假设查验spss操作例题.docx
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假设查验spss操作例题
单样本T查验
按规定苗木平均高达以上能够出圃,今在苗圃中随机抽取10株苗木,测定的苗木高度如下:
假设苗高服从正态散布,试问苗木平均高是不是达到出圃要求?
(要求α=
解:
1)依照题意,提出:
虚无假设H0:
苗木的平均苗高为H0=;
备择假设H1:
苗木的平均苗高H1>;
2)概念变量:
在spss软件中的“变量视图”中概念苗木苗高,以后在“数据视图”中输入苗高数据;
3)分析进程
在spss软件上操作分析,输出如下:
表:
单个样本统计量
N
均值
标准差
均值的标准误
苗高
10
.08430
.02666
表:
单个样本查验
检验值=
t
df
Sig.(双侧)
均值差值
差分的95%置信区间
下限
上限
苗高
9
.031
.06800
.0077
.1283
4)输出结果分析
由图和表数据分析可知,变量苗木苗高成正态散布,平均值为,标准差为,说明样本的离散程度较小,标准误为,说明抽样误差较小。
由表数据分析可知,T查验值为,样本自由度为9,t查验的p值为<,说明不同性显著,因此,否定无效假设H0,取备择假设H1。
由以上分析知:
在显著水平为的水平上查验,苗木的平均苗高大于,符合出圃的要求。
独立样本T查验
从两个不同抚育方法育苗的苗圃中各以重复抽样的方式抽得样本如下:
样本1苗高(CM):
52587148576273686556
样本2苗高(CM):
567569827463586478776673
设苗高服从正态散布且两个整体苗高方差相等(齐性),试以显著水平α=查验两种抚育方法对苗高生长有无显著性阻碍。
解:
1)依照题意提出:
虚无假设H0:
两种抚育方法对苗木生长没有显著的阻碍;
备择假设H1:
两种抚育方法对苗高生长阻碍显著;
2)在spss中的“变量视图”中概念变量“苗高1”,“抚育方法”,以后在“数据视图”中输入题中的苗高数据,及抚育方法,其中方法一概念为“1”方法二概念为“2”;
3)分析进程
在spss软件上操作分析输出分析数据如下;
表:
组统计量
抚育措施
N
均值
标准差
均值的标准误
苗高1
1
10
2
12
表:
独立样本查验
方差方程的Levene检验
均值方程的t检验
F
Sig.
t
df
Sig.(双侧)
均值差值
标准误差值
差分的95%置信区间
下限
上限
苗高1
假设方差相等
.005
.946
20
.024
假设方差不相等
.025
4)输出结果分析
由上述输出表格分析知:
在两种抚育方法下的苗木高度的平均值别离为;。
苗高均值不同性分析的F值为,说明通过方差方程的查验其两整体的苗高均值齐性,标准不同离为、。
由表知通过均值方程的t查验的t值为,样本的p值为<,说明不同性显著,因此,拒绝虚无假设H0,确信备择假设H1。
由分析知,在显著水平为水平常查验,两种抚育方法关于苗高的阻碍显著。
配对样本T查验
为比较两种方式对乳酸饮料中脂肪含量测定结果是不是不同,某人随机抽取了10份乳酸饮料制品,别离用脂肪酸水解法和哥特里-罗紫法测定其结果如下表第
(1)~(3)栏。
问两法测定结果是不是不同?
两种方式对乳酸饮料中脂肪含量的测定结果(%)
编号
哥特里-罗紫法(方法1)
脂肪酸水解法(方法2)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
解:
1)依照题意提出:
虚无假设H0:
两种方式的测定结果是相同的的
备择假设H1:
两种方式的测定结果是不同的;
2)在spss中的“变量视图”中概念变量“方式1”,“方式2”,以后在“数据视图”中别离输入题中的方式1和方式2的检测结果。
3)分析进程
在spss软件上操作分析输出分析数据如下:
表成对样本统计量
均值
N
标准差
均值的标准误
对1
哥特里-罗紫法
.79520
10
.184362
.058300
脂肪酸水解法
.52280
10
.185981
.058812
表成对样本相关系数
N
相关系数
Sig.
对1
哥特里-罗紫法&脂肪酸水解法
10
.828
.003
表成对样本检验
成对差分
t
df
Sig.(双侧)
均值
标准差
均值的标准误
差分的95%置信区间
下限
上限
对1
哥特里-罗紫法-脂肪酸水解法
.272400
.108681
.034368
.194654
.350146
9
.000
4)输出结果分析
由上述输出表格分析知:
在表中,两种测量方式下的脂肪含量的平均值别离为%;%。
标准不同离为、。
说明方式1的测定结果均值较高,标准差较小。
采纳配对样本t查验进行验证,由表表示配对样本的相关分析。
由表可知,配对t查验结果,t=,自由度=9,双侧查验P=<,说明不同性显著,因此,拒绝虚无假设H0,确信备择假设H1。
由分析知,在显著水平为水平常查验,能够为两种方式对脂肪含量的测定结果不同,哥特里-罗紫法测定结果较高。
单因素方差分析
某化肥生产商需要查验三种新产品的成效,在同一地域选取3块一样大小的农田进行实验,甲农田中利用甲化肥,在乙农田利用乙化肥,在丙地利用丙化肥,取得6次实验的结果如表所示,试在的显著性水平下分析甲乙丙化肥的肥效是不是存在不同。
三块农田的产量
甲
50
46
49
52
48
48
乙
38
40
47
36
46
41
丙
51
50
49
46
50
50
解:
1)依照题意提出:
虚无假设H0:
三块农田的产量均值是相同的的
备择假设H1:
三块农田的产量均值是不同的;
2)在spss中的“变量视图”中概念变量“产量”,“化肥”,以后在“数据视图”中别离输入题中的产量和化肥的数据。
3)分析进程
在spss软件上操作分析输出分析数据如下:
表产量均值描述
产量
N
均值
标准差
标准误
均值的95%置信区间
极小值
极大值
分量间方差
下限
上限
化肥甲
6
.833
46
52
化肥乙
6
36
47
化肥丙
6
.715
46
51
总数
18
36
52
模型
固定效应
.698
随机效应
表产量的方差分析
产量
平方和
df
均方
F
显著性
组间
(组合)
2
.000
线性项
对比
.750
1
.750
.086
.774
偏差
1
.000
组内
15
总数
17
表产量的多重分析
(I)化肥
(J)化肥
均值差(I-J)
标准误
显著性
95%置信区间
下限
上限
化肥甲
化肥乙
*
.001
化肥丙
.774
化肥乙
化肥甲
*
.001
化肥丙
*
.000
化肥丙
化肥甲
.500
.774
化肥乙
*
.000
*.均值差的显著性水平为。
4)输出结果分析
由上述输出表格分析知:
在表中,施用三种化肥的产量的平均值别离为,,。
标准不同离为,,。
在图中能够看出三种化肥利用后的产量均值是不相等的,图说明产量是成正态散布的。
关于阻碍产量的因素仅化肥种类一项,因此能够采纳单因素方差分析进行多整体样本均值查验。
由表可知单因素方差组间查验结果F=,自由度=2,双侧查验P=<,说明不同性显著,因此,拒绝虚无假设H0,同意备择假设H1。
由分析知,在显著水平为水平常查验,能够为三种化肥对施用后的产量均值不同,其中丙种化肥产量最高,肥效最好。
多因素方差分析
研究目的:
超市中某商品的销量与摆放位置和超市规模关系
研究方式:
依照超市规模选择大、中、小三家超市,在每家超市中随机选A货架1(货架阳面第一名)、B端架、C堆头、D货架2(货架阳面第二位)各两个位置,记录其统一周期商品的销售量,然后对其做单变量多因素方差分析。
调研数据:
超市规模
摆放位置
A
B
C
D
大型
70
78
75
82
82
89
71
75
中型
57
65
69
78
73
80
60
57
小型
45
50
56
63
65
71
48
53
解:
1)依照题意提出:
虚无假设H0:
同种商品在不同规模超市和不同摆放位置的情形下,销售量不存在显著不同。
备择假设H1:
同种商品在不同规模超市和不同摆放位置的情形下,销售量存在显著不同。
2)在spss中的“变量视图”中概念变量“规模”,“位置”,“销售量”以后在“数据视图”中别离输入题中的规模和位置,销售量的数据。
3)分析进程
在spss软件上操作分析输出分析数据如下:
表主体间因子
值标签
N
规模
大型
8
中型
8
小型
8
位置
A位置
6
B位置
6
C位置
6
D位置
6
表主体间效应的检验
因变量:
销售量
源
III型平方和
df
均方
F
Sig.
校正模型
11
.000
截距
1
.000
规模
2
.000
位置
3
.000
规模*位置
6
.689
.663
误差
12
总计
24
校正的总计
23
a.R方=.921(调整R方=.849)
表规模同类子集的销售量
Student-Newman-Keulsa,b
规模
N
子集
1
2
3
小型
8
中型
8
大型
8
Sig.
已显示同类子集中的组均值。
基于观测到的均值。
误差项为均值方(错误)=。
a.使用调和均值样本大小=。
b.Alpha=.05。
表位置同类子集的销售量
Student-Newman-Keulsa,b
位置
N
子集
1
2
3
D位置
6
A位置
6
B位置
6
C位置
6
Sig.
.948
已显示同类子集中的组均值。
基于观测到的均值。
误差项为均值方(错误)=。
a.使用调和均值样本大小=。
b.Alpha=.05。
4)输出结果分析
由表可知,变量“超市规模”有三个水平,即大型、中型和小型,每一个水平有8个个案;变量“摆放位置”有4个水平,即A、B、C和D,每一个水平有6个个案。
从表可知,从表中能够看出,同种商品不同规模和不同摆放位置的“销售量”的查验统计量f的观测值为,查验的概率值为0,小于,拒绝虚无假设,同意备择假设,能够以为同种商品在不同规模超市和不同摆放位置的情形下,销售量存在显著不同。
由表可知,从表中能够看出,超市规模越大,相应的销量也就越高。
由表可知,C位置销量>B位置销量>A位置销量>B位置销量,也确实是说堆头位置销量>端架位置销量>货架阳面第一名>货架阳面第二位,这也确实是什么缘故超市里的堆头、端架向来都是各供给商争抢阵地。
总结:
同种商品在不同规模超市和不同摆放位置的情形下,销售量存在显著不同,而且堆头位置销量>端架位置销量>货架阳面第一名>货架阳面第二位。
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