实验四指导书运用STATISTICA和SPSS软件进行样本方差的检验和分析概述

1、数理统计B实验指导书理学院实验中心数学专业实验室编写 实验四 运用STATISTICA和SPSS软件进行样本方差的检验和分析【实验类型】（综合性）【实验学时】2学时【实验目的】通过上机操作掌握在STATISTICA和SPSS 软件中的样本方差的卡方检验和F检验，熟悉软件数据的引入和分析，熟悉相关选项的操作，并能正确解释软件处理的结果。【实验内容】1、利用STATISTICA和SPSS 软件完成对单样本方差的卡方检验，并解释软件处理的结果。2、利用STATISTICA和SPSS 软件完成对双样本方差的F检验，并解释软件处理的结果。3、利用STATISTICA和SPSS 软件完成单因子方差分析，并

2、解释软件处理的结果。数据分析：1、抽样样本量确定以后，对单样本方差的卡方检验，并解释软件处理的结果。2、利用得到的抽样，对样本方差的F检验，估计量的方差的分析，并解释软件处理的结果。3、确定因子，完成单因子方差分析，并解释软件处理的结果。【实验报告要求】1. 写出实验步骤；2. 附上数据处理结果。 SPSS操作步骤：一、 打开EXCEL文件：可以选择现有的数据源，也可以选择自己的文件，但一定要注意打开文件的类型的选择，要选择打开EXCEL文件的工作区，和范围；打开的文件如下图二、SPSS软件对单样本均值的卡方检验,并对结果做分析。简单的统计量分析，在分析选项中1、 首先选择“分析”“非参数检验

3、”“旧对话框”“卡方”，打开“卡方”对话框。选出要检验的变量到“检验变量”中，可以选一个，也可能选多个，多个被选中，则会每个变量都出一个结果。点“选项”出现新对话框，是对假设检验的统计量和缺失值的设置；点“精确检验”对话框用于选择计算显著性水平sig.值的几种方法，通常系统默认的渐进方法。 点“继续”返回后，点“粘贴”可以进入“语法对话框”得到如下结果：可以对结果进行多次编程。无需改动，就返回，点“确定”得到结果。 检验统计量对照班前测总分卡方34.261adf43渐近显著性.827a. 44 个单元 (100.0%) 具有小于 5 的期望频率。单元最小期望频率为 2.1。三、SPSS软件对对

4、样本方差的F检验，估计量的方差的分析。简单的统计量分析，在分析选项中2、 首先选择“分析”“比较均值”“单因素ANOVA”，打开“单因素ANOVA”对话框。选出要检验的变量到“因变量列表”中，可以选一个，也可能选多个，多个被选中，则会每个变量都出一个结果；“因子”中，只可以选一个，则会每个变量按分好的组都出一个结果；单击“对比”按钮，然后从打开的对比对话框中的“度”下拉列表框选择“线性”，选项，“继续”后返回主对话框，再单击“两两比较”按钮，然后从打开的对比对话框中选择“LSD”，选项，“继续”后返回，再单击“选项”按钮，然后选择“描述性”和“均值图”，选项，“继续”后返回，最后确定出结果。

5、点“继续”返回后，点“粘贴”可以进入“语法对话框”得到如下结果：可以对结果进行多次编程。无需改动，就返回，点“确定”得到结果。描述对照班前测总分N均值标准差标准误均值的 95% 置信区间极小值极大值下限上限1482971.8114.843.21471.3972.23431202143667.0610.598.28066.5167.614881总数626570.7214.125.17870.3771.0743120ANOVA对照班前测总分平方和df均方F显著性组间（组合）24959.851124959.851127.625.000线性项未加权的24959.851124959.851127.625

6、.000加权的24959.851124959.851127.625.000组内1224864.5966263195.572总数1249824.4466264重新做因子有三个的类别，有三班，分别31班32班33班，描述从56到70N均值标准差标准误均值的 95% 置信区间极小值极大值下限上限314524.181.992.29723.5824.782030324523.912.372.35423.2024.622030334525.021.889.28224.4525.592230总数13524.372.133.18424.0124.732030ANOVA从56到70平方和df均方F显著性组间（组

7、合）30.281215.1413.451.035线性项对比16.044116.0443.657.058偏差14.237114.2373.245.074组内579.2001324.388总数609.481134多重比较从56到70LSD(I) 班级(J) 班级均值差 (I-J)标准误显著性95% 置信区间下限上限3132.267.442.547-.611.1433-.844.442.058-1.72.033231-.267.442.547-1.14.6133-1.111*.442.013-1.98-.243331.844.442.058-.031.72321.111*.442.013.241.9

8、8*. 均值差的显著性水平为 0.05。由多重比较，可以得到31与33班的显著性0.058，31与32班的显著性是0.547，说明31与32班的差异要大一点，均值，是32班最小，33班最大四、SPSS软件对对样本相关性的分析。1、简单的统计量分析，在分析选项中2、首先选择“分析”“相关”“双变量”，打开“双变量相关”对话框。选两个变量和多个变量，做“PEARSON”相关系数的相关性分析，不清楚变量之间是正相关还是负相关，就选双侧检验，如果知道正负，就选“单侧检验”。描述性统计量均值标准差N对照班前测总分68.1013.43392对照班后测总分67.5913.08792相关性对照班前测总分对照班

9、后测总分对照班前测总分Pearson 相关性1.996*显著性（双侧）.000平方与叉积的和16420.12015928.717协方差180.441175.041N9292对照班后测总分Pearson 相关性.996*1显著性（双侧）.000平方与叉积的和15928.71715586.304协方差175.041171.278N9292*. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。相关系数为1和0.996，说明相关性非常强如果多个变量做相关性分析，现选四个变量得如下结果描述性统计量均值标准差N对照班前测总分68.1013.43392对照班后测总分67.5913.08792实验班前测总分64.9515

10、.03678实验班后测总分97.8311.74878相关性对照班前测总分对照班后测总分实验班前测总分实验班后测总分对照班前测总分Pearson 相关性1.996*.868*.786*显著性（双侧）.000.000.000平方与叉积的和16420.12015928.71712850.0779089.000协方差180.441175.041166.884118.039N92927878对照班后测总分Pearson 相关性.996*1.865*.780*显著性（双侧）.000.000.000平方与叉积的和15928.71715586.30412414.8728754.833协方差175.041171

11、.278161.232113.699N92927878实验班前测总分Pearson 相关性.868*.865*1.896*显著性（双侧）.000.000.000平方与叉积的和12850.07712414.87217407.79512183.333协方差166.884161.232226.075158.225N78787878实验班后测总分Pearson 相关性.786*.780*.896*1显著性（双侧）.000.000.000平方与叉积的和9089.0008754.83312183.33310626.833协方差118.039113.699158.225138.011N78787878*.

12、在 .01 水平（双侧）上显著相关。由上面的结果，可以得到，对照班前测总分和对照班后测总分相关系数是0.996，相关性最强，实验班前测总分与实验班后测总分的相关系数是0.896，比其它的又大一点，所以它俩之间相关性大一点。3、首先选择“分析”“相关”“偏相关”，打开“偏相关”对话框。 偏相一般是研究多个变量之间的相关关系是的，如研究农作物产量与雨量与气温之间的偏相关，高温多雨均有利于产量，而高温与雨量是负相关，高温则一定少雨，所以高温与产量不是简单的相关，而是固定雨量，确定高温与产量的相关性，就是偏相关，控制一个变量时，叫一阶偏相关分析，要控制二个变量时，叫二阶偏相关分析。简单相关系数 “变量

13、”输入进行偏相关分析的变量，可以两个，也可以多个，则给出两两相关分析，“控制”输入控制变量，需要控制的变量。点“选项”对话框，选中统计量，见右上图点“继续”后，返回“确定”按钮，执行结果。相关性控制变量对照班前测总分实验班前测总分实验班后测总分对照班前测总分相关性1.000.597显著性（双侧）.000df075实验班前测总分相关性.5971.000显著性（双侧）.000.df750描述性统计量均值标准差N对照班前测总分70.7712.78678实验班前测总分64.9515.03678实验班后测总分97.8311.74878相关性控制变量对照班前测总分实验班前测总分实验班后测总分-无-a对照班

14、前测总分相关性1.000.868.786显著性（双侧）.000.000df07676实验班前测总分相关性.8681.000.896显著性（双侧）.000.000df76076实验班后测总分相关性.786.8961.000显著性（双侧）.000.000.df76760实验班后测总分对照班前测总分相关性1.000.597显著性（双侧）.000df075实验班前测总分相关性.5971.000显著性（双侧）.000.df750a. 单元格包含零阶 (Pearson) 相关。4、首先选择“分析”“相关”“距离”，打开“距离”对话框。在距离分析过程中，主要利用变量之间的相似性测度与不相似性测度，“不相似性

15、测度”主要有欧氏距离，平方欧氏距离，契比雪夫距离，BLOCK距离，等，“相似性测度”PEARSON相关系数和夹角余弦距离，对于二值变量的相似性测度，也有简单匹配系数，等 在“计算距离”中选中“变量间”，在“ 度量标准”中选“相似性”点“确定”结果如下：案例处理摘要案例有效缺失合计N百分比N百分比N百分比7884.8%1415.2%92100.0%近似矩阵 值向量间的相关性 对照班前测总分对照班后测总分实验班前测总分实验班后测总分对照班前测总分1.000.995.868.786对照班后测总分.9951.000.865.780实验班前测总分.868.8651.000.896实验班后测总分.786.

16、780.8961.000这是一个相似性矩阵相似矩阵也就是PEARSON相关系数矩阵，从上表可以得到，对照班前测总分与对照班后测总分的相关系数是0.995，相关性最大。实验班前测总分与实验班后测总分相关系数是0.896，相关性是最大。五、SPSS软件作单因子方差分析的分析。单因子方差分析有两种，第一种是完全随机设计方差分析；另一种是随机单位组设计方差分析；第一种：1、打开EXCEL文件，2、简单的统计量分析，在分析选项中首先选择“分析”“比较均值”“单变量ANOVE”，打开“单因素方差分析”对话框。其中“因变量列表”，是选择要选择的变量，对其进行方差分析其中“因子”，是对选择的变量由该因子分类，

17、进行方差分析另一种：1、打开EXCEL文件，2、简单的统计量分析，在分析选项中首先选择“分析”“一般线性模型”“单变量”，打开“单变量”对话框。 其中“固定因子”就是需要分析时考虑的因子，可以是一个也可以是两个多个，其中“因变量”就是需要分析的变量，其中“选项”就是分析出的选项，有对话框如下：其中“模型”选定模型类型 得结果如下：描述性统计量因变量:总保费汽车类别均值标准 偏差N瑞纳 2014款 1.4L 手动顶级型TOP2822.4557402.3517428瑞纳 2014款 1.4L 手动智能型GLS2461.4957402.3517428瑞纳 2014款 1.4L 自动领先型GLX287

18、3.6557402.3517428瑞纳 2014款 1.4L 自动智能型GLS2796.8557402.3517428总计2738.6157429.08297112主体间效应的检验因变量:总保费源III 型平方和df均方FSig.偏 Eta 方校正模型2952665.498a3984221.8336.080.001.144截距8.400E818.400E85188.818.000.980汽车类别2952665.4983984221.8336.080.001.144误差17483787.857108161886.925总计8.604E8112校正的总计20436453.355111a. R 方

19、= .144（调整 R 方 = .121）参数估计因变量:总保费参数B标准 误差tSig.95% 置信区间偏 Eta 方下限上限截距2796.85676.03736.783.0002646.1372947.575.926汽车类别=瑞纳 2014款 1.4L 手动顶级型TOP25.600107.533.238.812-187.549238.749.001汽车类别=瑞纳 2014款 1.4L 手动智能型GLS-335.360107.533-3.119.002-548.509-122.211.083汽车类别=瑞纳 2014款 1.4L 自动领先型GLX76.800107.533.714.477-136.349289.949.005汽车类别=瑞纳 2014款 1.4L 自动智能型GLS0a.a. 此参数为冗余参数，将被设为零。STATISTICA