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SPSS实验报告 统计推断(参数假设检验)

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参数估计与假设检验SPSS

参数估计与假设检验SPSS

3
区别
参数估计更侧重于总体参数的估计和推断，而假 设检验更侧重于对总体参数的假设进行验证和决 策。
02
SPSS软件介绍
SPSS软件的特点与优势
强大的统计分析功能
SPSS提供了广泛的统计分析方法，包括描述性统计、推论性统计、 多元统计分析等，能够满足各种数据分析和科学研究的需求。
易用性
SPSS的用户界面友好，操作简单，使得用户可以快速上手，减少了 学习成本。
参数估计与假设检验的应用场景与注 意事项
参数估计与假设检验的应用场景
社会科学研究 在社会科学研究中，参数估计与 假设检验是常用的统计方法，用 于检验理论模型和假设，评估变 量之间的关系。
心理学研究 在心理学研究中，参数估计与假 设检验用于研究人类行为、认知 和情感等方面的规律和特点。
医学研究 在医学研究中，参数估计与假设 检验常用于临床试验和流行病学 研究中，以评估治疗效果、疾病 发病率和风险因素等。
04
05
根据输出结果判断假设是否 成立。
假设检验的实例分析
以一个实际研究问题为例，如比较两组人群的平均身高是否存在显著差异。
在SPSS中实现该实例分析，包括数据导入、选择统计方法、设置参数、运 行统计方法和结果解读等步骤。
根据SPSS的输出结果，判断提出的假设是否成立，并解释结果的实际意义。
05
数据处理技术，提高分析效率和准确性。
多变量分析方法
03
多变量分析方法的发展将促进参数估计与假设检验的进一步应
用，能够更全面地揭示变量之间的关系。
THANKS
感谢观看
使用SPSS进行参数估计，例如使用逻辑回归分 析来估计吸烟与肺癌之间的关系。
04
假设检验在SPSS中的实现

spss假设检验

spss假设检验

SPSS假设检验1. 简介SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种非常常用的统计软件，被广泛应用于社会科学研究中。

其中，假设检验是SPSS中常用的统计方法之一，用于验证研究者对总体或样本的某种假设。

2. 假设检验的概念假设检验是统计学中的一种重要方法，用于判断一个统计推断是否与样本数据一致。

在假设检验中，通常会提出一个原假设（H0）和一个备择假设（H1），然后根据样本数据对两个假设进行检验，以确定是否拒绝原假设，从而对总体进行推断。

3. SPSS中的假设检验SPSS中提供了丰富的假设检验方法，涵盖了多种统计推断的情况。

下面将介绍几种常见的假设检验方法。

3.1 单样本 t 检验单样本 t 检验用于判断一个样本的均值是否与一个已知的常数有显著性差异。

在SPSS中，进行单样本 t 检验的步骤如下：1.导入数据：在SPSS中打开或导入数据文件。

2.选择变量：选择要进行 t 检验的变量。

3.进行检验：选择菜单栏上的“分析”-“比较均值”-“单样本 t 检验”。

4.设置参数：选择相关的变量和检验参数，点击“确定”进行分析。

5.查看结果：SPSS将显示 t 检验的结果，包括均值、标准差、t 值、自由度和显著性等。

3.2 独立样本 t 检验独立样本 t 检验用于判断两个独立样本的均值是否存在显著性差异。

在SPSS中，进行独立样本 t 检验的步骤如下：1.导入数据：在SPSS中打开或导入数据文件。

2.选择变量：选择需要进行对比的两个变量。

3.进行检验：选择菜单栏上的“分析”-“比较均值”-“独立样本 t 检验”。

4.设置参数：选择相关的变量和检验参数，点击“确定”进行分析。

5.查看结果：SPSS将显示独立样本 t 检验的结果，包括均值、标准差、t 值、自由度和显著性等。

3.3 配对样本 t 检验配对样本 t 检验用于判断同一组个体在两个不同时间点或条件下的均值是否存在显著性差异。

SPSS实验报告 统计推断(参数假设检验)

SPSS实验报告 统计推断(参数假设检验)
四、实验心得
通过本实验项目，使我们熟悉点估计概念与操作方法，熟悉区间估计的概念与操作方法，熟练掌握T检验的SPSS操作以及学会利用T检验方法解决身边的实际问题。
专业班级：姓名：学号：实验日期：
实验报告
课程名称：2013/2014学年第一学期统计实验
实验名称：统计推断（参数假设检验）
一、实验目的:
1.熟悉点估计概念与操作方法
2.熟悉区间估计的概念与操作方法
3.熟练掌握T检验的SPSS操作
4.学会利用T检验方法解决身边的实际问题
二、实验内容:
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α＝0.05
假设方差相等，则t=0.937, df=21.976 ,双侧为0.359，均值差值为3.861，标准误差值为4.122，95%的置信区间是（-4.689，12.411）。所以男女不同。
第三题
从图3中可以看出两个独立样本各自的均值，标准差以及平均标准误差，其中女性的平均寿命要比男性的平均寿命要长。从图5中可以看出T检验P值=0.000按0.05检验水准，它们存在显著差异。P=0.000 <0.05。其差异的置信区间为（4.808，5.669）。
3．SPSS自带的数据文件world95.sav中，保存了1995年世界上109个国家和地区的部分指标的数据，其中变量“lifeexpf”,“lifeexpm”分别为各国或地区女性和男性人口的平均寿命。假设将这两个指标数据作为样本，试用配对样本T检验，女性人口的平均寿命是否确实比男性人口的平均寿命长，并给出差异的置信区间。（设α＝0.05）

Spss统计软件操作2-t检验

Spss统计软件操作2-t检验
400 400
标准株（11人） 100 200 400 400 400 400 800 1600 1600 1600 3200 水生株（9人） 100 100 100 200 200 200 200
Analyze—Compare Means—Independent-Samples T Test
Thanks
计量资料的统计推断
目的要求
掌握：假设检验的基本步骤、均数假设检验的
常见类型及公式计算
学会：使用SPSS操作及对输出结果做恰当解释
假设检验的基本步骤
1.建立检验假设，确定检验水准
H0：（无效假设） µ =µ 0；μ1=μ2 H1：（备择假设） µ >µ 0或μ<μ0 （ µ≠µ0 ） μ1>μ2 或μ1<μ2 （μ1≠μ2）
检验水准 α=0.05 单、双侧检验的选择： （1）根据专业知识
事先不知道会出现什么结果 事先知道只能出现某种结果 双侧 单侧
（2）问题的提法
*通常用双侧(除非有充足的理由选用单侧之外, 一般选用 保守的双侧较稳妥)
2.选定检验方法或计算统计量
根据研究设计的类型、资料类型及分析目的
选用适当的检验方法。如样本均数与总体均数的
比较、配对资料的比较、成组设计两个样本均数
的比较等。
3.确定P值，做出统计推断
P值的含义：P值是在H0成立的条件下推断出的现 有统计量(第2步中计算出的统计量)的概率或更 极端的概率（尾部概率） 确定P值大小的方法：用公式求出的t值与 查表查出的t0.05, 比较
P
P=0.05 t
t0.05,ν
4.做出推断结论
（推断的结论＝统计结论＋专业结论）
P＞0.05，按α=0.05检验水准，不拒绝H0，差异无统 计学意义，还不能认为……不同或不等。 P<0.05 ，按α=0.05检验水准，拒绝H0，接受H1设检验的注意问题

spss 假设检验

spss 假设检验

H0: µ = 0⋅ 081mm
___
H1: µ ≠ 0⋅ 081mm
Z=
x − µ0 n
σ
=
0.076 − 0.081 0.025 200
= −2.83
拒绝域
接受域
拒绝域
α = 0.025 2
1−α = 0.95
α = 0.025 2
− 2.83
−1.96
0
1.96
方差已知的均值检验
某批发商欲从厂家购进一批灯泡，根据合同规定，灯泡的使用寿命平均不能低于1000小时。 已知灯泡使用寿命服从正态分布，标准差为20小时。在总体中随机抽取了100个灯泡，得其均值为 960小时，批发商是否应该购进这批灯泡。
H0: µ ≤ 40000km
___
H1: µ f 40000km
t=
x − µ0 41000 − 40000 = ≈ 2.91 s n 5000 120
接受域
拒绝域
1−α = 0.95
α = 0.05
0
t0.05(119) ≈1.658
2.91
一个正态总体的参数检验
一个正态总体均值检验的统计量与拒绝域列表 总体 方差 检 验 统计量
H0: µ ≤1200
H1: µ f1200
接受域
拒绝域
1−α = 0.95
α = 0.05
Z0.05
0
右侧检验
假设检验中的P值
拒绝域
接受域
拒绝域
α = 0.025 2
α = 0.025 2
− Zα = −1.96
2
P = 0.015
0
Zα =1.96 Z = 2.17
2

spss参数与非参数检验实验报告

spss参数与非参数检验实验报告
基本思路：
(1).将一样本作为控制样本，另一样本作为实验样本。两样本混合后按升序排列；
(2).找出控制样本的跨度（最低秩和最高秩间的样品数）和截头跨度（去掉控制样本的最小值和最大值后的跨度）。若跨度（截头跨度）很小，认为样本存在极端反应。
以上四种检验的基本操作步骤：
(1)【Analyze】--->【Nonparametric Tests】--->【2 Independent Sample】
该检验可用来检验两个独立样本是否取自同一总体，它是最强的非参数检验之一。
基本思路：
1.将样本X和样本Y混合后作升序排列，计算每个数据的秩；
2.分别对两样本的秩求平均，得到两个平均秩，分别用W1=WX/m和W2=WY/n表示。
若W1和W2比较接近，则说明两个样本来自相同分布的总体，若W1和W2差异较大，则说明两个样本来自不同的总体。
(2)选择待检验变量到【Test Variable】框中
(3)指定存放样本标志值的变量到【Grouping Variable】框
(4)选择非参数检验方法
三、多个独立样本的非参数检验包括：中位数检验、Kruskal-Wallis H检验、Jonkheere-Terpstra检验
3.1中位数检验
（一）含义：通过对多组独立样本的分析，检验它们来自的总体的中位数是否存在显著差异。其原假设是：多个独立样本来自的多个总体的中位数无显著差异。
(2)选定待检验的变量到【Test Variable list】框中
(3)在【Cut Point】框中确定计算游程数的分界点
二、两个独立样本的非参数检验包括：Mann-Whitney U检验、K-S双样本检验、Wald-Wolfowitz游程检验、Moses极端反应检验

参数假设检验

参数假设检验

假设检验的一般步骤
1. 给出检验问题的零假设；
2. 选择检验统计量. 均值检验常用t分布，F分布； 3. 承认零假设正确的前提下，计算检验统计量的观测值及其
发生的概率值p； **p值就是零假设成立时检验统计量的观测值发生的概率，
依据显著性水平判定小概率是否发生.
4. 在给定显著性水平的条件下，作出统计推断. **p小于显著性水平拒绝零假设， p大于显著性水平接受零假设
N
(

1,
2 1
),
N
(
2,
2 2
)，来自两总体的样本
容量分别为n1, n2 ,样本方差分别为S1, S 2构造检验统计量考虑两种情形：
*
2 1
2 2
时，构造检验统计量
t

X1
X 2 (1 2)
t(n1 n2 2), S 2

(n1

1)
S2 1

Байду номын сангаас
(
n
2

1)
S
选用检验统计量： t X t(n 1) Sn
两独立样本T检验
两独立样本的T检验用于检验两个独立样本是否来自具有相同 均值的总体，也就是检验两个独立正态总体的均值是否相等.
例如：男女生成绩差异分析.
零假设：H 0 : 1 2 ，这里 1, 2 分别为两总体的均值
假设两个独立的总体分别服从
两独立样本T-检验结果分析
分组统计，S.E.Mean=S/n1/2
Independent Samples Test表中先是做Levene F-方差齐性检验，再做独立 样本T-检验. 因此此例结论显示两种情形： 方差齐性： Levene F-方差齐性检验显著概率0.006<0.05，所以男女方差 不齐

SPSS实验报告

SPSS实验报告

《统计分析与SPSS的应用》实验报告班级：090911学号：09091141姓名：律江山评分：南昌航空大学经济管理学院南昌航空大学经济管理学院学生实验报告实验课程名称：统计分析与SPSS的应用专业经济学班级学号09091141 姓名律江山成绩实验地点G804 实验性质：演示性 验证性综合性设计性实验项目名称基本统计分析（交叉分组下的频数分析）指导教师周小刚一、实验目的掌握利用SPSS 软件进行基本统计量均值与均值标准误、中位数、众数、全距、方差和标准差、四分位数、十分位数和百分位数、频数、峰度、偏度的计算，进行标准化Z分数及其线形转换，统计表、统计图的显示。

二、实验内容及步骤(包括实验案例及基本操作步骤)（1）实验案例：居民储蓄存款。

（2）基本步骤：1、单击菜单选项analyze→descriptive statistics→crosstabs2、选择行变量到row(s)框中，选择列变量到column(s)框中3、选择dispiay clustered bar charts选项，指定绘制各变量交叉分组下的频数分布棒图。

三、实验结论(包括SPSS输出结果及分析解释)实验结论：较大部分储户认为在未来收入会基本不变，收入会增加的比例高于会减少的比例；城镇储户中认为收入会增加的比例高于会减少的比例，但农村储户恰恰相反；可见城镇和农村储户在对该问题的看法上存在分歧。

城镇户口较内存户口收入有明显的增加，但未来收入减少的比例差距不大。

其中二者未来收入大部分基本保持不变。

实验课程名称：统计分析与SPSS的应用专业经济学班级学号09091141 姓名律江山成绩实验地点G804 实验性质：演示性 验证性综合性设计性实验项目名称参数检验（两独立样本T检验）指导教师周小刚一、实验目的掌握利用 SPSS 进行单样本 T 检验、两独立样本 T 检验和两配对样本 T 检验的基本方法，并能够解释软件运行结果。

利用来自两个总体的独立样本，推断两个总体的均值是否存在显着差异。

spss统计软件实验报告

spss统计软件实验报告

岭南师范学院2014年－2015学年第一学期期末考试（考察）实验报告调查题目：岭南师院学生生活费支出情况的调查科目：统计软件成绩：姓名：陈文超学号： 2011224529 巫军福 2011224539李裕慧 2011224522李立聪 2011224515 专业：数学与应用数学班级： 11金融数学班内容： SPSS软件数据预处理、基本统计分析、参数检验非参数检验、方差分析有关说明：现在大学生的生活费大部分是家里给的，当然也有一部分的学生是通过做各种的兼职，例如：家教、派传单、送餐等，获得一小部分的零花钱。

那么，对于大学生来说，如何能让自己的一定额度的生活费用在合理的方面，这是非常重要的。

这也是一个关于生活费的理财计划，处理得好的话，可以每月都能有一点的剩余或者可以买些自己喜欢的商品。

基于这个原因，我们小组经过讨论后，确定了这个题目，也为了了解当今大学生的生活支出情况，从而可以做出相应的改善。

调查目的：大学生是一个新兴的消费群体，为了调查清楚我校大学生生活费支出状况，我们决定采用简单随机抽样发放问卷以及网上填写问卷的方法对学校的同学进行一次大学生生活费支出的调查，并进行统计分析。

主要弄清楚大学生要花多少钱，花在了什么地方，花的是否合理，如果不合理怎样改进。

我们用数据来倡导大家在校期间生活费的合理使用。

调查范围：岭南师范学院。

调查对象：我校不同学院不同专业的学生群体。

调查研究的方法：采用简单随机不重复抽样的方法发放问卷，网上不重复填写问卷的方法，并进行统计分析。

具体统计分析有:1.根据样本的生活费来源，分布状况的均值，比例等分布的数字特征，推断大学生总体分布的相应参数。

2.根据性别进行男女两个总体生活费均值之差的比较以及比例的比较。

3.根据大一、大二、大三、大四进行四个总体生活费均值之差及比例的比较4.绘制统计图使样本数据直观化并对统计量进行分析。

小组分工安排：巫军福、陈文超、李裕慧、李立聪四个人一起讨论确定选题以及调查的主体、范围、方法，也初步定出调查问卷的初稿。

spss统计分析及应用教程-第4章 参数检验

spss统计分析及应用教程-第4章 参数检验
文件—打开”命令将数据调入SPSSl7.0的工作文件窗 口。
（2）依次选择“分析—比较均值—单样本T检验”命令 ，打开t检验对话框 ，如图所示
(3)在图所示的单样本T检验对话框中，相关内容介绍如下： 检验变量列表：用于选择所需检验的变量。 检验值：用于输入检验值。
本例在图对话框左端的变量列表将要检验的变量“旅游投资” 添加到右边的检验变量列表中，检验值后面的文本框中输入 1480。
SPSS会根据单因素分析的方法计算出F值和伴随概率p值，以及根据样 本信息自动计算出t统计量的观测值和对应的伴随概率p值。
❖ 两独立样本t检验基本原理和步骤
4
检验判断显著性水平 ɑ
① 方差齐次性检验：给定显著性水平以后，SPSS会先利用F检验判断 两总体的方差是否相等，并由此决定抽样分布方差和自由度的计算方 法和计算结果。
•单一样本t检验基本原理和步骤
提出原假设
单一样本t检验的原假设：总体均值与
1
检验值之间不存在显著差异，即：=，为
总体均值，为检验值。
•单一样本t检验基本原理和步骤
选择检验统计量 2
当总体分布为正态分布
时，样本均值的抽样分布仍是正态分布，
该正态分布的均值为 ， 方差为 2，其中 为总体均值， 2为总体方差，n
2
选择检验统计量
由于 度为
(原假设)，所以可以略去。这里的t统计量服从自由 的t分布。
当两总体方差未知且不同的情况下，即
，分别用样本方差代
替总体方差，此时两样本均值差的抽样分布的方差为
定义t统计量的计算公式为：
❖ 两独立样本t检验基本原理和步骤
2
选择检验统计量
其中、分别为第一组和第二组样本的样本方差， 、 分别为第一组和 第二组的样本容量。此时两样本均值差的抽样分布的方差为：

spss学习第4章-假设检验

spss学习第4章-假设检验
4.1.1 假设检验概述
（1）假设检验含义
利用统计方法检验一个事先所作出的假设的真伪， 这一假设称为统计假设，对这一假设所作出的检验就 是假设检验
（2）假设检验基本思路
ⅰ. 对总体参数作出某种假设，并假定它是成立的。 ⅱ.根据样本得到的信息（统计量），考虑接受这个 假设后是否会导致不合理的结果，如果合理就接受这个 假设，不合理就拒绝这个假设。 所谓合理性，就是看是否在一次的观察中出现了小 概率事件。
[Ⅰ.提出原假设] [Ⅱ.选择检验统计量]
[Ⅲ.计算检验统计量的观测值和概率P-值]
[Ⅳ.给定显著性水平α，并作出决策]
举例2
利用住房状况问卷调查数据，推断家庭人均住房面积的平均 值是否为20平方米。 [Ⅰ.提出原假设]
[Ⅱ.选择检验统计量]
[Ⅲ.计算检验统计量的观测值和概率P-值]
SPSS软件计算结果
课堂体验 调查内容1：学生视力
抽取22名学生调查他们的视力，假设全校学生的视
力服从于正态分布，是否可以认为学生的视力均值 为0.8？（取显著性水平α=0.05）
调查内容2：每月消费支出（分男、女）
抽取22名学生调查他们的每月消费支出，假设全校学生的消费 支出服从正态分布，比较不同性别同学的消费支出平均值和方 差？是否可以认为该校学生的消费支出均值为 500元 （取显著性水平α=0.05） 男、女同学的月消费支出是否存在显著差异？
[Ⅲ.计算检验统计量的观测值和概率P-值] [Ⅳ.给定显著性水平α，并作出决策]
第二问
[Ⅰ.提出原假设] [Ⅱ.选择检验统计量]
[Ⅲ.计算检验统计量的观测值和概率P-值]
[Ⅳ.给定显著性水平α，并作出决策]
课堂习题
知识点：一个总体参数比例检验 检验量：Z检验

spss讲稿 SPSS参数检验和区间估计(共71张PPT)

spss讲稿 SPSS参数检验和区间估计(共71张PPT)
(2)指定检验值: 在test后的框中输入检验值
• 应用举例
人均住房面积的平均值是否为20平方米 注意书写步骤
6 - 34
精品教材
统计学
SPSS单样本t检验
(3)option选项:
Missing values: 缺失值的处理(单样本检验时以下选项没 有差别)
exclude cases analysis by analysis:当分析时 涉及到有缺失值变量时再剔除相应的个案
6 -5
精品教材
统计学
三种不同性质的分布
总体
•抽样分布
样 本
6 -6
计算样本统计量
例如：样本均值 、比例、方差
精品教材
统计学
样本均值的抽样分布
• 容量相同的所有可能样本的样本均值的概率分布
• 推断总体均值的理论基础
【例】设一个总体，含有4个元素(个体) ，即总体单位数N=4。4
个个体分别为x1=1、x2=2、x3=3 、x4=4 。总体的均值、方 差及分布如下
基本信念：利用小概率原理进行反证明。小概率事 件在一次实验中不可能发生。
例如：对人民大学男生平均身高进行推断
H0：平均身高为173 样本平均身高为178，由于存在抽样误差，不能直接拒绝H0。而需要考
虑：在H0成立的条件下，一次抽样得到平均身高为178的可能性有多大。 如果可能性较大，是个大概率事件（与相比较），则不能认为H0不正 确。否则，如果可能性较小，是个小概率事件，但确实发生了 ，则只能认为H0不正确。
总体分布
6 - 11
n=4 x 5
n =16
x 2.5
x 50
X
抽样分布
精品教材
统计学
样本均值的抽样分布

SPSS统计分析2：参数检验与非参数检验

SPSS统计分析2：参数检验与非参数检验

参数检验与非参数检验一、参数检验与非参数检验的区别（1）参数检验：一般是数据的总体分布已知的情况下，对数据分布的参数是否落在相应范围内进行检验。

是对参数平均值、方差进行的统计检验，是推断统计的重要组成部分。

适用条件：当总体分布已知（如总体为正态分布），根据样本数据对总体分布的统计参数进行推断。

此时，总体的分布形式是给定的或是假定的，只是其中一些参数的取值或范围未知，分析的主要目的是估计参数的取值，或对其进行某种统计检验。

这类问题往往用参数检验来进行统计推断。

它不仅仅能够对总体的特征参数进行推断，还能够实现两个或多个总体的参数进行比较。

（2）非参数检验：一般是在不知道数据总体分布的前提下，检验数据的分布情况。

适用条件：在数据分析过程中，由于种种原因，往往无法对总体分布形态作简单假定，此时参数检验不再适用。

非参数检验正是基于这种考虑，在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。

二、参数检验方法及适用条件三、非参数检验方法及适用条件四、使用方法当分析某个因素对变量的影响差异时，即检验该因素分类的若干个样本差异：（1）如果因素为两个，使用独立样本T-检验，来分析两个总体平均数相等的显著性；结果判定：先看方差齐性F检验结果，再看均值相等性的t检验结果，即a.如果方差齐性显著性>0.05，则表明方差齐性显著，再看第一行的检验统计值t及显著性p（p<0.05表示差异明显）；b.如果方差齐性显著性<=0.05，则表明方差显著不齐，再看第二行的检验统计值t及显著性p（p<0.05表示差异明显）；（2）如果因素为多个，使用单因素方差检验（即F检验），来分析该因素的影响差异。

结果判定：方差齐性显著则看ANOVA的检验统计值F及其显著性p。

SPSS统计分析简明教程

SPSS统计分析简明教程

SPSS统计分析简明教程SPSS（统计分析软件）是一种专业的统计分析工具，广泛应用于社会科学、市场调研、医学研究和商业分析等领域。

下面是一个简明教程，介绍SPSS的基本功能和常用统计分析方法。

一、数据导入与处理1. 数据导入：打开SPSS软件，选择“文件”-“打开”-“数据”，导入数据文件，可以是Excel表格、文本文件或其他格式的数据文件。

2.数据查看与修改：选择“数据查看器”可以查看导入的数据。

可以对数据进行修改、添加新变量或删除不需要的变量。

二、描述统计分析描述统计是指对数据集进行总体特征的概括和汇总。

常用的描述统计方法包括频数分析、描述性统计和交叉表分析。

以下是常用方法的简要介绍：1.频数分析：选择“分析”-“描述性统计”-“频数”，选择需要统计的变量，即可生成变量的频数、百分比、累计频数等统计结果。

2.描述性统计：选择“分析”-“描述性统计”-“描述性统计”，选择需要统计的变量，即可生成均值、标准差、最大最小值等统计结果。

3.交叉表分析：选择“分析”-“交叉表”-“交叉表”，选择需要交叉分析的变量，即可生成不同变量之间的交叉分析结果。

三、推论统计分析推论统计是指通过样本数据进行参数估计和假设检验，以推断总体的统计特征。

常用的推论统计方法包括t检验、方差分析、相关分析和回归分析等。

以下是常用方法的简要介绍：1.t检验：选择“分析”-“比较手段”-“独立样本t检验”或“相关样本t检验”，选择需要比较的变量和相关变量，即可进行t检验并生成结果。

2.方差分析：选择“分析”-“方差分析”-“单因素方差分析”或“多因素方差分析”，选择需要分析的变量和因素，即可进行方差分析并生成结果。

3.相关分析：选择“分析”-“相关”-“双变量”，选择需要进行相关分析的变量，即可生成变量之间的相关系数及相关显著性检验结果。

4.回归分析：选择“分析”-“回归”-“线性”，选择需要进行回归分析的自变量和因变量，即可生成回归方程、回归系数、显著性检验结果等。

SPSS-5-假设检验与推断统计

SPSS-5-假设检验与推断统计

二、SPSS的实现
3、正态性检验
许多统计过程，如方差分析，要求各组样本数据来自是有相同方差 的正态总体。因此，在选定统计假设之前，我们需要检验假设：各组数 据有相同方差，或者，所有样本来自正态总体。 由于正态分布对于统计推断非常重要，因此，我们经常想考察“我 们的数据来自一个正态分布”这样一个假设。
原假设 H0：各分组数据的方差是相等的（或齐性的）； 研究假设 H1：各分组数据的方差是不等的（或非齐性的） 。 SPSS实现：
Analyze → Descriptive Statistics → Explore →Plots… → Untransformed
4、方差齐性检验（Levene检验）
案例分析：检验2000级学生课堂调查数据.sav中男女生“身高”数据的离散程度
一、相关的概念
3、假设检验（Hypothesis Test）
（1）根据实际问题的需要提出假设,包括： 原假设： H0 研究假设：H1 原假设被否定时，即接受研究假设。
例：某高校的英语四级平均成绩是67.5分，改进教学 方法后，学生的英语四级成绩是否有显著变化？是 否有显著提高？是否有显著下降？ 是否有显著变化？ H : 1000
0
H1 :
1000
是否有显著提高？ 是否有显著下降？
H0 : H1 : H0 : H1 :
1000 1000 1000 1000
一、相关的概念
3、假设检验（Hypothesis Test）
（2）选择适当统计量及其分布
假设检验，基本上是根据抽样分布的原理。根 据H0假设来确定一个抽样分布，由此抽样分布来计 算各种情况出现的概率，如果实际样本出现的事件 属于小概率事件，然而小概率事件在一次抽样中就 出现了，这时我们就要怀疑所作的H0假设了，即： 否定H0，接受H1。

SPSS的参数检验实验报告

SPSS的参数检验实验报告
2某制药厂为分析该厂生产的甲乙两种安眠药的疗效将20个失眠病人分成两组每组10人两组病人分别服用甲乙两种安眠药做对比试验测得试验结果如下
实验报告
姓名
学号
专业班级
课程名称
统计分析与SPSS的应用
实验室
成绩
指导教师
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ实验名称
SPSS的参数检验
一、实验目的：
掌握单样本t检验、两独立样本t检验以及两配对样本t检验的基本思想和具体操作，能够根据p值进行统计决策，并掌握其数据组织方式。
四、实验结果及分析（最好有截图）：
第一题结果
第二题结果
表3服用甲、乙两种安眠药的延长睡眠时间
安眠药
病人
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
甲种
1.9
0.8
1.1
0.1
-0.1
4.4
5.5
1.6
4.6
3.4
乙种
0.7
-1.6
-0.2
-1.2
-0.1
3.4
3.7
0.8
0.0
2.0
假设服药后增加的睡眠时间服从正态分布，现要问：两种安眠药的疗效有无显著差异？
如果将试验方法改为：对同一组10个病人，每人分别服用甲、乙两种安眠药做对比试验，测得试验结果仍如上表所示：此时结论又如何？
二、实验题目：
1、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，如果按照英语六级考试的话，一般平均得分为75分。现从雇员中随机选出11人参加考试，得分如下：80，81，72，60，78，65，56，79，77，87，76。请问：该经理的宣称是否可信？假设雇员的考试成绩分布服从正态分布。
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2．分析某班级学生的高考数学成绩是否存在性别上的差异。数据如表所示：
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 76 84 89 99 95 82 87 60 85 75 80
女（n＝12）
92 96 86 83 78 87 70 65 70 65 70 78 72 56
:
专业班级：姓名：徐彤彤学号：实验日期：2013-11-4
三、实验过程:
第一题
选择区间估计选项
所以，该高校英语水平高于全省大学生平均成绩。
第ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ题
分析中的比较均值
专业班级：姓名：学号：实验日期：
由图所知，男性有十八人，均值为81.28，标准差为10.369，均值的标准误为2.444，女性有十二人，均值为77.24，标准差为11.501，均值的标准误为3.320。假设方差相等，则t=0.957, df=28 ,双侧为0.347，均值差值为3.861，标准误差值为4.035，95%的置信区间是（-4.405，12.127）；
实验报告
课程名称：2013/2014学年第一学期统计实验
实验名称：统计推断（参数假设检验）
一、实验目的:
1.熟悉点估计概念与操作方法
2.熟悉区间估计的概念与操作方法
3.熟练掌握T检验的SPSS操作
4.学会利用T检验方法解决身边的实际问题
二、实验内容:
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α＝0.05
假设方差相等，则t=0.937, df=21.976 ,双侧为0.359，均值差值为3.861，标准误差值为4.122，95%的置信区间是（-4.689，12.411）。所以男女不同。
第三题
从图3中可以看出两个独立样本各自的均值，标准差以及平均标准误差，其中女性的平均寿命要比男性的平均寿命要长。从图5中可以看出T检验P值=0.000按0.05检验水准，它们存在显著差异。P=0.000 <0.05。其差异的置信区间为（4.808，5.669）。
四、实验心得
通过本实验项目，使我们熟悉点估计概念与操作方法，熟悉区间估计的概念与操作方法，熟练掌握T检验的SPSS操作以及学会利用T检验方法解决身边的实际问题。
专业班级：姓名：学号：实验日期：
3．SPSS自带的数据文件world95.sav中，保存了1995年世界上109个国家和地区的部分指标的数据，其中变量“lifeexpf”,“lifeexpm”分别为各国或地区女性和男性人口的平均寿命。假设将这两个指标数据作为样本，试用配对样本T检验，女性人口的平均寿命是否确实比男性人口的平均寿命长，并给出差异的置信区间。（设α＝0.05）