spss假设检验实验报告
spss实验报告4
spss实验报告4SPSS实验报告4引言：SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应用于社会科学领域的统计分析软件。
它提供了丰富的数据处理和分析功能，帮助研究人员从大量数据中提取有意义的信息。
本实验报告旨在通过使用SPSS软件，进行一系列实验，来探索其在数据分析方面的应用。
实验一：数据导入和清洗在实验一中，我们首先学习了如何将数据导入SPSS软件中。
通过导入实际的数据集，我们可以更好地理解数据的结构和特征。
然后，我们进行了数据清洗的过程，包括处理缺失值、异常值和重复值等。
通过这一步骤，我们可以确保数据的质量和准确性，为后续的分析做好准备。
实验二：描述性统计分析在实验二中，我们学习了描述性统计分析的方法和应用。
通过计算平均值、中位数、标准差等指标，我们可以对数据集的基本特征进行描述和分析。
此外，我们还学习了绘制直方图、散点图和箱线图等图表，以更直观地展示数据的分布和关系。
这些分析方法和图表可以帮助我们初步了解数据的特征和规律。
实验三：推断性统计分析在实验三中，我们进一步学习了推断性统计分析的方法和应用。
通过使用t检验、方差分析和相关分析等统计方法，我们可以从样本数据中推断出总体的特征和关系。
这些方法可以帮助我们验证研究假设、比较不同组别之间的差异和关联性等。
通过实际的案例分析，我们可以更好地理解这些方法的原理和应用场景。
实验四：回归分析在实验四中，我们学习了回归分析的方法和应用。
通过建立回归模型，我们可以探索自变量与因变量之间的关系，并预测因变量的取值。
在实验中，我们使用了线性回归和多元回归等方法，来分析自变量对因变量的影响程度和方向。
此外，我们还学习了如何评估回归模型的拟合优度和解释力，以及如何进行模型的诊断和改进。
实验五：聚类分析在实验五中，我们学习了聚类分析的方法和应用。
聚类分析是一种无监督学习的方法，可以将相似的样本聚集到一起，形成不同的群组。
spss实验报告4
spss实验报告4SPSS实验报告4：探索性数据分析与统计推断引言SPSS（统计包括社会科学）是一种常用的统计分析软件，广泛应用于各种学科的研究中。
在本次实验中，我们将使用SPSS进行探索性数据分析和统计推断，以探索数据的特征和进行假设检验。
方法我们使用了一个虚拟数据集，其中包含了一组学生的考试成绩和他们的学习时间。
首先，我们使用SPSS进行描述性统计分析，包括平均值、标准差、最大最小值等，以了解数据的分布和基本特征。
然后，我们进行了相关性分析，探索成绩和学习时间之间的关系。
最后，我们使用了t检验和方差分析等统计方法进行假设检验，以验证我们的研究假设。
结果描述性统计分析显示，学生的平均成绩为75分，标准差为10分，学习时间的平均值为3小时，标准差为1小时。
相关性分析显示，成绩和学习时间之间存在显著的正相关关系（r=0.6，p<0.05）。
假设检验结果显示，学习时间对成绩有显著影响（t=3.2，p<0.05），不同年级学生的成绩也存在显著差异（F=4.5，p<0.05）。
讨论本次实验结果表明，学生的学习时间与考试成绩之间存在显著的正相关关系，这意味着学生花费更多的时间学习，通常能取得更好的成绩。
此外，不同年级学生的成绩也存在显著差异，这可能与学习内容的难易程度有关。
这些结果对于教育教学实践具有一定的启示意义。
结论通过SPSS进行探索性数据分析和统计推断，我们得出了一些有意义的结论，这些结论对于我们了解数据的特征、验证假设以及指导实践具有重要意义。
SPSS作为一种强大的统计分析工具，可以帮助我们更好地理解数据和进行科学研究。
希望本次实验能够对大家对SPSS的应用有所帮助。
SPSS分析报告(二)
SPSS实验分析报告二一、婆媳关系*住房条件检验（一）、提出原假设H0原假设: 婆媳关系的好坏程度与住房条件有关系（二）、两独立样本t检验结果及分析表（一）觀察值處理摘要觀察值有效遺漏總計N百分比N百分比N百分比婆媳关系* 住房条件600100.0%00.0%600100.0%由表（一）可知, 本次调查获得的有效样本为600份, 没有遗漏的个案。
表（二）婆媳关系*住房条件交叉列表住房条件總計差一般好婆媳关系紧张計數577860195預期計數48.868.378.0195.0婆媳关系內的%29.2%40.0%30.8%100.0%住房条件內的%38.0%37.1%25.0%32.5%佔總計的百分比9.5%13.0%10.0%32.5%殘差8.39.8-18.0一般計數458763195預期計數48.868.378.0195.0婆媳关系內的%23.1%44.6%32.3%100.0%住房条件內的%30.0%41.4%26.3%32.5%佔總計的百分比7.5%14.5%10.5%32.5%殘差-3.818.8-15.0好計數4845117210預期計數52.573.584.0210.0婆媳关系內的%22.9%21.4%55.7%100.0%住房条件內的%32.0%21.4%48.8%35.0%佔總計的百分比8.0%7.5%19.5%35.0%殘差-4.5-28.533.0總計計數150210240600預期計數150.0210.0240.0600.0婆媳关系內的%25.0%35.0%40.0%100.0%住房条件內的%100.0%100.0%100.0%100.0%佔總計的百分比25.0%35.0%40.0%100.0%由表（二）可知, 一共调查了600人, 其中婆媳关系紧张的组有195人, 占总人数的32.5%；婆媳关系一般的组有195人, 占总人数的32.5%；婆媳关系好的组有210人, 占总人数的35.0%；数据分布均匀。
SPSS实验报告完整版
SPSS实验实验课程专业统计软件应用上课时间学年学期周（年月日—日）学生姓名学号所在学院指导教师第五章第一题通过样本分析，结果如下图One-Sample StatisticsN Mean Std. Deviation Std. Error Mean 成绩27 77.9312.111 2.331One-Sample TestTest Value = 70t df Sig. (2-tailed)Mean Difference 95% Confidence Interval of theDifferenceLower Upper成绩 3.400 26.0027.926 3.13 12.72从图看出，sig=0.002，小于0.05，因此本班平均成绩与全国平均成绩70分有显著性差异。
第五章第二题通过独立样本分析，结果如下图Group Statistics成绩N Mean Std. Deviation Std. Error Mean成绩1=男10 84.0011.528 3.6450=女10 62.9018.454 5.836Independent Samples TestLevene's Test forEquality of Variances t-test for Equality of MeansF Sig. t dfSig.(2-tailed)MeanDifferenceStd. ErrorDifference95% Confidence Interval of theDifferenceLower Upper成绩Equalvariancesassumed1.607.221 3.06718.007 21.100 6.881 6.64435.556Independent Samples TestLevene's Test forEquality of Variances t-test for Equality of MeansF Sig. t dfSig.(2-tailed)MeanDifferenceStd. ErrorDifference95% Confidence Interval of theDifferenceLower Upper成绩Equalvariancesassumed1.607.221 3.06718.007 21.100 6.881 6.64435.556Equalvariancesnotassumed3.06715.096.008 21.100 6.881 6.44235.758在显著性水平为0.05的情况下，t统计量的概率p为0.007，故拒绝零假设，既两样本的均值不相等，既男女生成绩有显著性差异。
SPSS实验报告 统计推断(参数假设检验)
通过本实验项目，使我们熟悉点估计概念与操作方法，熟悉区间估计的概念与操作方法，熟练掌握T检验的SPSS操作以及学会利用T检验方法解决身边的实际问题。
专业班级：姓名：学号：实验日期：
实验报告
课程名称：2013/2014学年第一学期统计实验
实验名称：统计推断（参数假设检验）
一、实验目的:
1.熟悉点估计概念与操作方法
2.熟悉区间估计的概念与操作方法
3.熟练掌握T检验的SPSS操作
4.学会利用T检验方法解决身边的实际问题
二、实验内容:
1．某省大学生四级英语测验平均成绩为65，现从某高校随机抽取20份试卷，其分数为：72、76、68、78、62、59、64、85、70、75、61、74、87、83、54、76、56、66、68、62，问该校英语水平与全区是否基本一致？设α＝0.05
假设方差相等，则t=0.937, df=21.976 ,双侧为0.359，均值差值为3.861，标准误差值为4.122，95%的置信区间是（-4.689，12.411）。所以男女不同。
第三题
从图3中可以看出两个独立样本各自的均值，标准差以及平均标准误差，其中女性的平均寿命要比男性的平均寿命要长。从图5中可以看出T检验P值=0.000按0.05检验水准，它们存在显著差异。P=0.000 <0.05。其差异的置信区间为（4.808，5.669）。
3．SPSS自带的数据文件world95.sav中，保存了1995年世界上109个国家和地区的部分指标的数据，其中变量“lifeexpf”,“lifeexpm”分别为各国或地区女性和男性人口的平均寿命。假设将这两个指标数据作为样本，试用配对样本T检验，女性人口的平均寿命是否确实比男性人口的平均寿命长，并给出差异的置信区间。（设α＝0.05）
spss管理统计课程设计参数估计与假设检验
S P S S管理统计课程设计参数估计与假设检验-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN实验名称：实验二实验要求：1、撰写实验报告。
每个操作要写出实验步骤，及操作结果2、要求电子版实验报告，用文件名“学号+实验二”保存，学期结束打印上交。
三、实验步骤及结果：一、利用数据“CH4CH8茎叶箱方差工资性别岗位300余”进行参数估计。
1．分别对“一线工人”当前工资的均值进行点估计、区间估计。
1.1实验步骤1）启动SPSS，调入样本值2）依次点击analyze—descriptive statistics—explorer，弹出小窗口，将“当前工资”送入右框中的“dependent list”中，将“工作类型”放入“factor list”中，如图1.113）点击statistics按钮出现如图1.12,此框中可输入1-α的值，如95%，为其置信度，点击continue返回。
4）点击OK。
图1.11 explore 对话框图1.12统计量设置窗口1.2实验结果：如图1.13和图1.14，由图1.13得知其点估计为mean：31888.6，“一线工人”当前工资的均值的区间估计为（30470.2, 33306.9），其中lower bound表示置信区间的下限，upper bound表示置信区间的上限。
图1.13图1.14统计量描述2.“一线工人”、“科以上干部”、“一般机关员工”分别占总职工的比例。
2.1实验步骤1）启动SPSS，调入样本值2）依次点击analyze—descriptive statistics—frequencies，点击左边框中的变量“工作类型”并用中间的箭头放入右边的框中，如图2.11所示，3）再点击OK图：1.21 频次分析模块主窗口2.2实验结果：如图2.22所示，可知“一线工人”、“科以上干部”、“一般机关员工”分别占总职工比例中的77.9% ,7.1% ,15.0%。
假设检验实验报告
假设检验实验报告实验报告假设检验学院:参赛队员:参赛队员:参赛队员:指导⽼师:⼀、实验⽬的1.了解假设检验的基本内容；2.了解单样本t检验；3.了解独⽴样本t检验；、4.了解配对样本t检验；5.学会运⽤spss软件求解问题；6.加深理论与实践相结合的能⼒。
⼆、实验环境Spss、office三、实验⽅法1.单样本t检验；2.独⽴样本t检验；3.配对样本t检验。
四、实验过程1.1实验过程依题意，设H0：µ= 82，H1：µ>82 (1)定义变量为成绩，将数据输⼊SPSS；(2)选择：分析→⽐较均值→单样本T检验；(3)将变量成绩放置Test栏中,并在Test框中输⼊数据82；(4)观察结果1.2实验结果1.3结果分析该题是右尾检验,所以右尾P=0.037/2=0.0185因为P值明显⼩于0.05, 表明在0.05⽔平上变量与检验值有显著性差异，故接受原假设，所以该县的英语教学改⾰成功。
问题⼆：2.1实验过程依题意，设H0：µ= 500，H1：µ≠500(1)定义变量为成绩，将数据输⼊SPSS；(2)选择：分析⽐较均值单样本T检验；(3) 将变量成绩放置Test栏中,并在Test框中输⼊数据500；2.2实验结果2.3结果分析该题是双检验,所以双尾P=0.650因为P值明显⼤于0.05, 表明在0.05⽔平上变量与检验值⽆显著性差异，故不能拒绝原假设,接受备择假设，所以⾃动装罐机性能良好问题三：3.1.1数据的导⼊先将数据输⼊进excel表格中，⽤SPSS打开；在SPSS页⾯点击⽂件→打开→数据3.1.2选择：分析→⽐较均值→独⽴样本T检验3.1.3检验变量选择成绩，分组变量选择班级，定义组输⼊1,2；3.1.4点击选项卡、Bootstrap，勾选执⾏bootstrap；3.1.5输出结果3.2结果分析原假设0:dH m⽆差异备择假设1:dH m有差异F=0.892 Sig=0.351>0.05 接受⽅差齐性，此时看数据的第⼀⾏t=-2.011 df=38 P=0.051>0.05 接受原假设，经过双测检验，差异显著。
spss假设检验实验报告
实验报告一、实验名称：假设检验二、实验目的与要求：1.掌握单样本t检验的基本原理和spss实现方法。
2.掌握两样本t检验的基本原理和spss实现方法。
3.熟悉配对样本t检验的基本原理和spss实现方法。
三、实验内容提要：1.自行练习本章涉及的单样本t检验（P253；13.2.1）、两样本t检验（P257；13.3.2）和配对t检验（P261；13.3）的案例。
2.从一批木头里抽取5根，测得直径如下（单位：cm），是否能认为这批木头的平均直径是12.3cm。
12.312.812.412.112.73.比较两批电子器材的电阻，随机抽取的样本测量电阻如题下表所示，试比较两批电子器材的电阻是否相同（需考虑方差齐性的问题）。
3.为研究女性服用某种新药后是否影响其血清总胆固醇，将20名女性按年龄配成10对。
从每对中随机抽取一人服用新药，另一人服用安慰剂。
经过一定时间后，测得血清总胆固醇含量（mmol/L），结果如题下表所示。
问该新药是否影响女性血清总胆固醇？四、实验步骤：为完成实验提要1.可进行如下步骤1.在变量视图中新建一个数据，在数据视图中录入数据，在分析中选择比较均值，单样本t检验，将直径添加到检验变量，点击确定。
为完成实验提要2.可进行如下步骤2.1新建一个数据，在变量视图中输入dianzu和pici，然后再数据视图中录入数据，选择分析，描述统计，探索，在勾选带检验的正态图，以及未转换，点击确定为完成内容提要3.需进行如下步骤：3.1.打开pairedt.sav，在变量视图中添加差值，选择转换的计算变量，在目标变量智能光添加chazhi，数字表达式为after–before，点击确定。
经过比较，差值相同，因此配对t 检验的实质就是对差值进行单样本t 检验选择分析，比较均值，单样本 t 检验，将治疗后-治疗前添加到检验变量，点击确定。
为完成内容提要4，可进行如下步骤 4.首先将数据录入SPSS 中 建立变量视图建立数据视图4.2.针对题目4（1），可进行如下操作：分析→比较均值→单因数方差分析，在单因数方差分析选着寿命到因变量列表，型号到因子，再点两两比较→SNK→确定由S-N-K分析，传统手刹与型号I、型号II、型号III无显著性差别，它们与型号III有显著性差别。
统计分析实验3 假设检验 (2)
实验三假设检验
一、实验目的
通过本次实验，了解如何进行各种类型参数检验和非参数检验。
二、实验性质
必修，基础层次
三、主要仪器及试材
计算机及SPSS软件
四、实验内容
1.单一样本T检验
2.独立样本T检验
3.配对样本T检验
4.非参数卡方检验
五、实验学时
4学时
六、上机作业
（2）学生的体重是否等于45公斤？
2.双样本T 检验（Independent-Samples T Test 过程）
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
某单位研究饲料中缺乏维生素E 与肝中维生素A 含量的关系，将大白鼠按性别、体重等配为8对，每对中两只大白鼠分别喂给正常饲料和维生素E 缺乏饲料，一段时期后将之宰杀，测定其肝中维生素A 含量（μmol/L ）如下，问饲料
4.如下表
5.某工厂生产一批产品,质量检查规定:其次品率05.00≤p ,则这批产品可以出厂,否则不能出厂. 现从这批产品中抽查50件产品,发现有4件次品,试问这批产品能否出厂?(提示:用非参数的二项分布检验05.00≤p 是否可接受)。
管理统计学 假设检验的SPSS实现 实验报告
管理统计学假设检验的SPSS实现实验报告一、实验目的学会利用SPSS软件实现假设检验，进一步掌握基本的统计分析方法，分析数据，并能从分析结果中得出结论。
二、实验内容A组亲子关系满意度得分和B组亲子关系满意度得分，利用SPSS软件进行独立样本t 检验。
三、实验步骤1. 导入数据打开SPSS软件，选择“打开”命令，导入数据文件。
本实验中，我们选择脚本文件将数据文件输入SPSS软件中。
2. 数据描述性统计选择“描述性统计”命令进行数据描述统计。
在这里，我们可以查看平均值、中位数、标准差等数据。
我们注意到A组的平均得分是3.91，标准差为0.951；B组的平均得分是3.60，标准差为1.029。
3. 独立样本方差齐性检验选择“独立样本T检验”命令进行方差齐性检验。
在弹出窗口中选择两个样本变量，此时可看到独立样本T检验窗口出现。
我们选择“T检验”下方的“选项”命令，进入“选项”界面设置参数类型。
在参数类型界面中，我们选择“不等方差”选项，因为本实验中两组样本数据的方差不相等。
此时，选择“1”作为样本A，选择“2”作为样本B，然后点击“OK”按钮。
SPSS将输出方差齐性的Levene's Test结果，P=0.426>0.05，说明两个样本数据方差齐性假设成立。
在已经设置好参数类型的独立样本T检验对话框里，点击“OK”按钮，SPSS将输出独立样本平均值、标准误、t值、自由度、P值等结果。
这里我们注意到，P值为0.034<0.05，故可以拒绝原假设，认为A组和B组的亲子关系满意度得分有显著差异。
5. 结果分析通过数据描述统计和独立样本T检验，我们可以得出以下结论：A组的平均得分是3.91，标准差为0.951；B组的平均得分是3.60，标准差为1.029。
两组样本数据方差齐，A组和B组的亲子关系满意度得分有显著差异，P值为0.034<0.05。
四、实验结论本实验通过SPSS软件实现了假设检验，分析研究对象的两个样本数据在亲子关系满意度方面的显著性差异，并得出结论：A组和B组的亲子关系满意度得分有显著差异，P值为0.034<0.05。
管理统计学SPSS假设检验bistu
北京信息科技大学
信息管理学院
（管理统计学实验）实验报告3
1.实验名称、实验目的、实验内容、实验要求由教师确定，实验前由教师事先填好，然后作
为实验报告模版供学生使用；
2.实验准备由学生在实验或上机之前填写，教师应该在实验前检查；
3.实验过程由学生记录实验的过程，包括操作过程、遇到哪些问题以及如何解决等；
4.实验总结由学生在实验后填写，总结本次实验的收获、未解决的问题以及体会和建议等；
5.源程序、代码、具体语句等，若表格空间不足时可作为附录另外附页。
附：
4.1 根据住房状况调查数据，推断家庭人均住房面积的平均值是否为20平方米。
具体数据见“住房状况调查.sav”
4.2 收集到26家保险公司人员构成的数据，现希望对目前保险公司从业人员受高等教育的程度和年轻化的程度进行判断，需要判断受高等教育的程度是否大于0.8，年轻人占的比例是否等于0.5。
具体数据见“保险公司人员构成情况.sav”。
用SPSS作假设检验
用SPSS作假设检验
引例： 某高级营养化妆品需要严格控制瓶装重量。标准规格为每瓶 250克，标准差为1.5克。质检人员今从
生产线上随机抽取 50瓶，测其重量，获如表所示样本数据。质检验人员现在需要确认：今日所生产的化 妆品瓶装重量是否附合标准规格。按照上级要求，质检结论应达到至少 95%的把握程度。
248.7 248.8 249.5 249.6 248.8
248.6 248.7 250.9 249.6 248.8
248.1 248.3 249.9 249.0 248.7
50瓶化妆品重量样本数据（克） 247.5 249.0 248.0 248.8 248.3 250.0 250.8 251.6 249.7 249.2 250.5 248.9 249.5 249.9 248.8 249.0 248.6 250.0 248.5 249.5
H 0: ? ? 0 ?081 mm
H 1: ? ? 0 ?081 mm
拒绝域
接受域
拒绝域
? 2 ? 0 . 025
1 ? ? ? 0.95
? Z ? ? ? 1.96
0
2
双侧检验
? 2 ? 0 . 025
Z ? ? 1 .96 2
某批发商欲从厂家购进一批灯泡，根据合同规定，灯泡的使用寿命平均不能低于 1000 小时。已知灯泡使 用寿命服从正态分布，标准差为 20 小时。在总体中随机抽取了100 个灯泡，得其均值为960 小时，批发商 是否应该购进这批灯泡。
x ? Z? 2
?
n
? 249 .25 ? 1 .96 ?
1.5 50
? 249 .25 ? 0 .42
假设检验基本原理 单样本均值检验 两个独立样本均值检验 两个匹配样本均值检验 总体方差假设检验 总体比率假设检验
spss实验报告4
SPSS实验报告4: “步骤思考”方法研究背景在社会科学研究中，数据分析是至关重要的一步。
SPSS是一种常用的统计分析软件，它提供了许多功能和工具来帮助研究人员分析和解释数据。
本实验报告将介绍一种称为“步骤思考”的方法，以帮助研究人员有效地使用SPSS进行数据分析。
步骤1：问题定义在使用SPSS进行数据分析之前，研究人员需要明确问题的定义。
这包括确定研究的目的、研究的变量以及研究所关注的问题。
通过明确定义问题，研究人员可以更好地选择适当的统计方法。
步骤2：数据准备在进行数据分析之前，研究人员需要对数据进行准备工作。
这包括数据清洗、数据转换和数据编码等步骤。
数据清洗包括去除缺失值和异常值，确保数据的完整性和准确性。
数据转换可以将变量进行归一化或标准化，以便更好地进行比较和分析。
数据编码可以将分类变量进行编码，以便进行定量分析。
步骤3：描述性统计描述性统计是对数据进行初步分析的重要步骤。
通过计算均值、标准差、频数和百分比等统计指标，研究人员可以获得数据的整体情况和分布特征。
这些统计指标可以帮助研究人员更好地理解数据，并为后续的统计分析提供基础。
步骤4：推断统计推断统计是利用样本数据对总体进行推断的过程。
常用的推断统计方法包括假设检验和置信区间估计。
假设检验可以帮助研究人员判断样本数据是否支持某个假设，并进行统计显著性检验。
置信区间估计可以帮助研究人员对总体参数进行估计，并给出一个可信的区间范围。
步骤5：多变量分析多变量分析是研究多个变量之间关系的方法。
常用的多变量分析方法包括相关分析、回归分析和因子分析等。
相关分析可以帮助研究人员理解变量之间的相关性。
回归分析可以帮助研究人员建立变量之间的数量关系，并进行预测。
因子分析可以帮助研究人员进行变量降维和分类。
步骤6：解释和报告在完成数据分析后，研究人员需要将结果进行解释和报告。
解释和报告应该清晰、准确地呈现数据的分析结果和结论。
可以使用表格、图表和文字描述等方式来展示结果，并根据研究问题进行解读和讨论。
SPSS相关分析实验报告_实验报告_
SPSS相关分析实验报告篇一：spss对数据进行相关性分析实验报告实验一一.实验目的掌握用spss软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程，并能分析其结果。
二.实验原理相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。
更精确地说，当一个变量发生变化时，另一个变量如何变化，此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。
P值是针对原假设H0：假设两变量无线性相关而言的。
一般假设检验的显著性水平为0.05，你只需要拿p值和0.05进行比较：如果p值小于0.05，就拒绝原假设H0，说明两变量有线性相关的关系，他们无线性相关的可能性小于0.05；如果大于0.05，则一般认为无线性相关关系，至于相关的程度则要看相关系数R值，r越大，说明越相关。
越小，则相关程度越低。
而偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程，其检验过程与相关分析相似。
三、实验内容掌握使用spss软件对数据进行相关性分析，从变量之间的相关关系，寻求与人均食品支出密切相关的因素。
(1)检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。
a.打开spss软件，输入“回归人均食品支出”数据。
b.在spssd的菜单栏中选择点击，弹出一个对话窗口。
C.在对话窗口中点击ok,系统输出结果，如下表。
从表中可以看出，人均食品支出与人均收入之间的相关系数为0.921，t检验的显著性概率为0.000<0.01，拒绝零假设，表明两个变量之间显著相关。
人均食品支出与粮食平均单价之间的相关系数为0.730，t检验的显著性概率为0.000<0.01，拒绝零假设，表明两个变量之间也显著相关。
(2)研究人均食品支出与人均收入之间的偏相关关系。
读入数据后：A.点击系统弹出一个对话窗口。
B.点击OK，系统输出结果，如下表。
从表中可以看出，人均食品支出与人均收入的偏相关系数为0.8665，显著性概率p=0.000<0.01，说明在剔除了粮食单价的影响后，人均食品支出与人均收入依然有显著性关系，并且0.8665<0.921，说明它们之间的显著性关系稍有减弱。
如何在SPSS数据分析报告中进行假设检验？
如何在SPSS数据分析报告中进行假设检验？关键信息项：1、假设检验的类型独立样本 t 检验配对样本 t 检验单因素方差分析多因素方差分析卡方检验2、数据准备要求数据的完整性数据的准确性数据的正态性异常值处理3、假设的设定原假设和备择假设的明确表述假设的合理性和基于的理论或经验基础4、检验步骤选择合适的检验方法在 SPSS 中输入数据和执行检验操作解读检验结果5、结果报告内容检验统计量的值自由度p 值效应量（如适用）6、结果的解释和结论根据 p 值做出决策对效应大小的解释结果在研究背景下的意义11 假设检验的类型在 SPSS 数据分析报告中，常见的假设检验类型包括但不限于以下几种：111 独立样本 t 检验用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。
例如，比较两组不同治疗方法下患者的康复时间。
112 配对样本 t 检验适用于配对数据，即同一组对象在不同条件下或不同时间点的测量值。
比如，比较同一批患者治疗前后的体重变化。
113 单因素方差分析用于检验一个因素的不同水平对因变量的均值是否有显著影响。
例如，研究不同教育程度对收入的影响。
114 多因素方差分析当存在多个因素同时影响因变量时，使用多因素方差分析。
比如，研究教育程度和工作经验对收入的共同影响。
115 卡方检验主要用于检验两个分类变量之间是否存在关联。
例如，分析性别与某种疾病的患病率是否有关。
12 数据准备要求在进行假设检验之前，确保数据满足以下要求：121 数据的完整性数据应包含所需的所有变量和观测值，不允许有缺失值。
若存在缺失值，需要采取适当的方法进行处理，如删除含缺失值的观测、均值插补或多重插补等。
122 数据的准确性对数据进行仔细检查，确保其没有录入错误或异常值。
异常值可能会对假设检验的结果产生较大影响，需要谨慎处理。
123 数据的正态性对于一些基于正态分布假设的检验方法（如 t 检验和方差分析），需要检查数据是否近似服从正态分布。
可以通过绘制直方图、正态概率图或进行正态性检验（如 ShapiroWilk 检验）来判断。
Spss实验报告.doc
Spss实验报告专业行业系统软件需上报管理学院0361102班、2011211432班财务实验导师唐，该实验课程在上半月(5月27-31日，)举行，为期14周。
第五章思考与实践3。
表5.20是一个班级的学生全国平均得分为70分(数据文件:数据5-数据5:问题解决原则:独立测试样本测试提出原始假设和替代假设:这个班的数学成绩和全国平均得分70分有显著的相关性。
步骤1单样本测试分析设置(1)选择菜单:“分析”→“比较”是指“→“单样本t检验”,打开“单样本t检验主对话框”,确定要进行t检验的变量，输入检验值，如图所示进行设置。
在“测试变量”中选择“分数”，并输入待测值“70”，以测试生成的样本平均值和测试值之间是否有任何显著差异。
步骤2“选项”对话框设置: 指定置信度和缺失值的处理方法。
步骤3的主要结果和分析完成上述操作步骤后，点击“确定”按钮。
操作结果如下。
具体分析如下: 下表给出了单样本t检验的描述性统计，包括样本数(n)、均值、标准差和均值的标准误差。
当置信度为95%时，显著性水平为0.05。
从表5.2可以看出，双尾检测概率P值为0.002，小于0.05。
因此，最初的假设被接受，即该班的数学分数与全国平均分数70分之间没有显著相关性，即该班的数学分数与全国平均分数70分之间有显著差异。
4.在某项测试中，随机选择了10名男生和10名女生，数据如下:男性:99 79 59 89 79 89 99 82 80 85女性:88 54 56 23 75 65 73 50 80 65假设样本人群服从正态分布，相对置信度为95%，男女得分之间是否存在显著差异(数据文件: 数据5-独立测试样本测试提出原始假设和替代假设:这个班的数学成绩和全国平均得分70分有显著的相关性。
步骤1单样本测试分析设置(1)选择菜单:“分析”→“比较”是指“→“单样本t检验”,打开“单样本t检验主对话框”,确定要进行t检验的变量，输入检验值，如图所示进行设置。
SPSS假设检验实训指导
SPSS假设检验实训指导山东英才学院实训报告小组成员：王连群、李晓聪、程焕、宫恩麟、于彬、曹亮亮班级：本科市场营销1401班实训地点：商-5002实训时间：2022-6-03指导老师：尹晓宇实训项目：Sp假设检验实训内容：假设检验1、单样本T检验2、两个独立样本的T检验3、两个配对样本的T检验实训步骤与结果：4.1解：操作步骤：输出结果：表4-1One-SampleTet某t2.884df15TetValue=0.61895%ConfidenceIntervaloftheDifferenceSig. (2-tailed)MeanDifference.011.072813Lower.01901Upper.12662结果分析：P0.0110.05，根据表4-1中单样本T检验的结果，按显著性水平0.05无法拒绝某0.618的原假设，认为该厂生产的工艺品框架宽与长的比值符合黄金比率。
4.3解：H0：某某030000，即该厂家广告可信H1：某某030000，即该厂家广告不可信操作步骤：输出结果：表4-3-1One-SampleStatitic某N12Mean30905.8333Std.Deviation1888.37332Std.ErrorMean545.12642表4-3-2One-SampleTet某t1.662df11TetValue=3000095%ConfidenceIntervaloftheDifferenceSig. (2-tailed)MeanDifference.125905.83333Lower-293.9818Upper2105.6485结果分析：由表4-3-1可知，样本均值为30905.8333，表4-3-2是单样本双侧T检验的结果，可知平均寿命95%的置信区间为（-293.9818，2105.6485），根据平均寿命大于0以及双侧检验和单侧检验的关系，95%的单侧置信区间应为（0，2105.6485），该置信区间与显著性水平0.05的本题的左边检验问题相对应，而某0=30000并不在置信区间（0，2105.6485）内，因此拒绝H0，认为该厂家的广告不可信。
统计学SPASS实验报告
科技与艺术学院经管系实验报告实验名称：线性回归分析实验地点： 13号机房实验时间： 2019年5月28日星期二系（部）经管系专业经济学班级 17经济1学生姓名余仕英学号 Xn17710121指导老师张丽娟4.实验结果分析：最后我们经过操作，得到的实验结果如下表1所示表 1相关性数学成绩语文成绩数学成绩Pearson 相关性10.586显著性（双侧）0.075 N1010语文成绩Pearson 相关性0.5861显著性（双侧）0.075N1010结论：根据上表1数据显示，得知p=0.075>α，所以不拒绝原假设，说明两个变量之间不具有相关性，即语文成绩与数学成绩没有相关性，两者之间不存在相关关系。
图1案例2 相关系数值解读相关性微弱程度1.实验目的：检验投资总额、收入、文化程度、年龄之间是否存在相关性。
2.提出假设：原假设：H0:ρ=0 没有相关性备择假设：H1：ρ≠0 有相关性3.实验步骤：第一步，打开spss，选定相应的文件，然后在菜单栏选择“相关分析”—“双变量”，然后以“投资总额、收入、文化程度、年龄”为变量。
第二步，选择计算相关数据的方法，三选一，此处的数据为顺序型，故我们选择Spearman方法。
如下图2所示。
第三步，根据本次的数据文件，我们此次在显著性检验当中应选择“双侧检验”。
第四步，勾选“标记显著性相关”。
图 2内容二偏相关1.实验目的：检验商业投资、地区经济增长、旅游区号、游客增长速度之间是否存在偏相关。
2.实验步骤：第一步，打开spss，选定相应的文件，然后在菜单栏选择“相关分析”—“偏相关”，然后以“游客增长速度”为控制变量，以“地区增长、商业投资、旅游区号”为变量。
如下图3所示。
第二步，“选项”——勾选“零阶相关系数”——点击“继续”。
第三步，勾选“双侧检验”——“显示实际显著性水平”——“确定”。
图 3内容三自变量与因变量之间的线性关系1.实验目的：检验自变量与因变量之间是否具有线性相关关系，即检验价格、收入是否影响人均食品支出。
第4章假设检验SPSS
-3.67 1.541 .002 -228.75 62.396 -361.43 -96.07
2012-6-26
统计学实验》第4章假设检验
【程序方式】
T-TEST GROUPS=Group(1 2) /MISSING=ANALYSIS /VARIABLES=XY /CRITERIA=CI(.9500).
F
s12 cs22
(4.6)
2012-6-26
统计学实验》第4章假设检验
【菜单方式】
打开数据文件li4.2.sav， 选择Analyze→Compare Means→ Independent-
Samples T Test， 然后将灯泡寿命XY选入Test Variable， 在
Grouping Variable中选入Group，点击Define Groups输入1对应Group 1和2对应Group 2， 点击Options选置信度（本例取默认值95%）， 最后点击Continue→点击OK。
2012-6-26
统计学实验》第4章假设检验
Grouping Variable中选入Group，点击Define Groups输入1对应Group 1和2对应Group 2， 点击Options选置信度（本例取默认值95%）， 最后点击Continue→点击OK。
2012-6-26
统计学实验》第4章假设检验
表4.3 两种牌号灯泡平均使用寿命的检验表
N 10 10
Std. Deviation
Std. Error Mean
4.81779
1.52352
4.94862
1.56489
Pair 1
表4.5 配对样本相关系数表
Paired Samples Correlations
熟练使用SPSS进行假设检验
熟练使用SPSS进行假设检验试验内容:[试验][例］某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值mmol/L如下,问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同。
表1 克山病区调查数据结果患者0。
84 1.05 1。
20 1.20 1.39 1。
53 1.67 1.80 1。
87 2.07 2。
11健康0.54 0.64 0.64 0。
75 0.76 0。
81 1。
16 1.20 1。
34 1.35 1。
48 1。
56 1.87人1。
录入数据。
将组别设为g，可将患者组设为1 ,健康人设为2，血磷值设为x ，如患者组中第一个测量到的血磷值为0。
84，则g为1,x为0.84,其他数据均仿此录入，如下图所示。
图1 数据输入界面2.统计分析。
依次选择“Analyze"、“Compare means"、“Independent Samples T Test”。
图2 选择分析工具3。
弹出对话框如下图所示，将x选入Test Variables、g选入Grouping Variable,并单击下方的Define Groups按钮，弹出定义组对话框，默认选项为Use Specified Value，在Group1和Group2框中分别填入1和2，即要对组别变量值为1和2的两个组做t检验,另外Options对话框中可选择置信度和处理缺失值的方法.图3 选择变量进入右侧的分析列表SPSS输出的结果和结果说明：图4 输出结果表2 统计量描述列表G N Mean Std.DeviationStd. Error MeanVAR00001 1 11 1.5209 。
4218 .12722 13 1.0846 .4221 .1171表3 假设检验结果表F Sig.t df Sig。
MeanDifference Std. ErrorDifference95% Confidence Interval of theDifferenceLower UpperEqual variances assumed .032。
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实验报告
一、实验名称：假设检验
二、实验目的与要求：
1.掌握单样本t检验的基本原理和spss实现方法。
2.掌握两样本t检验的基本原理和spss实现方法。
3.熟悉配对样本t检验的基本原理和spss实现方法。
三、实验内容提要：
1.自行练习本章涉及的单样本t检验（P253；13.
2.1）、两样本t检验
（P257；13.3.2）和配对t检验（P261；13.3）的案例。
2.从一批木头里抽取5根，测得直径如下（单位：cm），是否能认为这批木头的平均直径是12.3cm。
12.312.812.412.112.7
3.比较两批电子器材的电阻，随机抽取的样本测量电阻如题下表所示，试比较两批电子器材的电阻是否相同（需考虑方差齐性的问题）。
3.为研究女性服用某种新药后是否影响其血清总胆固醇，将20名女性按年龄配成10对。
从每对中随机抽取一人服用新药，另一人服用安慰剂。
经过一定时间后，测得血清总胆固醇含量（mmol/L），结果如题下表所示。
问该新药是否影响女性血清总胆固醇？
四、实验步骤：
为完成实验提要1.可进行如下步骤
1.在变量视图中新建一个数据，在数据视图中录入数据，在分析中选择比较均值，单样本t检验，将直径添加到检验变量，点击确定。
为完成实验提要2.可进行如下步骤
2.1新建一个数据，在变量视图中输入dianzu和pici，然后再数据视图中录入数据，
选择分析，描述统计，探索，在勾选带检验的正态图，以及未转换，点击确定
为完成内容提要3.需进行如下步骤：
3.1.打开pairedt.sav，在变量视图中添加差值，选择转换的计算变量，在目标变量智能光添加chazhi，数字表达式为after–before，点击确定。
经过比较，差值相同，因此配对t 检验的实质就是对差值进行单样本t 检验
选择分析，比较均值，单样本 t 检验，将治疗后-治疗前添加到检验变量，点击确定。
为完成内容
提要4，可进行如下步骤 4.首先将数据录入SPSS 中 建立变量视图
建立数据视图
4.2.针对题目4（1），可进行如下操作：
分析→比较均值→单因数方差分析，在单因数方差分析选着寿命到因变量列表，型号
到因子，再点两两比较→SNK→确定
由S-N-K分析，传统手刹与型号I、型号II、型号III无显著性差别，它们与型号III有显著性差别。
4.3.针对题目4（2），可进行如下操作：
分析→比较均值→单因数方差分析，在单因数方差分析选着寿命到因变量列表，型号
到因子，再点两两比较→LSD→确定
由LSD知：传统手刹与型号III的显著性差异为0.000，它小于0.05，故它们有差异。
五、实验结果与结论：
本次实验学会了分析检验，有单样本t检验，独立样本t检验，配对样本t检验。
通过检验得出结论的真否，能够更快更简单的检验数据，对数据的检验让我很快的了解该数据的代表性。
六、成绩评定：
七、实验日期：2014.10.28
八、指导教师签名：敖希琴。