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1、. -专 业 统 计 软 件 应 用实 验 报 告实验课程专业统计软件应用上课时间2021 学年 上半 学期 14 周 2021 年 5 月 27 日31日学生守玲*2021211432班级0361102所在学院经管上课地点金融实验指导教师唐兴艳第五章 思考与练习3.表5.20 是*班级学生的高考数学成绩，试分析该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间是否有显著性差异数据文件：data5-16.sav。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:p0.05，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1选择菜单：分析比拟均值单样本
2、T 检验S ，翻开 单样本T 检验主对话框，确定要进展T 检验的变量并输入检验值，按如以下列图进展设置。将成绩选入检验变量中，输入待检验的值70，用来检验产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，具体分析如下：下表给出了单样本T 检验的描述性统计量，包括样本数N、均值、标准差、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P 值为0.002，小于0.05，故承受原假设，也就是说该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之
3、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*次测试中，随机抽取男女同学的成绩各10 名，数据如下：男：99 79 59 89 79 89 99 82 80 85女：88 54 56 23 75 65 73 50 80 65假设样本总体服从正态分布，比拟置信度为95%的情况下男女得分是否有显著性差异(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:p0.05，男女生的成绩有显著性相关。第1 步 数据组织根据表题目，在SPSS 数据文件中建立两个变量，分别为性别、成绩，度量标准分别为名义及度量，变量品种的
4、变量值标签为：1-男，2-女，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 检验设置菜单项选择择：选择比拟均值独立样本T 检验 ，翻开独立样本T 检验主对话框，确定要进展T 检验的变量，确定分组变量。定义组按钮：定义变量的分组，分别是1、2。如以下列图所示：按如以下列图进展设置。（2） 选项对话框设置：指定置信水平和缺失值的处理方法。如以下列图所示：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，具体意义分析如下：1下表是本例的独立样本T 检验的根本描述统计量，包括两个样本的均值、标准差和均值的标准误差。2表中第二列是F
5、 统计量的值，为1.6074，第三列是对应的概率p 值，为0.221。显著性水平为0.05，由于概率p 值大于0.05，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 检验的结果应该看表中的假设方差相等一行，第5 列为相应的双尾检测概率Sig.双侧为0.007，在显著性水平为0.05 的情况下，T 统计量的概率p 值小于0.05，故应承受原假设，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。5. *医疗机构为研究*种减肥药的疗效，对16 位肥胖者进展为期半年的观察测试，测试指标为使用该药之前和之后的体重，数据如表5.21 所示
6、。假设体重近似服从正态分布，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:p0.05，服药前后体重有显著相关性。 H1:p0.05,一周各日人们忧郁数满足1:1:2:2:1:1:1 的分布;H1:P0.05，说明不应拒绝原假设，因此图 的决策者给出保存原假设的决策，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，翻开以下列图所示图形，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
7、即P 值为0.331。第六章 思考与练习5. 为了寻求适应*地区的高产油菜品种，今选了5 种不同品种进展试验，每一品种在4 块条件完全一样的试验田上试种，其他施肥等田间管理措施完全一样。表6.20 所示为每一品种下每一块田的亩产量，根据这些数据分析不同品种的油菜的平均产量在显著性水平0.05 下有无显著性差异。数据文件：data6-7.sav解：解决问题的原理：单因素方差分析提出原假设和备择假设：Ho:P0.05,不同品种的油菜的平均产量有显著相关性; H1:P0.05说明应该承受H0 假设即方差相等。故下面就用方差相等的检验方法。由于组间比拟的相伴概率Sig.p 值=0.0160.05,四类
8、型轮胎的寿命间显著相关; H1:P0.05,四类型轮胎的寿命间不显著相关。第1 步 数据的组织数据分成两列，一列是轮胎的里程，变量名为mileage，另一变量是轮胎类型变量值分别为1，2，3，4，变量名为tyre，并将标签设成对应的中文名称，输入数据并保存。第2步 方差相等的齐性检验选择菜单：分析均值比拟单因素ANOVA，翻开如以下列图单因素方差分析对话框。（2） 选项按钮：选项对话框，本例选择方差同质性检验。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：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.=0.05=0.05说明应该承受H0 假设即方差相等。故下
