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SPSS作业
SPSS实验报告
081093班
邓丽敏
070
第一次实验
一、
(1)求出性别、工资等级的频次分布表,性别的众数、工资等级的中位数,并用工资等级做条形图。
(2)求工资的均值、最大值、最小值、标准差、四分位数、十分位数,并用工资做带正态曲线的直方图。
(3)分性别求工资的标准分。
(4)求工资的峰度、偏度,对照带正态曲线的直方图理解结果。
(5)对工资进行探索性分析。
(1)
性别的频数分布表
性别
Frequency
Percent
ValidPercent
CumulativePercent
Valid
男
23
女
17
Total
40
男性的频数为23,女性的频数为17。
工资等级的频数分布表
工资
Frequency
Percent
ValidPercent
CumulativePercent
Valid
1500
3
1550
1
1600
2
1800
2
1850
2
1900
2
1950
1
2000
5
2100
1
3000
2
3050
1
3100
2
3150
1
3200
3
3300
2
3400
1
3500
1
4000
1
4200
1
4500
2
4700
2
4800
1
5000
1
Total
40
性别
Frequency
Percent
ValidPercent
CumulativePercent
Valid
男
23
女
17
Total
40
性别的众数为“男”
Statistics
工资
N
Valid
40
Missing
0
Median
工资等级的中位数为3000
工资条形图
(2)
Statistics
工资
N
Valid
40
Missing
0
Mean
Std.Deviation
Minimum
1500
Maximum
5000
Percentiles
10
20
25
30
40
50
60
70
75
80
90
100
工资的均值为,标准差为1096,最小值为1500,最大值为5000。
带正态曲线的工资直方图
(3)
Descriptives
性别
Statistic
Std.Error
工资
男
Mean
95%ConfidenceIntervalforMean
LowerBound
UpperBound
5%TrimmedMean
Median
Variance
Std.Deviation
Minimum
1500
Maximum
5000
Range
3500
InterquartileRange
2000
Skewness
.201
.481
Kurtosis
.935
女
Mean
95%ConfidenceIntervalforMean
LowerBound
UpperBound
5%TrimmedMean
Median
Variance
Std.Deviation
Minimum
1500
Maximum
4700
Range
3200
InterquartileRange
1575
Skewness
.550
Kurtosis
.565
男性的标准分为,女性的标准分为
(4)
Statistics
工资
N
Valid
40
Missing
0
Skewness
.534
Std.ErrorofSkewness
.374
Kurtosis
Std.ErrorofKurtosis
.733
(5)探索性分析
CaseProcessingSummary
Cases
Valid
Missing
Total
N
Percent
N
Percent
N
Percent
工资
40
%
0
.0%
40
%
Descriptives
Statistic
Std.Error
工资
Mean
95%ConfidenceIntervalforMean
LowerBound
UpperBound
5%TrimmedMean
Median
Variance
Std.Deviation
Minimum
1500
Maximum
5000
Range
3500
InterquartileRange
1512
Skewness
.534
.374
Kurtosis
.733
第二次实验
1、某年中国10省市人均国民收入(3577,2981,1148,1124,1080,1383,1628,4822,1696,1717),单位:
元,试建立该组数据的95%置信区间。
操作程序:
步骤1:
打开SPSS,按如下图示格式输入原始数据,建立数据文件:
“中国省市人均国民收入.sav”。
步骤2:
选择区间估计选项,方法如下:
(1)选择菜单“Analyze—>DescriptiveStatistics—>Explore”,打开Explore对话框。
(2)从源变量清单中将“中国省市人均国民收入”变量移入DependentList框中。
(3)单击上图右下方的“Statistics”按钮打开“Explore:
Statistics”对话框。
在ConfidenceIntervalforMean:
的选项中,键入95%,表示计算选择的置信区间。
完成后单击“Continue”按钮回到Explore窗口确认。
Descriptives
Statistic
Std.Error
中国省市人均国民收入
Mean
95%ConfidenceIntervalforMean
LowerBound
UpperBound
5%TrimmedMean
Median
Variance
Std.Deviation
Minimum
1080
Maximum
4822
Range
3742
InterquartileRange
1988
Skewness
.687
Kurtosis
步骤3:
计算结果简单说明
如上表显示。
从上表“95%ConfienceIntervalforMean”中可以得出,中国省市人均国民收入的95%置信区间为:
,,其中lowerBound表示置信区间的下限,UpperBound表示置信区间的上限。
点估计是:
。
2、现有一组样本观察值(,,,)。
假设原假设µ=10,检验该H0是否正确。
操作程序:
步骤1:
判断检验类型
该例属于单个总体均值的假设检验(大样本、总体标准差未知)。
步骤2:
软件实现程序
打开已知数据文件,然后选择菜单“Analyze—>CompareMeans—>One-SampleTTest”,打开One-SampleTTest对话框。
①从源变量清单中将“样本观察值”向右移入“TestVariables”框中。
②在“TestValue”框里输入一个指定值(即假设检验值,本例中假设为10),T检验过程将对每个检验变量分别检验它们的平均值与这个指定数值相等的假设。
“One-SampleTTest”窗口中“OK”按钮,输出结果如下图所示。
(1)“One-SampleStatistics”(单个样本的统计量)表
分别给出样本的容量、均值、标准差和平均标准误。
本例中,产品数量均值为。
One-SampleStatistics
N
Mean
Std.Deviation
Std.ErrorMean
样本观察值
4
.05852
.02926
(2)“One-SampleTest”(单个样本的检验)表
表中的t表示所计算的T检验统计量的数值,本例中为。
表中的“df”,表示自由度,本例中为3。
表中的“Sig”(双尾T检验),表示统计量的P-值,并与双尾T检验的显著性的大小进行比较:
Sig.=.698>,说明样本观察值的平均数与10无显著差异。
表中的“MeanDifference”,表示均值差,即样本均值与检验值10之差,本例中为。
表中的“95%ConfidenceInternaloftheDifference”,样本均值与检验值偏差的95%置信区间为(,.0806),置信区间包括数值0,说明样本数量与10无显著差异,符合要求。
One-SampleTest
TestValue=10
t
df
Sig.(2-tailed)
MeanDifference
95%ConfidenceIntervaloftheDifference
Lower
Upper
样本观察值
3
.698
.0806
3、某工厂为检验不同包装商品的销售效果,随机抽取样本,问不同包装的商品销售是否有显著性差异?
(α=)
相关资料表
包装一
包装二
包装三
77
95
72
86
92
77
80
82
68
88
91
82
操作程序:
步骤1:
判断检验类型
该例属于单因素方差分析。
步骤2:
数据录入
步骤3:
统计分析
打开数据文件,然后选择菜单“Analyze—>CompareMeans—>onewayAnova”,打开对话框。
①从源变量清单中将“销售数量”向右移入“TestVariables”框中。
②将“包装类型”向右移入“factor”框中。
单击“onewayAnova”窗口中“OK”按钮,输出结果如下图所示。
ANOVA
销售数量
SumofSquares
df
MeanSquare
F
Sig.
BetweenGroups
2
.013
WithinGroups
9
Total
11
步骤4:
输出结果解释
表中的“Sig”表示统计量的P值,Sig.
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