spss练习作业具体步骤要点Word文件下载.docx
- 文档编号:17957366
- 上传时间:2022-12-12
- 格式:DOCX
- 页数:23
- 大小:231.14KB
spss练习作业具体步骤要点Word文件下载.docx
《spss练习作业具体步骤要点Word文件下载.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《spss练习作业具体步骤要点Word文件下载.docx(23页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
总体中上月平均工资95%的在此区间H1:
总体中上月平均工资
95%的置信区间表3总体中上月平均工资2844.37下限均值95%的置信区间)双侧Sig.(3005.63
上限0.000答,总体中上月平均工资095的置信区间为[2844.37,3005.63],p=0.000<
0.01,作出这样的推论正确的概率为0.95,错误的概率为0.05。
2、检验能否认为总体中上月平均工资等于2000元。
在本案例中,要检验样本中上月平均工资与总体中上月平均工资(为已知值:
2000元)是否存在差异,即某一样本数据与某一确定均值进行比较。
虽然不知道总体分布是否正态,但样本较大(N>
30),可以运用单样本T检验.通过SPSS检验结果见(表4、表5)
?
2000H设;
o:
2000其中,μH:
表示总体中上月平均工资1单个样本统计量表4
均值标准差均值的标准误N
上月工资40.801
148
2925.00
496.364
单个样本检验表5
Sig.(双侧)均值差值检验值dft
上月工资22.671
147
2000925.000
0.000
答:
作出结论,均值差值为925,t=22.671,p=0.000<
0.01,所以拒绝原假设,接受备择假设,即否认总体中上月的平均工资等于2000元。
3页13共页第
、检验能否认为男生的平均工资大于女生3、6T检验,(见表解:
两个样本均来自于正态分布的总体且男女上月工资独立,可以进行独立样本
)表7表6组统计量
性别均值标准差均值的标准误N
男生上月工资51.831442.840733156.16
女生50.937
441.129
75
2700.00
22?
假设1:
:
H0212222?
代表女生总体方差?
代表男生总体方差,H:
其中,12121所以不能拒绝原假设,可以认为两组检验可以看出,F=0.101,P=0.751>
0.05,从表7中方差方程的Levene
检验。
数据无显著差异,所以应该选择方差相等下的T
7独立样本检验表T检验检验Levene方差方程的
Sig.(双侧)均值差值标准误差值dftF
Sig.上假设方差0.101146
456.164
6.277
72.667
0.751
月相等
工假设方差6.277145.8590.000456.16472.670
资不相等
H:
假设2:
021?
其中μ1代表男生总体平均数,μ2代表女生总体平均数,下同H:
121作出结论:
从表6、表7中可以看出,男生有73人,平均工资3156.16元,女生75人,平均工资2700.00元。
t=6.277,且p=0.000<
0.001所以拒绝原假设,接受备择假设,差异极显著。
根据表6,可以最后得出结论,男生平均工资大于女生的结论。
4、一些学者认为,由于经济不景气,学生的平均工资今年和去年相比没有显著提高。
检验这一假说。
根据题意可知,需要进行相关样本T检验,设:
Hμ1≤μ20:
Hμ1>μ2同上1;
表8相关样本T检验
Tdfsig均值标准误相关系数均值标准差
292540.801
496.364上月工资
2721.6236.767447.296去年同月工资
203.37813.531
183.101
0.93
15.501
去年同月工资上月工资&
通过表8可知,t=13.531,P=0.000<
0.01,所以拒绝原假设,接受备择假设,即学生的平均工资今年和去年相比有显著提高。
4页13共页第
5、方差分析。
(1)使用单因素方差分析的方法检验:
能否认为不同学科的上月平均工资相等。
如果不能认为全相等,请做多重比较。
第一步,提出假设,H:
不同学科上月的平均工资是相同的0H:
至少有两门学科上个月的平局工资是相同的1经过SPSS软件计算,见表9,
表9三门学科上月工资水平方差分析表
平方和均方显著性Fdf
组间0.472
0.754
2186488.939372977.879
组内247203.601
1453.584E7
总数147
3.622E7
第二步,决策,F=0.754,P=0.472>
0.05,接受H,拒绝H三者之间没有显著性差异。
可以认为不10,同学科上月工资水平相同。
第三步,多重比较,经过Levene检验(见表10),p=0.724,方差没有显著性差异,方差齐性,经过LSD检验(见表11),P值均大于0.05,所以可以得出同样的结论,三门学科的上月工资水平没有差异。
方差齐性检验表10
Levene统计量显著性df2df1
0.724
2
145
.323
表11多重比较95%置信区间
下限上限显著性标准误(J)学科均值差(I-J)
(I)学科84.23-112.3482.26199.458-308.92LSD
1
102.593
-111.912.304-326.41108.528
308.92.261-84.2399.4582
1112.348
194.20.9963
98.038-193.33.436
326.413
1.304-102.59111.912108.528
193.33
-194.20
-.436
98.038
.996
(2)在方差分析中同时考虑学科和性别因素,用双因素方差分析模型分析学科和性别对上月平均工资的影响。
第一步,提出假设,H:
性别和学科对上月工资水平没有影响0H:
性别和学科同时对上月工资水平有影响1第二步,经过SPSS计算,见表12,
5页13共页第
主体间效应的检验表12均FSig.df
校正模.0008.07151603013.899
性.00017202158.04236.263
学.4652153037.863.771
性*学.962
2.038
7642.822
总148
第三步,作出决策
性别因素P=0.000<
0.01,在0.01水平上差异显著,所以拒绝原假设,接受备择假设,即性别因素对工资水平有显著性影响,和前面结果一致。
学科因素P=0.465>
0.05,在0.05水平上差异不显著,所以接受原假设,拒绝备择假设,即学科因素对上月工资水平没有影响,和前面结果一致。
在0.05水平上差异不显著,所以接受原假设,拒绝备择假设,即学科和性别因p=0.962>
0.05,*学科性别
素同时对上月工资水平没有影响。
6、非参数检验。
(1)用非参数检验方法检验能否认为男生和女生上月工资的中位数相等。
第一步,采用wilcoxon符号秩检验中位数,选择的原设与备择假设如下:
男生与女生上月工资的中位数相等;
0H:
男生与女生上月工资的中位数不相等。
1第二步,通过SPSS软件计算,见表13、14
表13检验男女生上月工资中位数是否相等wilcoxon秩和检验中秩和的计算结果
秩均值秩和N
男生上月工资6911.0094.6773
女生4115.00
54.87
总数148
表14wilcoxon秩和检验的检验统计量和p值
上月工资
1265.000Mann-WhitneyU
4115.000WilcoxonW
-5.663Z
)双侧渐近显著性(.000
精确显著性(双侧).000
精确显著性(单侧).000
点概率.000
6页13共页第
第三步,男生上月工资的平均秩为41.33,女生上月工资的平均秩是19.84,说明从样本看男生上月工资的中位数要高于女生。
用正态分布计算时的M=p=0.000<
0.01,可以拒绝原假1265.000,W=4115.000,Z=-5.663,设,认为男生与女生上月工资中位数不相等。
若进行单侧检验:
H:
男生月收入中位数小于女生月收入的中位数;
男生月收入中位数大于于女生月收入的中位数。
10P值为0.000,可以拒绝原假设。
男生月收入中位数大于女生月收入的中位数;
男生月收入中位数小于女生月收入的中位数。
10P值为1-0.000/2=1,接受原假设。
因此可以认为男生上月工资中位数大于女生上月工资中位数。
(2)用非参数检验方法检验学生上月工资和去年同月工资的中位数是否有显著变化。
第一步,采用非参数检验中的两个相关样本样本,选择的原假设与备择假设如下:
上月工资与去年同月工资差值为0
0H:
上月工资与去年同月工资差值不为0
1第二步,通过SPSS软件计算,结果如表15、16
表15wilcoxon秩和检验中秩和的计算结果
负秩-上月工资去年同月工资6938.5065.46106
正秩201.50
1315.50
结29
表16wilcoxon秩和检验的检验统计量和p值
去年同月工资-上月工资
-8.990Z
)
(双侧渐近显著性.000
第三步,作出结论,由于此样本为大样本,应该采用渐近显著性的p值(0.000),小于0.01,拒绝原假设,接受备择假设,则可以认为上月工资与去年同月工资有显著差别。
(3)用非参数检验方法不同学科学生平均学分绩点的中位数是否相等。
解:
第一步,采用Kruskal-Wallis检验不同学科学生平均学分绩点的中位数是否相等,原假设和备择假设设置如下:
不同学科学生平均学分绩点的中位数相等;
0H:
不同学科学生平均学分绩点的中位数不相等1第二步,通过SPSS软件计算结果如表17、18;
7页13共页第
表17Kruskal-Wallis检验中计算的各组平均秩
学秩均N
经济平均学分绩69.3941
管理75.7364
其77.53
43
表18Kruskal-Wallis检验的检验统计量和p值
平均学分绩点
卡方.851
2df
渐近显著性.653
第三步,作出结论,因为p=0.653>
0.05,不可拒绝原假设,认为三个学科平均学分绩点的中位数没有显著差异.。
(4)检验学生的上月工资是否服从正态分布。
第一步,样本是否来自正态分布,可用单样本K-S检验,原假设和备择假设设置如下
学生的上月工资服从正态分布0H:
学生的上月工资不服从正态分布1第二步,通过SPSS软件计算结果如表19
表19单样本Kolmogorov-Smirnov检验
148N
0.981Kolmogorov-SmirnovZ
双侧渐近显著性(0.291
第三步,作出结论,p=0.291,大于0.05,不能拒绝原假设,也就是说能认为此样本来自正态分布。
(5)检验学生对专业的满意程度是否为离散的均匀分布
第一步,采用卡方分布进行检验,H:
学生对专业的满意程度服从离散的均匀分布0H:
学生对专业的满意程度不服从离散的均匀分布1第二步,通过SPSS软件计算结果表20、21
表20不同专业满意度频数与期望频数
观察数期望数残差
非常不满意-25.629.64
不满意-12.629.617
基本满意15.429.645
比较满意22.429.652
非常满意.4
30
29.6
8页13共页第
残差期望数观察数
非常不满-25.629.64
不满-12.629.617
基本满15.429.645
比较满22.429.652
非常满.4
29.6
30
值卡方分布检验计算结果和相应的p表21
对专业的满意度a卡方52.4734df
渐近显著性0.000
,可以拒绝原假设,接受备择假设认为学生对专业的满,小于0.01第三步,作出结论,因为p=0.000意程度不服从离散的均匀分布。
7、回归分析。
1)计算上月工资与平均学分绩点的相关系数并作假设检验。
(?
0?
第一步,假设如下:
:
H122
计算,见表第二步,通过SPSS
上月工资与平均学分绩点的相关性表22
相关性Pearson显著性(双侧)N
**平均学分绩点—去年同月工资148
.7630.000
水平上二者显著相所以可以拒绝原假设,在0.01根据计算相关系数为0.763,P=0.000<
0.01,第三步,关。
)以上月工资为因变量,平均学分绩点为自变量做回归分析,分析模型的拟合效果和假设检验的结果。
(2(第一次抽样无法做回归分析,需要重新抽样)回归模型有意义H0:
回归模型无意义,H1:
,解:
第一步,假设1
0
常量不等于H1,假设2Ho;
常量为
0H1:
平均学分绩点的系数不等于Ho:
平均学分绩点的系数为0,3假设,25
、23、24分析,见表第二步,通过SPSS模型汇总表23
估计的误差标准方调整R方模型RDurbin-Watson
R
a2.163
.581
.764346.581
.584
9页13共页第
表24回归模型
模平方均FdfSig.
回1
189.216
12.273E72.273E7.00残120118.458
1351.622E7
总计136
3.894E7
25表模型回归系数表
模型Sig.B
t
)常量(.0151
-661.720269.159-2.458
平均学分绩点.000
1177.971
13.756
85.636
图6
图7
10页13共页第
8图说明:
为残差的直方图,图中残差的分布基本均匀图6
P-P概率图,图中散点基本呈直线趋势,且并未发现异常点图7为残差的正态
残差是否有随标准化预测值增大而改变的趋势。
从图中可以看出分布基本均匀,可以认为残8图
差的方差是齐性的,方为0.584,作出结论,从表23中可以看出此表为拟合模型的拟合优度的情况,其中R第三步中可以到,可以认为残差之间相互独立。
从表242.163,比较接近2Durbin-Watson统计量为,中可以得到模型的常量为-661.720F=189.216.P=0.000,可以认为这个回归模型是有统计意义的。
从表251177.971,通过以上综合分析,最后得出的模型为:
平均学分点的系数为平均学分绩点=-661.720+1177.971*月工资
)以上月工资为因变量,平均学分绩点和性别为自变量做回归分析,分析模型的拟合效果和假设检验3(的结果。
回归模型有意义H1:
假设解:
第一步,1,H0:
回归模型无意义,0
H1:
常量不等于2假设,Ho;
平均学分绩点的系数不等于:
平均学分绩点的系数为0,假设3,Ho
,28、29SPSS计算可以得出表26、27、第二步,通过c模型汇总26表
估计的误差R方标准R模型方调整Durbin-Watson
b1.887
.835
.914219.020
.832
回归模型表27
均方平方和模型FdfSig.
回归.000
1.626E73.252E72338.928
残差47969.597
6427926.055134
11页13共页第
表28模型回归系数
模Sig.B
t
)常.431174.0101
-137.317-.789
平均学分绩.0001098.03054.40620.182
性.000
37.633
-537.566
-14.285
a共线性诊断表29
模型条件索引维数特征值1.0002.6161
2.6292.378
21.027
3
.006
,0.835中可以看出此表为拟合模型的拟合优度的情况,其中调整R方为第三步,作出结论,从表26到可以表24中立差之间相互独。
从为,较为Durbin-Watson统计量1.887,比接近2可以认残,-137.317从表25中可以得到模型的常量为F=338.928,.P=0.000,可以认为这个回归模型是有统计意义的。
,通过-537.5661098.030,性别的系数为P=0.431>
0.05,所以在统计学中,没有意义。
平均学分点的系数为以上综合分析,最后得出的模型为:
平均学分绩点+1098.030*月工资=-537.566*性别
9
图12页13共页第
10
图
11
图说明:
为残差的直方图,图中残差的分布基本均匀图9概率图,图中散点基本呈直线趋势,且并未发现异常点为残差的正态P-P图10可以认为残差从图中可以看出分布基本均匀,11残差是否有随标准化预测值增大而改变的趋势。
图的方差是齐性的,模型中你会选择哪一个模型用于预测?
为什么?
假设一名男生的平均学分绩点为3.5和(3)2(4)在()试预测他的上月工资的点估计值和区间估计。
)中的模3R方越大,所以选择(0.835(3)中模型的R方等于,方等于(解:
2)中模型的R0.584,3)中的模型公式:
,根据(型作为预测模型。
假设一名男生的平均学分绩点为3.5,平均学分绩点性别+1098.030*=-537.566*0+1098.030*3.5=3843.105月工资=-537.566*4062.125.】,其置信区间为3843.105+/-219.02,结果为【3624.08513页13共页第
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- spss 练习 作业 具体步骤 要点