中南财大-SPSS-实验报告-3

《统计分析软件》实验报告实验序号：B0901152-3实验项目名称：参数估计和假设检验学号姓名专业、班实验地点文波机房指导教师杨超时间2013-10-12一、实验目的及要求实验目的：（1）能根据分析任务的要求，调用对应的检验过程；（2）掌握P值检验方法，对差异的产生是偶然波动还是显著差异作出正确判断。实验要求：（1）进行单个总体均值的区间估计和两个总值均值之差的区间估计分析过程，并能正确地对输出结果进行解释说明，以得到相应的结论。（2）根据检验的问题不同，能选择对应的选项调用单个总体均值的检验和两个总体均值之差的检验分析过程，并能判断检验的类型是属于左尾检验、右尾检验还是双尾检验。二、实验设备（环境）及要求微型计算机，SPSS、EViews等统计分析软件三、实验内容与数据来源1．某校在对实行挂牌上课教学改革措施的效果评价中，随机抽取60位学生进行调查，他们的10项态度量表的态度反应资料如下,试计算：（1）学生态度得分的平均值和标准差。（2）构造学生态度得分平均值的98％的置信区间。态度反应得分（x）人数（f）10—20220—30630—401040—501250—602060—7010合计602．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＝0.053.下面的表格记录了某公司采用新、旧两种培训方式对新员工进行培训前后的工作能力评分增加情况，分析目的是想比较这两种培训方式的效果有无差别。IDmethodscoreaddIDmethodscoreadd11.009.00102.0012.0021.0010.50112.0014.0031.0013.00122.0016.0041.008.00132.009.0051.0011.00142.0012.0061.009.50152.0010.0071.0010.00162.0010.0081.0012.00172.0014.0091.0012.50182.0016.00(1)请将数据输入到数据编辑窗口，变量名保持不变；定义变量method的Values（值标签）：1为旧方法，2为新方法，并保存数据文件为data3_3.sav。(2)按不同的培训方法计算评分增加量的平均数、四分位数，并解释其含义。(3)分析两种培训方式的效果有无差别。4．分析某班级学生的高考数学成绩是否存在性别上的差异。数据如下表所示：某班级学生的高考数学成绩性别数学成绩男（n＝18）858975588680787684899995828760857580女（n＝12）929686837887706570787256四、实验步骤与结果（一）问题一操作步骤：1.在用SPSS进行数据分析之前，先把数据录入SPSS软件中。打开SPSS软件，在“变量视图”设置变量“态度反应得分（x）”，把“态度反应得分（x）”定义为数值型变量。图1变量视图2.进入数据视图，录入数据。对态度反应得分取中间值，并将人数作为每一个态度反应得分的个数。数据录入结果如下图：图2录入数据后的数据视图3.选择“分析”→“比较均值”→“均值”命令。选择人数，点击右侧向右箭头，使之进入“因变量列表”；选择态度反应得分，使之进入自变量列表。如图：图3均值对话框4.选择输出相关描述统计量。单击“均值”对话框右上角的“选项”按钮，弹出如图所示的对话框。在“统计量”列表框中选择“均值”和“标准差”并单击右箭头按钮使之进入“单元格统计量”列表框。实际操作中由于右列表框以默认存在“均值”、“个案数”和“标准差”，应该将“个案数”移动到左列表框，点击继续。如图：图4均值：选项对话框5.点击确定按钮，等待输出结果。结果分析：1.从表中可以看出，样本总共有60个，全部参加分析，没有缺失值。表1案例处理基本统计表2.变量统计结果表：表2变量统计结果表3.从表可以看出，学生态度得分的均值为47.00，标准值为13.629。第二问操作步骤1.回到数据视图，选择“分析”→“比较均值”→“单样本T检验”，弹出如下图对话框：图5单样本T检验对话框2.将变量态度反应得分（x）移动到右侧的检测变量对话框中，并在“检测值”列表框中输入47.00，作为目标值。图6单样本T检验对话框II3.设置置信区间和确实值的处理方法。单击右上角的“选项”按钮，在弹出的对话框的“置信区间百分比”文本框中输入“98”，即设置置信区间为98%。在“缺失值”选项组选中“按分析顺序排除个案“。如图：图7单样本T检验：选项对话框4.设置完毕后，单击“确定”按钮，等待结果输出。结果分析：1.从表可以看出，参与分析的样本有60个，样本均值为47.00，标准差为13.629，均值的标准误差是1.760。表3单个样本统计量表2.单样本T检验结果表从表可以发现，t统计量的值是1.000，自由度是59,98%的置信区间是（-4.21,4.21）。表4单个样本检验结果表（二）操作步骤：1.在进行数据分析之前，将数据录入SPSS软件中。打开SPSS软件，在变量视图界面输入“编号”和“四级成绩”，并将“编号”定义为字符型变量，将“四级成绩”定义为数值型变量。如图：图8变量视图2.录入数据图9录入数据后的数据视图3.点击“分析”→“比较均值”→“单样本T检验”，在弹出的对话框中，将“四级成绩”移动到右侧对话框，在“检验值”文本框”填入65,，如图：图10单样本T检验点击选项，在置信区间百分比输入“95”，即设置显著性水平为5%。在“缺失值”选项组中选中“按分析顺序排除个案”，也就是说，只有分析计算涉及到该记录缺失的变量时，才删去该记录。如下图：图11单样本T检验：选项4.设置完毕，点击“继续”按钮返回“单样本T检验”对话框。单击“确定”按钮，等待结果输出。结果分析：1.从表可以看出与，参与分析的样本共有20个，样本的均值是69.8000，标准差是9.47351，均值的标准误是2.11834.表5单个样本统计量表2.从表可以发现：t统计量的值是2.266，自由度是19,95%的置信区间是（0.3663,9.2337），临界置信水平是0.035，小于0.05，说明该校英语水平与全区英语平均水平存在较大差别。表6单个样本检验表（三）第一问：操作步骤：1.打开SPSS软件，在变量视图中定义“ID”、“method”、“scoreadd”三个变量，并在变量method的值标签定义：1为旧方法，2为新方法，如下图所示：图12变量视图2.将文件保存为《data3_3.sav》，如下图：图13保存为《data3_3.sav》文件第二问：操作步骤：1.对数据进行分组。点击“数据”→“分割文件”，进入分割文件对话框。选择“method”，点击中间的向右箭头，使之成为分组方式。如图：图14分割文件2.点击确定完成分组设置。单击“分析”→“描述统计”→“频率”，弹出频率对话框。选中scoreadd变量，单击向右箭头使之进入变量列表框。如下图：图15频率对话框3.单击统计量按钮，选中“四分位数”和“均值”，单击继续回到频率对话框。单击确定，等待结果输出。结果分析：如下图所示，旧培训方法的评分增加量均值为10.6111，从上往下四分位数依次为12.2500；10.5000；9.2500。新培训方法的评分增加量均值为12.5556，从上往下四分位数依次为15.0000；12.0000；10.0000.从以上结果可以起看出，新培训方法下的评分增加量与就培训方法相比，有了明显的增加。说明新培训方法对员工工作能力有明显积极效果。表7统计量第三问：操作步骤：1.点击“分析”→“比较均值”→“独立样本T检验”，选中“socreadd”并点击右侧第一个向右箭头，使之进入检验变量列表框；选中“method”，单击右侧第二个向右箭头，使之进入分组变量列表框。如图：图16独立样本T检验2.单击定义组，在组1（1）输入“1.00”，在组2（2）输入“2.00”。单击继续，如图：图17定义组3.设置置信区间和缺失值的处理方法。单击“独立样本T检验”对话框中的“选项”按钮，弹出如图所示的对话框。采用默认的95%置信度以及“案分析顺序排除个案”的缺失值处理方法即可。单击继续返回“独立样本T检验”对话框，单击确定，等待结果输出。图18独立样本T检验：选项对话框结果分析：1.从表可以看出：参与分析的样本中，旧方法组的样本容量是9，样本均值是10.6111，标准差是1.67290，均值的标准差是0.55763；新方法组的样本容量是9，样本均值是12.5556，标准差是2.60342，均值的标注差是0.86781.表8数据基本统计量表2.从表可以发现：F统计量的值为2.764，对应的置信水平为0.116，说明两样本方差不存在显著差别，所以采用的方法是两样本等方差T检验。T统计量的值是-1.885，自由度是16,95%置信区间是（-4.13118,0.24229），临界置信水平为0.078，大于5%，所以两种培训方法之间不具有显著差别。表9独立样本T检验结果表（四）操作步骤：1.数据录入。在进行数据分析之前，先将数据录入到SPSS软件中。打开SPSS软件，在变量视图定义“性别”和“成绩”变量，并在性别的值标签定义为“男”=1，“女”=2.如图所示：图19变量视图2.转换到数据视图，进行数据录入。用“1”表示性别“男”，用“2”表示性别“女”。如图：图20录入数据后的数据视图3.点击“分析”→“比较均值”→“独立样本T检验”，进入独立样本T检验对话框。选中“成绩”变量，单击中间第一个向右箭头，使之进入检验变量列表框；选中“性别”变量，单击中间第二个向右箭头，使之进入分组变量列表框。如图：图21独立样本T检验4.点击定义组，在组1（1）输入1，在组2（2）输入2，如图：图22定义组5.单击继续，返回独立样本T检验对话框。单击右上角的“选项”按钮，设置置信区间百分比为95%，缺失值按分析顺序排除个案，如下图说是：图23独立样本T检验：选项6.单击继续返回，单击确定，等待结果输出。结果分析：1.从表可以看出，参与分析的样本中，性别为男的一组的样本容量为18，样本均值为81.2778，标注差为10.36854，均值的标注误为2.44389；性别为女的一组的样本容量为12，均值为77.7500，标注差为11.70179，均值的标准误为3.37801.表10数据基本统计量表2.从表中可以发现，F统计量的值是0.467，对应的置信水平是0.500，说明两样本之间存在显著差别，所以采用的方法是两样本方差不相等的T检验。T统计量为0.846，自由度为21.685,95%置信区间是（-5.12625，,12.18180），临街置信水平为0.407，大于临界置信水平5%，说明该班级学生的高考成绩不存在性别上的差别。表11独立样本检验结果表五、分析与讨论本次实验主要是对SPSS软件的均值过程和T检验案例进行研究。均值（以及四分位数）是描述数据特征的重要指标，在对数据进行分析时，我们经常根据数据的分组输出数据的均值等描述性统计量，并对数据进行均值比较。其中根据数据分组分别输出数据的重要描述性统计量可以通过均值过程来完成，对数据进行均值比较可以通过相应的T检验过程来完成。SPSS的单一样本T检验过程是假设检验中最基本也是最常用的方法之一，其依据的原理是统计学中的“小概率反证法”原理。通过单一样本T检验，我们可以实现样本均值和总体均值的比较；SPSS的独立样本T检验过程也是假设检验中最基本、最常用的方法之一，其依据的基本原理同样是统计学中的“小概率反证法”原理。通过独立样本T检验，我们可以实现两个独立样本的均值比较。通过此次实验，我有更进一步的对SPSS软件的应用以及其统计原理有了更深的理解。学生将继续学习研究，结合实际生活中的案例，加深对软件的应用，提高数据分析能力。六、教师评语签名：杨超成绩