实验报告——基于SPSS的假设检验、方差分析、非参数检验.doc

中央财经大学 实 验 报 告 实验项目名称 假设检验、方差分析、非参数检验 所属课程名称 统计学 实 验 类 型 设计型、综合型实验 实 验 日 期 2014年4月 成 绩 实 验 报 告 数据准备。从500个人中随机抽取大约30%。 1、用SPSS Statistics软件进行参数估计和假设检验。（以下假设检验中限制性水平设为5%） （1）计算总体中上月平均工资95%的置信区间（分析?描述统计?探索）。 下表为SPSS软件进行对“平均工资”变量进行描述统计分析所得。从表中可以直接得到95%置信区间为【2118.79，2277.21】 统计量 标准误 （元） 均值 2198.00 40.083 均值的 95% 置信区间 下限 2118.79 上限 2277.21 5% 修整均值 2202.96 中值 2200.00 方差 241002.685 标准差 490.920 极小值 800 极大值 3700 范围 2900 四分位距 600 偏度 -.042 .198 峰度 .713 .394 （2）检验能否认为总体中上月平均工资等于2000元。（单个样本t检验） 单个样本检验 检验值 = 2000 t df Sig.(双侧) 均值差值 差分的 95% 置信区间 下限 上限 （元） 4.940 149 .000 198.000 118.79 277.21 根据题目要求，这里采用双侧假设。零假设和备择假设为：H0=2000，H1≠2000。 由上表得，p=0.0000.05=α，所以，拒绝原假设，即可以认为中体中上月平均工资不等于2000元 （3）检验能否认为男生的平均工资大于女生。（两个独立样本t检验） 组统计量 性别 N 均值 标准差 均值的标准误 （元） 男生 67 2422.39 438.254 53.541 女生 83 2016.87 457.144 50.178 独立样本检验 方差方程的 Levene 检验 均值方程的 t 检验 差分的 95% 置信区间 F Sig. t df Sig.(双侧) 均值差值 标准误差值 下限 上限 （元） 假设方差相等 .004 .952 5.501 148 .000 405.521 73.712 259.856 551.185 假设方差不相等 5.526 143.655 .000 405.521 73.379 260.478 550.563 检验的零假设和备择假设为： H0：男生的平均工资不大于女生 H1：男生的平均工资大于女生 如上表所示，方差检验的p值等于0.0920.05，因此不拒绝方差相等的原假设，认为男女平均工资的方差相等。所以t检验选取方差相等的一列，其中双侧检验的p值为0.000，因此右侧检验的p值为0.000/2=0.0000.05(显著性水平)，所以拒绝原假设，因此认为男生的平均工资大于女生。 （4）一些学者认为，由于经济不景气，学生的平均工资今年和去年相比没有显著提高。检验这一假说。（匹配样本t检验）。 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 上月工资 - 去年同月工资 -1.333 190.368 15.543 -32.047 29.381 -.086 149 .932 H0：μ1-μ2≤0；H1：μ1μ2 双侧检验的p值为0.932，，因此右侧检验为0.4660.05。所以不拒绝原假设，即学生的平均工资今年和去年相比没有显著提高 2、方差分析。 （1）使用单因素方差分析的方法检验：能否认为不同学科的上月平均工资相等。如果不能认为全相等，请做多重比较。 描述 （元） N 均值 标准差 标准误 均值的 95% 置信区间 极小值 极大值 下限 上限 经济类 44 2215.91 537.411 81.018 2052.52 2379.30 800 3100 管理类 58 2182.76 485.631 63.767 2055.07 2310.45 1000 3600 其他类 48 2200.00 461.727 66.644 2065.93 2334.07 1200 3700 总数 150 2198.00 490.920 40.083 2118.79 2277.