欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:35201934
大小:68.50 KB
页数:12页
时间:2019-03-21
《spss参与非参检验实验报告》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、第五章参数检验❶单样本t检验:(5.2)分析六级考试成绩一般平均得分是否为75;1.录入数据,全部学生的六级考试成绩显而易见服从正态分布,可用Q-Q图,或非参检验对所抽取的样本进行正态性检验,之后进行单样本t检验。2.选择菜单:Analyze---CompareMeans---One-SampleTTest,再出现的窗口中,选择“六级考试成绩”到【TestVariable】框中,在【TestVaule】框中输入检验值75。单击“OK”即可,结果如表所示:3.如上表One-SampleTest所示:第二列为t统计量的观测值为-0.442,第三列是自由度10,第四列为检
2、验p值0.668,第五列为样本均值与检验值的差,第六列和第七列为总体均值与原假设值差的95%的置信区间,为(-7.69,5.14)。若取显著性水平α为0.05,则p大于α,因此应该接受原假设,认为六级考试成绩一般平均得分为75分。95%的置信区间告诉我们有95%的把握认为六级考试成绩的均值在67.31~85.14之间。❷两独立样本t检验(5.3)分析有促销和无促销情况下商品的日销售额是否存在显著变化;1.录入数据,有促销和无促销情况下的日销售额可以看成两个独立总体,且日销售额可近似认为服从正态分布,可用Q-Q图或非参检验对其正态性检验。在以上前提下,进而可对不同情况
3、下的日销售额进行两独立样本t检验。2.选择菜单:Analyze---CompareMeans---Independent-SamplesTTest,再出现的窗口中,选择“日销售额”到【TestVariable】框中,选择“type”到【GroupingVariable】框中,按【DefineGroups】按钮定义两总体的标识值,分别在Group1与Group2中输入1,2即可,Continue。单击“OK”,结果如表所示:3.如上表IndependentSampleTest所示,结论分析为两步:第一步,方差齐性检验。F统计量的观测值为0.225,对应的p值为0.63
4、8,若取显著性水平α为0.05,则p大于α,可以认为两总体的方差相等。第二步,两总体均值的检验。由于两总体方差近似相等,因此应看第一行方差齐性时的t检验结果。其中,t统计量的观测值为-1.818,第五列是自由度32,第六列为检验p值0.078,若取显著性水平α为0.05,则p大于α,因此应该接受原假设,认为有促销和无促销情况下的日销售额无显著差异。第九列和第十列为两总体均值差的95%的置信区间(-179.04,10.17),此置信区间跨0,从另一角度证实了上述推断。❸两配对样本t检验:(5.4)分析肥胖人群喝减肥茶前后的平均体重是否存在显著差异,进而说明该减肥茶效果
5、如何:1.录入数据,对喝茶前后采取配对的抽样方式,且体重可以近似认为服从正态分布,所以可以进行两配对样本t检验。2.选择菜单:Analyze---CompareMeans---Paired-SamplesTTest,再出现的窗口中,选择一对检验变量“喝茶前体重”与“喝茶后体重”到【PairedVariable】框中,选择“type”到【GroupingVariable】框中,单击“OK”,结果如表所示:a.喝茶前与喝茶后体重的基本描述统计量:b.喝茶前与喝茶后体重的简单相关系数与检验:c.喝茶前与喝茶后体重的两配对样本3.a表表明,喝茶前与喝茶后体重有差异,喝茶后平
6、均体重低于喝茶前平均体重。b表中,第三列为喝茶前后两组样本的简单相关系数0.817,第四列为相关系数检验的p值0.001,若取显著性水平α为0.05,则p小于α,可以认为喝茶前后体重有明显的线性变化,线性相关程度较强。C中,第二列为喝茶前后体重的平均差异,相差了7.08公斤,第五列为差值95%的置信区间(2.52,11.64),第六列为t检验统计量的观测值3.418,第七列为t分布的自由度11,第八列为检验p值0.006,若取显著性水平α为0.05,则p小于α,因此应该拒绝原假设,认为总体上体重差的平均值与0有显著差异,说明喝茶前后的体重平均值存在显著差异,可以认为
7、该减肥茶具有显著的效果。第七章spss的非参数检验Ⅰ单样本的非参数检验:(7.1)❹总体分布卡方检验:(7.1.1)分析心脏病猝死人数与日期之间的关系:1.录入数据,由于变量日期是定序性数据,所以对该变量的总体分布检验可以采取卡方检验方法。2.选择菜单:Analyze---NonparametricTests---Chi-Square,再出现的窗口中,选择检验变量“死亡日期”到【TestVariableList】框中,单击“OK”,结果如表所示:a:b:3.a表表明:168个观察数据中,星期一至星期七实际死亡人数为55,23,18,11,26,20,15人;按照
此文档下载收益归作者所有