管理统计学-假设检验的SPSS实现-实验报告
管理统计学上机实验报告
管理统计学上机实验报告管理统计学上机实验报告Spss上机内容:上机一：SPSS的启动、退出及定义变量，以汽车平均日租金为例：1定义变量2录入数据上机二：SPSS的图形制作，以汽车平均日租金为例：1、Spss操作过程：2、1)定义变量3、2)录入数据4、3)直方图：点击Analyze-DescriptiveStatistics-Frequencies-Charts-Histogram.With normal curve饼形图一次点击Analyze-Descriptive Statistics-Frequencies-Charts-Pie chart茎叶图一次点击Analyze-Descriptive Statistics-Explore-Plots-Stem-and-leaf2、结果直方图饼形图茎叶图上机三：SPSS求数据测度指标的应用，以茶叶题为例：1、Spss操作过程：2、1）定义变量3、2）录入数据4、3）定义加权变量Data—Weight Case5、4）一次点击Analyze-Descriptive Statistics-Frequencies-6、结果上机四：SPSS的参数估计，以工人干部题为例：1、Spss操作过程：2、1）定义变量3、2）录入数据4、3）定义加权变量Data—Weight Case5、4）一次点击Analyze-Descriptive Statistics-Explore6、结果7、上机五：假设检验，以工人干部题为例：1、Spss操作过程：2、1）定义变量3、2）录入数据4、3）定义加权变量Data—Weight Case5、4）一次点击Analyze-Compare Means-One-sample T Test6、结果7、上机六：方差分析，以包装类型，设计方案题为例：1、Spss操作过程：1）定义变量2）录入数据3）一次点击Analyze-General Linear Model-Univariate2、结果上机七：相关分析,以广告费和销售收入题为例：1、Spss操作过程：1）定义变量2）录入数据3）一次点击Analyze-Correlate-Bivariate2、结果上机八：回归分析，以广告费和销售收入题为例：1、Spss操作过程：1）定义变量2）录入数据3）一次点击Analyze-Regression-Linear2、结果。
SPSS统计软件实训报告
SPSS统计软件实训报告第一篇：SPSS统计软件实训报告一、实训目的SPSS统计软件实训课是在我们在学习《统计学》理论课程之后所开设的一门实践课。
其目的在于，通过此次实训，使学生在掌握了理论知识的基础上，能具体的运用所学的统计方法进行统计分析并解决实际问题，做到理论联系实际并掌握统计软件SPSS的使用方法。
，二、实训时间与地点：时间：2012年1月9日至2012年1月13日地点：唐山学院北校区A座502机房三、实训要求：这次实训内容为上机实训，主要学习SPSS软件的操作技能，以及关于此软件的一些理论和它在统计工作中的重要作用。
对我们的主要要求为，运用SPSS软件功能及相关资料来完成SPSS操作，选择有现实意义的课题进行计算和分析，最后递交统计分析报告，加深学生对课程内容的理解的。
我们小组的研究课题是社会消费品零售总额的分析。
四、实训的主要内容与过程：此次实训，我大概明白了SPSS软件的基本操作流程，也掌握了如何排序、分组、计算、合并、增加、删除以及录入数据；学会了如何计算定基发展速度、环比发展速度等动态数列的计算；明白了如何进行频数分析、描述分析、探索分析以及作图分析；最大的收获是学会了如何运用SPSS软件对变量进行相关分析、回归分析和计算平均值、T检验和假设性检验。
通过这次试训，我基本上掌握了SPSS软件的主要操作过程，也学会了运用SPSS软件进行各种数据分析。
这些内容，也就是我们SPSS统计软件实训的主要内容。
四、实训结果与体会五天的SPSS软件实训终于结束了，虽然实训过程充满了酸甜苦辣，但实训结果却是甜的。
看着小组的课题报告，心里有种说不出来的感触。
高老师在对统计理论及SPSS 软件功能模块的讲解的同时更侧重于统计分析在各项工作中的实际应用，使我们不仅掌握SPSS 软件及技术原理而且学会运用统计方法解决工作和学习中的实际问题这个实训。
我真真正正学到了不少知识，另外，也提高了自己分析问题解决问题的能力。
统计学SPSS实验报告
实验名称SPSS的基本操作指导教师贺富强实验设备一台windows XP系统的计算机学生姓名何瑜莎软件名称SPSS11.0 专业班级经济1108班日期2013年1 月7日成绩一、实验目的通过上机练习，掌握SPSS11.0建立数据文件的基本操作、常用统计图和统计报表的制作及输出以及如何运用SPSS，进行假设检验和区间估计。
二、实验内容1. 用两个以上变量编制一个指数,并对取整的指数作直方图,要求对直方图进行适当修改。
如：指数=取整(变量1÷变量2) 两个变量*100取整2. 做出分组条图（变量自选，但变量至少要有三个）。
3. 利用case summary过程做出报表（变量自选）。
4. 对某变量作置信水平为95.45%的区间估计（变量自选）。
5. 对某变量作显著性水平为5%的假设检验（变量自选，参数自定）。
6. 自选相关变量作一元线性回归分析，含散点图。
三．实验步骤1、定义指数及编辑直方图(1) 运行SPSS11.0(2) 在Data View窗口输入数据，同时在Variable View 窗口依次编辑变量的属性Name-Type-Width-Decimals-Values-Label-Missing-Columns-Align-Measure(3) 计算本年出生占总人口之比：Transform→Compute→Target Variable(ratio)→NumericExpression ：RND(birth / people * 100) →OK(5) 在DATA窗口：制作直方图Graphs→Histogram→Variable(出生人口[birth])→OK(6)编辑直方图：鼠标双击直方图进入直方图编辑界面>1、fill pattern/color/bar label style/text/swap axes2、Chart→Axis→Interval→OK→Custom→Define→OK3、Chart→Axis→Interval→OK →Label→Range→Orientation→OK2、制作分组条图（1）Graphs→Bar→Clustered→Category Axis（选ratio）→Define Clustered By（选province）→Other Summary Function（选birth）→Change Summary→（2）鼠标双击条图进入条图编辑界面>→fill pattern/color/bar label style/text/swap axes3、Case Summaries过程Analyze→Reports→Case Summaries→Select Variables(选people)→Select Grouping Variables（选ratio，province）→Statistics（选Minimum，Maximum，Range，Mean）→×Display Cases→OK4、对变量作区间估计Analyze→Compare Means→One-simple T Test→Select Variables（选ratio）→Test Value=0→Options →Confidence Interval=95.45%→Continue →OK5、对变量作假设检验Analyze →Compare Means →One-Simple T Test →Select Variables （选ratio ）→Test Value=70→Option →Confidence Interval=95%→OK6、一元线性回归分析a)Analyze →Correlate →Bivariate Correlations →Select Variables →Correlation Coefficient=Pearson →Test Of Significance=Two-Tailed →OKb)Analyze →Regression →Linear →Select Dependent Variables （选birth ）→Select Independent Variable （dead ）→OK四、实验结果与分析1、直方图:出生人口1200.01100.01000.0900.0800.0700.0600.0500.0400.0300.0200.0100.00.054321Std. Dev = 325.58 Mean = 522.8N = 27.0012112241342312、分组条图 :RATIO16.0015.0014.0013.0012.0011.0010.009.008.007.00Mean 出生人口140012001000800600400200江 西 辽 宁 内蒙古宁 夏 青 海 山 东山 西 陕 西四 川西 藏 新 疆云 南 浙 江3、case summary 报表:SummarizeCase Processing SummaryCasesIncludedExcludedTotalN Percent N Percent N Percent 出生人口 * 省 * 年底总人口27100.0%.0%27100.0%Case Summaries出生人口省年底总人口Mean Minimum Maximum Range 安徽5957 756.5400 756.54 756.54 .00 Total 756.5400 756.54 756.54 .00 福建3693 416.2000 416.20 416.20 .00 Total 416.2000 416.20 416.20 .00 甘肃2560 308.4800 308.48 308.48 .00 Total 308.4800 308.48 308.48 .00 广东10441 1167.3000 1167.30 1167.30 .00 Total 1167.3000 1167.30 1167.30 .00 广西4610 651.3900 651.39 651.39 .00 Total 651.3900 651.39 651.39 .00 贵州3479 485.6700 485.67 485.67 .00 Total 485.6700 485.67 485.67 .00 海南869 127.8300 127.83 127.83 .00 Total 127.8300 127.83 127.83 .00 河北7194 951.0500 951.05 951.05 .00 Total 951.0500 951.05 951.05 .00 河南9405 1083.4600 1083.46 1083.46 .00 Total 1083.4600 1083.46 1083.46 .00 黑龙江3833 281.7300 281.73 281.73 .00 Total 281.7300 281.73 281.73 .00 湖北5728 593.4200 593.42 593.42 .00 Total 593.4200 593.42 593.42 .00 湖南6570 860.6700 860.67 860.67 .00 Total 860.6700 860.67 860.67 .00 吉林2747 217.2900 217.29 217.29 .00 Total 217.2900 217.29 217.29 .00 江苏7869 765.6500 765.65 765.65 .00 Total 765.6500 765.65 765.65 .00 江西4462 612.1900 612.19 612.19 .00 Total 612.1900 612.19 612.19 .00 辽宁4375 292.2500 292.25 292.25 .00 Total 292.2500 292.25 292.25 .00 内蒙古2472 229.9000 229.90 229.90 .00 Total 229.9000 229.90 229.90 .00 宁夏633 89.5100 89.51 89.51 .00 Total 89.5100 89.51 89.51 .00 青海563 84.1100 84.11 84.11 .00 Total 84.1100 84.11 84.11 .00 山东9588 1117.0000 1117.00 1117.00 .00 Total 1117.0000 1117.00 1117.00 .00山西3574 381.7000 381.70 381.70 .00 Total 381.7000 381.70 381.70 .00 陕西3735 363.4200 363.42 363.42 .00 Total 363.4200 363.42 363.42 .00 四川8045 718.4200 718.42 718.42 .00 Total 718.4200 718.42 718.42 .00 西藏301 47.5600 47.56 47.56 .00 Total 47.5600 47.56 47.56 .00 新疆2185 349.3800 349.38 349.38 .00 Total 349.3800 349.38 349.38 .00 云南4602 602.8600 602.86 602.86 .00 Total 602.8600 602.86 602.86 .00 浙江5447 559.4100 559.41 559.41 .00 Total 559.4100 559.41 559.41 .00 Total 301 47.5600 47.56 47.56 .00 563 84.1100 84.11 84.11 .00633 89.5100 89.51 89.51 .00869 127.8300 127.83 127.83 .002185 349.3800 349.38 349.38 .002472 229.9000 229.90 229.90 .002560 308.4800 308.48 308.48 .002747 217.2900 217.29 217.29 .003479 485.6700 485.67 485.67 .003574 381.7000 381.70 381.70 .003693 416.2000 416.20 416.20 .003735 363.4200 363.42 363.42 .003833 281.7300 281.73 281.73 .004375 292.2500 292.25 292.25 .004462 612.1900 612.19 612.19 .004602 602.8600 602.86 602.86 .004610 651.3900 651.39 651.39 .005447 559.4100 559.41 559.41 .005728 593.4200 593.42 593.42 .005957 756.5400 756.54 756.54 .006570 860.6700 860.67 860.67 .007194 951.0500 951.05 951.05 .007869 765.6500 765.65 765.65 .008045 718.4200 718.42 718.42 .009405 1083.4600 1083.46 1083.46 .009588 1117.0000 1117.00 1117.00 .0010441 1167.3000 1167.30 1167.30 .00Total 522.7552 47.56 1167.30 1119.744、对某变量作置信水平为95.45%的区间估计（变量自选）T-TestOne-Sample StatisticsN Mean Std. Deviation Std. Error MeanRATIO 27 11.8148 2.57259 .49510 One-Sample TestTest Value = 0t df Sig. (2-tailed)MeanDifference95% Confidence Intervalof the DifferenceLower UpperRATIO 23.864 26 .000 11.8148 10.7971 12.8325 说明：收入支出比在置信水平为95.45%下的估计区间为：(10.7971, 12.8325).5、对某变量作显著性水平为5%的假设检验（变量自选参数自定）。
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）
实验报告2——基于SPSS的假设检验、方差分析、非参数检验
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2277.215% 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（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）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=0.000<0.05=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）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0.092>0.05，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=0.000<0.05(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）。
H0：μ1-μ2≤0；H1：μ1>μ2双侧检验的p值为0.932，，因此右侧检验为0.466>0.05。
统计学spss实验报告
统计学spss实验报告《统计学SPSS实验报告》在统计学领域，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，它能够帮助研究人员对数据进行分析和处理。
本实验报告将介绍使用SPSS进行统计分析的过程和结果。
实验目的：本实验旨在使用SPSS软件对一组数据进行统计分析，包括描述统计、相关分析和回归分析，以验证数据的相关性和预测能力。
实验步骤：1. 数据导入：首先将实验所需的数据导入SPSS软件中，确保数据格式正确。
2. 描述统计：对数据进行描述统计分析，包括均值、标准差、最大值、最小值等。
3. 相关分析：通过SPSS进行相关分析，探究变量之间的相关性。
4. 回归分析：进行回归分析，验证变量之间的预测能力。
实验结果：1. 描述统计结果显示，样本的平均值为X，标准差为X，最大值为X，最小值为X。
2. 相关分析结果表明，变量A与变量B之间存在显著的正相关关系（r=0.7，p<0.05）。
3. 回归分析结果显示，变量A对变量B的预测能力较高（R²=0.5，p<0.05）。
结论：通过SPSS软件的统计分析，我们得出了以下结论：变量A与变量B之间存在显著的正相关关系，并且变量A对变量B具有较高的预测能力。
这些结果为我们提供了对数据的深入理解和有效的预测能力。
总结：SPSS软件作为一种强大的统计分析工具，能够帮助研究人员对数据进行全面的统计分析。
通过本实验，我们深入了解了SPSS软件的使用方法和统计分析过程，为今后的研究工作提供了重要的参考和指导。
通过本次实验报告，我们对SPSS软件的统计分析能力有了更深入的了解，也为我们今后的科研工作提供了重要的参考和指导。
希望本实验报告能够对读者有所启发和帮助。
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%。
统计分析与spss的应用实验报告
统计分析与spss的应用实验报告统计分析与SPSS的应用实验报告引言：统计分析是一种重要的数据处理和解释工具，它在科学研究、商业决策和社会调查等领域具有广泛的应用。
SPSS是一款功能强大的统计分析软件，它提供了丰富的数据分析功能和友好的用户界面，使得统计分析变得更加简便和高效。
本实验报告将介绍统计分析与SPSS的应用实验，通过实际案例，探讨统计分析在实际问题中的应用和SPSS的使用方法。
实验目的：本实验旨在通过使用SPSS软件，对某公司销售数据进行统计分析，以探究不同因素对销售额的影响，并提出相应的建议。
实验设计：本实验选取了某公司过去一年的销售数据作为研究对象，包括销售额、广告投入、促销活动和竞争对手销售额等变量。
通过对这些变量进行统计分析，我们可以了解它们之间的关系，并找出对销售额影响最大的因素。
实验步骤：1. 数据导入：首先，我们需要将实验所需的数据导入SPSS软件中。
在导入过程中，我们需要注意数据的格式和结构，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据清洗：在进行统计分析之前，我们需要对数据进行清洗，包括缺失值处理、异常值处理和数据转换等。
通过清洗数据，我们可以提高数据的质量和可靠性。
3. 描述性统计分析：通过对数据进行描述性统计分析，我们可以了解数据的分布情况和基本统计特征，如均值、标准差和分位数等。
这些统计指标可以帮助我们对数据有一个初步的认识。
4. 相关性分析：在本实验中，我们将进行相关性分析，以探究不同因素之间的相关性。
通过计算相关系数，我们可以判断变量之间的线性关系强度和方向，从而了解它们之间的相互作用。
5. 回归分析：为了进一步研究不同因素对销售额的影响，我们将进行回归分析。
通过建立回归模型，我们可以估计不同因素对销售额的贡献程度，并进行显著性检验，以确定哪些因素对销售额具有统计显著性影响。
实验结果：经过数据分析和统计建模，我们得到了以下结果：1. 广告投入和促销活动对销售额有显著正向影响，说明增加广告投入和促销活动可以提高销售额。
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)
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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。
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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。
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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
管理统计学 假设检验的SPSS实现 实验报告
假设检验的SPSS实现一、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。
二、实验内容提要1.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12.3cm12.3 12.8 12.4 12.1 12.72.比较两批电子器材的电阻，随机抽取的样本测量电阻如题表2所示，试比较两批电子器3. 配对t检验的实质就是对差值进行单样本t检验，要求按此思路对例课本13.4进行重新分析，比较其结果和配对t检验的结果有什么异同。
4．一家汽车厂设计出3种型号的手刹，现欲比较它们与传统手刹的寿命。
分别在传统手刹，型号I、II、和型号III中随机选取了5只样品，在相同的试验条件下，测量其使用寿命（单位：月），结果如下：传统手刹：21.2 13.4 17.0 15.2 12.0型号I ：21.4 12.0 15.0 18.9 24.5型号II ：15.2 19.1 14.2 16.5 24.5型号III ：38.7 35.8 39.3 32.2 29.6（1）各种型号间寿命有无差别?（2）厂家的研究人员在研究设计阶段，便关心型号III与传统手刹寿命的比较结果。
此时应当考虑什么样的分析方法？如何使用SPSS实现？三、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。
单个样本统计量N 均值标准差均值的标准误zhijing5 12.460 .2881 .1288单个样本检验检验值 = 0t df Sig.(双侧) 均值差值差分的 95% 置信区间下限上限zhijing96.708 4 .000 12.4600 12.102 12.818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，点击确定方差齐性检验Levene 统计量df1 df2 Sig.dianzu 基于均值.653 1 12 .435 基于中值.607 1 12 .451 基于中值和带有调整后的 df.607 1 11.786 .451 基于修整均值.691 1 12 .422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。
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”。
管理同学SPSS描述统计分析 实验报告
描述统计分析一、实验目的与要求1. 了解统计描述的常用工具及SPSS 中的统计描述模块。
2. 掌握分类变量和连续变量的统计描述方法及指标。
二、实验内容提要1．根据CCSS_Sample.sav 数据，分析受访者的年龄分布情况，尝试分城市/合并描述。
2．根据SPSS 自带数据Employee data.sav ，分析员工性别、受教育程度、少数民族、职位类别的分布情况，并尝试分析这些属性之间的关系以及这些属性和工资之间的关系。
三、实验步骤根据CCSS_Sample.sav 数据在数据栏中找到拆分文件，点击，将城市添加到分组方式中，对城市进行拆分，点击确定。
在分析中选择描述统计下的描述，点击确定。
描述统计量 S0. 城市 N 极小值 极大值 均值 标准差 100北京S3. 年龄37818 65 36.43 13.129 有效的 N （列表状态） 378200上海S3. 年龄 387 18 65 37.76 13.674 有效的 N （列表状态） 387300广州S3. 年龄38218 65 34.87 11.544 有效的 N （列表状态） 382根据SPSS 自带数据Employee data.sav在分析一栏中的描述统计下找到频率，点击确定。
性别分析表 Gender频率百分比 有效百分比 累积百分比 有效 Female 21645.6 45.6 45.6 Male258 54.4 54.4 100.0 合计474100.0100.0受教育程度分析表Educational Level (years)频率百分比有效百分比 累积百分比 有效 8 53 11.2 11.2 11.2 12 190 40.1 40.1 51.3 14 6 1.3 1.3 52.5 15 116 24.5 24.5 77.0 1659 12.4 12.4 89.5 1711 2.3 2.3 91.8 18 9 1.9 1.9 93.7 19 27 5.7 5.7 99.4 20 2 .4 .4 99.8 21 1 .2 .2100.0合计474100.0100.0少数民族分析表Minority Classification频率百分比有效百分比 累积百分比 有效 No370 78.1 78.1 78.1 Yes104 21.9 21.9 100.0合计474100.0100.02.选择分析，描述统计下的交叉表，点击确定，分析性别和受教育程度之间的情况，将性别添加到行，将受教育程度添加到列中，点击确定。
SPSS管理统计 课程设计 非参数假设检验
一、实验名称：实验三二、实验要求：1、所有的文件上传到网络硬盘中。
2、数据文件保存，用文件名“学号+姓名+人员登记”。
3、撰写实验报告。
每个操作要写出实验步骤，及操作结果。
4、要求电子版实验报告，用文件名“学号+姓名+实验一”保存，学期结束上交。
5、练习上课讲过（第6-9章）的例子。
（无需写实验报告）。
三、实验步骤及结果：“CH6CH9CH10证券投资额与依据”的数据是对杭州市股民的调查数据，试进行以下分析。
（需写实验报告）（1）北京市股民的“证券外年收入”为4.8万元，杭州股民的“证券外年收入”和北京股民的相同吗？分析：此题为“单样本T检验”，检查相应总体均值是否为某个值。
1.1实验步骤：1）启动SPSS，调入样本值，2）点击Analyze->Compare Means->One-Sample T Test，弹出小窗口，将“券外收入”添加到Test Variable(s)中，3)在Test Value中输入4.8,如图1.114）点击OK.图1.11 单样本T检验窗口1.2实验结果：如图：1.12，T检验的最后结果p=0.164>0.05,可知杭州股民的“证券外年收入”和北京股民的没有显著差异。
图1.12 有关单样本T检验（2）杭州股民投入股市的资金超过他们的年收入吗？分析：此题为“配对样本的T检验”，即两组样本不可以颠倒顺序，不然将出现错误。
2.1实验步骤：1）点击Analyze->Compare Means->Paired-Samples T Test，2）从左框变量中选出“券外收入”和“投资总额”，用箭头放入右边的Test variables 框中，此时右框中的2个变量已差的形式出现，如图2.11。
3）点击OK。
图2.11 配对T检验窗口2.2实验结果：图2.12中的paired samples test表格中可知T检验的最后结果p=0.00<0.05,两者有显著性差异，从第一张表格中可以得知“投入总资金”>“卷外收入”。
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。
管理统计学 实验二 spss
《管理统计学》实验二假设检验与方差分析实验项目名称案例4.1 谷类食品生产商的投资问题案例4.2 数控机床的选购问题案例5.1 运动员团体成绩预测问题案例5.2 手机电池通话时间测试案例5.3 月份与CPI的关系目录一、实验目的 (3)二、实验原理 (3)三、设备 (3)四、实验内容和实验步骤 (3)1、案例4.1 谷类食品生产商的投资问题 (3)2、案例4.2 数控机床的选购问题 (6)3、案例5.1 运动员团体成绩预测问题 (11)4、案例5.2 手机电池通话时间测试 (16)5、案例5.3 月份与CPI的关系整理 (21)五、实验总结 (27)一、实验目的1. 掌握SPSS数据文件的建立2. 掌握SPSS统计分析中的均值比较和T检验方法3. 掌握单因素方差分析和多因素方差分析的原理与步骤4. 学习并将管理统计学课程所学的知识用于解决实际问题二、实验原理SPSS软件有数据整理、分析数据的功能，其中包括假设检验及方差分析实验可以用到的工具，如均值比较、参数分析、建立线性模型等。
三、设备SPSS软件（英文名称Statistical Package for the Social Science）四、实验内容和实验步骤1、案例4.1 谷类食品生产商的投资问题1）启动SPSS，在变量视图里面输入案例变量“食用者类型（字符串）”和“热量摄取量（数值，小数设为0位）”2）在数据输入窗口输入数据3）分别对两种食用者类型的热量摄取量均值进行检验（α=0.05），按照”分析-比较均值-独立样本检验”，加入检验变量“热量摄取量”、加入分组变量“食用者类型”，设置组1、2分别为A、B组，点击选项，设置置信区间百分比为95%4）点击确定，得到结果如下：5）分析谷物食品的生产商的说法“多吃谷物吧，早上也吃，这样有助于减肥。
”是否正确解答：由上面的数据可以看出，F检验表明方差齐性成立，即在显著性水平为95%的条件下，f的显著性概率p为0.652>0.05，A类（经常的谷类食用者）和B类（非经常谷类食用者）的热量摄取量没有明显差异。
统计学spss实验报告
统计学spss实验报告统计学SPSS实验报告引言：统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域中都扮演着重要的角色。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，它提供了丰富的数据处理和分析工具，广泛应用于社会科学、医学、市场调研等领域。
本实验旨在通过使用SPSS软件，对一组数据进行统计分析，并得出相关结论。
方法：本实验采用了一组假想数据，包含了100位学生的考试成绩和他们的学习时间。
首先，我们使用SPSS软件导入数据，并对数据进行初步的描述性统计分析。
然后，我们进一步进行了相关性分析和回归分析，以探索学习时间与考试成绩之间的关系。
结果：在描述性统计分析中，我们计算了学生们的平均学习时间和考试成绩的平均值、标准差等指标。
结果显示，学生们的平均学习时间为3小时，考试成绩的平均值为80分，标准差分别为1小时和10分。
这些数据为后续的分析提供了基础。
接下来，我们进行了相关性分析，以确定学习时间与考试成绩之间的相关性。
通过SPSS软件的相关性分析功能，我们计算了学习时间和考试成绩之间的皮尔逊相关系数。
结果显示，学习时间与考试成绩之间存在显著的正相关关系（r = 0.8, p < 0.001）。
这意味着学习时间越长，考试成绩越高。
进一步地，我们进行了回归分析，以确定学习时间对考试成绩的影响程度。
通过SPSS软件的回归分析功能，我们建立了一个线性回归模型，将学习时间作为自变量，考试成绩作为因变量。
结果显示，学习时间对考试成绩有显著的预测作用（F(1, 98) = 100, p < 0.001）。
回归方程为：考试成绩 = 70 + 10 * 学习时间。
这意味着每多学习1小时，考试成绩将提高10分。
讨论：通过本实验的统计分析，我们得出了以下结论：学习时间与考试成绩之间存在显著的正相关关系，学习时间对考试成绩有显著的预测作用。
统计学SPSS实验报告.doc
SPSS实验报告一．实验目的1. 掌握SPSS 的基本操作，能够熟练应用SPSS 进行基本的统计分析。
2. 在用SPSS 对具体实例进行分析的基础上能对结果进行正确的解释。
3. 在对SPSS 基本操作熟练的情况下，进一步自学SPSS 更强大的分析能。
二．实验要求1. 掌握如何通过 SPSS 进行数据的获取和管理，包括数据的录入，保存，读取，转化，增加，删除；数据集的合并，拆分，排序。
2. 了解描述性统计的作用，并掌握其 SPSS 的实现（频数，均值，标准差，中位数，众数，极差）。
3. 应用 SPSS 生成表格和图形，并对表格和图形进行简单的编辑和分析。
4. 应用 SPSS 做一些探索性分析（如方差分析，相关分析）三．实验内容（一）.问题的提出对不同广告方式和不同地区对某商品销售额影响进行分析。
在制定某商品的广告策略时，收集了该商品在不同地区采用不同广告形式促销后的销售额数据，分析广告形式和地区是否影响商品销售额。
自变量为广告方式（X1）和地区(X2)，因变量为销售额(Y)。
涉及地区18个，每个地区抽取样本8个,共有案例144个。
具体数据如下：X1 X2 Y1.00 1.00 75.002.00 1.00 69.004.00 1.00 63.003.00 1.00 52.001.002.00 57.002.00 2.00 51.004.00 2.00 67.003.00 2.00 61.001.00 3.00 76.002.003.00 100.004.00 3.00 85.003.00 3.00 61.001.00 4.00 77.002.00 4.00 90.004.00 4.00 80.003.004.00 76.001.00 5.00 75.002.00 5.00 77.004.005.00 87.003.00 5.00 57.002.00 6.00 60.00 4.00 6.00 62.003.00 6.00 52.001.00 7.00 76.002.00 7.00 33.004.00 7.00 70.00 3.00 7.00 33.001.00 8.00 81.002.00 8.00 79.00 4.00 8.00 75.003.00 8.00 69.001.00 9.00 63.002.00 9.00 73.004.00 9.00 40.00 3.00 9.00 60.001.00 10.00 94.002.00 10.00 100.00 4.00 10.00 64.003.00 10.00 61.001.00 11.00 54.002.00 11.00 61.00 4.00 11.00 40.001.00 12.00 70.002.00 12.00 68.00 4.00 12.00 67.003.00 12.00 66.001.00 13.00 87.002.00 13.00 68.004.00 13.00 51.00 3.00 11.00 41.00 3.00 13.00 65.001.00 14.00 65.002.00 14.00 63.004.00 14.00 61.00 3.00 14.00 58.001.00 15.00 65.002.00 15.00 83.004.00 15.00 75.00 3.00 15.00 50.001.00 16.00 79.002.00 16.00 76.00 4.00 16.00 64.003.00 16.00 44.002.00 17.00 73.004.00 17.00 50.00 3.00 17.00 45.001.00 18.00 75.002.00 18.00 74.00 4.00 18.00 62.003.00 18.00 58.001.00 1.00 68.002.00 1.00 54.00 4.00 1.00 58.003.00 1.00 41.001.002.00 75.002.00 2.00 78.00 4.00 2.00 82.003.00 2.00 44.001.00 3.00 83.002.003.00 79.004.00 3.00 78.00 3.00 3.00 86.001.00 4.00 66.002.00 4.00 83.004.00 4.00 87.00 3.00 4.00 75.001.00 5.00 66.002.00 5.00 74.00 4.00 5.00 70.003.00 5.00 75.001.00 6.00 76.002.00 6.00 69.00 4.00 6.00 77.003.00 6.00 63.001.00 7.00 70.002.00 7.00 68.00 4.00 7.00 68.003.00 7.00 52.001.00 8.00 86.002.00 8.00 75.00 4.00 8.00 61.003.00 8.00 61.001.00 9.00 62.002.00 9.00 65.00 4.00 9.00 55.003.00 9.00 43.002.00 10.00 70.004.00 10.00 76.003.00 10.00 69.001.00 11.00 56.002.00 11.00 53.004.00 11.00 70.003.00 11.00 43.001.00 12.00 86.002.00 12.00 73.004.00 12.00 77.003.00 12.00 51.001.00 13.00 84.002.00 13.00 79.004.00 13.00 42.003.00 13.00 60.001.00 14.00 77.002.00 14.00 66.004.00 14.00 71.003.00 14.00 52.001.00 15.00 78.002.00 15.00 65.004.00 15.00 65.003.00 15.00 55.001.00 16.00 80.002.00 16.00 81.004.00 16.00 78.003.00 16.00 52.001.00 17.00 62.002.00 17.00 57.004.00 17.00 37.003.00 17.00 45.001.00 18.00 70.002.00 18.00 65.004.00 18.00 83.003.00 18.00 60.00X1一列中，1表示报纸，2表示广播，3表示宣传品，4表示体验。
统计分析spss实验报告
3.在 Test Variable 中选择“ a”,在 Grouping Variable 中选择“b”然后 Define groups 单击 “OK”得到对结果的分析表。
（二）结果分析： 输出结果为：
Group Statistics b a 1 2 N 10 10 Mean 2.1118E3 1.9390E3 Std. Deviation 122.91442 156.99469 Std. Error M可知，40 个样本的平均值为 1.3650，标准差为 0.41358，均值的标准误差为 0.06539 由表 2 可知，t 的统计观测值为 20.109，自由度为 39，t 统计值的显著性概率 p 值等于 0.000<α=0.05， 所以拒绝原假设，认为冰箱返修率大于 1.1%,即认为由于近年来企业生产的冰箱出现了一定的系统因 素而导致质量出现了问题。
Compare Means
One-Way ANOVA
3.从左侧列表框中选择观测变量（指标） ，通过中间的移动按钮移入到右侧的 Dependent List 框 内。 从左侧列表框中选择因素变量，通过中间的移动按钮移入到右侧的 Factor 框内。 单击“OK” 。得到对结果的分析表。
（二）结果分析：
Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means 95% Confidence Interval of the Sig. F a Equal assumed Equal variances variances .318 Sig. .580 t 2.741 df 18 Mean Std. Error Difference Lower Upper
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假设检验的SPSS实现
、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。
二、实验内容提要
1. 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1
2.3cm
12.3 12.8 12.4 12.1 12.7
2. 比较两批电子器材的电阻，随机抽取的样本测量电阻如题表2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. 配对 t检验的实质就是对差值进行单样本t检验，要求按此思路对例课本 13.4进行重新分析，比较其结果和配对 t检验的结果有什么异同。
4．一家汽车厂设计出 3种型号的手刹，现欲比较它们与传统手刹的寿命。
分别在传统手刹，型号I、II、和型号 III中随机选取了 5只样品，在相同的试验条件下，测量其使用寿命（单位：月），结果如下：
传统手刹：21.213.417.015.212.0
型号 I ：21.412.015.018.924.5
型号 II ：15.219.114.216.524.5
型号 III ：38.735.839.332.229.6
（ 1）各种型号间寿命有无差别 ?
（2）厂家的研究人员在研究设计阶段，便关心型号III 与传统手刹寿命的比较结果。
此时应
当考虑什么样的分析方法？如何使用 SPSS实现？
三、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
df1df2Sig.
Levene 统计量
基于均值.653112.435
基于中值.607112.451
dianzu 基于中值和带有调整后
.607111.786.451的 df
基于修整均值.691112.422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。
N
均值
标准差
均值的标准误
治疗后 - 治疗
前10
-10.00000011.9536141 3.7800647
单个样本检验
检验值 = 0
t df Sig.（双
侧）
均值差值差分的 95% 置信区间
下限上限
治疗后 - 治疗
前
-2.645
9
.027-10.0000000-18.551100-1.448900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
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。
建立数据视图
4.2. 针对题目 4（ 1），可进行如下操
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
a. 将使用调和均值样本大小 = 5.000
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
多重比较
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。
四、实验结果与结论。