SpsS实验总结报告文档

专业统计软件应用实验报告解：解决问题的原理：独立T样本检验提出原假设和备择假设：Ho:p<0.05，该班的数学成绩与全国的平均成绩70分之间不存在显著相关性；H1:p>0.05，该班的数学成绩与全国的平均成绩70分之间存在显著相关性。第1步单样本T检验分析设置70生的样本均值与检验值有无显著性差异。第2步“选项”对话框设置：指定置信水平和缺失值的处理方法。第3步主要结果及分析完成以上的操作步骤后，点击“确定”按钮，运行结果如下所示，具体分析如TN差、均值的标准误差。当置信水平为95%时，显著性水平为0.05，从表5.2中可以看出，双尾检测概率值为0.0020.05，故接受原假设，也就是说该班的数学成绩与全国的平均成绩70分之间不存在显著相关性，即班的数学成绩与全国的平均成绩70分之间存在显著性差异。4.在某次测试中，随机抽取男女同学的成绩各10名，数据如下：男：99795989798999828085女：88545623756573508065差异(数据文件：data5-17.sav)。解：解决问题的原理：独立样本T检验提出假设和备择假设：Ho:p<0.05，男女生的成绩没有显著相关性。H1p>0.05，男女生的成绩有显著性相关。第1步数据组织录入数据后，保存名为data5-17.sav的SPSS数据文件。第2步独立样本T检验设置（2）“选项”对话框设置：指定置信水平和缺失值的处理方法。如下图所示：第3步运行结果及分析完成以上的操作步骤后，点击“确定”按钮，运行结果下表所示，具体意义分的均值、标准差和均值的标准误差。（2）表中第二列是F统计量的值，为1.6074，第三列是对应的概率p值，为0.2210.05，由于概率值大于，可以认为两个总体的方差无显著性差异，即方差具备齐性。在方差相等的情况下，独立样本T检验的0.05，故应接受原假设，即认为两样本没有显著相关性，两均值是不相等的，即认为男女生的成绩有显著性差异。似服从正态分布，试分析服药前后，体重是否有显著变化(数据文件：data5-18.sav)。解：解决问题的原理：配对样本T检验提出假设和备择假设：Ho:p>0.05，服药前后体重有显著相关性。H1:p<0.05，服药前后体重没有显著相关性。第1步数据组织保存为data5-18.sav。第2步配对样本T检验设置和缺失值的处理方法。第3步运行结果及分析（对样本的基本描述性统计量，包括每一个样本的的均值、样本容量、标准差和均值标准误差。从两对样本的均值变化可以看出，均值都有一定量的变化，但是否存在显著性差异，还必须通过计算相应的t统计量。（2）下表是两配对样本T检验的简单相关关系及其检验结果。表中第3列为训练前和训练后两样本的相关系数，第4列是相关系数的检验p值。从表中可以看出，在显著性水平为0.05时，概率p值为0。000，小于0.05，拒绝原假设，不可以认为服药前后的体重没有明显的线性关系。（3）下表是两配对样本T检验的最终结果。训练前后的配对样本的平均差值为8.063，差值的标准差为2.886，差值的均值标准误差为0.722，置信度为95%时统计量的观测值t为11.175，自由度df为15，sig.(双侧)为双尾检验概率p值，在显著性水平为0.05时，由于概率p值为0.000，小于0.05，拒绝原假设，说明服药前后体重没有显著相关性，可以认为服药前后的体重有显著变化。6.某地一周内各日忧郁症的人数分布如表5.22所示，请在显著性水平0.05下检验一周内各日人们忧郁数是否满足1:1:2:2:1:1:1的分布。(数据文件：data5-19.sav）解：解决问题的原理：卡方检验提出原假设和备择假设：Ho:P>0.05,一周内各日人们忧郁数满足1:1:2:2:1:1:1的分布;H1:P<0.05,一周内各日人们忧郁数不满足1:1:2:2:1:1:1的分布第1步数据组织.第2步“次品数”字段加权处理所示进行设置。第4步单因素的非参数检验设置选项”及“用户缺失值”保持默认选项。第5步卡方检验的选项设置单击“卡方检验”对应的“选项”按钮，打开“卡方检验选项”对话框，按如图所示进行设置。第6步运行结果及分析完成以上的操作步骤后，点击“运行”按钮，运行结果如图所示，具体意义分析如下：为单样本卡方检验的假设检验结果，根据前面设置，给出了卡方检验的原假设=0.331>0.05，说明不应拒绝原假设，因此图的“决策者”给出“保留原假设”的决策，认为工作日的类别是以1:1:2:2:1:1:1的概率发生的，双击输出文件中的如图5-12的“假设检验汇总”表，打开下图所示图形，从图可以更直观的看出周一到周日的人数的分布情况，且从中可以看出共有303个样本，检验统计量为6891，渐进显著性（即P值）为0.331。5解：解决问题的原理：单因素方差分析Ho:P>0.05,H1:P<0.05,不同品种的油菜的平均产量没有显著相关性。第1步数据的组织1输入数据并保存。第2步方差相等的齐性检验话框。（2）均值图复选框：选中该复选框，表示输出均数分布图，根据因素变量值所确定的各组均数描绘出因变量的均值分布情况。（3）缺失值处理选项组：选择缺失值的处置方式。第4步：结果分析设置好选项后，运行结果如下：方差齐性检验的H0假设是：方差相等。从表可看出相伴概率Sig.=0.164>0.05组间比较的相伴概率Sig.（p值）=0.016<0.05，故应拒绝H0假设（几种油菜著性水平0.05下判断不同类型轮胎的寿命间是否存在显著性差异？（数据文件：data6-8.sav）解：解决问题的原理：多因素方差分析法提出原假设和备择假设：Ho:>0.05,四类型轮胎的寿命间显著相关;H1:P<0.05,四类型轮胎的寿命间不显著相关。第1步数据的组织名称，输入数据并保存。第2步方差相等的齐性检验话框。（2）均值图复选框：选中该复选框，表示输出均数分布图，根据因素变量值所确定的各组均数描绘出因变量的均值分布情况。（4）缺失值处理选项组：选择缺失值的处置方式。第4步：结果分析设置好选项后，运行结果如下：H0Sig.=0.05=0.05间比较的相伴概率Sig.（p值）=0.099>0.05，故应接受H0假设（四种类型的7.某超市将同一种商品做3种不同的包装（A）并摆放在3个不同的货架区（B）进行销售试验，随机抽取3天的销售量作为样本，具体资料见表。要求检验：解：问题解决原理：多因素方差分析提出原假设和备择假设：Ho:P>0.05,商品包装对销售情况显著相关;H1:P<0.05,商品包装对销售情况不显著相关。H2:p>0.05,摆放位置及其搭配对销售情况显著相关;H3:p<0.05,摆放位置及其搭配对销售情况不显著相关第1步变量设置第4步输出结果、分析结果主体间效应的双侧检验Sig值均小于0.05，故拒绝原假设，即包装、摆放位置对销售情况有显著影响。8.18件（包括氮肥量和钾肥量）及实验结果（杨树苗的生长量）数据如表，请解：问题解决原理：多因素方差分析提出原假设和备择假设：Ho:P>0.05,生长量对杨树的生长有显著性相关;H1:P<0.05,生长量对杨树的生长没有显著性相关。H3:P>0.05,初始高度对杨树的生长有显著性相关;H4:P<0.05,初始高度对杨树的生长没有显著性相关。H5:P>0.05,实验条件对杨树的生长有显著性相关;H6:P<0.05,实验条件对杨树的生长没有显著性相关。如图所示进行设置。单击“对比”→在更改对比栏中选“简单”→参考类别“最第4步输出结果、分析结果N、K、height的双侧检验值Sig均大于0.05,原假设（生长量、出事高度、杨树的生长都有显著性影响。第章3．K.K.Smith在烟草杂交繁殖的花上收集到如表7.21所示的数据，要求对以上数据文件：a7-9.sav解：问题解决原理：两变量相关分析提出原假设和备择假设：Ho:P>0.05,;H1:P<0.05,花瓣长和花枝长相关系数具有显著性。H3:P>0.05,花枝长和花萼长相关系数没有显著性;H4:P<0.05,花枝长和花萼长具有显著性。H5:P>0.05,花瓣长和花萼长相关系数没有显著性;H6:PP<0.05,花瓣长和花萼具有显著性。Pearson在显著性检验中选择双侧检验；单击选项…按钮，选中统计量下的两项，计算结果中将输出均值和标准差。第2步主要结果及分析相关分析的主要结果，其中包括了叉积离差矩阵、协方差矩阵、Pearson相关系数及相伴概率p值。从表中可看出，相关系数1、0.955、0.797均大于0，说H04.试确定1962-1988年安徽省国民收入与城乡居民储蓄存款余额两个变量间的解：问题解决原理：两变量相关分析Ho:P<0.05,国民收入和存款余额没有显著性相关H1:P>0,国民收入和存款余额显著性相关。变量移入变量框中；相关系数选择Pearson显著性检验中选择双侧检验；单击选项…按钮，选中统计量下的两项，计算结果中将输出均值和标准差。第2步主要结果及分析相关分析的主要结果，其中包括了叉积离差矩阵、协方差矩阵、Pearson相关系数及相伴概率p值。从表中可看出，相关系数0.976大于0，说明呈正相关，H0:问这两个名次是否在0.05的显著性水平下具有相关性。（数据文件：data7-11.sav）解：问题解决原理：两变量相关分析Ho:P>0.05,百米名次和跳高名次有显著性相关;H1:P<0.05,百米名次和跳高名次没有显著性相关。Pearson在显著性检验中选择双侧检验；单击选项…按钮，选中统计量下的两项，计算结果中将输出均值和标准差。第2步主要结果及分析相关分析的主要结果，其中包括了叉积离差矩阵、协方差矩阵、Pearson相关系数及相伴概率p值。从表中可看出，相关系数0.697大于0，说明呈正相关，相关系数的显著性等于0.025<0.05，因此应接受原假设（H0:影响因素和销量关性。6.某公司太阳镜销售情况如表所示，请分析销售量与平均价格、广告费用题用偏相关分析是否有实际意义（显著性水解：问题解决原理：两变量相关分析Ho:P<0.05,影响因素和销量有显著性影响;H1:P>0.05,影