SPSS第三章参数估计

SPSS在生物统计学中的应用——实验指导手册实验三：参数估计一、实验目的与要求1.理解参数估计的概念2.熟悉区间估计的概念与操作方法二、实验原理1. 参数估计的定义●参数估计（parameter estimation）是根据从总体中抽取的样本估计总体分布中的未知参数的方法。

它是统计推断的一种基本形式，是数理统计学的一个重要分支，分为点估计和区间估计两部分。

●点估计（point estimation）：又称定值估计，就是用实际样本指标数值作为总体参数的估计值。

当总体的性质不清楚时，我们须利用某一量数（样本统计量）作为估计数，以帮助了解总体的性质，如：样本平均数乃是总体平均数μ的估计数，当我们只用一个特定的值，亦即数线上的一个点，作为估计值以估计总体参数时，就叫做点估计。

✧点估计的数学方法很多，常见的有“矩估计法”、“最大似然估计法”、“最小二乘估计法”、“顺序统计量法”等。

✧点估计的精确程度用置信区间表示。

●区间估计(interval estimation)是从点估计值和抽样标准误出发，按给定的概率值建立包含待估计参数的区间。

其中这个给定的概率值称为置信度或置信水平(confidence level)，这个建立起来的包含待估计函数的区间称为置信区间，指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率●置信区间(confidence interval)是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。

置信区间越大，置信水平越高。

划定置信区间的两个数值分别称为置信下限(lower confidence limit,lcl)和置信上限(upper confidence limit,ucl)2. 参数估计的基本原理统计分析的目的就是由样本推断总体，参数估计即是实现这一目的的方法之一。

3. 参数估计的方法参数估计的结果，常用点估计值（样本均值）+置信区间（置信下限、置信上限）来表示。

三、实验内容与步骤1. 单个总体均值的区间估计打开数据文件“描述性统计（100名女大学生的血清蛋白含量）.sav”选择菜单【分析】—>【描述统计】—>【探索】”，打开图3.1探索（Explore）对话框。

SPSS参数的区间估计实验⽬的：1、学会使⽤SPSS的简单操作。

2、掌握参数的区间估计。

实验内容：1.⼀个总体均值的置信区间（⼩样本）；2.两个总体均值之差的置信区间（独⽴⼩样本）；3.独⽴⼤样本如何做？有哪些⽅法，请试⼀试，⽐较结果差异。

实验步骤： 1.⼀个总体均值的置信区间（⼩样本），在⼯具栏中依次选择“分析”→“描述统计”→“探索”，在“探索”对话框中，将区间估计的数值选择到“因变量列表”中，再点击“统计量”，调出“探索：统计量”对话框，勾选“描述性”项，设置置信区间。

最后点击“继续”→“确定”即可。

代码如下：1 EXAMINE VARIABLES=score2 /PLOT NONE3 /STATISTICS DESCRIPTIVES4 /CINTERVAL 955 /MISSING LISTWISE6 /NOTOTAL.⼀个总体均值的置信区间 2.两个总体均值之差的置信区间（独⽴⼩样本），利⽤F检验判断两总体的⽅差是否相等；利⽤t检验判断两总体均值是否存在显著差异。

两独⽴样本t检验之前，对于数据的正确处理是⼀个⾮常关键的任务，spss要求两组数据在⼀个变量中，即在⼀个列中，同时要定义⼀个存放总体标志的标识变量。

选择“分析”→“⽐较均值”→“独⽴样本T检验”，在弹出的对话框中选择“检验变量”和“分组变量”，在“定义组”时，此处使⽤指定值，因为原始数据已经定义相关组。

置信区间通常默认95%。

代码如下：1 T-TEST GROUPS=class(12)2 /MISSING=ANALYSIS3 /VARIABLES=score4 /CRITERIA=CI(.95).两个总体均值之差的置信区间 3.独⽴⼤样本的⼀个总体的均值的置信区间和两个总体均值之差的置信区间的做法与上述做法⼀致，但是，结果是不⼀样的。

⼤样本总体均值置信区间上限：81.8543，下限：76.2410； ⼩样本总体均值置信区间上限：82.2371，下限：76.5129；　此处差异看图。

S P S S管理统计课程设计参数估计与假设检验-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN实验名称：实验二实验要求：1、撰写实验报告。

每个操作要写出实验步骤，及操作结果2、要求电子版实验报告，用文件名“学号+实验二”保存，学期结束打印上交。

三、实验步骤及结果：一、利用数据“CH4CH8茎叶箱方差工资性别岗位300余”进行参数估计。

1．分别对“一线工人”当前工资的均值进行点估计、区间估计。

1.1实验步骤1）启动SPSS，调入样本值2）依次点击analyze—descriptive statistics—explorer，弹出小窗口，将“当前工资”送入右框中的“dependent list”中，将“工作类型”放入“factor list”中，如图1.113）点击statistics按钮出现如图1.12,此框中可输入1-α的值，如95%，为其置信度，点击continue返回。

4）点击OK。

图1.11 explore 对话框图1.12统计量设置窗口1.2实验结果：如图1.13和图1.14，由图1.13得知其点估计为mean：31888.6，“一线工人”当前工资的均值的区间估计为（30470.2, 33306.9），其中lower bound表示置信区间的下限，upper bound表示置信区间的上限。

图1.13图1.14统计量描述2.“一线工人”、“科以上干部”、“一般机关员工”分别占总职工的比例。

2.1实验步骤1）启动SPSS，调入样本值2）依次点击analyze—descriptive statistics—frequencies，点击左边框中的变量“工作类型”并用中间的箭头放入右边的框中，如图2.11所示，3）再点击OK图：1.21 频次分析模块主窗口2.2实验结果：如图2.22所示，可知“一线工人”、“科以上干部”、“一般机关员工”分别占总职工比例中的77.9% ,7.1% ,15.0%。

实验报告实验目的：1.了解连续变量的统计描述指标体系和参数估计指标体系。

2.掌握具体案例的统计描述和分析。

3.学会bootstrap等方法。

实验原理：1、spss的许多模块均可完成统计描述的任务。

2、spss有专门用于连续变量统计描述的过程。

3、spss可以进行频率等数据分析。

实验内容：1根据CCSS数据，分析受访者的年龄分布情况，分城市/合并描述，并给出简要结果分析。

2 对CCSS中的总指数、现状指数和预期指数进行标准正态变换，对变换后的变量进行统计描述，并给出简要说明。

3根据CCSS 数据，分城市对现状指数的均数和标准差进行Bootstrap方法的参数点估计和区间估计，并同时与传统方法计算出的均值95%置信区间进行比较，给出简要结果分析。

4 根据CCSS项目数据，对职业和婚姻状况进行统计描述，并进行简要说明。

5 根据CCSS项目数据，对职业和家庭月收入情况的关系进行统计描述，并进行行列百分比的汇总，对结果进行简要说明。

6根据CCSS项目数据，给出变量A3a各选项的频数分布情况，并分析每个选项的应答人次和应答人数百分比。

7根据CCSS项目数据，分城市考察A3a各选项的频数分布情况，并给出简要分析。

实验步骤：（1）在分析菜单中点击描述统计，打开对话框“探索”。

把“S3年龄”添加到“因变量列表”，把“S0城市”添加到“因子列表”，把“ID”添加到“标注个案”，点击“确定”。

（2）在分析菜单中点击描述统计，打开对话框“描述性”。

把总指数[index1]、现状指数[index1a]和预期指数[index1b]添加到“变量”框中，选中下方的“将标准化得分另存为变量（Z）”，点击“确定”。

（3）同（2），打开对话框“描述性”，把“现状指数[index1a]”添加到“变量”框中，打开对话框“Bootstrap”，选择“执行”“水平”框中填95，选择“分层”，把“S0城市”添加到“分层变量”中，点击“继续”，点击“确定”。

教育统计与测量（SPSS）复习第一章：概述1．什么是信息？简单地讲，通过信息，可以告诉我们某件事情，可以使我们增加一定的知识。

英语中的信息是“information”，表示信息可以让受者产生某种形式的变化，这种变化可以让受者从认识上的不完全、不理解、不确定变为完全、理解和确定。

信息论的奠基者香农将信息定义为熵的减少，即信息可以消除人们对事物认识的不确定性，并将消除不确定程度的多少作为信息量的量度。

信息的价值因人而异。

所谓有用的信息，因人而异。

是否是信息，不是由传者，而是由受者所决定。

2．教育信息数量化的特点表示教育信息的数量与各种物理测量的数量有着明显的不同，在教育信息的统计处理中，应根据教育信息数量化的方法、特点不同，决定对这种信息进行统计处理的具体方法。

这是进行教育信息处理的重要关键。

3．教育信息数量化的尺度（1）名义尺度(nominal scale) ：名义尺度的数值仅具符号的意义。

名义尺度的数字多用于表示不同的数别，它为教育信息的表示，存贮带来了很大的方便。

（2）序数尺度(ordinal scale) ：序数尺度的数字多用于表示某些现象的排列顺序，可比较其大小，但不能进行四则运算，所以对这类数字的数值群的处理较多。

（3）距离尺度(interval scale，equal unit scale)：距离尺度又称间隔尺度，是指数值间的距离（间隔），具有加法性。

距离尺度要求具有等价的单位，但不要求确定的零点位置。

对距离尺度的数字可以计算算术平均值、计算标准差，求相关系数等各种统计处理。

（4）比例尺度(ratio scale) ：比例尺度是一种具有绝对零度的距离尺度值。

表示身长、体重的数值是比例尺度值。

对比例尺度的数字可进行各种统计处理。

4．数据的类型（1）定类数据（也称名义级数据），是数据的最低级。

（性别、编号）（2）定序数据（也称序次级数据），是数据的中间级。

（名次、优秀良好及格、有顺序的）（3）定距数据（也称间距级数据），是具有一定单位的实际测量值。

第一部分 数据整理考试题1建立以下数据的数据文件:对所建立的数据文件进行以下处理：⑴计算每个学生的总成绩、平均成绩,并按照总成绩的大小进行排序（转换-计算变量，数据—排序个案）⑵设Z Y X 、、分别表示语文、数学、化学,对称其进行以下处理： ①X X =' ②5+='Y Y (x1=sqrt(x)） ③对化学成绩，若是男生，5+='Z Z （转换—计算变量）若是女生：10+='Z Z ④把数学成绩分成优、良、中三个等级,规则为优（X ≥85)，良(75≤X ≤84)，中(X ≤74),并进行汇总统计。

（转换-重新编码为不同变量，频数分析)2 在一次智力测验中，共有10个选择题，每题有A,B ，C,D 四个答案，8个被测对象的答卷如下表。

已知第1、6、10题的正确答案为A ，第4、5、7、8题的正确答案为B ， 第2、9题的正确答案为C, 第3题的正确答案为D ，请建立合适的数据文件，统计每个被测对象的总成绩(满分100).（转换-对个案内的值计数，选择题号，再定义值A or B C D 然后添加，转换—计算变量，Q+W+E+R 再乘以10就是总成绩）3某个汽车收费站在每10分钟内统计到达车辆的数量,共取得20次观察数据，分别是：27、30、3l 、33、16、20、34、24、19、27、21、28、32、22、15、33、26、26、38、24,现要求以5为组距,对上述资料进行分组整理。

(再重新转换-重新编码为不同变量）4 练习加权处理功能：⑴练习课本案例3-8（p84）。

(加权销售量，再分析—描述统计—描述，只添加单价，均值即是当天平均价格）⑵下表是某大学一个系的学生按照年级、性别和年龄复合分组的人数的资料。

要求：首先建立合适的数据文件，其次计算全校学生的平均年龄以及每个年级的平均年龄。

（加权人数，分析—比较均值-均值，因变量是年龄，自变量是年级）5练习spss随机数的产生方法。