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文档简介
1、.试验 3 参数估计与假设检验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 0.052. 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。IDmethodscoreaddIDmethodscoreadd11.009.00102.0012.0021.0010.50112.0014.0031.0013.0
2、0122.0016.0041.008.00132.009.0051.0011.00142.0012.0061.009.50152.0010.0071.0010.00162.0010.0081.0012.00172.0014.0091.0012.50182.0016.00(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。3分析某班级学生的高考数学成绩是
3、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) 85 89 75 58 86 80 78 768489999582 87 60 85 75 80女( n 12) 92 96 86 83 78 87 70 6570787256.(一)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:.2. 录入数据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”
4、文本框”填入65, ,如图:.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: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2.11834.2. 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
5、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。.(二)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:.2. 将文件保存为 data3_3.sav ,如下图:第二问:操作步骤:1. 对数据进行分组。点击“数据”“拆分文件” ,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:.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 sc
6、oreadd 变量,单击向右箭头使之进入变量列表框。如下图: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。.第三问:操作步骤:1. 点击“分析
7、”“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: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: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。.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
8、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 0.86781.2. 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。.(三)操作步骤:1. 数据录入。在进行数据
9、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: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:.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:4. 点击定义组,在组1(1)输入 1,在组 2( 2)输入 2,如图:.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: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 3.37801.2. 从表中可以发现, F 统计量的值是0.467 ,对应的
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