为1.1。 讨论部分： 根据结果，可以观察到新药物组在治疗两个月后的平均评估量表分数较安慰剂组更低。为了验证这个差异是否显著，需要进行平均数的假设检
验。假设检验的零假设为新药物对焦虑症状的疗效没有显著影响，备择假 设为新药物对焦虑症状的疗效有显著影响。 采用独立样本t检验来检验两组平均数之间的差异。根据t检验结果，得到t值为4.6，自由度为98，p值小于0.001、由于p值小于设定的显 著性水平（0.05），因此我们拒绝零假设，接受备择假设。这表明新药物 对焦虑症状的疗效有显著影响。 结论部分： 本实验结果表明，新药物对焦虑症状具有显著的疗效。研究结果可以 为焦虑症患者的临床治疗提供参考，并为进一步的研究提供基础。 总结： 通过对实验结果的描述和平均数的假设检验，我们得出了新药物对焦 虑症状的疗效显著的结论。然而，实验报告中的结果只是初步分析，在进 一步研究中，我们还需要考虑其他因素的影响，如样本量的大小和测试工 具的选择等。
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： 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。 12.3 12.8 12.4 12.1 12.7 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）。 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.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？ 配对号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 新药组 4.4 5 5.8 4.6 4.9 4.8 6 5.9 4.3 5.1 安慰剂组 6.2 5.2 5.5 5 4.4 5.4 5 6.4 5.8 6.2 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。 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， 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 方差齐性检验 Levene 统计 量 df1 df2 Sig. dianzu 基于均值.653 1 12 .435 基于中值.607 1 12 .451 基于中值和带有调整后 的 df .607 1 11.786 .451 基于修整均值.691 1 12 .422 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。 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。 单个样本统计量 N 均值标准差均值的标准 误
SAS区间估计与假设检验实验报告参考模板
2014——2015学年第 1 学期 合肥学院数理系 实验报告 课程名称：统计软件选讲 实验项目：区间估计与假设检验 实验类别：综合性□设计性□验证性□√ 专业班级： 12级信息与计算科学 姓名：马坤鹏学号： 1207011017 实验地点：数理系数学模型实验室 实验时间： 2014.9.24 指导教师：段宝彬成绩：
一、实验目的 掌握使用SAS对总体参数进行区间估计与假设检验方法。 二、实验内容 1、用INSIGHT对总体参数进行区间估计与假设检验 2、用“分析家”对总体参数进行区间估计与假设检验 3、编程对总体参数进行区间估计与假设检验 三、实验步骤或源程序 1、生成来自标准正态总体的10000个随机数： (1) 求总体的平均值和方差的置信水平为90%的置信区间； (2) 改变随机数的个数，观察并总结样本均值、样本方差的变化以及总体均值和方差的置信区间的变化规律。 2、从某大学总数为500名学生的“数学”课程的考试成绩中，随机地抽取60名学生的考试成绩如表5-6（lx5-2.xls）所示： 表5-6 学生成绩 (1) 分别求500名学生平均成绩的置信水平为98%、90%和85%的置信区间，并观察置信水平与置信区间的关系。 (2) 分别求500名学生成绩的标准差的置信水平为98%和85%的置信区间。 3、装配一个部件时可以采用不同的方法，所关心的问题是哪一个方法的效率更高。劳动效率可以用平均装配时间反映。现从不同的装配方法中各抽取12件产品，记录下各自的装配时间如表5-7（lx5-3.xls）所示： 表5-7 装配时间（单位：分钟） 设两总体为正态总体，且方差相同。问两种方法的装配时间有无显著不同(α = 0.05)？data my.five1; input m n$@@; cards; 31 m 34 m 29 m 32 m 35 m 38 m 34 m 30 m 29 m 32 m 31 m 26 m 26 n 24 n 28 n 29 n 30 n 29 n 32 n 26 n 31 n 29 n 32 n 28 n ; proc ttest h0 = 0alpha = 0.05data= my.five1; var m; class n; run;