管理统计学 假设检验的SPSS实现 实验报告
管理统计学上机实验报告
管理统计学上机实验报告管理统计学上机实验报告Spss上机内容:上机一：SPSS的启动、退出及定义变量，以汽车平均日租金为例：1定义变量2录入数据上机二：SPSS的图形制作，以汽车平均日租金为例：1、Spss操作过程：2、1)定义变量3、2)录入数据4、3)直方图：点击Analyze-DescriptiveStatistics-Frequencies-Charts-Histogram.With normal curve饼形图一次点击Analyze-Descriptive Statistics-Frequencies-Charts-Pie chart茎叶图一次点击Analyze-Descriptive Statistics-Explore-Plots-Stem-and-leaf2、结果直方图饼形图茎叶图上机三：SPSS求数据测度指标的应用，以茶叶题为例：1、Spss操作过程：2、1）定义变量3、2）录入数据4、3）定义加权变量Data—Weight Case5、4）一次点击Analyze-Descriptive Statistics-Frequencies-6、结果上机四：SPSS的参数估计，以工人干部题为例：1、Spss操作过程：2、1）定义变量3、2）录入数据4、3）定义加权变量Data—Weight Case5、4）一次点击Analyze-Descriptive Statistics-Explore6、结果7、上机五：假设检验，以工人干部题为例：1、Spss操作过程：2、1）定义变量3、2）录入数据4、3）定义加权变量Data—Weight Case5、4）一次点击Analyze-Compare Means-One-sample T Test6、结果7、上机六：方差分析，以包装类型，设计方案题为例：1、Spss操作过程：1）定义变量2）录入数据3）一次点击Analyze-General Linear Model-Univariate2、结果上机七：相关分析,以广告费和销售收入题为例：1、Spss操作过程：1）定义变量2）录入数据3）一次点击Analyze-Correlate-Bivariate2、结果上机八：回归分析，以广告费和销售收入题为例：1、Spss操作过程：1）定义变量2）录入数据3）一次点击Analyze-Regression-Linear2、结果。
管理统计学实验报告
《管理统计学》实验报告实验项目名称：1、案例2.2迎宾商场 X品牌手机销售数据统计2、2009年中国上市公司50强营业收入数据统计（省略）实验指导老师：信息学院张建桃学生班级：10工业工程2班学号：20103111020x学生姓名：hqhsks一、实验目的：1、了解熟悉spss软件的使用，让学生用spss对数据的简单处理2、进一步提高学生对数据的处理和分析能力3、通过操作加深学生理论与实际操作向结合的能力二、原理简述1、spss集数据整理、分析功能于一身。
SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。
SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。
SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。
三、仪器设备Spss软件（英文名称Statistical Package for the Social Science）四、实验内容和实验步骤1、启动spss软件，在变量视图里面把实验中涉及到的变量名称输进去2、返回数据输入窗口把数据输进去进行排序为7组，且应该是是点击转换窗口再点击重新编码为不同变量窗口4、紧接着上面一步进入数据分组画面，分为7小组了解数据的走势我采取了直方图5、显示出来的直方图然后双击直方图即可进行折线图的显示6、进行全体数据的统计（包括中位数、众数和标准差等等数据特征）问题：根据频率分布直方图说明金额分布属于哪个类型？答：根据上面的图可以大概属于正态分布五、实验心得1、通过实验更加熟悉操作了spss软件，另外也加深自己对这个软件的操作，另外我也深深感到spss软件对数据处理的威力之大，所以以后还是会进一步借助工具简化自己的工作。
SPSS统计软件实训报告
SPSS统计软件实训报告第一篇：SPSS统计软件实训报告一、实训目的SPSS统计软件实训课是在我们在学习《统计学》理论课程之后所开设的一门实践课。
其目的在于，通过此次实训，使学生在掌握了理论知识的基础上，能具体的运用所学的统计方法进行统计分析并解决实际问题，做到理论联系实际并掌握统计软件SPSS的使用方法。
，二、实训时间与地点：时间：2012年1月9日至2012年1月13日地点：唐山学院北校区A座502机房三、实训要求：这次实训内容为上机实训，主要学习SPSS软件的操作技能，以及关于此软件的一些理论和它在统计工作中的重要作用。
对我们的主要要求为，运用SPSS软件功能及相关资料来完成SPSS操作，选择有现实意义的课题进行计算和分析，最后递交统计分析报告，加深学生对课程内容的理解的。
我们小组的研究课题是社会消费品零售总额的分析。
四、实训的主要内容与过程：此次实训，我大概明白了SPSS软件的基本操作流程，也掌握了如何排序、分组、计算、合并、增加、删除以及录入数据；学会了如何计算定基发展速度、环比发展速度等动态数列的计算；明白了如何进行频数分析、描述分析、探索分析以及作图分析；最大的收获是学会了如何运用SPSS软件对变量进行相关分析、回归分析和计算平均值、T检验和假设性检验。
通过这次试训，我基本上掌握了SPSS软件的主要操作过程，也学会了运用SPSS软件进行各种数据分析。
这些内容，也就是我们SPSS统计软件实训的主要内容。
四、实训结果与体会五天的SPSS软件实训终于结束了，虽然实训过程充满了酸甜苦辣，但实训结果却是甜的。
看着小组的课题报告，心里有种说不出来的感触。
高老师在对统计理论及SPSS 软件功能模块的讲解的同时更侧重于统计分析在各项工作中的实际应用，使我们不仅掌握SPSS 软件及技术原理而且学会运用统计方法解决工作和学习中的实际问题这个实训。
我真真正正学到了不少知识，另外，也提高了自己分析问题解决问题的能力。
SPSS实验报告 统计推断(参数假设检验)
通过本实验项目，使我们熟悉点估计概念与操作方法，熟悉区间估计的概念与操作方法，熟练掌握T检验的SPSS操作以及学会利用T检验方法解决身边的实际问题。
专业班级：姓名：学号：实验日期：
实验报告
课程名称：2013/2014学年第一学期统计实验
实验名称：统计推断（参数假设检验）
一、实验目的:
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、实验内容:
1．某省大学生四级英语测验平均成绩为65，现从某高校随机抽取20份试卷，其分数为：72、76、68、78、62、59、64、85、70、75、61、74、87、83、54、76、56、66、68、62，问该校英语水平与全区是否基本一致？设α＝0.05
假设方差相等，则t=0.937, df=21.976 ,双侧为0.359，均值差值为3.861，标准误差值为4.122，95%的置信区间是（-4.689，12.411）。所以男女不同。
第三题
从图3中可以看出两个独立样本各自的均值，标准差以及平均标准误差，其中女性的平均寿命要比男性的平均寿命要长。从图5中可以看出T检验P值=0.000按0.05检验水准，它们存在显著差异。P=0.000 <0.05。其差异的置信区间为（4.808，5.669）。
3．SPSS自带的数据文件world95.sav中，保存了1995年世界上109个国家和地区的部分指标的数据，其中变量“lifeexpf”,“lifeexpm”分别为各国或地区女性和男性人口的平均寿命。假设将这两个指标数据作为样本，试用配对样本T检验，女性人口的平均寿命是否确实比男性人口的平均寿命长，并给出差异的置信区间。（设α＝0.05）
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95.45%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)→NumericExpression ：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 axes2、Chart→Axis→Interval→OK→Custom→Define→OK3、Chart→Axis→Interval→OK →Label→Range→Orientation→OK2、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 axes3、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→OK4、对变量作区间估计Analyze→Compare Means→One-simple T Test→Select Variables（选ratio）→Test Value=0→Options →Confidence Interval=95.45%→Continue →OK5、对变量作假设检验Analyze →Compare Means →One-Simple T Test →Select Variables （选ratio ）→Test Value=70→Option →Confidence Interval=95%→OK6、一元线性回归分析a)Analyze →Correlate →Bivariate Correlations →Select Variables →Correlation Coefficient=Pearson →Test Of Significance=Two-Tailed →OKb)Analyze →Regression →Linear →Select Dependent Variables （选birth ）→Select Independent Variable （dead ）→OK四、实验结果与分析1、直方图:出生人口1200.01100.01000.0900.0800.0700.0600.0500.0400.0300.0200.0100.00.054321Std. Dev = 325.58 Mean = 522.8N = 27.0012112241342312、分组条图 :RATIO16.0015.0014.0013.0012.0011.0010.009.008.007.00Mean 出生人口140012001000800600400200江 西 辽 宁 内蒙古宁 夏 青 海 山 东山 西 陕 西四 川西 藏 新 疆云 南 浙 江3、case summary 报表:SummarizeCase Processing SummaryCasesIncludedExcludedTotalN Percent N Percent N Percent 出生人口 * 省 * 年底总人口27100.0%.0%27100.0%Case Summaries出生人口省年底总人口Mean Minimum Maximum Range 安徽5957 756.5400 756.54 756.54 .00 Total 756.5400 756.54 756.54 .00 福建3693 416.2000 416.20 416.20 .00 Total 416.2000 416.20 416.20 .00 甘肃2560 308.4800 308.48 308.48 .00 Total 308.4800 308.48 308.48 .00 广东10441 1167.3000 1167.30 1167.30 .00 Total 1167.3000 1167.30 1167.30 .00 广西4610 651.3900 651.39 651.39 .00 Total 651.3900 651.39 651.39 .00 贵州3479 485.6700 485.67 485.67 .00 Total 485.6700 485.67 485.67 .00 海南869 127.8300 127.83 127.83 .00 Total 127.8300 127.83 127.83 .00 河北7194 951.0500 951.05 951.05 .00 Total 951.0500 951.05 951.05 .00 河南9405 1083.4600 1083.46 1083.46 .00 Total 1083.4600 1083.46 1083.46 .00 黑龙江3833 281.7300 281.73 281.73 .00 Total 281.7300 281.73 281.73 .00 湖北5728 593.4200 593.42 593.42 .00 Total 593.4200 593.42 593.42 .00 湖南6570 860.6700 860.67 860.67 .00 Total 860.6700 860.67 860.67 .00 吉林2747 217.2900 217.29 217.29 .00 Total 217.2900 217.29 217.29 .00 江苏7869 765.6500 765.65 765.65 .00 Total 765.6500 765.65 765.65 .00 江西4462 612.1900 612.19 612.19 .00 Total 612.1900 612.19 612.19 .00 辽宁4375 292.2500 292.25 292.25 .00 Total 292.2500 292.25 292.25 .00 内蒙古2472 229.9000 229.90 229.90 .00 Total 229.9000 229.90 229.90 .00 宁夏633 89.5100 89.51 89.51 .00 Total 89.5100 89.51 89.51 .00 青海563 84.1100 84.11 84.11 .00 Total 84.1100 84.11 84.11 .00 山东9588 1117.0000 1117.00 1117.00 .00 Total 1117.0000 1117.00 1117.00 .00山西3574 381.7000 381.70 381.70 .00 Total 381.7000 381.70 381.70 .00 陕西3735 363.4200 363.42 363.42 .00 Total 363.4200 363.42 363.42 .00 四川8045 718.4200 718.42 718.42 .00 Total 718.4200 718.42 718.42 .00 西藏301 47.5600 47.56 47.56 .00 Total 47.5600 47.56 47.56 .00 新疆2185 349.3800 349.38 349.38 .00 Total 349.3800 349.38 349.38 .00 云南4602 602.8600 602.86 602.86 .00 Total 602.8600 602.86 602.86 .00 浙江5447 559.4100 559.41 559.41 .00 Total 559.4100 559.41 559.41 .00 Total 301 47.5600 47.56 47.56 .00 563 84.1100 84.11 84.11 .00633 89.5100 89.51 89.51 .00869 127.8300 127.83 127.83 .002185 349.3800 349.38 349.38 .002472 229.9000 229.90 229.90 .002560 308.4800 308.48 308.48 .002747 217.2900 217.29 217.29 .003479 485.6700 485.67 485.67 .003574 381.7000 381.70 381.70 .003693 416.2000 416.20 416.20 .003735 363.4200 363.42 363.42 .003833 281.7300 281.73 281.73 .004375 292.2500 292.25 292.25 .004462 612.1900 612.19 612.19 .004602 602.8600 602.86 602.86 .004610 651.3900 651.39 651.39 .005447 559.4100 559.41 559.41 .005728 593.4200 593.42 593.42 .005957 756.5400 756.54 756.54 .006570 860.6700 860.67 860.67 .007194 951.0500 951.05 951.05 .007869 765.6500 765.65 765.65 .008045 718.4200 718.42 718.42 .009405 1083.4600 1083.46 1083.46 .009588 1117.0000 1117.00 1117.00 .0010441 1167.3000 1167.30 1167.30 .00Total 522.7552 47.56 1167.30 1119.744、对某变量作置信水平为95.45%的区间估计（变量自选）T-TestOne-Sample StatisticsN Mean Std. Deviation Std. Error MeanRATIO 27 11.8148 2.57259 .49510 One-Sample TestTest Value = 0t df Sig. (2-tailed)MeanDifference95% Confidence Intervalof the DifferenceLower UpperRATIO 23.864 26 .000 11.8148 10.7971 12.8325 说明：收入支出比在置信水平为95.45%下的估计区间为：(10.7971, 12.8325).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）。
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2277.215% 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。
统计学spss实验报告
统计学spss实验报告《统计学SPSS实验报告》在统计学领域，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，它能够帮助研究人员对数据进行分析和处理。
本实验报告将介绍使用SPSS进行统计分析的过程和结果。
实验目的：本实验旨在使用SPSS软件对一组数据进行统计分析，包括描述统计、相关分析和回归分析，以验证数据的相关性和预测能力。
实验步骤：1. 数据导入：首先将实验所需的数据导入SPSS软件中，确保数据格式正确。
2. 描述统计：对数据进行描述统计分析，包括均值、标准差、最大值、最小值等。
3. 相关分析：通过SPSS进行相关分析，探究变量之间的相关性。
4. 回归分析：进行回归分析，验证变量之间的预测能力。
实验结果：1. 描述统计结果显示，样本的平均值为X，标准差为X，最大值为X，最小值为X。
2. 相关分析结果表明，变量A与变量B之间存在显著的正相关关系（r=0.7，p<0.05）。
3. 回归分析结果显示，变量A对变量B的预测能力较高（R²=0.5，p<0.05）。
结论：通过SPSS软件的统计分析，我们得出了以下结论：变量A与变量B之间存在显著的正相关关系，并且变量A对变量B具有较高的预测能力。
这些结果为我们提供了对数据的深入理解和有效的预测能力。
总结：SPSS软件作为一种强大的统计分析工具，能够帮助研究人员对数据进行全面的统计分析。
通过本实验，我们深入了解了SPSS软件的使用方法和统计分析过程，为今后的研究工作提供了重要的参考和指导。
通过本次实验报告，我们对SPSS软件的统计分析能力有了更深入的了解，也为我们今后的科研工作提供了重要的参考和指导。
希望本实验报告能够对读者有所启发和帮助。
spss管理统计课程设计参数估计与假设检验
S P S S管理统计课程设计参数估计与假设检验-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN实验名称：实验二实验要求：1、撰写实验报告。
每个操作要写出实验步骤，及操作结果2、要求电子版实验报告，用文件名“学号+实验二”保存，学期结束打印上交。
三、实验步骤及结果：一、利用数据“CH4CH8茎叶箱方差工资性别岗位300余”进行参数估计。
1．分别对“一线工人”当前工资的均值进行点估计、区间估计。
1.1实验步骤1）启动SPSS，调入样本值2）依次点击analyze—descriptive statistics—explorer，弹出小窗口，将“当前工资”送入右框中的“dependent list”中，将“工作类型”放入“factor list”中，如图1.113）点击statistics按钮出现如图1.12,此框中可输入1-α的值，如95%，为其置信度，点击continue返回。
4）点击OK。
图1.11 explore 对话框图1.12统计量设置窗口1.2实验结果：如图1.13和图1.14，由图1.13得知其点估计为mean：31888.6，“一线工人”当前工资的均值的区间估计为（30470.2, 33306.9），其中lower bound表示置信区间的下限，upper bound表示置信区间的上限。
图1.13图1.14统计量描述2.“一线工人”、“科以上干部”、“一般机关员工”分别占总职工的比例。
2.1实验步骤1）启动SPSS，调入样本值2）依次点击analyze—descriptive statistics—frequencies，点击左边框中的变量“工作类型”并用中间的箭头放入右边的框中，如图2.11所示，3）再点击OK图：1.21 频次分析模块主窗口2.2实验结果：如图2.22所示，可知“一线工人”、“科以上干部”、“一般机关员工”分别占总职工比例中的77.9% ,7.1% ,15.0%。
统计学SPASS实验报告
科技与艺术学院经管系实验报告实验名称：线性回归分析实验地点： 13号机房实验时间： 2019年5月28日星期二系（部）经管系专业经济学班级 17经济1学生姓名余仕英学号 Xn17710121指导老师张丽娟4.实验结果分析：最后我们经过操作，得到的实验结果如下表1所示表 1相关性数学成绩语文成绩数学成绩Pearson 相关性10.586显著性（双侧）0.075 N1010语文成绩Pearson 相关性0.5861显著性（双侧）0.075N1010结论：根据上表1数据显示，得知p=0.075>α，所以不拒绝原假设，说明两个变量之间不具有相关性，即语文成绩与数学成绩没有相关性，两者之间不存在相关关系。
图1案例2 相关系数值解读相关性微弱程度1.实验目的：检验投资总额、收入、文化程度、年龄之间是否存在相关性。
2.提出假设：原假设：H0:ρ=0 没有相关性备择假设：H1：ρ≠0 有相关性3.实验步骤：第一步，打开spss，选定相应的文件，然后在菜单栏选择“相关分析”—“双变量”，然后以“投资总额、收入、文化程度、年龄”为变量。
第二步，选择计算相关数据的方法，三选一，此处的数据为顺序型，故我们选择Spearman方法。
如下图2所示。
第三步，根据本次的数据文件，我们此次在显著性检验当中应选择“双侧检验”。
第四步，勾选“标记显著性相关”。
图 2内容二偏相关1.实验目的：检验商业投资、地区经济增长、旅游区号、游客增长速度之间是否存在偏相关。
2.实验步骤：第一步，打开spss，选定相应的文件，然后在菜单栏选择“相关分析”—“偏相关”，然后以“游客增长速度”为控制变量，以“地区增长、商业投资、旅游区号”为变量。
如下图3所示。
第二步，“选项”——勾选“零阶相关系数”——点击“继续”。
第三步，勾选“双侧检验”——“显示实际显著性水平”——“确定”。
图 3内容三自变量与因变量之间的线性关系1.实验目的：检验自变量与因变量之间是否具有线性相关关系，即检验价格、收入是否影响人均食品支出。
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12.3cm12.3 12.8 12.4 12.1 12.72.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 0.137B批0.135 0.140 0.142 0.136 0.138 0.140 0.1413. 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zhijing5 12.460 .2881 .1288单个样本检验检验值 = 0t df Sig.(双侧) 均值差值差分的 95% 置信区间下限上限zhijing96.708 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。
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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。