spss實(shí)驗(yàn)報(bào)告word版(已修改)
2025-04-26 02:32 本頁面
【正文】 SPSS原理與應(yīng)用試驗(yàn)3：統(tǒng)計(jì)推斷一、試驗(yàn)?zāi)康呐c要求二、試驗(yàn)原理實(shí)驗(yàn)31實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)英語成績英語成績英語成績英語成績7261646276748559688770687883756276545666實(shí)驗(yàn)結(jié)果 /TESTVAL=65 /MISSING=ANALYSIS /VARIABLES=英語成績 /CRITERIA=CI(.95).單個(gè)樣本統(tǒng)計(jì)量N均值標(biāo)準(zhǔn)差均值的標(biāo)準(zhǔn)誤英語成績20單個(gè)樣本檢驗(yàn)檢驗(yàn)值 = 65 tdfSig.(雙側(cè))均值差值差分的 95% 置信區(qū)間下限上限英語成績19.035.37從表中可以得出，英語成績區(qū)間估計(jì)（置信度為95%）為（.37，）。實(shí)驗(yàn)32實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)性別成績性別成績男85男75男89男80男75女92男58女96男86女86男80女83男78女78男76女87男84女70男89女65男99女70男95女65男82女70男87女78男60女72男85女56實(shí)驗(yàn)結(jié)果TTEST GROUPS=性別(39。男39。 39。女39。)/MISSING=ANALYSIS/VARIABLES=成績/CRITERIA=CI(.95).組統(tǒng)計(jì)量性別N均值標(biāo)準(zhǔn)差均值的標(biāo)準(zhǔn)誤成績男18女14分別給出不同總體下的樣本容量、均值、標(biāo)準(zhǔn)差和平均標(biāo)準(zhǔn)誤。從表中可以看出。獨(dú)立樣本檢驗(yàn)方差方程的 Levene 檢驗(yàn)均值方程的 t 檢驗(yàn)FSig.tdfSig.(雙側(cè))均值差值標(biāo)準(zhǔn)誤差值差分的 95% 置信區(qū)間下限上限成績假設(shè)方差相等.647.42830.206假設(shè)方差不相等.213Levene’s Test for Equality of Variance，為方差檢驗(yàn)，在Equal variances assumed（原假設(shè)：方差相等）下，F(xiàn)=， 因?yàn)槠銹值大于顯著性水平，即：Sig.=，說明不能拒絕方差相等的原假設(shè)，接受兩個(gè)總體方差是相等的假設(shè)。因此男女生英語成績之差95％的區(qū)間估計(jì)為[, ]。Ttest for Equality of Means 為檢驗(yàn)總體均值是否相等的t 檢驗(yàn)，由于在本例中，其P值大于顯著性水平，即：Sig.=， 因此不應(yīng)該拒絕原假設(shè)，也就是說男女生英語成績沒有顯著差異。試驗(yàn)4：方差分析一、 試驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與要求 1．幫助學(xué)生深入了解方差及方差分析的基本概念，掌握方差分析的基本思想和原理 2．掌握方差分析的過程。 3．增強(qiáng)學(xué)生的實(shí)踐能力，使學(xué)生能夠利用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件，熟練進(jìn)行單因素方差分析、兩因素方差分析等操作，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，增強(qiáng)自我學(xué)習(xí)和研究的能力。二、試驗(yàn)原理方差分析也是一種假設(shè)檢驗(yàn)，它是對全部樣本觀測值的變動進(jìn)行分解，將某種控制因素下各組樣本觀測值之間可能存在的由該因素導(dǎo)致的系統(tǒng)性誤差與隨即誤差加以比較，據(jù)以推斷各組樣本之間是否存在顯著差異。若存在顯著差異，則說明該因素對各總體的影響是顯著的。 方差分析有3個(gè)基本的概念：觀測變量、因素和水平。觀測變量是進(jìn)行方差分析所研究的對象；因素是影響觀測變量變化的客觀或人為條件；因素的不同類別或不通取值則稱為因素的不同水平。在上面的例子中，農(nóng)作物的產(chǎn)量和商品的銷量就是觀測變量，作物的品種、施肥種類、商品價(jià)格、廣告等就是因素。在方差分析中，因素常常是某一個(gè)或多個(gè)離散型的分類變量。 根據(jù)觀測變量的個(gè)數(shù)，可將方差分析分為單變量方差分析和多變量方差分析；根據(jù)因素個(gè)數(shù)，可分為單因素方差分析和多因素方差分析。在SPSS中，有One－way ANOVA( 單變量－單因素方差分析) 、GLM Univariate（單變量多因素方差分析）；GLM Multivariate （多變量多因素方差分析），不同的方差分析方法適用于不同的實(shí)際情況。本節(jié)僅練習(xí)最為常用的單因素單變量方差分析。實(shí)驗(yàn)４－１單因素方差分析也稱一維方差分析，對兩組以上的均值加以比較。檢驗(yàn)由單一因素影響的一個(gè)分析變量由因素各水平分組的均值之間的差異是否有統(tǒng)計(jì)意義。并可以進(jìn)行兩兩組間均值的比較，稱作組間均值的多重比較。主要采用Oneway ANOVA過程。 采用Oneway ANOVA過程要求：因變量屬于正態(tài)分布總體，若因變量的分布明顯是非正態(tài)，應(yīng)該用非參數(shù)分析過程。若對被觀測對象的試驗(yàn)不是隨機(jī)分組的，而是進(jìn)行的重復(fù)測量形成幾個(gè)彼此不獨(dú)立的變量，應(yīng)該用Repeated Measure菜單項(xiàng)，進(jìn)行重復(fù)測量方差分析，條件滿足時(shí)，還可以進(jìn)行趨勢分析。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)班級成績班級成績班級成績173288368189278379182248356143291391180251371173285371178274387176256397166277341160231359145278368193262353136276379177296315179280375187285389實(shí)驗(yàn)結(jié)果單向ANOVA成績平方和df均方F顯著性組間2.153.859組內(nèi)45總數(shù)47上表中是單因素方差分析，輸出的方差分析表解釋如下：總離差SST ＝，組間平方和SSR ＝ ，組內(nèi)平方和或殘差平方和SSE ＝，相應(yīng)的自由度分別為47，2，45；組間均方差MSR＝ ，F(xiàn)＝.153，由于p＝.859 說明在α ＝ 顯著性水平下，F(xiàn)檢驗(yàn)是不顯著的。即認(rèn)為各組差異不大。方差分析的原假設(shè)是各個(gè)因素水平下的觀測變量均值都相等，備擇假設(shè)是各均值不完全相等。假如一次方差分析的結(jié)果
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