管理统计学 假设检验的SPSS实现 实验报告
统计学原理SPSS实验报告
实验一：用SPSS绘制统计图实验目的：掌握基本的统计学理论，使用SPSS实现基本统计功能（绘制统计图）对SPSS的理解：它是一款社会科学统计软件包，同时也广泛应用于经济，金融，商业等各个领域，基本功能包括数据管理，统计分析，图表分析，输出管理等。
实验算法：掌握SPSS的基本输入输出方法，并用SPSS绘制相应的统计图（例如：直方图，曲线图，散点图，饼形图等）操作过程：步骤1：启动SPSS。
单击Windows 的[开始]按钮（如图1-1所示），在[程序]菜单项[SPSS for Windows]中找到[SPSS 13.0 for Windows]并单击，得到如图1-2所示选择数据源界面。
图1-1 启动SPSS图1-2 选择数据源界面步骤2 ：打开一个空白的SPSS数据文件，如图1-3。
启动SPSS 后，出现SPSS 主界面（数据编辑器）。
同大多数Windows 程序一样，SPSS 是以菜单驱动的。
多数功能通过从菜单中选择完成。
图1-3 空白的SPSS数据文件步骤3：数据的输入。
打开SPSS以后，直接进入变量视图窗口。
SPSS的变量视图窗口分为data view和variable view两个。
先在variable view中定义变量，然后在data view里面直接输入自定义数据。
命名为mydata并保存在桌面。
如图1-4所示。
图1-4 数据的输入步骤4：调用Graphs菜单的Bar过程，绘制直条图。
直条图用直条的长短来表示非连续性资料（该资料可以是绝对数，也可以是相对数）的数量大小。
选择的数据源见表1。
步骤5：数据准备。
激活数据管理窗口，定义变量名：年龄标化发生率为RATE，冠心病临床型为DISEASE，血压状态为BP。
RATE按原数据输入，DISEASE按冠状动脉机能不全=1、猝死=2、心绞痛=3、心肌梗塞=4输入，BP按正常=1、临界=2、异常=3输入。
步骤6：选Graphs菜单的Bar...过程，弹出Bar Chart定义选项框（图1-5）。
spss实验报告4
spss实验报告4SPSS实验报告4：探索性数据分析与统计推断引言SPSS（统计包括社会科学）是一种常用的统计分析软件，广泛应用于各种学科的研究中。
在本次实验中，我们将使用SPSS进行探索性数据分析和统计推断，以探索数据的特征和进行假设检验。
方法我们使用了一个虚拟数据集，其中包含了一组学生的考试成绩和他们的学习时间。
首先，我们使用SPSS进行描述性统计分析，包括平均值、标准差、最大最小值等，以了解数据的分布和基本特征。
然后，我们进行了相关性分析，探索成绩和学习时间之间的关系。
最后，我们使用了t检验和方差分析等统计方法进行假设检验，以验证我们的研究假设。
结果描述性统计分析显示，学生的平均成绩为75分，标准差为10分，学习时间的平均值为3小时，标准差为1小时。
相关性分析显示，成绩和学习时间之间存在显著的正相关关系（r=0.6，p<0.05）。
假设检验结果显示，学习时间对成绩有显著影响（t=3.2，p<0.05），不同年级学生的成绩也存在显著差异（F=4.5，p<0.05）。
讨论本次实验结果表明，学生的学习时间与考试成绩之间存在显著的正相关关系，这意味着学生花费更多的时间学习，通常能取得更好的成绩。
此外，不同年级学生的成绩也存在显著差异，这可能与学习内容的难易程度有关。
这些结果对于教育教学实践具有一定的启示意义。
结论通过SPSS进行探索性数据分析和统计推断，我们得出了一些有意义的结论，这些结论对于我们了解数据的特征、验证假设以及指导实践具有重要意义。
SPSS作为一种强大的统计分析工具，可以帮助我们更好地理解数据和进行科学研究。
希望本次实验能够对大家对SPSS的应用有所帮助。
管理同学spss描述统计分析实验报告
描述统计分析一、实验目的与要求1. 了解统计描述的常用工具及SPSS 中的统计描述模块。
2. 掌握分类变量和连续变量的统计描述方法及指标。
二、实验内容提要1．根据数据，分析受访者的年龄分布情况，尝试分城市/合并描述。
2．根据SPSS 自带数据Employee ，分析员工性别、受教育程度、少数民族、职位类别的分布情况，并尝试分析这些属性之间的关系以及这些属性和工资之间的关系。
三、实验步骤 根据数据在数据栏中找到拆分文件，点击，将城市添加到分组方式中，对城市进行拆分，点击确定。
在分析中选择描述统计下的描述，点击确定。
描述统计量 S0. 城市 N 极小值 极大值 均值 标准差 100北京 S3. 年龄 378 18 65 有效的 N （列表状态） 378200上海 S3. 年龄 387 18 65 有效的 N （列表状态） 387300广州S3. 年龄38218 65 有效的 N （列表状态） 382根据SPSS 自带数据Employee在分析一栏中的描述统计下找到频率，点击确定。
性别分析表 Gender频率百分比 有效百分比 累积百分比 有效 Female 216Male258 合计474受教育程度分析表Educational Level (years)频率百分比有效百分比累积百分比有效 8 53 12 190 14 6 15 116 1659 1711 18 9 19 27 20 2 .4 .4 21 1 .2 .2合计474少数民族分析表Minority Classification频率百分比有效百分比累积百分比有效 No370 Yes104合计4742.选择分析，描述统计下的交叉表，点击确定，分析性别和受教育程度之间的情况，将性别添加到行，将受教育程度添加到列中，点击确定。
3. 选择数据下的分类汇总，分析受教育程度和工资之间的关系，将受教育程度添加到分组变量中，将工资添加到变量摘要中，将数据集名称记为a，点击确定。
spss分析实验报告
SPSS分析实验报告引言SPSS（统计包括社会科学）是一种常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学领域的数据分析。
本文将以“step by step thinking”为思维导向，详细介绍如何使用SPSS进行实验数据的分析和结果解读。
步骤一：数据导入首先，我们需要将实验数据导入SPSS软件中。
打开SPSS软件，点击“文件”菜单，并选择“导入数据”。
选择数据文件所在位置，并按照指示完成数据导入过程。
确认数据导入完成后，我们可以开始进行下一步分析。
步骤二：数据清洗在进行实验数据分析之前，我们需要对数据进行清洗，以确保数据的准确性和可靠性。
数据清洗的步骤包括删除重复数据、处理缺失值和异常值等。
通过点击SPSS软件中的“数据”菜单，我们可以找到相应的数据清洗工具，并按照指示进行操作。
步骤三：描述性统计描述性统计是对数据进行总体特征描述的过程。
在SPSS软件中，我们可以使用“统计”菜单中的“描述统计”工具进行描述性统计分析。
该工具可以计算数据的均值、标准差、中位数等统计量，为后续的分析提供参考。
步骤四：检验假设在进行实验数据分析时，我们通常需要检验某些假设是否成立。
SPSS软件提供了多种假设检验工具，如t检验、方差分析等。
通过点击“分析”菜单，并选择相应的假设检验工具，我们可以输入所需的参数，并进行假设检验。
根据检验结果，我们可以判断实验数据是否支持或拒绝了我们的假设。
步骤五：相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
SPSS软件中的“相关”工具可以计算出变量之间的相关系数，并绘制相应的相关图表。
通过相关性分析，我们可以了解变量之间的线性关系，并得出相关系数的显著性程度。
步骤六：回归分析回归分析是一种用于预测和解释变量之间关系的统计方法。
在SPSS软件中，我们可以使用“回归”工具进行回归分析。
通过输入自变量和因变量，并进行回归分析，我们可以得到回归方程和相关统计指标，进而进行预测和解释。
结果解读根据以上分析步骤，我们可以得到一系列实验数据的统计分析结果。
统计分析spss实验报告
3.在 Test Variable 中选择“ a”,在 Grouping Variable 中选择“b”然后 Define groups 单击 “OK”得到对结果的分析表。
（二）结果分析： 输出结果为：
Group Statistics b a 1 2 N 10 10 Mean 2.1118E3 1.9390E3 Std. Deviation 122.91442 156.99469 Std. Error M可知，40 个样本的平均值为 1.3650，标准差为 0.41358，均值的标准误差为 0.06539 由表 2 可知，t 的统计观测值为 20.109，自由度为 39，t 统计值的显著性概率 p 值等于 0.000<α=0.05， 所以拒绝原假设，认为冰箱返修率大于 1.1%,即认为由于近年来企业生产的冰箱出现了一定的系统因 素而导致质量出现了问题。
Compare Means
One-Way ANOVA
3.从左侧列表框中选择观测变量（指标） ，通过中间的移动按钮移入到右侧的 Dependent List 框 内。 从左侧列表框中选择因素变量，通过中间的移动按钮移入到右侧的 Factor 框内。 单击“OK” 。得到对结果的分析表。
（二）结果分析：
Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means 95% Confidence Interval of the Sig. F a Equal assumed Equal variances variances .318 Sig. .580 t 2.741 df 18 Mean Std. Error Difference Lower Upper
spss统计学软件实验报告
西安邮电大学统计软件实习报告书系部名称：经济与管理学院营销策划系学生姓名：陈志强专业名称：商务策划管理时间：2012年5月21日至2012年5月25日实习内容：熟悉和学习SPSS软件，包括1.基本统计实验（均值、中位数、众数、全距、方差与标准差、四分位数、十分位数、频数、峰度、偏度）；2均值比较和T检验（均值比较、单一样本T检验、两独立样本T检验和两配对样本T检验）；3.相关分析（二元定距变量的相关分析、二元定序变量的相关分析、偏相关分析、距离相关分析）；4.回归分析（一元线形回归和多元线形回归）。
实习目的：掌握SPSS基本的统计描述方法，可以对要分析的数据的总体特征有比较准确的把握，从而为以后实验项目选择其他更为深入的统计分析方法打下基础。
实习过程：实验1：二元定距变量的相关分析★研究问题：某工厂生产多种产品，分别对其进行两标准评分，评分结果如下表，现在要研究这两个标准之间是否具有相关性。
★实现步骤『步骤1』在“Analyze”菜单“Correlate”中选择Bivariate命令，如图3-1所示。
图3-1 选择Bivariate Correlate 菜单『步骤2』在弹出的如图3-2所示Bivariate Correlate对话框中，从对话框左侧的变量列表中分别选择“标准1”和“标准2”变量，单击按钮使这两个变量进入Variables框。
在Correlation Coefficients框中选择相关系数，本例选用Pearson项。
在Test of significance框中选择相关系数的双侧（Two-tailed）检验，检验两个变量之间的相关取向，也就是从结果中来得到是正相关还是负相关。
图3-2 Bivariate Correlate对话框选中Flag significations correlations选项，则相关分析结果中将不显示统计检验的相伴概率，而以星号（*）显示。
一个星号表示当用户指定的显著性水平为0.05时，统计检验的相伴概率值小于等于0.05，即总体无显著性相关的可能性小于等于0.05；两个星号表示当用户指定的显著性水平为0.01时，统计检验的相伴概率值小于等于0.01，即总体无显著线形相关的可能性小于等于0.01。
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）。
统计学假设检验与数据透视的实验报告
统计学假设检验与数据透视的实验报告
一、实验目的：了解数据的收集方法，掌握在EXCEL、SPSS中如何进行数据的整理和图表展示。
二、实验环境：Microsoft EXCEL；加载EXCEL宏：数据分析工具；SPSS分析软件
三、实验内容：1、为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由100个家庭构成的一个样本。
服务质量的等级分别表示为：A.好；B.较好；C.一般；D.差；E.较差。
（1）指出上面的数据属于什么类型？
（2）用Excel制作一张频数分布表；
（3）绘制一张条形图，反映评价等级的分布。
2、为了确定灯泡的使用寿命（单位： h），在一批灯泡中随机抽取100只进行测试。
（1）利用计算机对上面的数据进行排序；
（2）以组距为10进行等距分组，整理成频数分布表；
（3）根据分组数据绘制直方图，说明数据分布的特点。
（4）制作茎叶图，并与直方图作比较。
3、甲乙两个班各有40名学生，统计期末考试成绩。
（1）根据上面的数据，画出两个班考试成绩的复合柱形图、环形图和图饼图。
（2）比较两个班考试成绩分布的特点。
（3）画出雷达图，比较两个班考试成绩的分布是否相似。
四、实验结果
（1）顺序数据
（2）频数分布表
等级
ABCDE合计
频数1421321815 100频率0.140.210.32 0.180.15 1。
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。
０15％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—SmirnovaSｈaｐiro—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-LeafPloｔＦrｅquｅncyStｅm&Ｌeａｆ2、008、783.009。
2579、00１０.０334５578８11.０011、7、００1２、0003５６７５.0013.０56７82。
０014、261。
001５.Ｓteｍwidtｈ:10Eachleaf: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、0100.0四、实验结果分析:1、均值为116。
08、标准差为１5。
431,正态分布得检验K－S值为0.1,Siｇ。
值为０。
spss统计学实验报告
spss统计学实验报告SPSS统计学实验报告引言统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，而SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计分析软件。
本文将通过一项实验报告，展示SPSS在统计学研究中的应用。
实验目的本次实验的目的是研究不同年龄段的人口对某商品的购买意愿。
通过统计分析，我们希望了解不同年龄段的人口对该商品的态度和购买意愿是否存在显著差异。
实验设计我们从不同年龄段的人群中随机选取了200名被试者，他们分别属于18-25岁、26-35岁、36-45岁和46-55岁四个年龄段。
我们设计了一份问卷调查，包括了关于该商品的态度和购买意愿的问题。
被试者需要根据自己的实际情况进行回答。
数据收集与处理通过问卷调查，我们获得了每位被试者的年龄、性别、对该商品的态度和购买意愿等数据。
接下来，我们使用SPSS软件对这些数据进行了处理和分析。
数据分析首先，我们使用SPSS计算了各个年龄段的平均购买意愿得分，并绘制了柱状图以便直观地比较各个年龄段之间的差异。
结果显示，18-25岁年龄段的平均购买意愿得分最高，而46-55岁年龄段的平均得分最低。
接着，我们进行了方差分析（ANOVA）以确定不同年龄段之间的购买意愿是否存在显著差异。
结果表明，不同年龄段之间的购买意愿存在显著差异（F = 3.78, p < 0.05）。
进一步的事后比较（post hoc comparison）显示，18-25岁年龄段和26-35岁年龄段之间的差异是显著的（p < 0.05），而其他年龄段之间的差异则不显著。
讨论与结论通过本次实验，我们发现不同年龄段的人口对该商品的购买意愿存在显著差异。
具体而言，年龄较小的人群更倾向于购买该商品。
这可能是由于不同年龄段的人口对商品特性、需求和消费习惯存在差异所致。
然而，本次实验存在一些限制。
首先，样本容量较小，可能不足以代表整个人口。
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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，
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
治疗后-治疗
前
10 -10.000000 11.9536141 3.7800647
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
治疗后-治疗
前
-2.645 9 .027 -10.0000000 -18.551100 -1.448900 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
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
寿命
型号N alpha = 0.05 的子
集
1 2
Student-Newman-Keuls a 传统手刹 5 15.760
型号II 5 17.900
型号I 5 18.360
型号III 5 35.120 显着性.606 1.000
将显示同类子集中的组均值。
a. 将使用调和均值样本大小 = 5.000。
由S-N-K分析，传统手刹与型号I、型号II、型号III无显着性差别，它们与型号III有显着性差别。
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
多重比较
因变量: 寿命
(I) 型号(J) 型号均值差
(I-J)
标准误显着性95% 置信区间
下限上限
LSD 传统手刹
型号I -2.6000 2.6824 .347 -8.286 3.086
型号II -2.1400 2.6824 .437 -7.826 3.546
型号III -19.3600* 2.6824 .000 -25.046 -13.674 型号I
传统手刹 2.6000 2.6824 .347 -3.086 8.286
型号II .4600 2.6824 .866 -5.226 6.146
型号III -16.7600* 2.6824 .000 -22.446 -11.074 型号II
传统手刹 2.1400 2.6824 .437 -3.546 7.826
型号I -.4600 2.6824 .866 -6.146 5.226
型号III -17.2200* 2.6824 .000 -22.906 -11.534
型号III 传统手刹19.3600* 2.6824 .000 13.674 25.046 型号I 16.7600* 2.6824 .000 11.074 22.446 型号II 17.2200* 2.6824 .000 11.534 22.906
*. 均值差的显着性水平为 0.05。
由LSD知：传统手刹与型号III的显着性差异为0.000，它小于0.05，故它们有差异。
四、实验结果与结论
五、。