统计学实验报告1统计计量描述.docx
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统计学实验报告1统计计量描述
分析报告
(一)
实验项目:
统计量描述
实验日期:
2012-3-16实验地点:
8教80680
实验目的:
熟悉描述性统计量的类型划分及作用;准确理解各种描述性统计量的构造原理;熟练掌握计算描述性统计量的SPSS操作;培养运用描述统计方法解决身边实际问题的能力。
实验内容:
(1):
分析被调查者的户口和收入的基本情况
(2):
分析储户存款金额的分布情况
(3):
计算存款金额的基本描述统计量,并对城镇和农村户口进行比较分析
(4):
分析储户存款数量是否存在不均衡现象
实验步骤:
analysze—Descriptivestatistics-—Frequencies
实验结果:
【注释】:
其中2.00表示收入基本不变
【注释】:
这是对城镇户口,农村户口的收入情况的描述性分析,frequency代表频率,percent代表所占总体的百分比
【注释】:
这是对存款金额的描述性分析,最小值是1,最大值是80502,均值是2454.27,标准差是6881.827,标准误是0.141
【注释】:
本表描述的是城镇户口和农村户口的最小值,最大值,均值,标准差,标准误。
实验分析:
(一)、总体看来,城镇户口和农村户口的收入情况:
基本不变占据很大比例,说明经济发展较稳定
(二)、城镇户口的收入增加所占的比例为34.3%,远超过农村户口的18。
9%,说明农村的发展相较于城镇,还有很大的发展空间。
(三)、存款金额最大值(80502)和最小值
(1)之间差距过大,说明贫富差距过大,从长远角度来看,不利于经济的发展,我们国家也有出台一些减小贫富差距的政策,加快城镇化建设之类的。
实验小结:
备注:
分析报告
(二)
姓名:
李懿帆班级:
统计2班学号:
2010101213
实验项目:
单样本t检验
实验日期:
2012-3—23实验地点:
8教80680
实验目的:
准确掌握单样本t检验的方法原理;熟练掌握单样本t检验的SPSS操作;学会利用单样本t检验方法解决身边的实际问题
实验内容:
(1):
某银行居民的平均存款与2500在95%的置信度下是否具有显著性差异
(2):
求某银行居民的平均存款在95%的置信度下的置信区间
实验步骤:
analysze-CompareMeans—One—SampleTTest
实验结果:
【注释】:
这是该银行居民存款的描述性分析,包括有平均值=2454。
27(千元),标准差=6881.827,均值的标准误差=397。
322
【注释】:
单样本的检验结果是t检验统计量:
—.115,自由度df=299,双侧概率p值大于显著性水平0。
05,不应该拒绝原假设,即居民的平均存款与2500在95%的置信度下不存在显著性差异
居民的平均存款在95%的置信度下的置信区间:
为[2500—827.63,2500+736.17]
实验分析:
在95%的保证水平下,该银行居民的平均存款在2500元左右。
实验小结:
备注:
分析报告(三)
姓名:
李懿帆班级:
统计2班学号:
2010101213
实验项目:
两个独立样本t检验
实验日期:
2012-3-30实验地点:
8教80680
实验目的:
准确掌握两个独立样本t检验的方法原理;熟练掌握两个独立样本t检验的SPSS操作;学会利用两个独立样本t检验方法解决身边的实际问题
实验内容:
(1):
在95%的置信度下某银行城镇和农村户口的平均存款是否具有显著性差异
(2):
求某银行居民城镇和农村户口的平均存款差的置信度为95%的置信区间
实验步骤:
analysze—CompareMeans-Independent—SamplesTTest
实验结果:
【注释】:
这是关于两独立样本T检验的基本描述统计量,其中分别为样本量,均值,标准差,均值的标准误
【注释】:
这是关于两独立样本T检验的检验结果。
首先,利用F检验对两总体方差是否相等的检验:
Levene检验的F值=0。
729,对应的P值(sig)0。
394,概率p值大于显著性水平0.05,不应该拒绝原假设,即:
两总体(城镇户口和农村户口)方差相等,通过了Levene方差齐性检验.其次,利用t检验对两总体均值差是否存在显著性差异的检验,t统计量值为0。
928,对应的双侧概率p值为0。
354,概率p值大于显著性水平0。
05,不应该拒绝原假设,即两总体(城镇户口和农村户口的平均存款)均值差不存在显著性差异。
两个总体均值差的置信度为95%的置信区间为[—901.713,2511.627],该置信区间包含0,也说明两总体均值差不存在显著性差异。
自由度为298,t统计量的分子--—-两个总体均值差的均值,分母为两个总体均值差的标准误差
实验分析:
有一表可以得出,城镇户口和农村户口的平均存款存在较大的差异,而且农村户口的平均存款分布波动性很大,由其标准差可以看出。
二表可以看出城镇户口和农村户口的平均存款均值差不存在显著性差异。
实验小结:
备注:
分析报告(四)
姓名:
李懿帆班级:
统计2班学号:
2010101213
实验项目:
配对样本t检验
实验日期:
2012-3-30实验地点:
8教80680
实验目的:
准确掌握配对样本t检验的方法原理;熟练掌握配对样本t检验的SPSS操作;学会利用配对样本t检验方法解决身边的实际问题
实验内容:
(1):
在95%的置信度下锻炼前后女性的平均体重是否具有显著性差异
(2):
试求锻炼前后女性的平均体重差的置信度为95%的置信区间
实验步骤:
analysze-CompareMeans—Paired-SampleTTest
实验结果:
【注释】:
这是35位女性锻炼前、后体重的描述性分析,包括有平均值分别为89。
2571,70。
0286,标准差分别为5.33767,5。
66457,均值的标准误差分别为0.90223,0.95749.
【注释】:
两配对样本T检验的相关分析,这是35位女性锻炼前、后体重的描述性分析,其中两者的相关系数为0。
052,P值(sig)0。
768,概率p值大于显著性水平0.05,不应该拒绝原假设,即锻炼前后体重不存在显著性差异
包括:
相关系数和检验的概率P值。
这两个变量的相关系数=0。
520,根据直观的分析,说明二者具的线性相关;对相关系数进行显著性检验,其概率P值=0。
768
【注释】:
两配对样本T检验的主要结果,分别是:
两配对样本的平均差值;锻炼前体重和锻炼后体重平均差19。
2286;
差值的标准差为7.98191;
差值的均值标准误差为1.34919;
置信度为95%的差值的置信区间为[16。
4867,21。
9705];
T统计量14。
252;自由度为34;
双侧概率P值=0
实验分析:
实验小结:
备注:
分析报告(五)
姓名:
李懿帆班级:
统计2班学号:
2010101213
实验项目:
单因素方差分析
实验日期:
2012-4—6实验地点:
8教80680
实验目的:
1、掌握单因素方差分析的基本理论和基本步骤
2、熟练掌握单因素方差分析的SPSS操作
3、能够利用单因素方差分析工具解决身边的实际问题
实验内容:
某企业为了制定某商品的广告策略,对18个地区和4种不同广告形式的商品销售额分别进行单因素的方差分析
(1):
不同地区的销售额是否有显著性差异
(2):
不同广告形式的销售额是否有显著性差异
实验步骤:
analysze—CompareMeans—-——One-wayANOVA
实验结果:
(1):
不同地区的销售额是否有显著性差异
方差齐性检验
【注释】:
方差齐性检验结果,Levene统计量值为1。
459,对应的p值为0。
121,大于显著性水平0。
05,不应该拒绝原假设,即认为不同地区的销售额的总体方差无显著性差异,满足方差分析的前提条件。
【注释】:
不同地区对销售额单因素方差分析结果:
观测变量销售额的总离差平方和为26169。
306;其中,不同地区对销售额产生的(组间)离差平方和为9265。
306,对应的方差为545。
018;抽样误差所引起的(组内)离差平方和为16904,对应的方差为134.159,F统计量为组间离差平方和对应的方差/组内离差平方和对应的方差=4。
062,F统计量对应的概率p值为0。
00,小于显著性水平0.05,则应拒绝原假设,认为不同地区对销售额产生了显著性影响,或不同地区对销售额的影响效应不全为0。
【注释】:
18个不同地区的销售额均值的折线图;
根据上面的单因素方差分析的基本分析得出,控制变量(地区)对因变量(销售额)产生了显著性影响。
MultipleComparisons
DependentVariable:
销售额
(I)城市
(J)城市
MeanDifference(I-J)
Std。
Error
Sig.
95%ConfidenceInterval
LowerBound
UpperBound
LSD
1
2
—4.37500
5。
79135
.451
-15.8359
7.0859
3
-21。
00000*
5.79135
。
000
—32。
4609
—9.5391
4
-19。
25000*
5。
79135
.001
-30.7109
-7.7891
5
-12.62500*
5.79135
.031
-24。
0859
-1.1641
6
-6。
37500
5。
79135
。
273
-17.8359
5。
0859
7
1。
25000
5。
79135
。
829
—10.2109
12。
7109
8
-13。
37500*
5.79135
.023
—24。
8359
—1.9141
9
2。
37500
5。
79135
。
682
-9。
0859
13。
8359
10
—17。
75000*
5.79135
.003
—29。
2109
-6。
2891
11
7。
75000
5.79135
.183
—3.7109
19.2109
12
—9.75000
5.79135
。
095
—21。
2109
1。
7109
13
-7。
00000
5.79135
。
229
—18.4609
4.4609
14
—4。
12500
5.79135
。
478
-15.5859
7.3359
15
-7.00000
5。
79135
。
229
-18。
4609
4。
4609
16
—9。
25000
5.79135
。
113
—20。
7109
2。
2109
17
6.12500
5.79135
.292
-5.3359
17。
5859
18
-8。
37500
5。
79135
.151
—19。
8359
3.0859
2
1
4.37500
5.79135
。
451
—7.0859
15.8359
3
—16.62500*
5.79135
。
005
-28.0859
—5.1641
4
-14。
87500*
5.79135
.011
-26.3359
-3。
4141
5
—8.25000
5.79135
。
157
—19.7109
3。
2109
6
—2.00000
5。
79135
.730
—13.4609
9。
4609
7
5.62500
5.79135
.333
—5.8359
17。
0859
8
—9。
00000
5。
79135
.123
—20。
4609
2。
4609
9
6。
75000
5。
79135
.246
—4。
7109
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2
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