…… 1．根据95％的置信水平估计：全校本科学生平均月生活费支出的置信区间。 在分析--描述统计--探索里面 ，得到 【结果分析、体会和收获】： 通过本次学习，在SPSS软件中认识到了求均值、中位数、平均数等一系列的应用，通过两次操作，更加深层了解SPSS软件。 实验三 一、实验目的与要求 1.熟练掌握T检验的SPSS操作 2.学会利用T检验方法解决身边的实际问题 二、实验原理 1.假设检验的基本原理 三、实验演示内容与步骤 1．某项分析希望通过随机调查收集到的26家保险公司人员构成的数据（见数据文件：保险公司人员工程情况.sav），对保险公司从业人员受高等教育的程度和年轻化的程度进行推断。该分析的两个原假设为： （1）保险公司具有高等教育水平的员工比例的平均值不低于0.8，即H0：μ<=0.8 （2）年青人比例的平均值与0.5无显着差异，即H0：μ=0.5 设α＝0.05 2．分析某班级学生的高考数学成绩是否存在性别上的差异。数据如表所示： 某班级学生的高考数学成绩 性别 数学成绩 75 80 女（n＝12） 92 96 86 83 78 87 70 65 70 65 70 78 72 56 3．为了研究某种减肥茶是否具有明显的减肥效果，某减肥茶生产厂商对35名肥胖志愿者进行了减肥跟踪调研（见数据文件：减肥茶.sav）。首先将其喝茶前的体重记录下来，三个月后再依次将这35名志愿者喝茶后的体重记录下来。通过这两组样本数据对比分析，推断减肥茶是否具有明显的减肥作用。 4．对数据文件“CH6 考试及格问题.sav”中，20题，30题，40题的情况进行二项分布的参数检验，并解释结果（设α＝0.05） 男（n＝18） 85 89 75 58 86 80 78 76 84 89 99 95 82 87 60 85 实 验 四 【实验名称】：spss非参数检验 【实验时间】：2014年4月25 日 【实验目的】： 3. 验证spss非参数检验 【实验内容及要求】： 用SPSS软件检验两个独立，两个相关样本分布是否相同；一组样本的总体分布是否与猜想的分布相同。 【实验过程及结果】： 1. 收集一批周岁儿童身高的样本数据（见儿童身高.SAV），利用样本数据推断周岁儿童总体身高是否与正态分布有显着差异。（K-S检验） 显着性概率p=0.344>0.01，表明样本与正态分布没有显着差异 2. 为检验某种新的训练方法是否有助于提高跳远运动员的成绩（见训练成绩.SAV），收集到10名跳远运动员在使用新训练方法前后的跳远最好成绩。这样得到了两个配对样本，在对总体分布不作任何假设的条件下，推断新方法训练前后是否存在显着差异。 检验统计量 b Z 渐近显着性(双侧) a. 基于负秩。 训练后成绩 - 训练前成绩 -1.599 .110 ab. Wilcoxon 带符号秩检验 两个方法的p值都大于0.05，所以没有显着差异 3.从甲乙两种不同工艺生产出来的产品中随机选取若干个观测数据（见产品使用寿命.SAV），分析两种工艺产品的使用寿命是否存在显着差异？ 两个显着性概率p不都大于0.05，所以存在显着差异 实验五 1、某企业在制定某商品的广告策略时，对不同广告形式在不同地区的广告效果（销售额）进行了评估，（见数据文件：广告城市与销售额.SAV）。试以商品销售额为观测变量，广告形式和地区为控制变量，利用单因素方差分析分别对广告形式、地区对销售额的影响进行分析。 读入数据后： （1）点击分析，比较均值，单因素分析； （2）得出结果： ANOVA 销售额 组间 组内 总数 平方和 5866.083 20303.222 26169.306 df 3 140 143 均方 1955.361 145.023 F 13.483 显着性 .000 有以上结果可知：广告形式对于销售额是存在影响的。 （4） 选择左框中的变量“销售额”，用箭头送入右边的因变量列表中，选择左框中的变量“广告形式”，用箭头送入右边的因子列表中； （5）得出结论： ANOVA 销售额 组间 组内 总数 平方和 9265.306 16904.000 26169.306 df 17 126 143 均方 545.018 134.159 F 4.062 显着性 .000 地区对于销售额也是有影响的。 对上题进行双因素分析（包括无重复和有重复） 无重复双因素分析： 操作如下： （1）点击分析，一般线性模型，单变量； （2）将销售额移入因变量，广告形式移入固定因子，地区移入随机因子； （3）点击模型，弹出窗口后点击设定来自定义，选择类型为交互，将广告形式、地区移入右边； （4）得出结果： 主体间效应的检验 因变量:销售额 源 截距 假设 误差 广告形式 假设 误差 地区 假设 误差 a. MS(地区) b. MS(错误) III 型平方和 642936.694 9265.306 5866.083 11037.917 9265.306 11037.917 df 1 17 3 123 17 123 均方 642936.694 545.018a 1955.361 89.739b 545.018 89.739b 6.073 21.789 F 1179.661 Sig. .000 .000 .000 3、某补习机构为研究一个班3组不同性别的同学(分别接受了3种不同的教学方法)在数学成绩上是否有显着差异，需要研究不同教学方法和不同性别对数学成绩的影响。数据如表所示。 表三组不同性别学生的数学成绩 人名 Hxh Yaju Yu Shizg Hah S Watet Jess Wish 数学 99 88 99 89 94 90 79 56 89 组别 0 0 0 0 0 0 2 2 2 性别 Male Female Male Male Female Male Male Female Male 2-new1 2-new2 2-new3 2-new4 2-new5 2-new6 2-new7 2-new8 2-new9 99 70 89 55 50 67 67 56 56 2 2 2 1 1 1 1 1 1 Male Female Male Female Male Female Male Female Male 试进行方差分析性别和教学方法是否对数学成绩影响显着，说明过程及理由。 （4）得出结论： 主体间效应的检验 因变量:数学 源 III 型平方和 截距 假设 误差 组别 假设 误差 性别 假设 误差 99641.101 321.132 3290.333 1243.927 319.740 1243.927 df 1 .986 2 14 1 14 均方 99641.101 325.585 aF 306.037 Sig. .038 18.516 .000 1645.167 88.852 b 3.599 .079 319.740 88.852 b a. 1.025 MS(性别) - .025 MS(错误) b. MS(错误) 有结果可知：第六列表示的是F统计量的显着性水平。由此可知，性别对成绩的影响是显着的，组别对成绩的影响是不显着的。 实 验 六 【实验名称】：普通相关分析 【实验时间】：2013年5月20日