spss的参数检验Word文档下载推荐.docx
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上限
-.442
10
.668
-1.273
-7.69
5.14
分析:
由上表可以看出,在0.05的检验值下得到双侧检验值为0.668>
0.05,故不能拒绝原假设,且置信区间为(67.31,80.14),表中从置信区间上也可以看出73.73在此区间,更加证明一般六级成绩为75,即认为该总经理的话可信。
2、经济学家认为决策者是对事实做出反应,不是对提出事实的方式做出反应。
然而心理学
家则倾向于认为提出事实的方式是有关系的。
为验证哪种观点更站得住脚,调查者分别以
下面两种不同的方式随机访问了足球球迷。
决策与提问方式无关,即u-u0=0
生成spss数据—分析—比较均值—两独立样本t检验—相关设置—输出结果
表5-3
组统计量
提冋方式
决策
丢票再买
200
.46
.500
.035
丢钱再买
183
.88
.326
.024
表5-4
独立样本检验
方差方程的
Levene检验
均值方程的t
检验
差分的95%
置信区间
F
Sig.
Sig.(
双侧)
差值
标准误
决假设方差
策相等
257.98
5
.000
-9.64
381
-.420
.044
-.505
-.334
假设方差
不相等
-9.81
345.5
36
.043
-.504
-.336
由表5-3可以看出,提问方式不同所做的相同决策的平均比例是46%和88%认为决
策者的决策与提问方式有关。
由表5-4看出,独立样本在0.05的检验值为0,小于0.05,
故拒绝原假设,认为决策者对事实所作出的反应与提问方式有关,心理学家的观点更站得住脚
3、一种植物只开兰花和白花。
按照某权威建立的遗传模型,该植物杂交的后代有75%勺几
率开兰花,25%勺几率开白花。
现从杂交种子中随机挑选200颗,种植后发现142株开了兰花,
请利用SPSS进行分析,说明这与遗传模型是否一致?
开蓝花的比例是75%即u=u0=0.75步骤:
表5-5
开花种类
1.29
.455
.032
表5-6
检验值
=0.75
16.788
199
.540
.48
.60
由于检验的结果sig值为0,小于0.05,故拒绝原假设,由于检验区间为(1.23,1.35),
0.75不在此区间内,进一步说明原假设不成立,故认为与遗传模型不一致
4、给幼鼠喂以不同的饲料,用以下两种方法设计实验:
方式1同一鼠喂不同的饲料所
测得的体内钙留存量数据如下:
方式2:
甲组有12只喂饲料1,乙组有9只喂饲料2所测
得的钙留存量数据如下请选用恰当方法对上述两种方式所获得的数据进行分析,研究不同饲料是否使幼鼠体内钙的留存量有显着不同。
不同饲料使幼鼠体内钙的留存量无显着不同。
方式1步骤:
生成spss数据一分析一比较均值一配对样本t检验一相关设置一输出结果
表5-7
成对样本统计量
对1饲料1钙存量
饲料2钙存量
32.578
34.267
9
3.8108
5.5993
1.2703
1.8664
表5-8
成对样本相关系数
相关系数
对1饲料1钙存量&
.571
.108
表5-9
成对样本检验
成对差分
标准
差
均值的
对饲料1钙存量-
-1.68
4.636
1.5456
-5.25
1.875
-1.09
8
.306
1饲料2钙存量
89
7
29
2
3
方式2步骤:
生成spss数据一分析一比较均值一独立样本t检验一相关设置一输出结果
表5-10
饲料类型
钙存量di饲料1
me
ns饲料2
io
n1
12
30.508
31.400
3.6882
3.1257
1.0647
1.0419
表5-11
钙存假设方差
.059
.811
-.584
19
.566
-.891
1.5268
-4.08
2.304
量相等
73
-.599
18.64
.557
1.4897
-4.01
2.230
采用配对样本t检验法所得结果如表5-7,5-8,5-9所示,配对样本的分析结果可以看出两组的平均差是1.789在置信区间内(-5.2529,1.8752)同时sig值为0.153>
0.05不应该拒绝原假设。
采用独立样本t检验法所得结果如表5-10,5-11所示,可以看出均值差为0.892在置信区间内sig值为0.405,大于0.05,故不能拒绝原假设。
所以,两种饲料使用后的钙存量无显着差异。
5、如果将习题二第4题的数据看作是来自总体的样本,试分析男生和女生的课程平均分是
否存在显着差异?
男女生课程平均分无显着差异
分析一比较均值一单因素分析一因变量选择课程,因子选择性别进行一输出结果:
表5-12
poli
描述
均值的95%置信
区间
极小值
极大值
femal
30
78.8667
10.4179
1.90205
74.9765
82.7568
56.00
94.00
e
male
76.7667
18.7390
1
3.42126
69.7694
83.7639
.00
96.00
总数
60
77.8167
15.0687
6
1.94537
73.9240
81.7093
表5-13
ANOVA
平方和
均方
显着性
组间
66.150
.288
.594
组内
13330.833
58
229.842
13396.983
59
由表5-12和5-13可以看,出男生和女生成绩平均差为1.4021在置信区间内sig值为
0.307,大于0.05,故不能拒绝原假设,即认为男生和女生的平均成绩没有显着差异
6如果将习题二第4题的数据看作是来自总体的样本,试分析哪些课程的平均分差异不显着。
计算出各科的平均分:
转换一计算变量一相关的设置
sex
averagefemale
67.5208
68.9229
9.08385
9.85179
1.65848
1.79868
重新建立SPSS数据—分析—比较均值—单因素—进行方差齐性检验—选择Tukey方法进行
检验。
7、以下是对促销人员进行培训前后的促销数据:
试分析该培训是否产生了显着效果。
培训前后效果无显着差异
生成spss数据—分析—比较均值—配对样本t检验—相关设置—输出结果
表5-15
对1培训前
培训后
489.17
560.00
78.098
61.938
22.545
17.880
表5-16
对1培训前&
-.135
.675
均值的标
准误
对培训前-
-70.8
106.0
30.611
-138.
-3.45
-2.31
.041
1培训后
33
41
209
4
-138.2
-3.4
0.41
09
由表5-15,5-16,5-17可以看出,培训前与培训后的均值差为70.83,由sig值为
0.041,小于0.05,故拒绝原假设,认为培训前后有显着差异即培训产生了显着效果
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