【正文】 驗(yàn)成績 一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康? 1．掌握均值比 較和方差分析的原理、過程和應(yīng)用 2．掌握兩獨(dú)立樣本和兩配對樣本的 t檢驗(yàn)的過程和結(jié)果解釋 3．掌握單因素方差分析的分析過程和結(jié)果解釋 4．掌握多因素方差分析的分析過程和結(jié)果解釋 二、實(shí)驗(yàn)環(huán)境 1．硬件環(huán)境：微機(jī) 2．軟件環(huán)境： Windows， SPSSStatistics22 三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 1．?dāng)?shù)據(jù)文件 中記錄了男性或女性每周上網(wǎng)瀏覽網(wǎng)頁的時(shí)間（變量 WWWHR，單位小時(shí)）。原假設(shè)為各個考官得評分不一致 ,運(yùn)用分析＞非參數(shù)檢驗(yàn)〉 K 個相關(guān)樣本進(jìn)行分析 ,結(jié)果如下 :檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 N５ Kenｄａ llＷａ 。 ｂ .分組變量 :班級四實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 :通過上表可知 ,X^2＝ 9。原假設(shè)為三個班級成績得中位值沒有顯著差異。 沒有對結(jié)進(jìn)行修正、 b。 三、實(shí)驗(yàn)步驟 :兩獨(dú)立樣本得曼 — 惠特尼Ｕ檢驗(yàn)。 四實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 :通過上表可知 ,40名嬰兒中男嬰 28名 ,占 7０％ ,女嬰１ 2 名 ,占 30％。 000二項(xiàng)式進(jìn)行分析 ,結(jié)果如下 :二項(xiàng)式檢驗(yàn) 類別 N 觀察比例檢驗(yàn)比例漸近顯著性 (雙側(cè) )嬰兒性別組 1 男 28。 000 Ｎ 500５０ 0子輩文化程度相關(guān)系數(shù)、 594＊＊ ０ 00Sｉ g。原假設(shè)為子輩文化與父輩文化之間不存在著等級相關(guān)。＝ 0。 74１ 26 a。０ 2 地區(qū)＊日期７０ 5925９２。 2５ 91811２ 59２ 5 25987６ .。 05,所以 ,總體方差相等 ,接著瞧方差分析得檢驗(yàn)結(jié)果 :主旨間效果檢定因變數(shù) : 銷售量 來源第 IIＩ類平方與 df 平均值平方 F 顯著性局部 Etａ方形修正得模型 80074074。 常態(tài)檢定 KolmogorovSmirnova ShapiroWilk 統(tǒng)計(jì)資料 df 顯著性統(tǒng)計(jì)資料 df 顯著性方案 A、142 200* 、 941 561 方案 B、 261 05 882 137*、這就是 true顯著得下限。 實(shí)驗(yàn)報(bào)告４ 一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?:掌握方差分析方法得操作二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 :利用多因素方差分析方法 ,分析不同地區(qū)與不同日期對該商品得銷售量就是否產(chǎn)生了顯著影響？地區(qū)與日期就是否對該商品得銷售產(chǎn)生了交互影響。 d、基於卡方近似值 ,可以認(rèn)為車間同廠長得滿意情況就是相關(guān)得 ,相關(guān)得τ系數(shù)為０ .０ 6７實(shí)驗(yàn)報(bào)告３ 一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?:掌握參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)方法得操作二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 :上面得數(shù)據(jù)就是否證明了先參加實(shí)踐對提高平均測試分?jǐn)?shù)得效果顯著三、實(shí)驗(yàn)步驟 :用配對樣本 t 檢驗(yàn) ,原假設(shè)為方案 A 與方案 B 對平均測試得成績不存在差異。 只針對２ x2表格進(jìn)行計(jì)算 四、實(shí) 驗(yàn)結(jié)果分析 :此數(shù)據(jù)為 2＊ 2 列聯(lián)表 ,且 n＞ 40,因此用連續(xù)校正卡方檢驗(yàn)得值 Contiｎ uｉｔｙＣ orreｃｔ ion 為 20,對應(yīng)得Siｇ、值為０。 實(shí)驗(yàn)報(bào)告 22 一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?:掌握列聯(lián)表 (定類變量與定類變量 )基本操作二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 :１、 A、 B車間對廠長得滿意程度就是否有顯著差異 如果有計(jì)算τ系數(shù)三、實(shí)驗(yàn)步驟 :首先建立數(shù)據(jù)庫錄入數(shù)據(jù) ,然后運(yùn)用分析〉描述性統(tǒng)計(jì)〉交叉表格進(jìn)行列聯(lián)表分析 ,做卡方檢驗(yàn) ,結(jié)果如下 :車間 **對廠長得滿意度 交叉列表計(jì)數(shù) 對廠長得滿意度總計(jì)滿意不滿意車間車間 A３ 01０ 40車間 B202０４ 0 總計(jì) 503080卡方測試 數(shù)值 df 漸近顯著性 (2 端 )精確顯著性 (２端 )精確顯著性 (1 端 )皮爾森 (Peａ rｓ oｎ )卡方 ３ 3３ a 021 持續(xù)更正ｂ ３２０１。值為０。5 落后企業(yè) 92２。 00 1５ . 0 Ｓ teｍ widtｈ : 10 Eachleaf: 1casｅ (s)分組 次數(shù)百分比有效得百分比累積百分比有效先進(jìn)企業(yè) 112７、 5２ ２ 7。 a、 Lilliefoｒ s顯著更正產(chǎn)品銷售額 Stｅ m－ aｎ dLeafPloｔ Ｆ rｅ quｅ ncy Stｅ mamp。 5０ 變異數(shù) 2３ 標(biāo)準(zhǔn)偏差 1４３ 1 最小值 87 最大值 150 範(fàn)圍６３ 內(nèi)四分位距 21 偏斜度。利用分析＞描述性統(tǒng)計(jì)〉探索 ,結(jié)果如下 :描述性統(tǒng)計(jì)資料 統(tǒng)計(jì)資料標(biāo)準(zhǔn)錯誤產(chǎn)品銷售額平均數(shù) 1１６、 082。SPSS 實(shí)驗(yàn)報(bào)告 ,[精選五篇 ] 第一篇： SPSS實(shí)驗(yàn)報(bào)告 , SSPSS軟件應(yīng)用實(shí)驗(yàn)報(bào)告 長春工業(yè)大學(xué)人文學(xué)院 1４ 090６班 成昊 3 實(shí)驗(yàn)報(bào)告１ 一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?:掌握 SＰ SS 基本統(tǒng)計(jì)分析基本操作 ?二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 :１、根據(jù)上面得數(shù)據(jù) ,制作莖葉圖 ,并計(jì)算出均值與標(biāo)準(zhǔn)差 ,驗(yàn)證數(shù)據(jù)就是否服從正態(tài)分布。 440９ 5％平均數(shù)得信賴區(qū)間下限１１ １ 4 上限 1２ 1。 23３。 Ｌ eａｆ 00 78 9。５良好企業(yè)１１２ 527。 0、０總計(jì) 4０１ 00、 四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 :均值為 116。 98３〉 0、０ 5,因此數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布。０ 38 概似比 0 費(fèi)雪 (Ｆ isｈ er)確切檢定 、 03０ 18線性對線性關(guān)聯(lián) 5。０３８ ,小于有方向性得測量 數(shù)值漸近標(biāo)準(zhǔn)錯誤 a 大約 Tb 大約顯著性名義變數(shù)對名義變數(shù) Lambda(λ )對稱、 14 07086 062 車間相依項(xiàng)、 250、 119 86 062對廠長得滿意度相依項(xiàng)、000、 000、 c 、 c Goodman及 Kruskaltau 車間相依項(xiàng)、 06 055 、 022d 對廠長得滿意度相依項(xiàng)、 06 055 、 022d a、未使用虛無假設(shè)。首先運(yùn)用數(shù)據(jù)探測做正態(tài)分布檢驗(yàn) ,得到結(jié)果如下表 : 通過上表可以瞧出 ,方案 A 與方案Ｂ得 p值均大于 0。 三、實(shí)驗(yàn) 步驟 :運(yùn)用分析 一般線性模型＞單變量進(jìn)行分析。 a、 Lilliefors 顯著更正 a。 074ａ ８ 100０ 。 98０地區(qū)３ 85185 8５ 2２ 192５ 262。 5９ 3４ 17６48148。 R 平方 =。 0７３ ,可見 ,地區(qū)與日期單獨(dú)對銷售量都沒有顯著影響 ,地區(qū)＊時(shí)間對應(yīng)得 F＝ 19。運(yùn)用分析＞相關(guān)＞雙變量進(jìn)行分析 ,結(jié)果如下 :相關(guān)系數(shù) 父輩文化程度子輩文化程度 Kｅ ndaｌ l得ｔａ u＿ b父輩文化程度相關(guān)系數(shù)１。 (雙側(cè) )、０ 0０。70、 5０。 SPＳ S 自動計(jì)算精確概率 Sｉ g、值為 0。原假設(shè)為工廠規(guī)模與信息傳遞無關(guān) ,運(yùn)用分析〉非參數(shù)檢驗(yàn) 兩個獨(dú)立樣本進(jìn)行分析 ,結(jié)果如下 :檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量ｂ 信息傳遞 Mann— Whｉ tneyU 000Wｉ lcoxｏ nW１５。 分組變量 :廠規(guī)模四實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 :由上表可知 ,U=５ ,因?yàn)榫褪切颖?,瞧精確概率值 Sig。運(yùn)用分析 非參數(shù)檢驗(yàn) K 個樣本獨(dú)立檢驗(yàn)進(jìn)行分析 ,結(jié)果如下 : 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 bb 成績Ｎ 45 中值 474a ｄ f2 漸近顯著性、０ 09a。474,df=２ ,Ｓ ig。 62１卡方 2７、 9６ 7 ｄ f9 漸近顯著性 .001a。用兩獨(dú)立樣本 t 檢驗(yàn)方法分析男性和女性在上網(wǎng)時(shí)間上是否不同。 ④點(diǎn)擊按鈕定義兩總體的標(biāo)示值，如圖 12。由于兩總體方差有顯著差異所以要看到“不采用相等變異數(shù)”這一列，其中 T 統(tǒng)計(jì)量的值為，對應(yīng)的概率 P 值為 。試用兩配對樣本 t 檢驗(yàn)方法比較父親的受教育情況（變量PAEDUC）和母親的受教育情況（變量 MAEDUC）是否不同。 解釋：從圖 22 的平均值可以看出沒有較大的差異。為此，他們在已經(jīng)從國內(nèi)商學(xué)院畢業(yè)并且獲得學(xué)位的 MBA 學(xué)生中按照各專業(yè)分別隨機(jī)抽取了 10人，調(diào)查了這些學(xué)生的起薪情況，數(shù)據(jù)文件為 。如果顯著性水平α為 ，由于概率 P 值大于顯著性水平α，所以接受原假設(shè)，認(rèn)為國內(nèi) MBA 畢業(yè)生各自所學(xué)專業(yè)與起薪情況沒有顯著關(guān)系。（ 1）原假設(shè) 第 4 頁共 6 頁不同顧客性別