多元统计实验报告二Word文档格式.docx

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实验2.2熟悉Independent--SamplesTTest功能

实验2.3熟悉Paired--SamplesTTest功能

实验2.4熟悉One—WayANOVA功能运用

实验2.5熟悉GeneralFactorial功能

实验要求：

⏹写出实验步骤

⏹根据实验内容撰写分析报告

教师评语：

教师签名：

年月日

实验报告：

实验2.1

（1）选用Employeedata.sav文件中的变量，Analyze中选择CompareMeans再选择One---SampleTTest。

将salary作为Test因变量，test值分别取34000、35000、34419、24000，作均值检Test取34000

实验结果如下图所示：

由于概率P=0.593>

0.05，故接受原假设，说明样本salary均值与假设无显著性差异。

Test取35000时，实验结果如下图所示：

P=0.450>

0.05，故接受原假设。

说明样本salary均值与假设的35000无显著性差别。

Test取34419时，实验结果如下图所示：

可知，P=0.999>

说明样本salary均值与假设的34419无显著性差别。

Test取24000时，实验结果如下图所示：

可知，p=0.000<

0.05，故原假设不成立。

说明样本salary均值与假设的24000有显著性差别。

（2）仍选用Employeedata.sav文件中的变量，先作10%的随机抽样，然后将salary作为Test因变量，test值取34419，作均值检验。

首先做随机抽样：

data选项中选择selectcases，再选randomsampleofcases，单击sample，approximately10%，点击确定。

运行完成后，发现原始数据序号前面有些被划掉。

再进行均值检验过程：

Analyze中选择CompareMeans再选择One---SampleTTest。

将salary作为Test因变量，test值取34419，所得实验数据结果如下图所示：

可知，P=0.284>

说明随机抽样的样本均值salary与假设的34419没有显著性差异。

实验2.2熟悉Independent--SamplesTTest功能

Analyze选择CompareMeans选择Independent--SamplesTtest，选用Employeedata.sav文件中的变量，将CurrentSalary作为TestVariables,gender作GroupingVariable，作两样本比较T检验，选择definegroups,两个group分别定义为0、1

实验结果如下：

实验2.3熟悉Paired--SamplesTTest功能

录入数据

Analyze选择CompareMeans再选择Paired--SamplesTtest，Paired-variables里面将before与after选入其中，单击ok

可以看出，P>

0.05，说明消费者购买前与购买后的物品购买意愿均值没有显著性差异。

Analyze选择CompareMeans再选择One—WayANOVA，选用Tomato.sav文件中的变量，将height作为dependentvariable,fert作为factor,作单因素方差分析

由实验结果可知，P=0.025<

0.05，则知肥料的不同造成的最终高度之间有显著性差异。

即不同的肥料使得最终高度不一样。

实验2.5熟悉Univariate功能

录入数据如下图

Analyze选择GeneralLinearModel再选择Univariate，将Analyze选入到“dependengtvariable”框里，因子“地区”和“品牌”选入到“fixedfactor”框中，

单击“model”按钮，弹出“univariatemodel”对话框，选择“custom”。

在小营选项中选择主效应选项“maineffects”，将“地区”和“品牌”两个因子选入model“框中，如下图所示：

单击ok，得实验结果如下图所示：

由实验结果可知，时段因子的P=0.00<

0.05，路段因子的P=0.00<

0.05，则知时段和路段都高度显著，即不同的路段，不同的时段都会对汽车通行量有显著影响。