均值检验——均值模型

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1、均值检验一、独立样本的均值检验分析问题：对就业数据中，对性别和城乡之间的如下差异进行比较：Q16、在求职过程中，您大约向多少个单位递交过求职简历，共接受过多少个单位的而试，其屮曾表示愿意接收您的单位为多少个。Q19、(a)您期望的就业起薪为多少元/月，可以接受的最低起薪为多少元/月；您可接受的最长待业吋间为多久。1.性别和城乡之间的差异对递交简历、接受面试和接收单位个数方面的影响。①以“性别”为分类变量:代码：T-TESTGROUPS=Q5A（12）/MISSING=ANALYSIS/VARIABLES二QI6AQ16BQ16C/CRITERIA=CI（.

2、95）.输出结杲1组统计量Q5a、您的性别和民族：(1)性别：N均值标准差均值的标准Q16a、(a)在求职过程a）男22142&28370.8457.881中，您大约向多少个单位递交简历b）女189114.3056.9281.309Q16b(b)共接受过a）男b）女224019085.034.5042.62223.428.901.536Q16c(c)其屮曾表示a）男22222.303.643.077愿意接收的单位有b）女18742.7223.160.535结杲解释此表给出了独立样本均值检验的描述性统计量，包括两个样本在三个不同指标屮的均值、标准差和均值的标

3、准误差。从表屮可以看出，男性、女性在三项指标中的均值都具有一定的差异，但还需进一步检验之后再做决策。输出结果2独立样木检验方斧方程白勺Levene检验均值方程的t检验差分的95%置信区间FSig.tDfSig・（双狈9）均值差值标准误差值下限上限Q16a、(a)在求职过程假设方差相等7.672.0061.6244103.10513.986&614-2.90130.873屮，您大约向假设方差不相等1.7512334.718.08013.9867.989-1.68129.653Q16b(b)共接受过假设方差相等.514.473.4814146.631.5261

4、.094-1.6192.671假设方差不相等.5023580.200.616.5261.048-1.5292.581Q16c(c)其中曾表示愿意接收的单位有假设方差相等假设方差不相等.870.351-.830-.76540941951.276.407.444-.414-.414.498.541-1.391■1.474.564.647结果解释对于方差齐性检验,Q16b和Q16c的p值分别为0.473、0.351>0.05,Q16a的p值为0.005<0.05o所以Q16a假设方差不相等，Q16b和Q16c假设方差相等。对丁•均值的检验，应在方差齐性假定下进行

5、。Q16a、Q16b和Q16c对应的p值分别为0.08、0.631、0.407>0.05,所以不能拒绝原假设，认为不同性别在递交简历、接受面试和接收单位个数方面没有显著差异。②以“城乡”为分类变量根据研究需要，以“(1)省会城市或直辖市(2)地级市(3)县级市或县城”为“城”，以“(4)乡镇(5)农村”为“乡”假设：城乡之间性别在递交简历、接受面试和接收单位个数方面没有显著差异。代码T-TESTGROUPS=Q8B(4)/MISSING=ANALYSIS/VARIABLES二QI6AQ16BQ16C/CRITERIA=CI(,95).输出结果一组统计量Q8

6、b属于：N均值标准差均值的标准误Q16a>(a)在求职过程＞=4187120.64234.5575.423中，您大约向＜4213918.64224.8924.863Q16b(b)共接受过＞=418884.7623.769.547<421653.915.400」16Q16c(c)其中曾表示＞=418772.8123.192.535愿意接收的单位有＜421282.223.368.073结果解释此表给出了独立样本均值检验的描述性统计量，包描两个样本在三个不同指标中的均值、标准并和均值的标准误并。从表中可以看出，城、乡在三项指标屮的均值都具有一定的差异，但述需进一

7、步检验之后再做决策。输出结果一独立样本检验方差方程白勺Levene检验均值方程的t检验差分的95%置信区间FSig.tdfSig.(双侧)均值差值标准误差值下限上限假设方Q16a>(a)差相等在求职过程假设方中，您大约向差不相.024.876.276.27540083887.789.783.7832.0022.0027.2637.284-12.238-12.27816.24216.282等假设方差相等3.466.0631.6164051.106.850.5261.880Q16b(b)共接受过假设方差不相等1.5202057.040.129.850.559-

8、.2471.946假设方Q16c(c)其中曾表示差相等1.940」