实验四、两总体均值比较 实验报告
方差分析的实验报告
方差分析的实验报告方差分析的实验报告引言：方差分析是一种常用的统计方法，用于比较两个或多个组之间的均值差异是否显著。
在本次实验中，我们将运用方差分析来研究三种不同肥料对植物生长的影响。
通过对不同处理组的生长情况进行观察和数据分析，我们旨在探究不同肥料对植物生长的影响是否存在显著差异。
实验设计与方法：本实验采用了完全随机设计，共设置了四个处理组，分别为对照组和三个不同肥料处理组。
每个处理组设置了十个重复样本。
实验的主要步骤如下：1. 准备工作：选取相同品种的植物作为实验材料，并确保它们具有相似的生长状态和健康状况。
同时，为了消除外界因素的干扰，我们将植物放置在相同的环境条件下。
2. 分组处理：将植物随机分为四组，其中一组作为对照组，不施加任何肥料，另外三组分别施加三种不同的肥料。
3. 数据收集：在实验开始后的每个固定时间点，我们测量每个植物的生长指标，如株高、叶片数、根长等，并记录下来。
这些数据将用于后续的方差分析。
数据分析与结果：在实验结束后，我们对收集到的数据进行了方差分析。
通过计算各组的平均值、方差和标准差，我们得到了以下结果：1. 株高：对照组的平均株高为30cm，标准差为2cm；肥料A组的平均株高为35cm，标准差为3cm；肥料B组的平均株高为32cm，标准差为2.5cm；肥料C组的平均株高为33cm，标准差为2.8cm。
方差分析结果显示，不同处理组之间的株高差异是显著的（F=4.56, p<0.05）。
2. 叶片数：对照组的平均叶片数为15片，标准差为2片；肥料A组的平均叶片数为18片，标准差为3片；肥料B组的平均叶片数为16片，标准差为2.5片；肥料C组的平均叶片数为17片，标准差为2.8片。
方差分析结果显示，不同处理组之间的叶片数差异是显著的（F=3.21, p<0.05）。
3. 根长：对照组的平均根长为25cm，标准差为2cm；肥料A组的平均根长为28cm，标准差为3cm；肥料B组的平均根长为26cm，标准差为2.5cm；肥料C组的平均根长为27cm，标准差为2.8cm。
EXCEL实验报告
EXCEL实验报告实验一利用 Excel对数据进行描述统计分析 (2)实验二 Excel图表制作及编辑 (13)实验三 Excel区间估计 (24)实验四一元线性性回归模型 (26)实验五长期趋势分析 (29)实验六 Excel综合指数计算实验 (36)实验七方差分析 (39)实验一利用 Excel对数据进行描述统计分析一、实验目的1、掌握Excel的基本知识2、学会应用Excel创建表格，输入和编辑信息3、熟练运用excel的公式和函数求各种统计指标4、利用Excel的分析工具对数据进行描述性统计5、掌握组距式变量数列的编制原理6、用EXCEL进行数据抽样二、实验要求1、掌握Excel的基本操作方法2、通过练习，能够独立运用Excel进行数据整理和数据分析3、掌握利用Excel对数据进行分组编制的基本操作方法；4、掌握利用EXCEL对数据进行抽样的方法。
三、实验内容1、分别用函数和数据分析工具计算这31 个地区人口的总和、平均值、中位数、众数、标准差。
表1-1 2008年全国各地区人口统计地 区 总人口(万人) 地区 总人口(万人)北京1695 山东 9417天津1176 河南 9429河北6989 湖北 5711山西 3411 湖南 6380内蒙 2414 广东 9544辽宁 4315 广西 4816吉林 2734 海南 854黑龙江 3825 重庆 2839上海 1888 四川 8138江苏 7677 贵州 3793浙江 5120 云南 4543安徽 6135 西藏 287福建 3604 陕西 3762青海 554 宁夏 618新疆 2131 甘肃 2628江西 44002、根据抽样调查，某月X市50户居民购买消费品支出资料如下（单位：元）：表1-2 某月X市50户居民购买消费品支出830 880 1230 1100 1180 1580 1210 1460 1170 10801050 1100 1070 1370 1200 1630 1250 1360 1270 14201180 1030 870 1150 1410 1170 1230 1260 1380 15101010 860 810 1130 1140 1190 1260 1350 930 14201080 1010 1050 1250 1160 1320 1380 1310 1270 1250 根据以上数据，以 900、1000、1100、1200、1300、1400、1500、1600为组限，对居民户月消费支出额编制组距式变量数列，并计算居民户月消费支出额的累计频数和频率。
实验四 均值比较
实验均值检验一、实验目的学习利用SPSS进行单样本、两独立样本以及成对样本的均值检验。
二、实验内容及步骤（一）描述统计(Means过程)实验内容：某医师测得血红蛋白值（g%）如表3.1，试利用Means过程作基本的描述性统计分析。
1．建立数据文件。
定义4个变量：ID、Gender、Age和HB，分别表示编号、性别、年龄和血红蛋白值。
2. 选择菜单“Analyze→Compare Means→Means”,弹出“Means”对话框。
在对话框左侧的变量列表中，选择变量“血红蛋白值”进入“Dependent List”列表框，选择变量“性别”进入“Independent List”，单击“Next”按钮，选择变量“年龄”进入“Independent List”。
3．单击“Options”按钮，在弹出的“选择描述统计量”对话框中设置输出的描述统计量。
4．单击“OK”按钮，得到输出结果。
（二）单样本T检验（One-Sample T Test过程）实验内容：某地区10年测得16-18岁人口的平均血红蛋白值为10.25。
现在抽查测量了该地区40个16-18岁人口的血红蛋白如表1，试分析该地区现在16-18岁人口的血红蛋白与10年前相比，是否有显著的差异？实验步骤：1．打开数据文件。
2. 选择菜单“Analyze→Compare Means→One-Sample T Test”。
弹出“One-Sample T Test”对话框。
3．在对话框左侧的变量列表中选择变量“血红蛋白”进入“Test Variable(s)”框；在“Test Value”编辑框中输入过去的平均血红蛋白值10.25.4．单击“OK”按钮，得到输出结果。
（三）双样本T检验（Independent-Samples T Test过程）实验内容：分别测得14例老年性慢性支气管炎病人及11例健康人的尿中17酮类固醇1．建立数据文件。
定义变量名：把实际观察值定义为x，再定义一个变量group来区分病人与健康人。
统计学实验报告总结(共3篇)
篇一：统计学实验心得体会统计学实验心得体会为期半个学期的统计学实验就要结束了，这段以来我们主要通过excl软件对一些数据进行处理，比如抽样分析，方差分析等。
经过这段时间的学习我学到了很多，掌握了很多应用软件方面的知识，真正地学与实践相结合，加深知识掌握的同时也锻炼了操作能力，回顾整个学习过程我也有很多体会。
统计学是比较难的一个学科，作为工商专业的一名学生，统计学对于我们又是相当的重要。
因此，每次实验课我都坚持按时到实验室，试验期间认真听老师讲解，看老师操作，然后自己独立操作数遍，不懂的问题会请教老师和同学，有时也跟同学商量找到更好的解决方法。
几次实验课下来，我感觉我的能力确实提高了不少。
统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。
它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。
可见统计学的重要性，认真学习显得相当必要，为以后进入社会有更好的竞争力，也为多掌握一门学科，对自己对社会都有好处。
几次的实验课，我每次都有不一样的体会。
个人是理科出来的，对这种数理类的课程本来就很感兴趣，经过书本知识的学习和实验的实践操作更加加深了我的兴趣。
每次做实验后回来，我还会不定时再独立操作几次为了不忘记操作方法，这样做可以加深我的记忆。
根据记忆曲线的理论，学而时习之才能保证对知识和技能的真正以及掌握更久的掌握。
就拿最近一次实验来说吧，我们做的是“平均发展速度”的问题，这是个比较容易的问题，但是放到软件上进行操作就会变得麻烦，书本上只是直接给我们列出了公式，但是对于其中的原理和意义我了解的还不够多，在做实验的时候难免会有很多问题。
不奇怪的是这次试验好多人也都是不明白，操作不好，不像以前几次试验老师讲完我们就差不多掌握了，但是这次似乎遇到了大麻烦，因为内容比较多又是一些没接触过的东西。
计量地理学实验报告
湖北文理学院《计量地理学》实验报告专业班级：地科1311姓名：学号：2013113130任课教师：实验一描述性统计分析一．实验目的利用spss进行描述性统计分析。
要求掌握频数分析（Frequencies过程）、描述性分析（Descriptives过程）、探索分析（Explore过程）。
二．实验时间、地点2015年5月11日周一19：00，五栋412三．实验内容及步骤1.实验内容：下表给出的是1951-1970年实测的由一次降雨导致的土壤侵蚀量。
试分析田间小区的土壤侵蚀量分布特征，并绘制频数表、直方图，计算平均值、标准差、变异系数等描述统计量。
年份日期土壤侵蚀量（t/km^2）1951 9.27 43801952 8.26 101301953 8.28 27501954 6.16 59701955 8.23 25101956 7.14 16001957 8.02 75301958 9.11 17701959 7.21 171960 7.05 1523.31961 8.04 0.11962 8.08 8301963 8.28 6201964 6.26 65401965 8.15 126701966 8.14 901967 6.27 124401968 7.17 107331969 8.19 1801970 8.24 3842.实验步骤(1)打开相关数据文件，选择菜单“Analyze-DescriptivesStatistics-Frequencies”(2)选择进行频数分析变量。
选择“土壤侵蚀量”进入“Variables”列表框，在该框中将列出所有要分析的变量。
(3)设置输出频数分布表。
选中“频数分析”中的“Display frequency tables”,要求输出变量的频数分布表。
(4)设置输出有关描述统计量。
单击“频数分析”对话框下部的“Statistic”按钮，根据题目要求选择需要输出的描述统计量。
由两个独立样本计算的两个总体均数的可信区间
一、概述两个总体均数的可信区间是用来衡量两个独立样本的均值之间的差异程度的重要工具。
在许多研究和实验中，我们常常需要对两个总体的均值进行比较，而两个总体均数的可信区间可以帮助我们对这种比较进行量化和解释。
本文将介绍如何根据两个独立样本来计算两个总体均数的可信区间，并探讨其在实际应用中的意义和局限性。
二、概念解释1.总体均数：总体是指研究对象的全体，而总体均数则是对这一全体的均值进行描述的统计量。
总体均数通常用μ表示。
2.可信区间：在统计学中，可信区间是用来估计总体参数（如均数）的区间估计。
它提供了一个区间，使得我们可以以一定的置信水平来推断总体参数的值。
3.独立样本：在统计学中，独立样本是指来自各自总体的样本，在处理过程中彼此之间相互独立。
独立样本通常用于比较两个或多个总体的均值。
三、两个总体均数的可信区间的计算方法要计算两个总体均数的可信区间，我们首先需要计算两个独立样本的均值和标准差，然后结合样本量和置信水平进行计算。
1.计算两个独立样本的均值：分别对两个样本中的观测值求均值，得到样本均值x̄1和x̄2。
2.计算两个独立样本的标准差：分别对两个样本中的观测值求标准差，得到样本标准差s1和s2。
3.计算置信水平对应的Z值：根据所选的置信水平，查找标准正态分布表，找到相应的Z值。
4.计算两个总体均数的可信区间：利用样本均值和标准差，以及Z 值，使用下式计算可信区间：（x̄1 - x̄2) ± Z * √(s1²/n1 + s2²/n2)其中，x̄1和x̄2分别为两个样本的均值，s1和s2分别为两个样本的标准差，n1和n2分别为两个样本的样本量，Z为对应于所选置信水平的Z值。
四、两个总体均数的可信区间的应用两个总体均数的可信区间在许多领域都有着广泛的应用。
比如在医学研究中，我们常常需要比较两种治疗方法的有效性，而两个总体均数的可信区间可以帮助我们对两种治疗方法的效果进行量化和解释。
spss统计学软件实验报告
西安邮电大学统计软件实习报告书系部名称：经济与管理学院营销策划系学生姓名：陈志强专业名称：商务策划管理时间：2012年5月21日至2012年5月25日实习内容：熟悉和学习SPSS软件，包括1.基本统计实验（均值、中位数、众数、全距、方差与标准差、四分位数、十分位数、频数、峰度、偏度）；2均值比较和T检验（均值比较、单一样本T检验、两独立样本T检验和两配对样本T检验）；3.相关分析（二元定距变量的相关分析、二元定序变量的相关分析、偏相关分析、距离相关分析）；4.回归分析（一元线形回归和多元线形回归）。
实习目的：掌握SPSS基本的统计描述方法，可以对要分析的数据的总体特征有比较准确的把握，从而为以后实验项目选择其他更为深入的统计分析方法打下基础。
实习过程：实验1：二元定距变量的相关分析★研究问题：某工厂生产多种产品，分别对其进行两标准评分，评分结果如下表，现在要研究这两个标准之间是否具有相关性。
★实现步骤『步骤1』在“Analyze”菜单“Correlate”中选择Bivariate命令，如图3-1所示。
图3-1 选择Bivariate Correlate 菜单『步骤2』在弹出的如图3-2所示Bivariate Correlate对话框中，从对话框左侧的变量列表中分别选择“标准1”和“标准2”变量，单击按钮使这两个变量进入Variables框。
在Correlation Coefficients框中选择相关系数，本例选用Pearson项。
在Test of significance框中选择相关系数的双侧（Two-tailed）检验，检验两个变量之间的相关取向，也就是从结果中来得到是正相关还是负相关。
图3-2 Bivariate Correlate对话框选中Flag significations correlations选项，则相关分析结果中将不显示统计检验的相伴概率，而以星号（*）显示。
一个星号表示当用户指定的显著性水平为0.05时，统计检验的相伴概率值小于等于0.05，即总体无显著性相关的可能性小于等于0.05；两个星号表示当用户指定的显著性水平为0.01时，统计检验的相伴概率值小于等于0.01，即总体无显著线形相关的可能性小于等于0.01。
统计学实验报告
统计学实验报告实验一：数据特征的描述实验内容包括：众数、中位数、均值、方差、标准差、峰度、偏态等实验资料：某月随机抽取的50户家庭用电度数数据如下：88 65 67 454 65 34 34 9 77 34345 456 40 23 23 434 34 45 34 2323 45 56 5 66 33 33 21 12 233 345 45 56 57 58 56 45 54 4387 76 78 56 65 56 98 76 55 44实验步骤：(一)众数第一步：将50个户的用电数据输入A1：A50单元格。
第二步：然后单击任一空单元格，输入“=MODE（A1：A50）”，回车后即可得众数。
(二)中位数仍采用上面的例子，单击任一空单元格，输入“=MEDIAN（A1：A50）”，回车后得中位数。
(三)算术平均数单击任一单元格，输入“=AVERAGE（A1：A50）”，回车后得算术平均数。
(四)标准差单击任一单元格，输入“=STDEV（A1：A50）”，回车后得标准差。
故实验结果如下图所示：上面的结果中，平均指样本均值；标准误差指样本平均数的标准差；中值即中位数；模式指众数；标准偏差指样本标准差，自由度为n-1；峰值即峰度系数；偏斜度即偏度系数；区域实际上是极差，或全距。
实验二：制作统计图实验内容包括：1.直方图：用实验一资料2.折线图、柱状图（条形图）、散点图：自编一时间序列数据，不少于10个。
3.圆形图：自编有关反映现象结构的数据，不少于3个。
实验资料：1.直方图所用数据：某月随机抽取的50户家庭用电度数数据如下：88 65 67 454 65 34 34 9 77 34345 456 40 23 23 434 34 45 34 2323 45 56 5 66 33 33 21 12 233 345 45 56 57 58 56 45 54 4387 76 78 56 65 56 98 76 55 442.折线图、柱状图（条形图）、散点图、圆形图所用数据：2005年至2014年各年GDP总量统计如下：年份GDP (亿元）2005 184575.82006 217246.62007 2686312008 318736.12009 345046.42010 407137.82011 479576.12012 532872.12013 583196.72014 634043.4实验步骤：(一)直方图第一步：选择“插入”，选择“直方图”，把A2：A51选定框内，单击确定，就得到了如下图结果：(二)折线图第一步：将实验资料二的数据输入A1：C11单元格。
统计学实验报告
统计学实验报告姓名：田媛学号：20092771 班级：营销0901 成绩：一、实验步骤总结：成绩：实验一：数据的搜集与整理1．数据收集：（1）间接数据的搜集。
有两种方法，一种是直接进入网站查询数据，另一种是使用百度等搜索引擎。
（2）直接数据的搜集。
直接统计数据可以通过两种途径获得：一是统计调查或观察，二是实验。
统计调查是取得社会经济数据的最主要来源，它主要包括普查、重点调查、典型调查、抽样调查、统计报表等调查方式。
2．数据的录入：数据的录入是将搜集到的数据直接输入到数据库文件中。
数据录入既要讲究效率，又要保证质量。
3．数据文件的导入：Excel数据文件的导入是将别的软件形成的数据或数据库文件，转换到Excel工作表中。
导入的方法有二，一是使用“文件-打开”菜单，二是使用“数据-导入外部数据-导入数据”菜单，两者都是打开导入向导，按向导一步步完成对数据文件的导入。
4．数据的筛选：数据的筛选是从大数据表单中选出分析所要用的数据。
Excel中提供了两种数据的筛选操作，即“自动筛选”和“高级筛选”。
5．数据的排序：Excel的排序功能主要靠“升序排列”（“降序排列”）工具按钮和“数据-排序”菜单实现。
在选中需排序区域数据后，点击“升序排列“（“降序排列”）工具按钮，数据将按升序（或降序）快速排列。
6．数据文件的保存：保存经过初步处理的Excel数据文件。
可以使用“保存”工具按钮，或者“文件-保存”菜单，还可以使用“文件-另存为”菜单。
实验二：描述数据的图标方法1．频数频率表：（一）Frequency函数使用方法举例：假设工作表里列出了考试成绩。
这些成绩为79、85、78、85、83、81、95、88 和97，并分别输入到单元格A1:A9。
这一列考试成绩就是data_array。
Bins_array 是另一列用来对考试成绩分组的区间值。
在本例中，bins_array 是指C4:C6 单元格，分别含有值70、79 和89。
试验设计 单因子试验的均值比较 spss
数学与统计学院实验报告院（系）：数学与统计学学院学号：姓名：实验课程：试验设计指导教师:实验类型（验证性、演示性、综合性、设计性）：综合性实验时间：2017年3月16日一、实验课题单因子试验的均值比较二、实验目的和意义探索四种防锈剂的能力是否有明显的差别p21三、解题思路1、spss录入数据，并用spss进行均值分析:analyze---compare means---one way anova2、主要运用tukey、scheffer两种方法进行均值比较3、对输出的报告进行分析四、实验过程记录与结果1.四种不同牌号的防锈剂的防锈能力数据：通过描述性统计报告，可以发现四种不同品牌的防锈能力的均值估计分别为：u1=43.14、u2=89.44、u3=67.95、u4=60.25，即可以得出第二种的防锈能力效果更强些。
3、方差分析表通过方差分析表，观察p<0.05,所以可以拒绝原假设，即该四种品牌存在差异。
4.均值比较（多重比较）多重比较的理论知识中，tukey用于重复次数相同的试验；scheffer用于重复次数不同的试验。
通过上图，明显发现两种方法的结论是一致的，1号和4号没有显著性差异；2、3号分别有显著性差异。
5.相似分组通过该输出报表，可以得出，总共分三类，第一类：1号+4号（防锈能力最弱的防锈剂）二类：3号；第三类：2号（防锈能力最强的防锈剂）。
6.均值散点图五、结果的讨论和分析方差分析过程中，发现四种防锈剂存在明显的差异性；根据输出的报表，可以将四种防锈剂分为三类，第二号的防锈能力最强；具体分析，见（四）实验过程。
六、实验小结学会运用spss分析单因子试验中不同水平下的均值是否存在显著性差异（可运用方差分析表说明）；若存在显著性差异，如何分类?具体是哪个水平下的效果最好（运用tukey、scheffer和Homogeneous Subsets即可说明）。
方差分析实验报告
方差分析实验报告一、实验目的：1.学习和掌握方差分析的基本原理和方法。
2.通过实验数据的处理，在不同的水龄条件下，比较水体COD浓度之间的差异，从而分析水龄对COD浓度的影响。
二、实验原理：1.方差分析是一种用来比较不同处理组之间差异性的统计方法。
它可以将总体方差分解为由不同因素引起的组内变异和组间变异，从而确定组间差异是否显著。
2.实验中所用的单因素方差分析是一种简单的方差分析方法，用于比较各组间的均值差异。
三、实验方法：1.实验设计：选取三个不同的水龄条件（10天、20天、30天）进行实验。
2.实验过程：分别采集三个水龄条件下的水样，进行COD浓度的测定。
每组实验重复三次，共计九次测定。
四、实验数据：1.实验数据见附表一2.通过对实验数据的处理，得到各组的均值和方差。
五、数据处理：1.计算总平均数：将所有测定值相加，然后除以测定的总次数。
2.计算组间平均数：将每组测定值相加，然后除以每组测定的次数。
3.计算组内平均数：将每个水龄条件下的测定值相加，然后除以该水龄条件下的测定次数。
4.计算组间平方和和组内平方和。
5.计算组间均方和和组内均方和。
6.计算F值。
7.查找F分布表，确定显著性水平α下的F(α)值。
8.判断各组均值之间的差异是否显著。
六、结果分析：1.通过计算可得，总平均数为X，组间平均数为X1、X2、X3，组内平均数为X1、X2、X32.计算得到组间平方和为SSB，组内平方和为SSW，组间均方和为MSB，组内均方和为MSW。
3.计算得到F值为F=MSB/MSW。
4.查找F分布表，确定显著性水平α下的F(α)值。
若F>F(α)，则拒绝原假设，即各组之间的均值差异显著。
5.若各组均值差异显著，则可以进一步比较各组均值之间的差异。
七、实验结论：1.经过方差分析得知，在水龄条件下，水体COD浓度之间存在显著差异。
2.进一步比较各组均值之间的差异，可以得到水龄越长，水体COD浓度越高的结论。
实验报告的实验数据分析与处理怎么写
实验报告的实验数据分析与处理怎么写一、引言在实验中，获取到的原始数据是准确而重要的信息来源，但直接将原始数据进行呈现的效果和意义有限。
为了更好地理解实验结果，并提取其中的关键信息，需要对实验数据进行分析与处理。
本文将介绍实验报告中实验数据分析与处理的具体方法与步骤。
二、实验数据分析1. 数据清理首先，对原始数据进行清理。
这包括查找并处理数据中的异常值、缺失数据或离群点。
异常值的处理可以通过删除、替代或进行数据插补等方式。
缺失数据的处理可以通过删除对应样本、均值替代或插值等方法。
离群点可以通过计算统计指标如标准差、箱线图等来鉴别，并进行相应处理。
2. 数据可视化可视化是展示和交流实验数据的重要工具。
利用统计图表可以更直观地表达数据的分布特征、趋势和关系。
常见的数据可视化方法包括直方图、折线图、散点图、饼图等。
通过选择合适的统计图表类型，并添加必要的标题、坐标轴标签、图例等，可以使数据更加易于理解和解释。
3. 统计分析统计分析是对实验数据进行深入研究的重要手段。
常见的统计分析方法包括描述统计分析和推断统计分析。
描述统计分析从整体和局部两个方面对实验数据进行描述，包括中心趋势（如均值、中位数）、离散程度（如标准差、方差）和数据分布等指标。
推断统计分析则通过抽样和假设检验来对总体进行推断，评估实验结果的显著性以及相应误差的置信区间。
使用合适的统计工具（如t检验、方差分析、相关分析等）可以帮助我们更好地理解实验结果，并得出科学结论。
三、实验数据处理1. 数据编码和整理根据实验目的和需要，对实验数据进行编码和整理。
编码可以指定不同类别的数据标签或编号，简化数据管理和处理的过程。
整理数据可以按照特定的格式或表格进行整齐排列，便于后续分析与展示。
2. 数据计算与转换在实验数据分析与处理过程中，有时需要进行计算、转换或构建新的指标。
常见的数据计算包括数据求和、均值计算、百分比计算等。
数据转换可以通过数学变换（如对数变换、幂函数变换）或标准化（如z-score标准化）来改变数据的分布特征。
应用统计学实验报告
应用统计学实验报告《应用统计学》实验报告班级：管121班姓名：学号：2019年01月北京建筑大学实验1 描述统计 ........................................................................... (3)一、实验目的与要求 ........................................................................... .................................... 3 二、实验原理 ........................................................................... ................................................ 3 三、实验步骤 ........................................................................... (3)1．频数分析（Frequencies） .............................................................. ........................... 3 2.描述统计（Descriptives） ............................................................. . (8)实验2 统计推断 ........................................................................... . (11)一、实验目的与要求 ........................................................................... .................................. 11 二、实验原理 ........................................................................... .............................................. 11 三、实验演示内容与步骤 ........................................................................... .. (11)1.单个总体均值的区间估计 ........................................................................... ............... 12 2．两个总体均值之差的区间估计 ........................................................................... .... 14 4．两独立样本的假设检验（两独立样本T检验） ................................................... 17 5.配对样本T检验 ........................................................................... (19)实验1 描述统计一、实验目的与要求统计分析的目的在于研究总体特征。
统计学实验报告
《统计学》实验一一、实验名称：数据的图表处理二、实验日期：三、实验地点：管理学院实验室四、实验目的和要求目的：培养学生处理数据的基本能力。
通过本实验，熟练掌握利用Excel，完成对数据进行输入、定义、数据的分类与整理。
要求：就本专业相关问题收集一定数量的数据（ 30），利用EXCEL进行如下操作：1.进行数据排序2.进行数据分组3.制作频数分布图、直方图和帕累托图，并进行简要解释4. 制作饼图和雷达图，并进行简要解释五、实验仪器、设备和材料：个人电脑（人/台），EXCEL 软件六、实验过程（一）问题与数据在福州市有一家灯泡工厂，厂家为了确定灯泡的使用寿命，在一批灯泡中随机抽取100个进行测试，所得结果如下：700716728719685709691684705718 706715712722691708690692707701 708729694681695685706661735665 668710693697674658698666696698 706692691747699682698700710722 694690736689696651673749708727 688689683685702741698713676702 701671718707683717733712683692 693697664681721720677679695691 713699725726704729703696717688（二）实验步骤1、将上表数据复制到EXCEL中；2、将上述数据调整成一列的形式；3、选择“数据-排序“得到由小到到的一列数据4、选择“插入-函数（fx）-数学与三角函数-LOG10”计算lg100/lg2=6.7,从而确定组数为K=1+ lg100/lg2=8,这里为了方便取为10组；确定组距为：（max-min）/K=(749-651)/10=9.8 取为10；5、确定接受界限为 659 669 679 689 699 709 719 729 739 749，分别键入EXCEL 表格中，形成一列接受区域；6、选“工具——数据分析——直方图”得到如下频数分布图和直方图表1 灯泡使用寿命的频数分布表图1 灯泡使用寿命的直方图（帕累托图）7、将其他这行删除，将表格调整为：表2 灯泡使用寿命的新频数分布表8、选择“插入——图表——柱图——子图标类型1”，在数据区域选入接收与频率两列，在数据显示值前打钩，标题处键入图的名称图2 带组限的灯泡使用寿命直方图9、双击上述直方图的任一根柱子，将分类间距改为0，得到新的图图2 带组限的灯泡使用寿命直方图图3 分类间距为0的灯泡使用寿命直方图10、选择“插入——图表——饼图”，得到：图4 灯泡使用寿命分组饼图11、选择“插入——图表——雷达图”，得到（三）实验结果分析：从以上直方图可以发现灯泡使用寿命近似呈对称分布，690-700出现的频次最多，690-700的数量最多，说明大多数处于从饼图和饼图也能够清晰地看出结果。
实验报告单_4
班级__________ 组别_________ 成绩_________ 组长________ 组员_______________________________实验一天平的使用及溶液的配制实验目的1. 能熟练使用电子分析天平，掌握称量方法。
2. 学会使用容量瓶，掌握配制溶液的两种方法。
仪器和试剂仪器：电子天平、称量瓶、锥形瓶、托盘天平、容量瓶、烧杯、移液管。
试剂：无水碳酸钠、盐酸、氢氧化钠。
实验原理1.容量瓶的使用方法。
容量瓶是一个细颈梨形的平底瓶，带有磨口塞。
瓶颈上有一刻度线表示在所指温度下（一般为20C）当液体充满到弯月面与标线相切时，瓶内溶液体恰好与瓶上所标示的体积相等。
容量瓶用来配制准确浓度或稀释溶液。
1)查漏：注水后塞上瓶塞，倒置观察是否漏水。
2）洗涤：自来水振摇，蒸馏水润洗。
2)定量转移：配制一定浓度的溶液时，先将固体溶解在烧杯中，然后用玻璃棒作导引，缓缓将液体转入容量瓶中，转入完毕后，应仔细用洗瓶冲洗玻璃棒、烧杯及容量瓶径内壁，最后定容至刻度线，摇匀即可。
3）对容量瓶有腐蚀作用的溶液，尤其是碱溶液，不可长久存放于容量瓶中。
2.配制溶液的方法。
粗配：计算（所需溶质质量）—称量（台秤或托盘天平）—溶解—稀释（到所需体积）。
精确配制：计算（所需溶质的质量）—称量（分析天平）—溶解（烧杯）（50ml 水）—移液（至容量瓶）—洗涤（烧杯3次）—定容（摇匀）。
实验步骤（一）天平的使用1．天平构造的观察2．检查：检查天平盘内是否干净，必要的话予以清扫。
检查天平是否水平，若不水平，调节底座螺丝使气泡位于水平仪中心。
3．开机：关好天平门，轻按“ON”键，LTD指示灯全亮，松开手，天平先显示型号，稍后显示为0.0000g，即可开始使用。
4．称量练习：直接法称量练习在LTD指示灯显示为0.0000g时，打开天平侧门，将被测物小心置于秤盘上，关闭天平门，待数字不再变动后即得被测物的质量，做好记录。
打开天平门，取出被测物，关闭天平门。
两个正态总体均值及方差比的置信区间
置信区间为决策者提供了关于两个正态总体均值和方差比的不确定性估计。在许多实际应用中，如质量控制、生物统 计和金融等领域，这种不确定性估计对于制定决策和预测具有重要意义。
置信区间的精度
置信区间的精度取决于样本大小、总体分布以及所使用的统计方法的性质。在实践中，为了获得更精确 的置信区间，需要综合考虑这些因素，并选择适当的统计方法。
结合研究背景和实际应用场景，分析结果对实践的指 导意义和价值。
提出改进建议
根据分析结果，提出对未来研究的改进方向和建议。
05
总结与展望
研究成果总结
置信区间的计算方法
通过使用样本数据和适当的统计方法，可以计算出两个正态总体均值和方差比的置信区间。这些方法包括参数方法和 非参数方法，其中参数方法假设数据符合正态分布，而非参数方法则不依赖于数据分布的假设。
两个正态总体均值及 方差比的置信区间
目录
• 引言 • 两个正态总体均值的置信区间 • 两个正态总体方差比的置信区间 • 实际应用案例分析 • 总结与展望
01
引言
目的和背景
确定两个正态总体均值和方差比在一 定置信水平下的区间范围，为统计推 断提供依据。
解决实际生活中比较两个总体参数的 问题，如质量控制、医学研究Fra bibliotek经济 分析等领域。
公式：方差比的置信区间计算公式为 $left[frac{sigma_1^2}{sigma_2^2} pm t_{alpha/2,df} cdot sqrt{frac{hat{sigma}_1^2}{hat{sigma}_2^2} cdot left(frac{1}{n_1} + frac{1}{n_2}right)}right]$，其 中 $t_{alpha/2,df}$ 是t分布的临界值，$n_1$ 和 $n_2$ 是两个总体的样本量，$hat{sigma}_1^2$ 和 $hat{sigma}_2^2$ 是两个总体的样本方差。
统计学四篇实验报告
《统计学》四篇实验报告实验一:用Excel构建指数分布、绘制指数分布图图1-2：指数分布在日常生活中极为常见，一般的电子产品寿命均服从指数分布。
在一些可靠性研究中指数分布显得尤为重要。
所以我们应该学会利用计算机分析指数分布、掌握EXPONDIST函数的应用技巧。
指数函数还有一个重要特征是无记忆性。
在此次实验中我们还学会了产生“填充数组原理”。
这对我们今后的工作学习中快捷地生成一组有规律的数组有很大的帮助。
实验二：用Excel计算置信区间一、实验目的及要求1、掌握总体均值的区间估计2、学习CONFIDENCE函数的应用技巧二、实验设备（环境）及要求1、实验软件：Excel 20072、实验数据：自选某市卫生监督部门对当地企业进行检查，随机抽取当地100家企业，平均得分95，已知当地卫生情况的标准差是30，置信水平0.5，试求当地企业得分的置信区间及置信上下限。
三、实验内容与步骤某市卫生监督部门对当地企业进行检查，随机抽取当地100家企业，平均得分95，已知当地卫生情况的标准差是30，置信水平0.5，试求当地企业得分的置信区间及置信上下限。
第1步：打开Excel2007新建一张新的Excel表；第2步：分别在A1、A2、A3、A4、A6、A7、A8输入“样本均值”“总体标准差”“样本容量”“显著性水平”“置信区间”“置信上限”“置信下限”；在B1、B2、B3、B4输入“90”“30”“100”“0.5”第3步：在B6单元格中输入“=CONFIDENCE(B4,B2,B3)”，然后按Enter键；第4步：在B7单元格中输入“=B1+B6”，然后按Enter键；第5步：同样在B8单元格中输入“=B1-B6”，然后按Enter键；计算结果如图2-1四、实验结果或数据处理图2-1：实验二：用Excel产生随机数见图3-1实验二：正态分布第1步：同均匀分布的第1步；第2步：在弹出“随机数发生器”对话框，首先在“分布”下拉列表框中选择“正态”选项，并设置“变量个数”数值为1，设置“随机数个数”数值为20，在“参数”选区中平均值、标准差分别设置数值为30和20，在“输出选项”选区中单击“输出区域”单选按钮，并设置为D2 单元格，单击“确定”按钮完成设置。
检验两组配对样本均值的差异—配对样本t检验
任 务
——
检
验
配两
对组
样配
本对
t
检 验
样 本 均
值
的
差
异
一、配对样本t检验的基本原理
在调查研究中，除了同一组调查对象前后测的 数据外，同一组调查对象接受两个变量的测试， 或者同一个量表的两个因子，也可视为相关样本。 例如，同一组调查对象既接受焦虑的测量，也接 受抑郁的测量，研究者想了解这一组调查对象的 哪种情绪问题更为严重，此时可以采用配对样本t 检验。配对样本t检验的计算公式为：
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任 务
——
检
验
配两
对组
样配
本对
t
检 验
样 本 均
值
的
差
异
7
三、应用举例
（一）操作步骤
（1）打开本书配套素材文件
① 从左侧列表框向【成对变量
】列表框中添加两组配对变量 ：交谈[jt]和交际[jj]、待人接物 [drjw]和异性交往[yxjw]
“演示数据-t检验.sav”。
（2）在菜单栏中选择【分析】
值
的
差
异
二、操作方法
（1）在SPSS菜单栏中选择【分析】>【比较均值】>【配对样本t检验】菜单命 令，如图5-13所示。
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图5-13 配对样本t检验的操作命令
任 务
——
检
验
配两
对组
样配
本对
t
检 验
样 本 均
值
的
差
异
5
二、操作方法
（2）从左侧列表框中选定所要分析的两个配对变量，被选定的变量会高亮显示，单 击 按钮，将选定的两个配对变量移入【成对变量】列表框，如图5-14所示。值得注
均值检验
在统计学中，我们往往从样本的特性推知随机变量总体的特性。
但由于总体中个体之间存在差异，样本的统计量和总体的参数之间往往会有误差。
因此，均值不相等的样本未必来自不同分布的总体，而均值相等的样本未必来自有相同分布的总体。
也就是说，如何从样本均值的差异推知总体的差异，这就是均值比较的内容。
SPSS提供了均值比较过程，在主菜单栏单击“Analyze”菜单下的“Compare Means”项，该项下有5个过程，如图4-1。
图4- 1 均值检验菜单平均数比较Means过程用于统计分组变量的的基本统计量。
这些基本统计量包括：均值（Mean）、标准差(Standard Deviation)、观察量数目(Number of Cases)、方差(Variance)。
Means过程还可以列出方差表和线性检验结果。
[例子]调查了棉铃虫百株卵量在暴雨前后的数量变化，统计暴雨前和暴雨后的统计量，其数据如下：暴雨前 110 115 133 133 128 108 110 110 140 104 160 120 120暴雨后 90 116 101 131 110 88 92 104 126 86 114 88 112该数据保存在“DATA4-1.SAV”文件中。
1）准备分析数据在数据编辑窗口输入分析的数据，如图4-2所示。
或者打开需要分析的数据文件“DATA4-1.SAV”。
图4-2 数据窗口2）启动分析过程在SPSS主菜单中依次选择“Analyze→Compare Means→Means”。
出现对话框如图4-3。
图4-3 Means设置窗口3）设置分析变量从左边的变量列表中选中“百株卵量”变量后，点击变量选择右拉按钮，该变量就进入到因子变量列表“Dependent List:”框里，用户可以从左边变量列表里选择一个或多个变量进行统计。
从左边的变量列表中选中“调查时候”变量，点击“Independent List”框左边的右拉按钮，该变量就进入分组变量“Independent List”框里，用户可以从左边变量列表里选择一个或多个分组变量。
利用统计指标评估实验结果的显著性
利用统计指标评估实验结果的显著性实验是科学研究中非常重要的步骤，通过实验可以验证假设、获得数据，并进一步进行数据分析。
而为了确定实验结果是否具有显著性，科研人员通常需要借助统计指标来进行评估。
本文将介绍一些常用的统计指标，以帮助研究人员准确评估实验结果的显著性。
一、样本均值和总体均值在进行实验时，我们通常只能抽取一部分个体作为样本进行观察和测量，而不可能观察和测量所有个体。
通过计算样本的均值，可以近似估计总体的均值，并据此进行推断和判断。
样本均值用于估计总体均值的常见方法是计算样本的平均值。
对于一个包含n个观测值的样本，样本均值的计算公式为：样本均值= Σ观测值 / n通过比较样本均值与理论均值或其他样本均值，可以初步了解实验结果的显著性。
但单凭样本均值并不能准确评估实验结果的显著性，因此需要结合其他统计指标进行分析。
二、方差和标准差方差和标准差是衡量数据分散程度的指标，也被广泛应用于评估实验结果的显著性。
方差可以用于度量数据的离散程度。
方差越大，表示数据的离散程度越大，结果的显著性也越大。
方差的计算公式如下：方差= Σ（观测值-均值）^2 / n标准差是方差的平方根，它表示数据的离散程度。
标准差越大，表示数据的波动越大，结果的显著性也越大。
三、t检验t检验是常用的用于评估两组样本均值之间差异显著性的统计方法，适用于样本容量较小（小于30）的情况。
t检验根据样本均值之间的差异和样本的标准差来判断差异是否显著。
一般来说，差异显著的p值小于0.05，则认为结果具有显著性。
四、方差分析（ANOVA）方差分析是一种用于比较三个或更多组样本均值之间差异的统计方法，适用于样本容量较大（大于30）的情况。
方差分析通过计算组间变异和组内变异之间的比值来评估实验结果的显著性。
如果组间变异远大于组内变异，则认为结果具有显著性。
五、相关分析相关分析是一种用于评估两个变量之间关系的统计方法，常用于表明相关关系的显著性。
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上海对外贸易学院
实验报告
一、实验目的和要求
1.熟练掌握两总体均值比较的概念
2.熟练掌握单样本T检验原原理、SPSS操作及案例分析
3.熟练掌握独立样本T检验的原理、SPSS操作及案例分析
4.熟练掌握配对样本T检验的原理、SPSS操作及案例分析
二、实验内容及结果分析
1.单样本T检验（数据文件：5－onesample.sav）
分析某班级学生的高考数学成绩与全国的平均成绩70分之间是否存在显著性差异。
（P84，抓图后复制到下面）
图1
分析解释：
2.独立样本T检验（数据文件：5-independent.sav）
分析某班级学生的高考数学成绩是否存在性别上的差异（P86，抓图后复制到下面）
图2
分析解释：
3.配对样本T检验（数据文件：5-paired.sav）
分析某班同学在接受一种新的教学方法培训后，学习成绩是否有显著变化。
（P89，抓图后复制到下面）
图3
分析解释：
三、思考题（P90）
完成思考题1、5、6，并将关健图抓下来粘贴到相应题下面，并进行简单的解释。