教育统计学t检验练习

1、精选优质文档-倾情为你奉上实验报告实验名称：t 检验 成绩： 实验日期： 2011年10月31日 实验报告日期：2011年11 月 日林虹 一、 实验目的（1）掌握单一样本t检验。（2）掌握相关样本t检验（3）掌握独立样本t检验二、实验设备（1）微机（2）SPSS for Windows V17.0统计软件包三、实验内容：1. 某市统一考试的数学平均成绩为75分，某校一个班的成绩见表4-1。问该班的成绩与全市平均成绩的差异显着吗？表4-1 学生的数学成绩编号12345678910111213141516成绩96977560926483769097829887568960编号1718192021

2、2223242526272829303132成绩687470558586567165775660925487802. 某物理教师在教学中发现，在课堂物理教学中采用“先讲规则（物理的定理或法则），再举例题讲解规则的具体应用”与采用“先讲例题，再概括出解题规则”这两种教学方法的教学效果似乎不同。为了验证他的这个经验性发现是否属实，他选择了两个近似相等的班级进行教学实验。进行教学实验时的教学内容、教学时间和教学地点等无关变量他都做了严格的控制，分别采用“例-规”法与“规-例”法对两个班的学生进行物理教学，然后，两个班的被试都进行同样的物理知识测验。测验成绩按“5分制”进行评定。两组被试的测验成绩见数

3、据文件data4-02。请用SPSS，通过适当的统计分析方法，检验这两种教学方法的教学效果是否存在实质性差别。3. 某幼儿园分别在儿童入园时和入园一年后对他们进行了“比奈智力测验”，测验结果见数据文件data4-03。请问，儿童入园一年后的智商有明显的变化吗？（例题）4. 某心理学工作者以大学生为被试，以“正性”和“负性”两种面部表情模式的照片为实验材料，测量被试对“正性”和“负性”面部表情识别的时间，测验结果见数据文件data4-04。请用SPSS中适当的统计分析方法检验两种面部表情模式对大学生识别面部表情的时间是否存在明显的影响。5. 某小学教师分别采用“集中学习”与“分散学习”两种方式教

4、两个小学二年级班级的学生学习相同的汉字，两个班学生的学习成绩见data4-05。请问哪种学习方式效果更好？6. 某省语文高考平均成绩为78分，某学校的成绩见data4-06。请问该校考生的平均成绩与全省平均成绩之间的差异显着吗？ * 7. 某县在初三英语教学中进行教改试验，推广新的教学方法，经一年教改试验后，参加全市英语统一考试，全市英语测验平均分数为82分，随机抽取该县初三学生54人，其英语测验成绩见表9.1（数据文件data4-07）。试分析该县的初三英语教学改革是否成功。8. 已知某省12岁男孩平均身高为142.3cm。2003年某市测量120名12岁男孩的身高结果见表9.4（数据文件d

5、ata4-08）。问该市12岁男孩身高与该省的平均身高有无显着差异？9. 从某中学随机抽取初二学生32人进行为期一周的思维策略训练，训练前后测验分数见表9.7（data4-09）。问思维策略训练有无显着效果？10. 在一次有关记忆方法训练的试验中，按IQ基本相同的原则将60名小学四年级学生一一匹配成对，每对随机地分入实验组（A）和对照组（B），试验组进行为期三天的记忆方法训练，对照组不进行训练，实验后期的记忆力测验结果见表9.11（数据文件data4-10）。问该记忆方法训练是否有效？11. 在一项关于高二化学教学方法改革的研究中，从某中学高二年级随机抽取两个小组，在化学教学中实验组（A）采用

6、启发探究法，对照组（B）采用传统讲授法，后期统一测验结果见表9.15（数据文件data4-11）。试分析该项教法改革是否成功。12. 在某师范学校书法比赛中，随机抽取男女学生各40名，其比赛成绩见表9.18（数据文件data4-12）。试检验本次书法比赛中男女生书法比赛成绩是否有显着性差异。13. 现有29名13岁男生的身高（单位：厘米）、肺活量（单位：升）数据见表9.21（数据文件data4-13）。将男生的身高分为高个（A，身高大于等于155cm）与矮个（B，身高小于155cm）。试分析高个男生与矮个男生的肺活量均值是否有显着性差异。四实验步骤。1.某市统一考试的数学平均成绩为75分，某校

7、一个班的成绩见表4-1。问该班的成绩与全市平均成绩的差异显着吗？表4-1 学生的数学成绩编号12345678910111213141516成绩96977560926483769097829887568960编号17181920212223242526272829303132成绩68747055858656716577566092548780（1） 操作（2） 选择“分析”菜单中“比较均值”中“单样本T检验”，打开“单样本T检验”进行如下操作。 将“成绩”选入“检验变量”，在检验值框中输入75，单击“确定”。（3） 结果与解释：单个样本统计量N均值标准差均值的标准误成绩3276.1914.430

8、2.551单个样本检验检验值 = 75 差分的 95% 置信区间tdfSig.(双侧)均值差值下限上限成绩.46631.6451.188-4.026.39当检验值为75时，样本均数与总体均数的检验值T值为0.466，自由度为31，P为0.645，两均数之差为1.188，因为T=0.466，P=0.645>p=0.05,所以接受虚无假设，拒绝研究假设，说明该班成绩跟全市平均成绩差异不显着。 2. 某物理教师在教学中发现，在课堂物理教学中采用“先讲规则（物理的定理或法则），再举例题讲解规则的具体应用”与采用“先讲例题，再概括出解题规则”这两种教学方法的 教学效果似乎不同。为了验证他的这个经验

9、性发现是否属实，他选择了两个近似相等的班级进行教学实验。进行教学实验时的教学内容、教学时间和教学地点等无关变量他都做了严格的控制，分别采用“例-规”法与“规-例”法对两个班的学生进行物理教学，然后，两个班的被试都进行同样的物理知识测验。测验成绩按“5分制”进行评定。两组被试的测验成绩见数据文件data4-02。请用SPSS，通过适当的统计分析方法，检验这两种教学方法的教学效果是否存在实质性差别。 （1）打开数据文件data4-02,在“分析”中“比较均值”中“单样本T检验”对话框，将“成绩”选入检验变量框中。检验值设为5.单击“确定”。 （2）结果与解释：单个样本统计量N均值标准差均值的标准误

10、成绩1004.1540.57760.05776单个样本检验检验值 = 5 差分的 95% 置信区间tdfSig.(双侧)均值差值下限上限成绩-14.64799.000-.84600-.9606-.7314 总体均数为5，样本均数与总体均数的检验值T值为-14.647，自由度为99，P=0.000，P<0.01，所以拒绝虚无假设，接受研究假设。说明这两种教学方法的教学效果极显着。 3.某幼儿园分别在儿童入园时和入园一年后对他们进行了“比奈智力测验”，测验结果见数据文件data4-03。请问，儿童入园一年后的智商有明显的变化吗？（1） 打开数据data4-03，选择“分析”菜单中“比较均值”

11、子菜单中“配对样本T检验”，打开如下对话框。（2） 将“入园时”和“一年后”选入成对变量中。再单击“确定”。（3） 结果与分析：成对样本相关系数N相关系数Sig.对 1入园时 & 一年后34.764.000成对样本检验成对差分差分的 95% 置信区间均值标准差均值的标准误下限上限对 1入园时 - 一年后-8.9413.054.524-10.007-7.875成对样本检验tdfSig.(双侧)对 1入园时 - 一年后-17.06933.000以上是幼儿入园前与入园后一年的相关样本t检验，因t=-17.069时，p=0.000<0.01,所以拒绝虚无假设，接受研究假设，说明入园时与一

12、年后的智商极显着差异。 4.某心理学工作者以大学生为被试，以“正性”和“负性”两种面部表情模式的照片为实验材料，测量被试对“正性”和“负性”面部表情识别的时间，测验结果见数据文件data4-04。请用SPSS中适当的统计分析方法检验两种面部表情模式对大学生识别面部表情的时间是否存在明显的影响。（4） 打开数据文件data4-04,然后选择“分析”菜单中“比较均值”子菜单中“配对样本T检验”菜单，打开“配对样本T检验”对话框。（5） 将“form”和“time”选入“成对变量”列表中，单击“确定”。（6） 结果与分析：成对样本统计量均值N标准差均值的标准误对 1form1.500060.5042

13、2.06509time3.9833601.66206.21457成对样本检验成对差分差分的 95% 置信区间均值标准差均值的标准误下限上限对 1form - time-2.483331.89103.24413-2.97184-1.99483成对样本检验tdfSig.(双侧)对 1form - time-10.17259.000以上为相关样本的t检验结果，因t=-10.172时，p=0.000<0.01, 拒绝虚无假设，接受研究假设，说明两种面部表情模式对大学生识别面部表情的时间极显着差异。5.某小学教师分别采用“集中学习”与“分散学习”两种方式教两个小学二年级班级的学生学习相同的汉字，两

14、个班学生的学习成绩见data4-05。请问哪种学习方式效果更好？(1) 打开数据data4-5，单击“分析”菜单中“比较均值”菜单“独立样本T检验”菜单，打开“独立样本T检验”对话框，进行如下操作：（7） 单击“定义组”选项，打开“定义组”对话框，进行如下操作：（8） 结果与分析：组统计量学习方式N均值标准差均值的标准误成绩集中学习309.40002.84787.51995分散学习3011.50002.90956.53121独立样本检验方差方程的 Levene 检验均值方程的 t 检验FSig.tdfSig.(双侧)均值差值成绩假设方差相等.279.600-2.82558.006-2.1000

15、0假设方差不相等-2.82557.973.006-2.10000根据以上相关样本t检验。T=-2.825,p=0.006<0.01.所以集中学习方法比较好。6.某省语文高考平均成绩为78分，某学校的成绩见data4-06。请问该校考生的平均成绩与全省平均成绩之间的差异显着吗？（9） 打开数据data4-06，“分析”菜单中选择“比较均值”子菜单中“单样本T检验”菜单，打开“单样本T检验”对话框，将“语文成绩”添加到“检验变量”列表中。检验值设为“78”，单击“确定”按钮。（10） 结果与分析：单个样本统计量N均值标准差均值的标准误语文成绩4276.619013.836952.13509单

16、个样本检验检验值 = 78 差分的 95% 置信区间tdfSig.(双侧)均值差值下限上限语文成绩-.64741.521-1.38095-5.69282.9309根据以上的相关样本t检验结果，因t=-0.647时，p=0.521>0.05,所以接受虚无假设，拒绝研究假设，说明该校考生的平均成绩与全省平均成绩无显着差异。7.某县在初三英语教学中进行教改试验，推广新的教学方法，经一年教改试验后，参加全市英语统一考试，全市英语测验平均分数为82分，随机抽取该县初三学生54人，其英语测验成绩见表9.1（数据文件data4-07）。试分析该县的初三英语教学改革是否成功。（11） 打开数据data4

17、-07，选择“分析”菜单中“比较均值”子菜单中“单样本T检验”菜单，打开“单样本T检验”对话框。将“grade”添加到“检验变量”列表中。检验值设置为“82”，单击“确定”。如下表：（12） 结果与分析：单个样本统计量N均值标准差均值的标准误grade5484.398.2171.118单个样本检验检验值 = 82 差分的 95% 置信区间tdfSig.(双侧)均值差值下限上限grade2.13653.0372.389.154.63根据以上相关样本T检验，因t=2.136时，p=0.037,t(0.05)=2.000,t(0.01)=2.660,所以该县的初三英语教学改革是显着。8.已知某省12

18、岁男孩平均身高为142.3cm。2003年某市测量120名12岁男孩的身高结果见表9.4（数据文件data4-08）。问该市12岁男孩身高与该省的平均身高有无显着差异？（13） 打开数据data4-08,选择“分析”菜单中“比较均值”子菜单中“单样本T检验”菜单，打开“单样本T检验”对话框，将“身高”添加到“检验变量”列表中，检验值设为“142.3”， 如下表，然后单击“确定”。（14） 结果与分析：单个样本统计量N均值标准差均值的标准误身高120143.0485.8206.5313单个样本检验检验值 = 142.3 差分的 95% 置信区间tdfSig.(双侧)均值差值下限上限身高1.408

19、119.162.7483-.3041.800根据以上相关样本T检验，因t=1.408时p=0.162>0.05,所以接受虚无假设，拒绝研究假设，说明该市12岁男孩身高与该省的平均身高无显着差异。9.从某中学随机抽取初二学生32人进行为期一周的思维策略训练，训练前后测验分数见表9.7（data4-09）。问思维策略训练有无显着效果？（15） 打开数据data4-09,单击“分析”菜单中“比较均值”子菜单中“配对样本T检验”菜单，打开“配对样本T检验”对话框，将“训练前”和“训练后”添加到“成对变量”列表中。如下表：（16） 结果与分析：成对样本统计量均值N标准差均值的标准误对 1训练前44

20、.163213.8682.452训练后46.593214.0162.478成对样本相关系数N相关系数Sig.对 1训练前 & 训练后32.884.000成对样本检验成对差分差分的 95% 置信区间均值标准差均值的标准误下限上限对 1训练前 - 训练后-2.4386.7051.185-4.855-.020成对样本检验tdfSig.(双侧)对 1训练前 - 训练后-2.05631.048根据以上相关样本T检验结果，因t=-2.056时，p=0.048,t(0.05)=2.042,t(0.01)=2.750,所以思维策略训练有显着效果。10.在一次有关记忆方法训练的试验中，按IQ基本相同的原

21、则将60名小学四年级学生一一匹配成对，每对随机地分入实验组（A）和对照组（B），试验组进行为期三天的记忆方法训练，对照组不进行训练，实验后期的记忆力测验结果见表9.11（数据文件data4-10）。问该记忆方法训练是否有效？（17） 打开数据data4-10,单击“分析”菜单中“比较均值”子菜单中“配对样本T检验”菜单，打开“配对样本T检验”对话框，将“对照组”和“实验组”添加到“成对变量”列表中，如下图，然后单击“确定”。（18） 结果与分析：成对样本统计量均值N标准差均值的标准误对 1对照组75.40307.2661.327实验组83.63308.4141.536成对样本相关系数N相关系数

22、Sig.对 1对照组 & 实验组30-.509.004成对样本检验成对差分差分的 95% 置信区间均值标准差均值的标准误下限上限对 1对照组 - 实验组-8.23313.6322.489-13.324-3.143成对样本检验tdfSig.(双侧)对 1对照组 - 实验组-3.30829.003根据以上相关样本T检验结果，因t=-3.308时，p=0.003<0.01,所以拒绝虚无假设，接受研究假设，说明该记忆方法训练是极显着。11.在一项关于高二化学教学方法改革的研究中，从某中学高二年级随机抽取两个小组，在化学教学中实验组（A）采用启发探究法，对照组（B）采用传统讲授法，后期统一

23、测验结果见表9.15（数据文件data4-11）。试分析该项教法改革是否成功。（19） 打开数据data4-11,选择“分析”菜单中“比较均值”子菜单中“独立样本T检验”菜单，打开“独立样本T检验”对话框。将“score”添加到“检验变量”列表中，“group”添加到“分组变量”列表中。如下图：（20） 再单击“定义组”选项，打开“定义组”对话框，选择“使用指定值”单选项，设置如下图，单击“继续”。（21） 结果与分析：组统计量groupN均值标准差均值的标准误score实验组4083.456.6291.048对照组3773.897.9081.300独立样本检验方差方程的 Levene 检验均

24、值方程的 t 检验FSig.tdfSig.(双侧)均值差值score假设方差相等1.327.2535.76375.0009.558假设方差不相等5.72370.510.0009.558独立样本检验均值方程的 t 检验差分的 95% 置信区间标准误差值下限上限score假设方差相等1.6596.25412.862假设方差不相等1.6706.22812.888 有两部分检验内容：一是方差齐性检验，此处F=1.327，P=0.253>0.05,方差齐性。二是在方差齐性和方差不齐性时的T检验结果。方差齐性的t检验为t=5.763，自由度为df=75，p=0.000<0.01,所以在0.01

25、水平以上说明该项教法改革是非常成功。12.在某师范学校书法比赛中，随机抽取男女学生各40名，其比赛成绩见表9.18（数据文件data4-12）。试检验本次书法比赛中男女生书法比赛成绩是否有显着性差异。（22） 打开数据data4-12,单击“分析”菜单中“比较均值”子菜单中“独立样本T检验”菜单。打开“独立样本T检验”对话框，进行如下操作：（23） 在单击“定义组”选项，打开“定义组”对话框，单击“继续”设置如下：（24） 结果与分析：组统计量GenderN均值标准差均值的标准误gradeFemale4082.886.065.959Male4075.038.3621.322独立样本检验方差方程的 Levene 检验均值方程的 t 检验FSig.tdfSig.(双侧)均值差