教育统计学t检验练习.docx
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教育统计学t检验练习
实验报告
实验名称：
t检验成绩：
实验日期：
2011年10月31日实验报告日期：
2011年11月日
实验组员：
王春梅〔20104507〕
叶淑平〔20104508〕
吴伟翔〔20104509〕
林虹〔20104510〕
一、实验目的
〔1〕掌握单一样本t检验。
〔2〕掌握相关样本t检验
〔3〕掌握独立样本t检验
二、实验设备
〔1〕微机
〔2〕统计软件包
三、实验内容：
1.某市统一考试的数学平均成绩为75分，某校一个班的成绩见表4-1。
问该班的成绩与全市平均成绩的差异显著吗？
表4-1学生的数学成绩
编号
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
成绩
96
97
75
60
92
64
83
76
90
97
82
98
87
56
89
60
编号
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
成绩
68
74
70
55
85
86
56
71
65
77
56
60
92
54
87
80
2.某物理教师在教学中发现，在课堂物理教学中采用“先讲规如此〔物理的定理或法如此〕，再举例题讲解规如此的具体应用〞与采用“先讲例题，再概括出解题规如此〞这两种教学方法的教学效果似乎不同。
为了验证他的这个经验性发现是否属实，他选择了两个近似相等的班级进展教学实验。
进展教学实验时的教学内容、教学时间和教学地点等无关变量他都做了严格的控制，分别采用“例-规〞法与“规-例〞法对两个班的学生进展物理教学，然后，两个班的被试都进展同样的物理知识测验。
测验成绩按“5分制〞进展评定。
两组被试的测验成绩见数据文件data4-02。
请用SPSS，通过适当的统计分析方法，检验这两种教学方法的教学效果是否存在实质性差异。
3.某幼儿园分别在儿童入园时和入园一年后对他们进展了“比奈智力测验〞，测验结果见数据文件data4-03。
请问，儿童入园一年后的智商有明显的变化吗？
〔例题〕
4.某心理学工作者以大学生为被试，以“正性〞和“负性〞两种面部表情模式的照片为实验材料，测量被试对“正性〞和“负性〞面部表情识别的时间，测验结果见数据文件data4-04。
请用SPSS中适当的统计分析方法检验两种面部表情模式对大学生识别面部表情的时间是否存在明显的影响。
5.某小学教师分别采用“集中学习〞与“分散学习〞两种方式教两个小学二年级班级的学生学习一样的汉字，两个班学生的学习成绩见data4-05。
请问哪种学习方式效果更好？
6.某省语文高考平均成绩为78分，某学校的成绩见data4-06。
请问该校考生的平均成绩与全省平均成绩之间的差异显著吗？
**
7.某县在初三英语教学中进展教改试验，推广新的教学方法，经一年教改试验后，参加全市英语统一考试，全市英语测验平均分数为82分，随机抽取该县初三学生54人，其英语测验成绩见表9.1〔数据文件data4-07〕。
试分析该县的初三英语教学改革是否成功。
8.某省12岁男孩平均身高为142.3cm。
2003年某市测量120名12岁男孩的身高结果见表9.4〔数据文件data4-08〕。
问该市12岁男孩身高与该省的平均身高有无显著差异？
9.从某中学随机抽取初二学生32人进展为期一周的思维策略训练，训练前后测验分数见表9.7〔data4-09〕。
问思维策略训练有无显著效果？
10.在一次有关记忆方法训练的试验中，按IQ根本一样的原如此将60名小学四年级学生一一匹配成对，每对随机地分入实验组〔A〕和对照组〔B〕，试验组进展为期三天的记忆方法训练，对照组不进展训练，实验后期的记忆力测验结果见表9.11〔数据文件data4-10〕。
问该记忆方法训练是否有效？
11.在一项关于高二化学教学方法改革的研究中，从某中学高二年级随机抽取两个小组，在化学教学中实验组〔A〕采用启发探究法，对照组〔B〕采用传统讲授法，后期统一测验结果见表9.15〔数据文件data4-11〕。
试分析该项教法改革是否成功。
12.在某师X学校书法比赛中，随机抽取男女学生各40名，其比赛成绩见表9.18〔数据文件data4-12〕。
试检验本次书法比赛中男女生书法比赛成绩是否有显著性差异。
13.现有29名13岁男生的身高〔单位：
厘米〕、肺活量〔单位：
升〕数据见表9.21〔数据文件data4-13〕。
将男生的身高分为高个〔A，身高大于等于155cm〕与矮个〔B，身高小于155cm〕。
试分析高个男生与矮个男生的肺活量均值是否有显著性差异。
四．实验步骤。
1.某市统一考试的数学平均成绩为75分，某校一个班的成绩见表4-1。
问该班的成绩与全市平均成绩的差异显著吗？
表4-1学生的数学成绩
编号
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
成绩
96
97
75
60
92
64
83
76
90
97
82
98
87
56
89
60
编号
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
成绩
68
74
70
55
85
86
56
71
65
77
56
60
92
54
87
80
（1）操作
（2）选择“分析〞菜单中“比拟均值〞中“单样本T检验〞，打开“单样本T检验〞进展如下操作。
将“成绩〞选入“检验变量〞，在检验值框中输入75，单击“确定〞。
（3）结果与解释：
单个样本统计量
N
均值
标准差
均值的标准误
成绩
32
单个样本检验
检验值=75
差分的95%置信区间
t
df
Sig.（双侧）
均值差值
下限
上限
成绩
.466
31
.645
当检验值为75时，样本均数与总体均数的检验值T值为0.466，自由度为31，P为0.645，两均数之差为1.188，因为T=0.466，P=0.645>p=0.05,所以承受虚无假设，拒绝研究假设，说明该班成绩跟全市平均成绩差异不显著。
2.某物理教师在教学中发现，在课堂物理教学中采用“先讲规如此〔物理的定理或法如此〕，再举例题讲解规如此的具体应用〞与采用“先讲例题，再概括出解题规如此〞这两种教学方法的教学效果似乎不同。
为了验证他的这个经验性发现是否属实，他选择了两个近似相等的班级进展教学实验。
进展教学实验时的教学内容、教学时间和教学地点等无关变量他都做了严格的控制，分别采用“例-规〞法与“规-例〞法对两个班的学生进展物理教学，然后，两个班的被试都进展同样的物理知识测验。
测验成绩按“5分制〞进展评定。
两组被试的测验成绩见数据文件data4-02。
请用SPSS，通过适当的统计分析方法，检验这两种教学方法的教学效果是否存在实质性差异。
〔1〕打开数据文件data4-02,在“分析〞中“比拟均值〞中“单样本T检验〞对话框，将“成绩〞“确定〞。
〔2〕结果与解释：
单个样本统计量
N
均值
标准差
均值的标准误
成绩
100
.57760
.05776
单个样本检验
检验值=5
差分的95%置信区间
t
df
Sig.（双侧）
均值差值
下限
上限
成绩
99
.000
总体均数为5，样本均数与总体均数的检验值T值为-14.647，自由度为99，P=0.000，P<0.01，所以拒绝虚无假设，承受研究假设。
说明这两种教学方法的教学效果极显著。
“比奈智力测验〞，测验结果见数据文件data4-03。
请问，儿童入园一年后的智商有明显的变化吗？
（1）打开数据data4-03，选择“分析〞菜单中“比拟均值〞子菜单中“配对样本T检验〞，打开如下对话框。
（2）将“入园时〞和“一年后〞选入成对变量中。
再单击“确定〞。
（3）结果与分析：
成对样本相关系数
N
相关系数
Sig.
对1
入园时&一年后
34
.764
.000
成对样本检验
成对差分
差分的95%置信区间
均值
标准差
均值的标准误
下限
上限
对1
入园时-一年后
.524
成对样本检验
t
df
Sig.（双侧）
对1
入园时-一年后
33
.000
以上是幼儿入园前与入园后一年的相关样本t检验，因t=-17.069时，p=0.000<0.01,所以拒绝虚无假设，承受研究假设，说明入园时与一年后的智商极显著差异。
4.某心理学工作者以大学生为被试，以“正性〞和“负性〞两种面部表情模式的照片为实验材料，测量被试对“正性〞和“负性〞面部表情识别的时间，测验结果见数据文件data4-04。
请用SPSS中适当的统计分析方法检验两种面部表情模式对大学生识别面部表情的时间是否存在明显的影响。
（4）打开数据文件data4-04,然后选择“分析〞菜单中“比拟均值〞子菜单中“配对样本T检验〞菜单，打开“配对样本T检验〞对话框。
（5）将“form〞和“time〞选入“成对变量〞列表中，单击“确定〞。
（6）结果与分析：
成对样本统计量
均值
N
标准差
均值的标准误
对1
form
60
.50422
.06509
time
60
.21457
成对样本检验
成对差分
差分的95%置信区间
均值
标准差
均值的标准误
下限
上限
对1
form-time
.24413
成对样本检验
t
df
Sig.（双侧）
对1
form-time
59
.000
以上为相关样本的t检验结果，因t=-10.172时，p=0.000<0.01,拒绝虚无假设，承受研究假设，说明两种面部表情模式对大学生识别面部表情的时间极显著差异。
“集中学习〞与“分散学习〞两种方式教两个小学二年级班级的学生学习一样的汉字，两个班学生的学习成绩见data4-05。
请问哪种学习方式效果更好？
（1）打开数据data4-5，单击“分析〞菜单中“比拟均值〞菜单“独立样本T检验〞菜单，打开“独立样本T检验〞对话框，进展如下操作：
（7）单击“定义组〞选项，打开“定义组〞对话框，进展如下操作：
（8）结果与分析：
组统计量
学习方式
N
均值
标准差
均值的标准误
成绩
集中学习
30
.51995
分散学习
30
.53121
独立样本检验
方差方程的Levene检验
均值方程的t检验
F
Sig.
t
df
Sig.（双侧）
均值差值
成绩
假设方差相等
.279
.600
58
.006
升级会员 