统计实验报告
统计学课内实验报告(详解+心得)1
一．实验目的与要求（一）目的实验一: EXCEL的数据整理与显示1. 了解EXCEL的基本命令与操作、熟悉EXCEL数据输入、输出与编辑方法；2. 熟悉EXCEL用于预处理的基本菜单操作与命令；3. 熟悉EXCEL用于整理与显示的基本菜单操作与命令。
实验二: EXCEL的数据特征描述、抽样推断熟悉EXCEL用于数据描述统计、抽样推断实验三: 时间序列分析掌握EXCEL用于移动平均、线性趋势分析的基本菜单操作与命令。
实验四: 一元线性回归分析掌握EXCEL用于相关与回归分析的基本操作与命令。
（二）要求1.按要求认真完成实验任务中规定的所有练习；2.实验结束后要撰写格式规范的实验报告, 正文统一用小四号字, 必须有页码；3、实验报告中的图表制作要规范, 图表必须有名称和序号；4、实验结果分析既要简明扼要, 又要能说明问题。
二、实验任务实验一根据下面的数据。
1.1用Excel制作一张组距式次数分布表, 并绘制一张条形图(或柱状图), 反映工人加工零件的人数分布情况。
从某企业中按随即抽样的原则抽出50名工人, 以了解该企业工人生产状况（日加工零件数）：117 108 110 112 137 122 131 118 134 114 124 125 123127 120 129 117 126 123 128 139 122 133 119 124 107133 134 113 115 117 126 127 120 139 130 122 123 123128 122 118 118 127 124 125 108 112 135 5091.2整理成频数分布表, 并绘制直方图。
1.3 假设日加工零件数大于等于130为优秀。
实验二百货公司6月份各天的销售额数据如下(单位:万元)257 276 297 252 238 310 240 236 265 278271 292 261 281 301 274 267 280 291 258272 284 268 303 273 263 322 249 269295（1）计算该百货公司日销售额的均值、众数、中位数;（2）计算该百货公司日销售额的极差、标准差;（3）计算日销售额分布的偏态系数和峰度系数。
统计学实验报告心得(精选5篇)
统计学实验报告心得(精选5篇)统计学实验报告心得篇1统计学实验报告心得一、背景和目的本次实验旨在通过实际操作，深入理解统计学的原理和应用，提高数据处理和分析的能力。
在实验过程中，我们通过收集数据、整理数据、分析数据，最终得出结论，并对结果进行解释和讨论。
二、实验内容和方法1.实验内容本次实验主要包括数据收集、整理、描述性统计和推论统计等部分。
数据收集部分采用随机抽样的方式，选择了不同年龄、性别、学历、职业等群体。
整理部分采用了Excel等工具进行数据的清洗、排序和分组。
描述性统计部分使用了集中趋势、离散程度、分布形态等方法进行描述。
推论统计部分进行了t检验和方差分析等推断统计。
2.实验方法在实验过程中，我们采用了随机抽样的方法收集数据，并运用Excel进行数据整理和统计分析。
同时，我们还使用了SPSS软件进行t检验和方差分析等推论统计。
三、实验结果与分析1.实验结果实验数据表明，不同年龄、性别、学历、职业群体的统计特征存在显著差异。
集中趋势方面，中位数和众数可以反映数据的中心位置。
离散程度方面，方差和标准差可以反映数据的离散程度。
分布形态方面，正态分布可以描述多数数据的分布情况。
推论统计方面，t检验和方差分析可以推断不同群体之间是否存在显著差异。
2.结果分析根据实验结果，我们发现不同群体在年龄、性别、学历、职业等特征方面存在显著差异。
这可能与不同群体的生活环境、社会地位、职业特点等因素有关。
同时，集中趋势、离散程度和分布形态等方面的分析也帮助我们更全面地了解数据的特征。
四、实验结论与总结1.实验结论通过本次实验，我们深刻认识到统计学在数据处理和分析中的重要作用。
掌握了统计学的基本原理和方法，提高了数据处理和分析的能力。
同时，实验结果也表明，统计学方法在研究群体特征、推断差异等方面具有重要意义。
2.总结本次实验总结了以下几个方面的内容：（1）统计学实验有助于深入理解统计学的原理和应用。
（2）实验中，我们掌握了数据收集、整理、描述性统计和推论统计等方法。
统计学 实验报告三范文
实验三：时间序列分析一、实验目的及要求：(一)目的掌握EXCEL用于移动平均、线性趋势分析的基本菜单操作及命令。
(二)内容及要求综合运用统计学时间序列中的移动平均、季节指数运算、时间序列因素分解、图形展示等知识，并结合经济学等方面的知识，对一家大型百货公司最近几年各季度的销售额数据（见Book13）的构成要素进行分解，并绘制图形进行分析。
二、仪器用具硬件：计算机（安装Windows98 、Windows2000 或Windows XP或以上）软件：EXCEL三、实验原理时间序列分析中的移动平均分析原理、季节指数原理等。
四、实验方法与步骤1.利用移动平均剔除法计算出季节指数，并绘制季节变动图。
第一步：将数据复制到年/季度这一列，在时间标号这一列的输入1,2，利用下拉的方式填充。
将数据复制到销售额这一列。
第二步：单击工具菜单，选择数据分析选项，出现数据分析对话框，在分析工具中选择移动平均。
单击确定按钮，弹出对话框，在输入区域输入$c$5：$c$44，在间隔输入4，在输出选项选择输出区域为$d$6。
单击确定按钮，得四步移动平均结果第三步：单击工具菜单，选择数据分析选项，出现数据分析对话框，在分析工具中选择移动平均。
单击确定按钮，弹出对话框，在输入区域输入$d$6：$d$42，在间隔输入2，在输出选项选择输出区域为$e$7。
单击确定按钮，得两步移正结果。
第四步：在f7这个单元格中输入=C7/E7，利用下拉方式得到全部比值。
结果如图所示销售额数据的移动平均值及其被剔除后的比值年/季度时间标号销售额移动平均值中心化后的移动平均值比值1991/1 1 993.12 2 971.2 1542.9253 3 2264.1 1713.05 1627.9875 1.4 4 1943.3 1953.125 1833.0875 1.1992/1 5 1673.6 2369.05 2161.0875 0.2 6 1931.5 2653.125 2511.0875 0.3 7 3927.8 2820.325 2736.725 1.4 8 3079.6 2975.6 2897.9625 1.1993/1 9 2342.4 2930.525 2953.0625 0.2 10 2552.6 3278.825 3104.675 0.3 11 3747.5 3506.825 3392.825 1.4 12 4472.8 3929.975 3718.4 1.1994/1 13 3254.4 4480.875 4205.425 0.2 14 4245.2 4955.95 4718.4125 0.3 15 5951.1 5118.4 5037.175 1.4 16 6373.1 5333.575 5225.9875 1.1995/1 17 3904.2 5658.95 5496.2625 0.2 18 5105.9 6223.3 5941.125 0.3 19 7252.6 6618.05 6420.675 1.4 20 8630.5 6840.9 6729.475 1.1996/1 21 5483.2 7221.775 7031.3375 0.2 22 5997.3 7244.3 7233.0375 0.3 23 8776.1 7154.4 7199.35 1.4 24 8720.6 7167.825 7161.1125 1.1997/1 25 5123.6 7371.85 7269.8375 0.2 26 6051 7277 7324.425 0.3 27 9592.2 7231.7 7254.35 1.4 28 8341.2 7425.325 7328.5125 1.1998/1 29 4942.4 7252.3 7338.8125 0.2 30 6825.5 7347.775 7300.0375 0.3 31 8900.1 7364.65 7356.2125 1.4 32 8723.1 7222.75 7293.7 1.1999/1 33 5009.9 7001.925 7112.3375 0.2 34 6257.9 6787.55 6894.7375 0.3 35 8016.8 7049.9 6918.725 1.4 36 7865.6 6940.35 6995.125 1.2000/1 37 6059.3 6875.85 6908.1 0.2 38 5819.7 6941.5 6908.675 0.3 39 7758.84 40 8128.2第四步：将相关数据复制到各季节指数计算表中。
统计学实验报告格式及范例
人数 考试成绩 优 良 中 及格 不及格 甲班 3 6 18 9 4 乙班 6 15 9 8 2
（1） 根据上面的数据，画出两个班考试成绩的环形图，比较它们的构成、 （2） 画出雷达图，比较两个班考试成绩的分布是否相似、 【实验步骤】1、点击“插入” 。选择图表，在图表选项中选择环形图，点击下一步，选择数据区域，再 选下一步，在数据标志中勾选值和百分比，单击完成。 2,、点击“插入” 。选择图表，在图表选项中选择雷达图，点击下一步，选择数据区域，再选下一步， ， 单击完成。
【结果分析】从雷达图可以看出，乙班的成绩为优秀的人数高于甲班，说明乙班的成绩好于甲班。从雷 达图的形状看，两个班考试成绩的分布没有相似之处。
【实验小结】 《统计学》是一门收集，整理，显示和分析统计数据，研究统计方式方法论的学科，它与实践是紧密结 合的。 在几次的统计学实验学习中，通过实验操作可使我们加深对理论知识的理解，学习和掌握统计学的基本 方法，并能进一步熟悉和掌握 EXCEL 的操作方法，培养我们分析和解决实际问题的基本技能，提高我 们的综合素质。下面是我这几次实验的一些心得和体会。 实验过程中，首先就是对统计数据的输入与分析了。按 Excel 对输入数据的要求将数据正确输入的过程
操作过程，能对统计软件输出结果进行分析。 操作过程，能对统计软件输出结果进行分析。
【实验软件】 EXCEL
【实验要求】 要求熟练掌握 EXCEL 软件的基本操作方法；学会利用 EXCEL 的单因素方差分析。 【实验内容】 例 7-1 一家超市连锁店进行了一项研究，想确定超市所在的位置和竞争者数量对销售额是 否有显著影响，将超市位置按商业区、居民小区和写字楼分成 3 类，并在不同位置分别随机抽取 3 家超 市，竞争者数量按 0 个、1 个、2 个和 3 个及以上四类，获得的销售数据如表
实验报告统计实训(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过实际操作，加深对统计学基本概念和方法的理解，提高运用统计方法分析数据的能力。
通过本次实训，学生应掌握以下内容：1. 熟悉统计软件的基本操作；2. 掌握描述性统计、推断性统计的基本方法；3. 能够运用统计方法对实际问题进行分析；4. 提高数据收集、整理和分析的能力。
二、实验内容1. 数据收集：通过查阅相关资料，收集一组实际数据，例如某地区居民消费水平、学生成绩等。
2. 数据整理：对收集到的数据进行整理，包括数据的清洗、缺失值的处理等。
3. 描述性统计：运用统计软件对数据进行描述性统计，包括计算均值、标准差、方差、中位数、众数等。
4. 推断性统计：运用统计软件对数据进行推断性统计，包括t检验、方差分析、回归分析等。
5. 结果分析：根据统计结果，对实际问题进行分析，并提出相应的建议。
三、实验步骤1. 数据收集：从网络、书籍或实地调查等方式收集一组实际数据。
2. 数据整理：将收集到的数据录入统计软件，并进行数据清洗和缺失值处理。
3. 描述性统计：（1）打开统计软件，选择数据文件；（2）运用统计软件的描述性统计功能，计算均值、标准差、方差、中位数、众数等；（3）观察统计结果，分析数据的分布情况。
4. 推断性统计：（1）根据实际问题，选择合适的统计方法；（2）运用统计软件进行推断性统计；（3）观察统计结果，分析数据之间的关系。
5. 结果分析：（1）根据统计结果，对实际问题进行分析；（2）结合实际情况，提出相应的建议。
四、实验结果与分析1. 描述性统计结果：根据实验数据，计算得到以下统计量：均值：X̄ = 100标准差：s = 15方差：σ² = 225中位数：Me = 95众数：Mo = 105分析：从描述性统计结果可以看出，该组数据的平均值为100，标准差为15，方差为225，中位数为95，众数为105。
这表明数据分布较为集中，且波动较大。
2. 推断性统计结果：（1）t检验：假设检验H₀：μ = 100，H₁：μ ≠ 100。
管理统计实验报告总结(3篇)
第1篇一、实验背景与目的随着社会经济的发展和市场竞争的加剧，企业对管理统计的应用需求日益增长。
为了提高学生的实践能力，加深对管理统计理论的理解，我们开展了本次管理统计实验。
本次实验旨在通过实际操作，使学生掌握管理统计的基本方法，提高数据分析和解决实际问题的能力。
二、实验内容与方法本次实验主要包括以下内容：1. 数据收集与整理：通过问卷调查、访谈、实地考察等方式收集数据，并运用SPSS、Excel等软件对数据进行整理和清洗。
2. 描述性统计：运用描述性统计方法对数据进行描述，包括计算均值、标准差、中位数等指标，并绘制直方图、饼图等图表。
3. 推断性统计：运用推断性统计方法对数据进行假设检验，包括t检验、方差分析等，以判断数据的分布规律和差异。
4. 相关性分析：运用相关系数、回归分析等方法，分析变量之间的关系，为决策提供依据。
5. 实验报告撰写：根据实验结果，撰写实验报告，包括实验目的、方法、结果、结论等部分。
三、实验过程与结果1. 数据收集与整理：本次实验收集了某企业员工满意度调查数据，包括性别、年龄、部门、岗位、薪酬、福利、培训等变量。
2. 描述性统计：通过SPSS软件对数据进行描述性统计，结果显示，员工满意度总体较高，但不同部门、岗位之间存在差异。
3. 推断性统计：运用t检验和方差分析，对性别、部门、岗位等因素对员工满意度的影响进行检验，结果显示，性别、部门对员工满意度有显著影响。
4. 相关性分析：运用相关系数和回归分析，分析薪酬、福利、培训等因素对员工满意度的影响，结果显示，薪酬、福利、培训与员工满意度呈正相关。
5. 实验报告撰写：根据实验结果，撰写了实验报告，包括实验目的、方法、结果、结论等部分。
四、实验总结与反思1. 实验收获：通过本次实验，我们掌握了管理统计的基本方法，提高了数据分析和解决实际问题的能力。
同时，也加深了对管理统计理论的理解，为今后的学习和工作打下了基础。
2. 实验不足：在实验过程中，我们发现部分数据存在缺失值，影响了实验结果的准确性。
统计学实验报告范文
统计学实验报告范文统计学的应用正确和恰当与否,直接关系到科研成果的科学性和严谨性，那么你们知道统计学的实验报告要怎么写吗?下面是店铺为大家带来的统计学实验报告范文，仅供参考。
统计学实验报告范文1：实验课程：指导教师：专业班级：学生姓名：学生学号：统计学实验A 陈正伟 13统计冯瑞 2013121110 _通过统计学(时间-到时间)实验报告如下：一、季节比率; (一)过程：(1)计算年内同季的平均数 (2)计算总的季的平均数(3)用季平均数除以总的季平均数得到季节比率 (二)结果：某地区旅游业产值季节资料(三)分析：(1)由图表可以看出第一季度为旺季，第二、四季度为淡季，第三季度为平级; (2)第一季度到第二季度是由旺转平，第四季度到第一季度是由平转旺;二、动差、偏度系数、峰度系数的计算; (一)过程：(1)由动差的计算公式分别计算一阶中心动差、二阶中心动差三阶中心动差和四阶中心动差; (2)计算标准差，以变量的三阶中心动差除以标准差三次方，计算偏度; (3)以变量的四阶中心动差除以标准差四次方再减去3，计算峰度;(4)在“插入”菜单中选择“图表”，在弹出对话框中选“折线图”，填写数据区域，完成每人每月生活费收入情况折线图(二)结果：(三)分析：由数据和分布图可看出大部分人的生活费收入在90-130之间，偏度趋近于0可知图线为正态分布，峰度>0,说明户数分布的比较紧凑三、趋势性的绘制; (一)过程：(1)在“插入”菜单中选择“图表”，在弹出对话框中选“折线图”，填写数据区域，完成“非典”病例每日治愈情况统计表(2)在“插入”菜单中选择“图表”，在弹出对话框中选“折线图”，填写数据区域，完成“非典”病例每日新增情况统计表;(3)在“插入”菜单中选择“图表”，在弹出对话框中选“折线图”，填写数据区域，完成“非典”病例每日死亡统计表。
(二)结果：(三)分析：(1)8月26日-10月2日，“非典”病例每日治愈人数有所增加;(2)8月26日-10月2日，“非典”病例每日新增人数平缓并有所下降;(3)8月26日-10月2日，“非典”病例每日死亡人数变化较大，无明显增多四、一元线性回归方程; (一)过程：(1)在“插入”菜单中选择“图表”，在弹出对话框中选“散点图”，填写数据区域，绘制出散点图;(2)计算相关系数：①分别计算出x,y的平均数，标准差和x*y的平均数; ②通过公式求出回归系数b、a; ③得到一元线性回归方程;(3)单击散点图内任意数据点，单击右键，选择“添加趋势线”，并在设置中选择“显示公式”(二)结果：(三)分析：由绘制的散点图可知，x，y的取值中基本无极端值，它们成线性关系。
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。
应用统计学实验报告
应用统计学实验报告实验目的：本实验旨在探讨统计学在现实生活中的应用，通过设计和实施一个简单的实验来体现统计学的重要性和实用性。
实验背景：统计学是一门研究数据收集、数据处理、数据分析和数据解释的学科，广泛应用于各个领域，如经济学、医学、社会学等。
通过统计学方法，我们可以更好地理解数据背后的规律，作出准确的预测和决策。
实验设计：我们选择了一个简单的实验，即投掷硬币的实验。
我们将硬币投掷10次，记录正面朝上的次数，然后根据这些数据进行统计学分析。
实验步骤：1. 准备一枚硬币和纸笔；2. 抛掷硬币，记录正面朝上的次数；3. 重复以上步骤，直至投掷10次；4. 统计正面朝上的次数；5. 利用统计学方法对数据进行分析。
实验结果：在进行实验后，我们得到了如下数据：3次正面，7次反面。
接下来，我们将对这些数据进行统计学分析。
统计学分析：1. 计算正面朝上的概率：正面朝上的次数/总次数 = 3/10 = 0.3；2. 计算反面朝上的概率：反面朝上的次数/总次数 = 7/10 = 0.7；3. 制作频率分布表和频率分布图；4. 计算平均值、标准差等统计指标。
实验结论：通过对数据的统计学分析，我们可以得出结论：投掷硬币的概率是近似的，即正面朝上的概率约为0.3，反面朝上的概率约为0.7。
这个简单的实验展示了统计学在实际生活中的应用和重要性。
结语：统计学是一门重要的学科，通过实验可以更好地理解其原理和方法。
本实验不仅增强了我们对统计学的理解，还培养了我们的数据分析能力。
希望通过这个实验，大家能更加认识到统计学的价值和意义。
谢谢阅读！。
统计学实验报告(汇总10篇)
统计学实验报告第1篇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excel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。
实验的时间是有限的，对于一个文科专业来说，能有操作的机会不是很多，而真正利用好这些难得的机会，对我们的大学生涯有很大意义。
不仅是学习上，能掌握具体的应用方法，我感觉更大的意义是对以后人生路的作用。
我们每天都在学习理论，久而久之就会变成书呆子，问什么都知道，但是要求做一次就傻了眼。
这肯定是教育制度的问题和学校的设施问题，但是如果我们能利用好很少的机会去锻炼自己，得到的好处会大于他自身的价值很多倍。
例如在实验过程中如果我们要做出好的结果，就必须要有专业的统计人才和认真严肃的工作态度。
这就在我们的实践工作中，不知觉中知道一丝不苟的真正内涵。
以后的工作学习我们再把这些应用于工作学习，肯定会很少被挫折和浮躁打败，因为统计的实验已经告知我们只有专心致志方能做出好的结果，方能正确的做好一件事。
数据统计实验报告
一、实验目的1. 熟悉数据统计的基本方法；2. 掌握数据收集、整理和分析的基本步骤；3. 提高运用统计方法解决实际问题的能力。
二、实验内容1. 数据收集2. 数据整理3. 数据分析三、实验过程1. 数据收集本次实验选取某城市居民的消费水平作为研究对象，收集了100个样本的数据，包括居民的收入、支出、储蓄等。
2. 数据整理将收集到的数据输入计算机，利用Excel进行整理。
具体操作如下：（1）创建一个新的Excel工作表，命名为“居民消费水平数据”。
（2）将收集到的数据按照收入、支出、储蓄等分类输入到相应的列中。
（3）对数据进行检查，确保没有错误。
3. 数据分析（1）描述性统计对收集到的数据进行描述性统计，包括计算均值、标准差、最大值、最小值等。
- 收入均值：5000元- 支出均值：4000元- 储蓄均值：1000元- 收入标准差：2000元- 支出标准差：1500元- 储蓄标准差：500元（2）方差分析为了探究收入与支出之间的关系，我们对数据进行了方差分析。
- 方差分析结果显示，收入与支出之间存在显著的正相关关系（p<0.05）。
（3）相关分析为了进一步探究收入与支出之间的关系，我们进行了相关分析。
- 相关系数（r）为0.8，说明收入与支出之间存在较强的正相关关系。
（4）回归分析为了建立收入与支出之间的数学模型，我们进行了回归分析。
- 模型方程为：支出 = 0.8 收入 + 200四、实验结果分析1. 从描述性统计结果来看，该城市居民的消费水平较高，收入和支出均值分别为5000元和4000元。
2. 方差分析结果显示，收入与支出之间存在显著的正相关关系，这与实际情况相符。
3. 相关系数表明，收入与支出之间存在较强的正相关关系，说明居民的收入越高，消费水平也越高。
4. 回归分析结果显示，收入与支出之间存在线性关系，模型方程为支出 = 0.8收入 + 200，可以用来预测居民在不同收入水平下的消费水平。
实验报告数据统计
一、实验目的本次实验旨在通过收集和分析实验数据，掌握数据统计分析的基本方法，提高对数据处理的技能，并对实验结果进行合理的解释和讨论。
二、实验背景本次实验选取了某班级50名学生的数学成绩作为研究对象，旨在探究不同教学方法对学生数学成绩的影响。
三、实验方法1. 数据收集：通过查阅学生档案，收集了50名学生的数学成绩数据。
2. 数据处理：采用Excel软件对收集到的数据进行整理、清洗和初步分析。
3. 统计分析：运用SPSS软件对数据进行分析，包括描述性统计、假设检验等。
四、实验结果1. 描述性统计（1）样本基本情况：50名学生中，男生30人，女生20人；平均年龄16岁。
（2）数学成绩分布：最低分为60分，最高分为100分；平均分为80分，标准差为10分。
2. 假设检验（1）独立样本t检验：将学生按照教学方法分为两组，一组采用传统教学方法，另一组采用现代教学方法。
比较两组学生的数学成绩差异。
结果显示，两组学生的数学成绩存在显著差异（p<0.05），说明现代教学方法在提高学生数学成绩方面具有显著优势。
（2）方差分析：将学生按照年龄、性别等因素进行分组，分析不同分组下数学成绩的差异。
结果显示，年龄、性别等因素对数学成绩的影响不显著（p>0.05）。
五、讨论与分析1. 实验结果分析本次实验结果表明，现代教学方法在提高学生数学成绩方面具有显著优势。
这可能是因为现代教学方法更加注重培养学生的创新思维和实践能力，有利于激发学生的学习兴趣和积极性。
2. 结果讨论（1）教学方法的改进：为了提高学生的数学成绩，教师应不断探索和尝试新的教学方法，如采用多媒体教学、小组合作学习等。
（2）关注学生个体差异：教师应关注学生的个体差异，针对不同学生的学习特点，制定个性化的教学方案。
（3）提高教学质量：教师应不断提高自身的专业素养和教学水平，为学生提供优质的教育资源。
六、结论本次实验通过数据统计分析，验证了现代教学方法在提高学生数学成绩方面的优势。
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：700 716 728 719 685 709 691 684 705 718 706 715 712 722 691 708 690 692 707 701 708 729 694 681 695 685 706 661 735 665 668 710 693 697 674 658 698 666 696 698 706 692 691 747 699 682 698 700 710 722 694 690 736 689 696 651 673 749 708 727 688 689 683 685 702 741 698 713 676 702 701 671 718 707 683 717 733 712 683 692 693 697 664 681 721 720 677 679 695 691 713 699 725 726 704 729 703 696 717 688 （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III小到到的一列数据M KTOSO R txixl - .xls23 4 5 6,.0(100)651 65862他6« DE按枚湃65M60 2 660-670 5 6TM80614 690-70026 700-710 1823 T.001 13.00S 27.00B 53.00S71.00* 6©710-720 13 671 720-730 10673 730-740674 740-7503676 其也67784.00S94.00XX. 口100.00«26 26. 18 44. OW14 52・DOS1371. Oi兀 si. oca 5 92・财3 95. CC« 3 98.COSi 2 100. CCT 0 100. WS计算lgl00/lg2=6. 7,从而确定组数为K 二1+ lgl00/lg2=&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“工具一一数据分析一一直方图”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当文畑P 坝過叨柚入①命式妙 IftD 擬⑪粗口4)轉比迫—:一 - t> ax x 心―・・?. > - 'I \i jSGW ■ * " ^LOGlOdOO)使用寿命 65】 6丸661 664 665 674 676 67?阳网-6&0 2 2.0% 涮叩0 5 7.00%巩H806 13.(10* ⑻W90L4 27.0 曲 G90-700 26 53. Qg TOO-7LO 18 Tl.Qg 58. dW 7i.oca 2L.0% 37 Om 32. (IW us.oca 4、选择“插入-函数(fx)-数学与三角函数-LOG1O"□ HirbsbnTxtt?! 5Ef+¥3?K <xE3］左诗⑴ 观⑥ «®C£)益入『 枢式卽 XAH ) 好即 密口辺..4 3 3」丄妙Bl “心吉・/;-・。
统计学实验报告
统计学实验报告统计学》实验一一、实验名称：数据的整理二、实验日期：20** 年10 月13 日三、实验地点：经济管理实验室四、实验软件：EXCEL 软件2003 版五、实验目的和原理目的：培养处理数据的基本能力。
通过本组实验，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。
原理：Microsoft Excel 在数据组织、数据管理、数据计算、数据分析及图表分析等方面的强大功能。
其主要内容包括：Excel 数据输人的各种方法，工作表及单元格数据的格式化，数组公式，工作表、单元格或单元格区域的名字及其应用，公式与函数，图表分析，数据的排序、筛选、分类与汇总等。
本实验基于课本的相关问题收集一定数量的数据，利用EXCEL 进行如下操作：1. 进行数据排序。
2. 进行数据分组，筛选。
3. 将数据进行次数分布处理。
六、实验内容：? 问题与数据【例2.2】江浦县苗圃对110 株树苗的高度进行测量（单位:cm ），数据如下，编制次数分布表。
实验步骤1、输入原始数据，存放在A2：A111。
2、计算基础数据，如B、C 列，B 列是文字提示，C 列存放的是相应公式和函数。
3、输入分组标志，如D 列；列出各组上限，如H3：H10。
4、C1 输入函数f(x)=COUNT(A2：A111),输出个数为C1=110.同理在C2 输入函数实验报考f(x)=MAX(A2：A111),C3 输入f(x)=MIN(A2：A111),C2=154，C3=80. 5、全距C4=C2-C3=74.6、组数m=1+3.322LOG(C1,10),组距i=C4/C5。
设置单元格格式，小数位为2.7、用鼠标选定函数返回值存放的区域I3:I10. 8、输入函数“=FREQUENCY(A2：A111，H3：H10),同时按下组合键“C tr l+Shift +Enter,次数放在I3：I10 中。
同理得到E2：E10.9.F11 中输入函数f(x)=SUM(F2:F10),I11 输入f(x)=SUM(I3:I10)。
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。
关于统计预测实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本实验旨在通过统计方法对数据进行分析和预测，掌握统计预测的基本原理和操作步骤，提高对实际问题的分析和解决能力。
通过本次实验，我们希望达到以下目标：1. 理解统计预测的基本概念和原理。
2. 掌握常用统计预测方法，如线性回归、时间序列分析等。
3. 能够运用统计软件（如Excel、R等）进行预测分析。
4. 提高对实际问题的分析和解决能力。
二、实验内容本次实验主要分为以下几个部分：1. 数据收集与整理2. 描述性统计分析3. 时间序列分析4. 线性回归预测5. 结果分析与讨论三、实验步骤1. 数据收集与整理我们收集了某城市过去五年的GDP数据，并将其整理成表格形式。
2. 描述性统计分析使用Excel对数据进行描述性统计分析，包括计算均值、标准差、最大值、最小值等。
3. 时间序列分析利用R软件对时间序列数据进行处理，包括趋势分析、季节性分析等。
4. 线性回归预测建立线性回归模型，以GDP为因变量，时间（年）为自变量，进行预测。
5. 结果分析与讨论分析预测结果，讨论预测的准确性，并探讨影响预测结果的因素。
四、实验结果与分析1. 描述性统计分析经过描述性统计分析，我们得到以下结果：- 均值：XXXX亿元- 标准差：XXXX亿元- 最大值：XXXX亿元- 最小值：XXXX亿元2. 时间序列分析通过时间序列分析，我们发现该城市GDP呈现逐年增长的趋势，且具有明显的季节性。
3. 线性回归预测建立线性回归模型后，得到以下结果：- R²：XXXX- F值：XXXX- 预测方程：GDP = XXXX + XXXX 年份根据预测方程，预测未来五年的GDP分别为：- 第6年：XXXX亿元- 第7年：XXXX亿元- 第8年：XXXX亿元- 第9年：XXXX亿元- 第10年：XXXX亿元4. 结果分析与讨论从预测结果来看，该城市GDP在未来五年内将持续增长。
然而，预测结果可能受到以下因素的影响：- 经济政策- 社会环境- 自然灾害因此，在分析预测结果时，需要综合考虑各种因素。
统计学实验报告
22017 17307 11983 1325221253 14683 13706 12797 1500020822 13357 14952 11764 2000020013 11327 17680 12189 2500018213 12657 17031 1222919410 12509 13532 1174418084 14979 11974 1339918874 13869 12455 1409315567 12887 13632 1207513828 14091 11194 13170在岗职工工资（元）区县个数（个）15000以下2815000～20000 820000～25000 42-10的实验步骤：（直方图的绘制）--------学生成绩A、首先将数据录入B、按要求正确的绘制直方图：“工具、“数据分析”、“直方图”C、按对话框指示填写相关要求D、对绘出的图进行调整2-11的实验步骤：（条形图的绘制）---------市民关注广告A、数据录入B、按要求正确的绘制条形图：“插入、“图表”、“图表类型”、“柱形图”C、按对话框指示填写相关要求D、对绘出的图进行调整2-12的实验步骤：（线图的绘制）---------城镇居民家庭可支配收入A、数据录入B、按要求正确的绘制线图：“插入、“图表”、“图表类型”、“折线图”C、按对话框指示填写相关要求D、对绘出的图进行调整2-13的实验步骤：（饼图的绘制）---------我国某年GDPA、数据录入B、按要求正确的绘制线图：“插入、“图表”、“图表类型”、“饼图”C、按对话框指示填写相关要求D、对绘出的图进行调整2-14的实验步骤：（环形图的绘制）---------我国1978-1999年GDPA、数据录入B、按要求正确的绘制线图：“插入、“图表”、“图表类型”、“环形图”C、按对话框指示填写相关要求D、对绘出的图进行调整7、实验结果与结论学生成绩统计76 90 85 53 84 成绩（分）人数（人）83 95 70 78 81 59 60以下 592 68 73 79 74 69 60～70 475 66 68 93 96 79 70～80 1781 82 74 86 80 89 80～90 1765 89 80 75 71 100 90～100 793 71 74 78 74 其他058 56 73 80 7677 80 86 90 8486 51 80 55 83接收频率59 569 479 1789 17100 7其他02003 8093.672004 92212005 10235.31产业GDP（亿元）一产业13968.8二产业36770.3三产业24033.31978-1999年GDP年份GDP（亿元）第一产业（亿元）第二产业（亿元）第三产业（亿元）1978 3624.1 1018.4 1745.2 860.5 1999 81910.9 14457.2 40417.9 27035.8广告类型人数（人）商品广告112服务广告51金融广告9房地产广告16招生招聘广告10其他广告 25.单击F8单元格，输入“=C8/E8“，回车确定后得到第一个Y/T数值9.27%，再使用鼠标填充向下拖，得到其他数值7、实验结果与结论1991-2005国民生产年份年序第三产业国民生产总值（亿元）第三产业国民生产总值预测值（亿元）1991 1 63.8 50.39 1992 2 78.6 78.41428571 1993 3 99.1 106.4385714 1994 4 126.5 134.4628571 1995 5 156.7 162.4871429 1996 6 190.4 190.5114286 1997 7 228.1 218.5357143 1998 8 251.5 246.56 1999 9 270.6 274.5842857 2000 10 298.9 302.6085714 2001 11 331.8 330.6328571 2002 12 346.1 358.6571429 2003 13 386.9 386.6814286 2004 14 423 414.7057143 2005 15 446.4 442.733698.4 3698.4年月时间序号（t）销售量移动三项移动五项移动七项移动十二项移动十三项第一年1月1 66322月 2 65343月 3 6675 6613.6674月 4 6692 6633.6675月 5 6984 6783.667 6703.41.使用最小二乘法解标准联立方程，求的一元线性回归方程的值2.在任一单元格中输入“=(14*F16-B16*C16)/(14*D16-B16*B16)“,回车后得到b值，单击另一空白单元格，输入”=C17-1.45*B17“，回车得到a值，最后根据a,b值可以确定一元线性回归方程（根据教材提供信息7、实验结果与结论企业编号设备能力（千瓦/小时）x劳动生产率（千元人）yx2y2xy1 2.8 6.7 7.84 44.89 18.762 2.8 6.9 7.84 47.61 19.323 3.0 7.2 9 51.84 21.64 2.9 7.3 8.41 53.29 21.175 3.4 8.4 11.56 70.56 28.566 3.9 8.8 15.21 77.44 34.327 4.0 9.1 16 82.81 36.48 4.8 9.8 23.04 96.04 47.049 4.9 10.6 24.01 112.36 51.9410 5.2 10.7 27.04 114.49 55.6411 5.4 11.1 29.16 123.21 59.9412 5.5 11.8 30.25 139.24 64.913 6.2 12.1 38.44 146.41 75.0214 7.0 12.4 49 153.76 86.8合计61.8 132.9 296.8 1314.0 621.4 平均值 4.4 9.5a 3.100316b 1.4481486y=3.10+1.45x相关系数0.9805。
应用统计实验报告结论(3篇)
第1篇一、实验背景与目的随着社会经济的快速发展，数据分析已成为各类决策的重要依据。
应用统计实验旨在通过实际操作，让学生掌握统计学的基本原理和方法，提高数据分析能力。
本实验以某城市居民消费行为为例，通过收集和分析数据，探究影响居民消费水平的因素，为政策制定和企业营销提供参考。
二、实验方法与数据来源1. 实验方法：本次实验采用描述性统计、相关分析和回归分析等方法，对居民消费数据进行处理和分析。
2. 数据来源：数据来源于某城市统计局发布的居民消费调查报告，涵盖了居民家庭人口、收入、消费结构、消费水平等指标。
三、实验结果与分析1. 描述性统计：通过对居民消费数据的描述性统计，得出以下结论：- 居民消费水平总体呈上升趋势，但城乡差异明显。
- 居民消费结构以食品、居住和交通通信为主，娱乐教育和医疗保健消费占比逐年提高。
- 居民收入水平与消费水平呈正相关，收入越高，消费水平越高。
2. 相关分析：通过相关分析，得出以下结论：- 居民消费水平与家庭人口呈正相关，家庭人口越多，消费水平越高。
- 居民消费水平与收入水平呈正相关，收入越高，消费水平越高。
- 居民消费水平与消费结构中的食品、居住和交通通信消费呈正相关，与娱乐教育和医疗保健消费呈负相关。
3. 回归分析：通过回归分析，得出以下结论：- 家庭人口、收入水平、食品、居住和交通通信消费对居民消费水平有显著影响。
- 家庭人口、收入水平和食品消费对居民消费水平的解释力最强。
四、结论与建议1. 结论：- 家庭人口、收入水平、食品、居住和交通通信消费是影响居民消费水平的主要因素。
- 居民消费水平与收入水平、家庭人口呈正相关，与消费结构中的食品、居住和交通通信消费呈正相关。
2. 建议：- 政府应关注农村居民消费水平，加大对农村基础设施建设的投入，提高农村居民收入水平。
- 企业应针对不同收入水平和消费结构的居民，制定差异化的营销策略。
- 鼓励居民消费，优化消费结构，提高居民消费水平。
统计学实验报告实验
统计学实验报告实验一、实验目的本次实验的目的是通过对一个特定事件的数据进行统计分析，掌握统计学基本概念和方法，并能在实际问题中应用统计学知识进行分析和解决问题。
二、实验方法1.数据收集：在网上选取了一个关于学生就业情况的调查问卷，收集了300份有效问卷。
3.数据分析：根据统计表格，进行描述性统计、推断统计和假设检验等分析方法，获取有关学生就业情况的统计信息和结论。
三、实验结果1.数据描述性统计：根据收集到的数据，对学生的就业情况进行描述统计分析。
下面是一些关键指标的统计结果：(1)学生就业率：根据样本数据，计算得到学生的就业率为70%。
(2)就业行业分布：将样本数据按就业行业进行分类统计，得到最常见的就业行业是IT/互联网行业，占比29%，其次是金融行业，占比21%。
(3)就业薪资水平：根据样本数据计算，学生的平均月薪为6000元，中位数为5500元。
2.数据推断统计：根据样本数据，通过统计方法对总体参数进行估计。
下面是一些关键参数的推断统计结果：(1)总体就业率估计：根据样本数据，计算得到总体就业率的95%置信区间为（0.67,0.73）。
(2)总体平均月薪估计：根据样本数据，计算得到总体平均月薪的95%置信区间为（5600,6400）元。
3.假设检验：通过假设检验方法，验证一些学生就业情况的假设。
下面是一些关键假设的检验结果：(1)男生和女生的就业率差异：根据样本数据进行假设检验，发现男生和女生的就业率差异是显著的（p<0.05），即男生的就业率高于女生。
(2)985高校和普通高校的就业薪资差异：根据样本数据进行假设检验，发现985高校和普通高校毕业生的就业薪资没有显著差异（p>0.05）。
四、实验结论通过对学生就业情况的统计分析，可以得出以下结论：1.根据样本数据，学生的就业率约为70%。
2.IT/互联网行业和金融行业是学生就业最常见的行业。
3.学生的平均月薪约为6000元。
4.根据样本数据，总体就业率的95%置信区间为（0.67,0.73）。
统计学实验报告
统计实验一：数据的整理与显示一、实验目的及要求(一）目的⑴掌握EXCEL用于数据预处理的基本菜单操作及命令；⑵掌握EXCEL用于整理与显示的基本菜单操作及命令。
⑶能够根据实际中的数据特点选择最优的图形进行数据的展示.（二)内容及要求1为评价家电行业售后服务的质量,随机抽取了由100家庭构成的一个样本.服务质量的等级分别表示为：A.好；B。
较好；C.一般；D。
差；E。
较差。
调查结果见book3。
01。
要求:1)指出上面的数据属于什么类型?2)用Excel制作一张频数分布表；3)绘制一张条形图，反映评价等级的分布。
B EC C AD C B A ED A C B C DE C E EA DBC C A ED C BB ACDE A B D D CC B C ED B C C B CD A C B C DE C E BB EC C AD C B A EB ACDE A B D D CA DBC C A ED C BC B C ED B C C B C21978~2009年我国的国内生产总值数据如下（按当年价格计算,单位：亿元）见3。
11。
1)制第一、二、三产业国内生产总值的线图;2)根据2009年的国内生产总值及其构成数据制图分析其构成状况.1983 5985.6 5962.7 1978。
4 2646。
2 2375。
6 270。
6 1338。
1 583 1984 7243.8 7208。
1 2316.1 3105。
7 2789。
0 316.7 1786。
3 695 1985 9040.7 9016。
0 2564。
4 3866。
6 3448。
7 417.9 2585.0 858 1986 10274。
4 10275.2 2788。
7 4492.7 3967。
0 525。
7 2993.8 963 1987 12050。
6 12058。
6 3233。
0 5251。
6 4585。
8 665.8 3574。
0 1112 1988 15036。
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浙江万里学院实验报告
课程名称：2011/2012学年第二学期统计实验
实验名称： 统计推断
专业班级：金融107 姓名：吴妮娜2010011245 李红叶2010011246 赵烨2010011248 一、实验目的:通过本实验项目，使学生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。
二、实验内容:1.单个总体均值的区间估计
2．两个总体均值之差的区间估计 （1）Group Statistics （分组统计量）表 （2）Independent Sample Test （独立样本T 检验）表
3．单个总体均值的假设检验 （单样本T 检验）
4．两独立样本的假设检验（两独立样本T 检验）
5.配对样本T 检验
三、实验过程:
1.单个总体均值的区间估计
打开SPSS ，选择区间估计选项，方法如下： 选择菜单“Analyze —>Descriptive Statistics —>Explore ” ，打开图3.1Explore 。
将变量移入Dependent List 框中。
单击上图右下方的“Statistics ”按钮打开“Explore: Statistics ”。
在Confidence Interval for Mea n:的选项中，键入95％，表示计算选择的置信区间。
完成后单击“Continue ”按钮回到Explore 窗口。
返回主窗口点击ok 运行操作。
2．两个总体均值之差的区间估计
打开SPSS ，按如下图示格式输入原始数据，建立数据文件。
计算两总体均值之差的区间估计，采用“独立样本T 检验”方法。
选择菜单“ Analyze →Compare Means →Independent-Sample T Test ”， 打开Independent-Sample T Test 对话框。
定义分组 单击Grouping Variable 框下面的Define Groups 按钮，打开Define Groups 。
在Group1 中输入1，在Group2 中输入2。
完成后单击“Continue ”按钮回到Independent-Sample T Test 窗口。
计算结果 单击上图中“OK ”按钮，输出结果。
成绩： 教师：
3．单个总体均值的假设检验（单样本T检验）
软件实现程序打开已知数据文件，然后选择菜单“Analyze→Compare Means→One-Sample T Test”，打开One-Sample T Test 对话框。
从源变量清单中将“产品数量”向右移入“Test Variables”框中。
在“Test Value”框里输入一个指定值（即假设检验值，本例中假设为120），T 检验过程将对每个检验变量分别检验它们的平均值与这个指定数值相等的假设。
4．两独立样本的假设检验（两独立样本T检验）
打开SPSS，按如下图示格式输入原始数据，建立数据文件。
计算两总体均值之差的区间估计，采用“独立样本T 检验”方法。
选择菜单“Analyze→Compare Means→Independent-Sample T Test”，打开Independent-Sample T Test 对话框。
变量选择。
定义分组单击Grouping Variable 框下面的Define Groups 按钮，打开Define Groups 对话框。
在Group1 中输入1，在Group2 中输入2（1表示非工会会员,2 表示工会会员）。
完成后单击“Continue”按钮回到Independent-Sample T Test 窗口。
计算结果单击上图中“OK”按钮，输出结果。
（1）Group Statistics（分组统计量）表。
分别给出不同总体下的样本容量、均值、标准差和平均标准误。
（2）Independent Sample Test （独立样本T 检验）表。
5.配对样本T检验
选择菜单Analyze→Compare means→Paired-Sample T test，打开对话框，如图3.8所示，将两个配对变量移入右边的Pair Variables列表框中。
移动的方法是先选择其中的一个配对变量，再选择第二个配对变量，接着单击中间的箭头按钮。
Options按钮的用于设置置信度选项，这里保持系统默认的95％在主对话框中单击ok按钮，执行操作。
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
解：由题意得，这是已知原始数据的单个总体均值双侧检验问题，设H0：μ＝65 H1：μ≠65 操作步骤：
（1）定义某高校20名大学生四级英语测验成绩为变量x，输入数据，如图1，2所示；
（图2）（2）选择分析→比较均值→单样本T检验，如图3；
（3）将变量x放到单样本T检验栏中，并在检验值框中输入数据65，如图4；
（4）单击“选项”按钮，置信区间为95%，如图5；
（5）单击“继续”，再“确定”，得到结果如图6，7。
（图6）
（图7）从上图可知，样本单位即某高校20名大学生的四级英语平均成绩为69.8分，标准差是9.474，均值的标准误差为2.118。
检验统计量t=2.266，自由度df=19，双侧p=0.035，因为p＜α＝0.05，所以拒绝原假设H0，接受H1，即该校英语水平与全区不一致，且95%的置信区间是（0.37，9.23）。
2．分析某班级学生的高考数学成绩是否存在性别上的差异。
数据如表所示：
某班级学生的高考数学成绩
性别数学成绩
男（n＝18）85 89 75 58 86 80 78 76 84 89 99 95 82 87 60 85 75 80 女（n＝12）92 96 86 83 78 87 70 65 70 65 70 78 72 56
打开分析中的比较均值，再打开独立样本T检验。
由图所知，男性有十八人，均值为81.44 ，标准差为10.285 ，均值的标准误为2.424 ，女性有十七人，均值为76. 29 ，标准差为11.432 ，均值的标准误为3.055 。
假设方差相等，则t=1.341, df=30 , 双侧为0.190 ，均值差值为5.159 ，标准误差值为3.848 ，95%的置信区间是（-2.699，13.016）；假设方差相等，则t=1.323, df=26.493 , 双侧为0.197 ，均值差值为5.159 ，标准误差值为3.900 ，95%的置信区间是（-2.851，13.168）。
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）
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）。
四．实验心得
通过本实验项目，使学生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。