统计学作业 2.docx
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统计学作业 2.docx
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统计学作业2
——装订线——
广西工学院实验报告用纸
实验名称
实验一SPSS统计数据整理与分析
实验成绩
指导教师
李丽清
系(院)
管理系
班级
物流102
学号
201000709049
学生姓名
徐春
1、解:
利用SPSS进行描述分析分析,得表如下
信管091-092班的大一英语成绩
Statistics
信管091
信管092
N
Valid
30
30
Missing
0
0
Mean
64.93333
74.96667
Median
66.5
76
Std.Deviation
14.51737
11.883
Variance
210.754
141.2057
由该表我们得到信管091的平均成绩为64.9,标准差为14.5;
信管092的平均成绩为74.96,标准差为11.9。
由此可看出信管092的英语成绩比信管091的英语成绩好。
2、解:
1)、利用SPSS进行描述分析分析,得表1如下:
表1
Statistics
工作表现
专业水平
外语水平
N
Valid
48
48
48
Missing
0
0
0
Mean
8.0417
6.3750
5.0833
Std.ErrorofMean
.14875
.19666
.25584
Median
8.0000
6.0000
5.0000
Std.Deviation
1.03056
1.36249
1.77252
由表1可知,工作表现的平均值为8.0417,标准差方差为1.03056
专业水平的平均值为6.3750,标准差方差为1.36249外语水平的平均值为5.0833,标准差方差为1.77252
由此可见,用人单位对该校毕业生工作表现方面最为满意。
外语水平方面最不满意。
应在外语水平方面作出教学改革。
措施:
1、在入学前就针对性的对英语成绩进行筛选
2、入学后分班进行上课
3、加强对英语课程的教育
4、开展一些有关英语互动的活动
5、要求每个班每天早上用一定时间读英语
2)、由表1可知,工作表现的标准误差为0.14875,全距为4
专业水平的标准误差为0.19666,全距为5
外语水平的标准误差为0.25584,全距为7
由此可见,用人单位对该校毕业生外语水平方面的满意程度差别最大。
产生的原因是:
从抽取的样本看来,学生的外语水平参差不齐,有的学生外语水平很高,而有的学生水平非常低,同时大多数学生的外语水平都较低。
所以使得用人单位对该校毕业生外语水平方面的满意程度差别较大。
3)、利用SPSS进行,得表1、表2和表3如下:
商学院表1
Statistics
工作表现
专业水平
外语水平
N
Valid
17
17
17
Missing
0
0
0
Mean
8
5.823529
4.764706
Std.Deviation
1.118034
0.951006
1.601929
Variance
1.25
0.904412
2.566176
生物学院表2
Statistics
工作表现
专业水平
外语水平
N
Valid
17
17
17
Missing
0
0
0
Mean
8
6.647059
5.294118
Std.Deviation
1.06066
1.271868
1.611083
Variance
1.125
1.617647
2.595588
医学院表3
Statistics
工作表现
专业水平
外语水平
N
Valid
14
14
14
Missing
0
0
0
Mean
8.142857
7.214286
3.714286
Std.Deviation
0.949262
1.368805
1.489893
Variance
0.901099
1.873626
2.21978
由以上三个表对比可知社会对三个学院的毕业生工作表现方面的满意程度近于一致。
同时我们可以看出社会对三个学院的毕业生的专业水平及外语水平的满意度存在著差异,同时满意度都不太高。
措施:
对于外语水平的改建方法前面已给出。
对于专业水平:
1、加强专业知识的考核。
2、多举办有关专业知识的活动,让学生在活动中去领悟。
3、可以考虑在大一时就开设一定的专业课程,大一时学生的热气高很高,有利于专业知识的掌握。
4、教学与专业实践相结合,让学生深入去体会。
——装订线——
广西工学院实验报告用纸
实验名称
实验二假设检验
实验成绩
指导教师
李丽清
系(院)
管理系
班级
物流102
学号
201000709049
学生姓名
徐春
1、解:
假设H。
:
U1=U2
H1:
U1≠U2
利用SPSS两独立样本的t检验进行分析,得表1和表2如下:
表1
GroupStatistics
学校
N
Mean
Std.Deviation
Std.ErrorMean
数学
北大
9
69.0000
23.53720
7.84573
清华
9
76.8889
16.56385
5.52128
表2
IndependentSamplesTest
Levene'sTestforEqualityofVariances
t-testforEqualityofMeans
F
Sig.
t
df
Sig.(2-tailed)
MeanDifference
Std.ErrorDifference
95%ConfidenceIntervaloftheDifference
Lower
Upper
数学
Equalvariancesassumed
.571
.461
-8.223E-1
16
.423
-7.88889E0
9.59375E0
-2.82267E1
12.44896
Equalvariancesnotassumed
-8.223E-1
1.436E1
.424
-7.88889E0
9.59375E0
-2.84167E1
12.63897
﹙1﹚、由表1可知,两学校的数学成绩抽样的样本平均值有一定的差异,这个差异可能是样本随机性引起的,也有可能是两学校的数学成绩存在差异,因此需要进一步分析。
﹙2﹚、近一步分析如下:
第一步:
两总体方差的F检验。
由表二可得F=0.57概率Sig=0.46>a=0.05,所以两总体的方差没有显著性的差异。
第二步:
两总体均值检验。
由一可知,方差为齐次性,我们只看表二的第一行的t检验的结果。
从表二知:
∣Zt∣=8.22,对应的双尾概率为0.42 所以拒绝原假设,可以认为它们之间有显著性的差异。 2、解: 假设H。 : U。 =70 H1: U1≠70 利用SPSS两独立样本的t检验进行分析,得表如下 IndependentSamplesTest Levene'sTestforEqualityofVariances t-testforEqualityofMeans F Sig. t df Sig.(2-tailed) MeanDifference Std.ErrorDifference 95%ConfidenceIntervaloftheDifference Lower Upper 分数 Equalvariancesassumed 8.36 .007 -2.21 34 .033 -11.83333 5.33947 -22.6 -.98 Equalvariancesnotassumed -2.21 25.366 .036 -11.83333 5.33 -22.8 -.84 由表可知,t=-2.21,F=8.36 我们可以认为该班级学生的高考数学成绩和全国平均成绩70之间存在显著性差异。 3、解: 1)先对数学进行分析如下: 假设: H。 : U1=U2 H1: U1≠U2 利用SPSS两独立样本的t检验进行分析,得表1和表2如下: 表1 GroupStatistics 数学 N Mean Std.Deviation Std.ErrorMean 分数 数学1 18 72.9444 20.15666 4.75097 数学2 18 84.7778 10.33871 2.43686 表2 IndependentSamplesTest Levene'sTestforEqualityofVariances t-testforEqualityofMeans F Sig. t df Sig.(2-tailed) MeanDifference Std.ErrorDifference 95%ConfidenceIntervaloftheDifference Lower Upper 分数 Equalvariancesassumed 8.364 .007 -2.216 34 .033 -11.83333 5.33947 -22.6 -.98 Equalvariancesnotassumed -2.216 25.366 .036 -11.83333 5.33 -22.8 -.84 ﹙1﹚、由表1可知,数学1和数学2的抽样的样本平均值有一定的差异,这个差异可能是样本随机性引起的,也有可能是两学校的数学成绩存在差异,因此需要进一步分析。 ﹙2﹚、近一步分析如下: 第一步: 两总体方差的F检验。 由表二可得F=8.36概率Sig=0.07>a=0.05,所以两总体的方差没有显著性的差异。 第二步: 两总体均值检验。 由一可知,方差为齐次性,我们只看表二的第一行的t检验的结果。 从表二知: ∣Zt∣=2.21,对应的双尾概率为0.03 所以拒绝原假设,可以认为它们之间有显著性的差异。 2)对化学分析如下: 假设: H。 : U1=U2 H1: U1≠U2 利用SPSS两独立样本的t检验进行分析,得表1和表2如下: 表1 GroupStatistics 化学 N Mean Std.Deviation Std.ErrorMean 分数 化学1 18 81.8333 15.24023 3.59216 化学2 18 89.4444 8.18336 1.92884 表2 IndependentSamplesTest Levene'sTestforEqualityofVariances t-testforEqualityofMeans F Sig. t df Sig.(2-tailed) MeanDifference Std.ErrorDifference 95%ConfidenceIntervaloftheDifference Lower Upper 分数 Equalvariancesassumed 6.09 .019 -1.867 34 .071 -7.61 4.07 -15.9 .67487 Equalvariancesnotassumed -1.867 26.051 .073 -7.61 4.07 -15.99 .76901 ﹙1﹚、由表1可知,数学1和数学2的抽样的样本平均值有一定的差异,这个差异可能是样本随机性引起的,也有可能是两学校的数学成绩存在差异,因此需要进一步分析。 ﹙2﹚、近一步分析如下: 第一步: 两总体方差的F检验。 由表二可得F=6.09概率Sig=0.017 第二步: 两总体均值检验。 由一可知,方差为非齐次性,我们只看表二的第二行的t检验的结果。 从表二知: ∣Zt∣=1.867,对应的双尾概率为0.73>a=0.05, 所以不拒绝原假设,可以认为它们之间没有显著性的差异。 ——装订线—— 实验名称 实验三、方差分析 实验成绩 指导教师 李丽清 系(院) 管理系 班级 物流102 学号 201000709049 学生姓名 徐春 1、解: 该数据中的水平(因变量): 分数。 因素: 方法。 这个数据文件需要建立: 四个变量 数据文件应如何建立: 对该数据进行方差分析 检验4种方式影响是否显著。 假设: H。 : U1=U2=U3=U4 H1: U1、U2、U3、U4不全相等 利用SPSS两独立样本的t检验进行分析,得表1和表2如下: 表1 Descriptives 分数 N Mean Std.Deviation Std.Error 95%ConfidenceIntervalforMean Minimum Maximum LowerBound UpperBound 方式1 6 40.00 2.28 0.93 37.60 42.39 37 43 方式2 6 47.67 2.16 0.88 45.40 49.93 45 50 方式3 6 36.33 2.58 1.05 33.62 39.04 33 40 方式4 6 49.00 2.19 0.89 46.70 51.30 46 52 Total 24 43.25 5.80 1.18 40.80 45.70 33 52 表2 TestofHomogeneityofVariances 分数 LeveneStatistic df1 df2 Sig. .098 3 20 .960 表3 ANOVA 分数 SumofSquares df MeanSquare F Sig. BetweenGroups 665.833 3 221.944 41.615 .000 WithinGroups 106.667 20 5.333 Total 772.500 23 分析如下: ﹙1﹚、由表1可知,这四种方法的抽样的样本平均值有一定的差异,这个差异可能是样本随机性引起的,也有可能是两学校的数学成绩存在差异,因此需要进一步分析。 ﹙2﹚、近一步分析如下: 第一步: 两总体方差的F检验。 由表3可得F=41.615概率Sig=0>a=0.05,所以两总体的方差没有显著性的差异。 第二步: 两总体均值检验。 由第一步可知,方差为齐次性,我们进行齐次性检验,得表2,从中可知相伴概率Sig.=0.96>a=0.05 可以认为等级的总方差相等,符合饭方差分析的符合假设条件。 由表2方差分析表可知,总离差平方和772.5,组间离差平方和为665.833,组内离差平方和为106.667,方差分别为221.944、5.333,相差所得的F统计量为41.615,对应的相伴概率Sig.=0<0.05,因此在拒绝区域,所以认为他们有显著性的差异 2、解: 对因素灯丝 假设: H。 : a1=a2=a3=a4 H1: a1、a2、a3、a4不全相等 1)对因素灯泡 H。 : b1=b2=b3=b4=b5=b6=b7=b8 H1: b1、b2、b3、b4、b5、b6、b7、b8不全相等 利用SPSS两独立样本的t检验进行分析,得表1、表2和图1如下: 表1 F df1 df2 Sig. . 25 0 . 由表一方差检验表可知,因为它的相伴概率Sig=0 在进一步分析如下: 表2 TestsofBetween-SubjectsEffects DependentVariable: 寿命 Source TypeIIISumofSquares df MeanSquare F Sig. CorrectedModel 0.187541 10 0.018754 34.42991 .000 Intercept 52.30342 1 52.30342 96021.78 .000 灯泡 0.14318 7 0.020454 37.55129 .000 灯丝 0.049421 3 0.016474 30.24342 .000 Error 0.008171 15 0.000545 Total 69.8959 26 CorrectedTotal 0.195712 25 a RSquared=.958(AdjustedRSquared=.930) 图 ——装订线—— 注: 线段从下往上依次为丁、丙、甲、乙 又由表二方差分析知F(灯泡)=37.55P=0 F(灯丝)=30.24P=0 所以灯泡灯丝对寿命有显著性影响。 再结合图1我们很容易看出灯丝乙对灯泡的寿命影响最明显。 实验名称 实验四相关分析与回归分析 实验成绩 指导教师 李丽清 系(院) 管理系 班级 物流102 学号 201000709049 学生姓名 徐春 1、解: 1)、绘制肺活量-身高及肺活量-体重的散点图如下: 2)、以肺活量为因变量、以身高为自变量进行相关分析 假设: H。 : P=0 H1: P≠0 利用SPSS进行相关分析,得表如下: Correlations 肺活量 身高 肺活量 PearsonCorrelation 1 .600** Sig.(2-tailed) .001 N 29 29 身高 PearsonCorrelation .600** 1 Sig.(2-tailed) .001 N 29 29 **.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed). 由该表我们可以得到如下信息:
- 配套讲稿:
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