华东理工大学spss实验2.docx

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华东理工大学spss实验2

华东理工大学2013—2014学年第一学期

《应用统计学》实验报告2

班级学号姓名

开课学院商学院任课教师成绩

实验内容：

2.1熟悉One---SampleTTest功能（Analyze，CompareMeans，One---SampleTTest）

2.2熟悉Independent--SamplesTTest功能（Analyze，CompareMeans,

Independent--SamplesTtest）

2.3熟悉Paired--SamplesTTest功能

2.4熟悉One—WayANOVA功能运用

2.5熟悉GeneralFactorial功能（Analyze，GeneralLinearModel，GLM---Univariate…）

实验要求：

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）One---SampleTTest功能

1、打开文件Employeedata.sav

2、打开单样本T检验

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

①取34000

目的是检测工资的均值与34000是否有显著差异。

第一个图表中部表示单样本t检验描述性统计量：

基本统计量为474，均值为34419.57

标准差为17075661.均值标准误差为784.311

第二个图表表示单一样本均值检验的结果列表，给出了t统计量、自由度、双尾概率及显著性水平和置信区间。

双尾概率p=0.593>0.05,所以接受原假设，工资均值与34000无显著性差异。

②text值取35000

分析同上，因为p>0.05所以工资均值与35000也没有显著性差异

③text值改为34419

工资均值与34419无显著性差异

④text值改为24000

由于p<0.05，所以该工资均值与24000差异性显著。

（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。

①随机抽样百分之十

②

P>0.05，无显著性差异。

实验内容2.2

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。

结果：

​输出结果显示，第一个sig值小于0.05，所以认为两个样本方差是非齐性的。

再看非齐次性一栏里面的的sig值（<0.5）说明两个样本的平均数也是有差异的。

说明男性工资水平和女性工资水平是由显著性差异的。

​

实验内容2.3

选用Trendschapter12.sav文件中的变量，将connect,dsconect作为pairedvariables作配对样本统计分析。

结果分析：

第一张表是配对样本均值检验的描述性统计量，第二张表给出了配对样本间的相关性，相关系数为0.942，说明彼此间高度相关，且达到了显著性水平。

第三张表是配对样本均值检验的结果列表，二者的平均数差异为4027..双尾概率p=0<0.05,所以拒绝原假设，说明connect与disconnect有显著性差异。

实验内容2.4

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

结果分析：

表中给出了肥料对植物高度的单因子方差分析的结果。

表中数据依次为偏差平方和、自由度、偏差均方和、F值和检验统计量的概率值p。

这里F值为10.690，处于9.24和19.25之间，判断肥料显著，即肥料对植物的高度有显著性影响。

实验内容2.5

选用Plastic.sav文件中的变量，将tear_res作为dependentvariable,extrusn,

additive作为factor,作双因素方差分析

结果分析：

这是无交互作用的两因子方差分析的结果。

表中数据的第一列是对总偏差平方和的分解，第二列是自由度，第三列是均方，第四列是F值，第五列是概率p。

P=0.001<0.05，extrusn因子很显著。

Additive因子因子不显著。