参数估计与假设检验_SPSS
SPSS17.0在生物统计学中的应用实验指导-实验三、参数估计 实验四、t检验(可打印修改) (
SPSS在生物统计学中的应用——实验指导手册实验三：参数估计一、实验目的与要求1.理解参数估计的概念2.熟悉区间估计的概念与操作方法二、实验原理1. 参数估计的定义●参数估计（parameter estimation）是根据从总体中抽取的样本估计总体分布中的未知参数的方法。
它是统计推断的一种基本形式，是数理统计学的一个重要分支，分为点估计和区间估计两部分。
●点估计（point estimation）：又称定值估计，就是用实际样本指标数值作为总体参数的估计值。
当总体的性质不清楚时，我们须利用某一量数（样本统计量）作为估计数，以帮助了解总体的性质，如：样本平均数乃是总体平均数μ的估计数，当我们只用一个特定的值，亦即数线上的一个点，作为估计值以估计总体参数时，就叫做点估计。
✧点估计的数学方法很多，常见的有“矩估计法”、“最大似然估计法”、“最小二乘估计法”、“顺序统计量法”等。
✧点估计的精确程度用置信区间表示。
●区间估计(interval estimation)是从点估计值和抽样标准误出发，按给定的概率值建立包含待估计参数的区间。
其中这个给定的概率值称为置信度或置信水平(confidence level)，这个建立起来的包含待估计函数的区间称为置信区间，指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率●置信区间(confidence interval)是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。
置信区间越大，置信水平越高。
划定置信区间的两个数值分别称为置信下限(lower confidence limit,lcl)和置信上限(upper confidence limit,ucl)2. 参数估计的基本原理统计分析的目的就是由样本推断总体，参数估计即是实现这一目的的方法之一。
3. 参数估计的方法参数估计的结果，常用点估计值（样本均值）+置信区间（置信下限、置信上限）来表示。
三、实验内容与步骤1. 单个总体均值的区间估计打开数据文件“描述性统计（100名女大学生的血清蛋白含量）.sav”选择菜单【分析】—>【描述统计】—>【探索】”，打开图3.1探索（Explore）对话框。
05参数估计与假设检验_SPSS
Analyze - Compare Means
分析 - 比较均值 Mean One Sample T test 均值
基本概念
单样本T检验
Independent Sample T test
Paired-Samples T test
独立样本T检验
配对样本T检验
One-Way ANOVA
分层次计算平均数
Analyze — Compare Means — Mean
例一
例一
用“Employee.sav”资料，
（1）计算各工种的平均受教育年数。 （2）计算各工种分性别的平均受教 育年数。
单样本T检验
单样本 T 检验是指，样本平均与总体 平均数的差异检验。样本平均数（ x ） 与总体平均数μ。往往大小不一，这差 异是由于抽样误差造成，还是本质性误 差 —样本根本不是来源于该总体。如果 差异显著，则认为样本平均数与总体平 均数μ。的差异已不能完全认为是抽样 误差了。
One-Sample T Test Analyze — Descriptives — Explore
例
例一
某区进行英语测验，现从某校 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 根据现有 资料，以95%的置信水平推断该校 英语测试的成绩。（假定学生的考 试成绩是服从正态部分的。）
检验结果
验-等 于）
于-左 侧）
于-右 侧）
检验结果
检验结果
验-等 于）
出-右 侧）
检验结果
检验结果
右侧 ）
某省大学英语四级考试的平均 成绩为 65 分，现从某校随机抽取 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。若显著性水平 取0.05，问该校英语水平是否不高 于全区水平。（假定考试成绩服从 正态分布）
参数估计与假设检验SPSS
3
区别
参数估计更侧重于总体参数的估计和推断，而假 设检验更侧重于对总体参数的假设进行验证和决 策。
02
SPSS软件介绍
SPSS软件的特点与优势
强大的统计分析功能
SPSS提供了广泛的统计分析方法，包括描述性统计、推论性统计、 多元统计分析等，能够满足各种数据分析和科学研究的需求。
易用性
SPSS的用户界面友好，操作简单，使得用户可以快速上手，减少了 学习成本。
参数估计与假设检验的应用场景与注 意事项
参数估计与假设检验的应用场景
社会科学研究 在社会科学研究中，参数估计与 假设检验是常用的统计方法，用 于检验理论模型和假设，评估变 量之间的关系。
心理学研究 在心理学研究中，参数估计与假 设检验用于研究人类行为、认知 和情感等方面的规律和特点。
医学研究 在医学研究中，参数估计与假设 检验常用于临床试验和流行病学 研究中，以评估治疗效果、疾病 发病率和风险因素等。
04
05
根据输出结果判断假设是否 成立。
假设检验的实例分析
以一个实际研究问题为例，如比较两组人群的平均身高是否存在显著差异。
在SPSS中实现该实例分析，包括数据导入、选择统计方法、设置参数、运 行统计方法和结果解读等步骤。
根据SPSS的输出结果，判断提出的假设是否成立，并解释结果的实际意义。
05
数据处理技术，提高分析效率和准确性。
多变量分析方法
03
多变量分析方法的发展将促进参数估计与假设检验的进一步应
用，能够更全面地揭示变量之间的关系。
THANKS
感谢观看
使用SPSS进行参数估计，例如使用逻辑回归分 析来估计吸烟与肺癌之间的关系。
04
假设检验在SPSS中的实现
17SPSS综合应用参数估计和假设检验
钮“”，将变量选入到相应的行变量“[Row（s）]”和列变量 “[Column（s）]”列表中。 点击“Statistics”，选择“McNemar（M）”, 点击 “Continue”。 单击“OK”完成。
在弹出的对话框左侧的变量列表中单击选择成对分 析变量“手术前”和“手术后”，单击按钮，将变 量选入到“Paired Variable（s）”变量列表中。 单击“Options…”，设置“Confidence Interval” 为95%，然后“Continue”。
2.两独立样本均数的比较（p90）
内容回顾
Statistical Inference
Parameter Estimation
Hypothesis Test
point Estimation
Interval Estimation
parametric Test
Nonparame -tric T参数检验
2.两相关样本率的卡方检验
操作过程
SPSS进行两相关样本率的检验的操作为：“Data”→“Weight Cases…”。
在弹出的对话框中选择“Weight cases by”，在左侧的变量列 表中单击选择分析变量，单击按钮“”，将变量“对子数”选 入到“Frequency Variable”，点击“OK”。
在“Test Value”中输入要比较的总体均数，本例为 140 g/L。
单击“Options…”，设置“Confidence Interval”为 95%，然后单击“Continue”。
单击“OK”完成。
SPSS详细操作指导
SPSS操作指导社会统计学软件包（SPSS）20世纪60年代由美国斯坦福大学的3位研究生研制开发，使国际上最有影响力的统计软件之一，广泛用于社会学、经济学、生物学、教育学、心理学等各个领域。
一、SPSS数据文件管理1、建立一个数据文件菜单“文件”——“新建”——“数据”；（1）单击“变量视图”。
标签：变量名不能超过8个字符，所以需要输入相应变量的文字解释说明。
值：一般适用于定类变量和定序变量。
缺失：定义缺失值没有缺失值，系统默认选项。
离散缺失值，制定3个数值为缺失值。
缺失值的范围。
列：定义列宽测量：尺度指定距和定比数据，用于代表连续数据；有序代表定序数据；名义代表定类数据。
（2）单击“数据视图”进行数据的直接录入。
注意：开放题和简单单选题录入相似。
多选题的录入比较复杂。
多选题又称为多重应答，是社会调查和市场调研中极为常见的一种数据记录类型。
录入时可以采用两类：多重二分法、多重分类法。
多重二分法是指在编码的时候，对应每一个选型都要定义一个变量，有几个选项就有几个变量，这些变量均为二分类，它们各自代表对一个选项的选择结果。
如1代表选择，0代表未选。
多重分类法是利用多个变量来对一个多选题的答案进行定义，这些变量须为数值型变量，利用值标签将答案标出，所有变量采用一套值标签。
适合于选项较多的情况。
2、读取外部数据一般使用EXCEL数据。
菜单“文件”——“打开”——“数据”，调出打开文件对话框，在文件类型下拉列表中选择EXCEL类型。
二、数据整理数据整理的功能主要集中在“数据”和“转换”两个主菜单下。
1、数据“数据”——“个案排序”。
“数据”——“转置”。
“数据”——“选择个案”。
“数据”——“分类汇总”；分组变量一般是离散变量，而汇总变量一般是连续变量。
要同时计算一个变量的两个统计量时需要将该变量移入两次汇总变量。
“数据”——“合并文件”；添加个案是指纵向合并样本量；添加变量是指横向合并变量。
未匹配变量中*变量为工作数据文件中的变量，+为外部数据文件中的变量。
数据分析入门spss使用二
两样本T检验
对来自两个正态分布总体的两个样本是否存在差异性 的检验
位置：分析—比价平均值—独立样本t检验
两样本T检验案例
现希望评价2007年4月第一次调查时不 同收入人群的消费者信心指数是否存 在差异
T检验
T检验的原理
Spss的T检验
T检验在spss中在“比较均值”菜单内
1.均值检验：对样本的统计指标的描述 2.单样本t检验过程：进行样本均数与已经总体均数的
比较 3.独立样本t检验过程/两组资料的t检验：进行两样本
均数差别的比较 4.配对样本t检验：进行配对资料的均数比较
单样本T检验例子
回归预测
新选了一个城市，其中当年轻人数为5万人, 人均可支配收入为2000元，预测其销售收入
偏相关过程：进行相关分析的两个变量其取值均受到其他变 量的影响，可以利用偏相关分析对其他变量进行控制，输出 控制其他变量影响后的相关系数。
pearson相关系数
相关系数r的特点： （1）相关系数r是一个无单位的量值，取值在-1<r<1 （2）r>0为正相关，r<0为负相关。 （3）r的绝对值越接近与1，相关性越好；r的绝对值越接 近与0，相关性越差
SPSS数据分析
为什么要做检验
通过获得随机样本来实施抽样研究的例子很多，但此时研究中直接 获取的只是样本的情况，而研究者关心的并不仅仅是样本，更希望 了解相应的总体特征。
参数估计：推估样本所在的总体特征 假设检验：对提出的一些总体假设进行分析判断，做出统计决 策。
假设检验
假设检验的原理
小概率事件: 衡量一件事情发生与否可能性的标准是概率的 大小，通常称概率大的事件容易发生，概率小的事件不容易 发生。习惯上讲发生概率很小，如p≤0.05的事件称为小概 率事件，表示在一次实验或观察中该事件发生的可能性很小， 不会发生。
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%。
SPSS统计分析参数估计与假设检验
个总体的均值
2. 假定条件
两个样本是独立的随机 样本
两个总体都是正态分布 两个总体方差未知且不
相等s12 s22
3. 检验统计量
t(X1-XSn2112)- (Snm2 221-m2)~t((Sn112)2/(n1(-Sn1112)Sn(2 2S2 n)2 222)2/(n2-1))
从表5-2可看出，t值为-0.592,自由度 为39，显著值为0.558，样本均值与检验 值的差为-0.2122，该差值95%的置信区 间是-0.9379~0.5134。
24.08.2021
9
（三）为了解某村1300户农民的年收入状况，不 重复抽取70户家庭进行调查，得出每户农民年 平均收入为4500元，标准差为260元。试求该村 每户农民年平均收入95%的置信区间。
24.08.2021
21
2、结果分析
表5-3 分组统计量
Group Statistics
HB
Std S. td. Error
1，2 N MeaDneviatioMnean
1
1221.65229.0531 .4480
2
1109.10915.6989 .3898
表5-3 是血红蛋白值的观测量个数、均值、标准差和均 值的标准误等统计量。
n1 n2
24.08.2021
13
两个总体均值之差的检验 (s12、 s22 未知，大样本)
• 检验统计量为
Z(X1-X2)-(m1-m2)~N(0,1)
s12 s22 n1 n2
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14
两个总体均值之差的检验 (s12、 s22 未知但相等,小样本)
1. 检验具有等方差的两个总体的均值 2. 假定条件
参数估计和假设检验
X
n =16
一般的，当总体服从 N(μ,σ2 )时，来自该总体的容量为n的样本的均值X也服从正态分布，X 的期望为μ，方差为σ2/n。即X～N(μ,σ2/n)。
中央财经大学统计学院*
中心极限定理
f(X)
X
小样本
从均值为，方差为 2的一个任意总体中抽取容量为n的样本，当n充分大时，样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为σ2/n的正态分布。
3,4
3,3
3,2
3,1
3
2,4
2,3
2,2
2,1
2
4,4
4,3
4,2
4,1
4
1,4
4
1,3
3
2
1
1,2
1,1
1
第二个观察值
第一个 观察值
所有可能的n = 2 的样本（共16个）
抽样分布的一个演示：重复抽样时样本均值的抽样分布（3）
各样本的均值如下表，并给出样本均值的抽样分布
x
样本均值的抽样分布
比重复抽样时的必要样本量要小。 式中n0是重复抽样时的必要样本容量。
中央财经大学统计学院*
样本量的确定（实例1）
需要多大规模的样本才能在 90% 的置信水平上保证均值的误差在 ± 5 之内? 前期研究表明总体标准差为 45.
n
Z
E
=
=
=
≈
2
2
2
2
2
2
(1
645)
(45)
(5)
219.2
220
.
向上取整
当 时总体比例的置信区间可以使用正态分布来进行区间估计。（样本比例记为 ，总体比例记为π）
非常实用的SPSS卡方检验具体操作
假设检验：又称显著性检验，是指由样本间存在的差别对样本所代表的总体间是否存在着差别做出判断。
04
定性资料的统计分析
定性资料的假设检验：行×列表卡方检验
基本思想：检验实际频数和理论频数的差别是否由抽样误差引起，也就是由样本率或样本构成比来推断总体率或总体构成比。 行×列表的简单形式是：四格表；当行和或列大于2时，统称行×列表，或R×C表。 卡检验的基本公式： A：表示实际频数，即实际观察到的例数。T：理论频数，即如果假设检验成立，应该观察到的例数。 ：求和符号。 R：行数， C：列数。自由度： 如果假设检验成立，A与T不应该相差太大。理论上可以证明 服从卡方分布，计算 出值后，查表判断这么大的 是否为小概率事件，以判断建设检验是否成立。 适用条件：表中不宜有1/5以上格子的理论频数小于5，或有一个格子的理论频数小于1。
SPSS进行卡方检验具体操作 ——SPSS在医学统计中的应用
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定性资料的统计分析 行×列表分析
定性资料的统计分析
CONTENTS
主要内容
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02
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统计推断：用样本信息推论总体特征的过程。
01
包括：
02
参数估计: 运用统计学原理，用从样本计算出来的统计指标量，对总体统计指标量进行估计。
四、分层卡方检验：结果解么计算对吗？
二、确切概率法：这么计算对吗？
三、配对卡方检验：实例
实例：两位放射科医生对一批矽肺片独自做出矽肺分级诊断，结果如下表，请问他们的诊断结果是否基本一致，诊断水平有无差别。
医生乙诊断结果
Ⅰ级
Ⅱ级
Ⅲ级
合计
第五章 参数估计与假设检验的SPSS过程 实验
实验：参数估计与假设检验的SPSS过程
一、实验目的与要求
1.熟悉区间估计的概念与操作方法
2.熟练掌握T检验的SPSS操作
3.学会利用T检验方法解决身边的实际问题
4. 学会对运行结果进行统计分析说明。
二、实验原理
1.参数估计的基本原理
参数估计就是利用样本信息去估计未知的总体参数，基本原理包括极大似然原理及最大二乘估计原理等。
2.假设检验的基本原理
假设检验的基本思路是先对总体特征做出某种假设，然后利用样本提供的信息去验证前面提出的假设是否成立。
如果样本数据不能充分证明和支持假设的
成立，则在一定的概率条件下，应拒绝该假设；反之，如果样本数据不能充分证
明和支持假设是不成立的，则不能推翻原假设。
小概率事件原理是假设检验的基
本原理。
三、实验内容与步骤
分析某班级学生的高考数学成绩是否存在性别上的差异。
（显著性水平为0.01）
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
(1)对题目的分析：
(2)数据组织：
(3) 主要设置步骤：
(4)主要结果及分析：。
管理统计数据获取统计原理SPSS工具与应用研究教学设计
管理统计数据获取统计原理SPSS工具与应用研究教学设计背景在当前经济越来越全球化的背景下，企业面临着越来越复杂的经营环境和管理挑战。
要让企业的决策更加科学和精准，必须依靠数据和统计分析。
因此，大量的企业管理职业领域需要掌握统计学和数据分析技能的专业人才。
而SPSS软件作为一个常用的统计工具，是企业和专业人才的首选，因此掌握SPSS工具在统计学和数据分析领域的应用，将会成为未来管理人才的必备技能。
目的该教学设计旨在通过讲授管理统计数据获取的基础知识和SPSS工具的基本使用方法，帮助学生掌握统计学和数据分析的相关技能。
内容1.统计原理–概率分布–参数估计与假设检验–方差分析–相关分析–回归分析2.数据获取–问卷设计–采样方法–数据清理3.SPSS工具的使用–数据输入和导入–数据分析和可视化–输出和报告4.应用案例–市场营销案例分析–生产管理案例分析–人力资源管理案例分析教学方法1.授课：教师通过讲解统计原理和SPSS工具的基本使用方法，让学生掌握相关的知识和技能。
2.练习：教师安排练习环节，让学生通过实际操作练习，巩固所学的知识和技能。
3.案例分析：教师带领学生对实际应用场景进行案例分析，让学生将所学的知识和技能进行实际运用。
4.讨论：教师引导学生进行讨论，让学生通过互动交流，更好地理解所学的知识和技能。
考核与评价1.平时学习表现占30%。
2.期中考试占30%。
3.期末考试占40%。
4.学生的考试结果，实践项目的完成情况以及课堂表现等因素将被综合考虑。
结语通过该教学设计的实施，相信学生们可以更好地掌握SPSS工具在管理统计数据获取中的应用，更好地应对数据驱动的管理决策需求，从而为未来的职业生涯打下坚实的基础。
同时，教师还需根据实际情况合理调整教学内容和教学方式，让学生更好地参与到教学过程中，并不断探索更有效的教学方法，提高教学效果。
SPSS复习知识点及题目
教育统计与测量（SPSS）复习第一章：概述1．什么是信息？简单地讲，通过信息，可以告诉我们某件事情，可以使我们增加一定的知识。
英语中的信息是“information”，表示信息可以让受者产生某种形式的变化，这种变化可以让受者从认识上的不完全、不理解、不确定变为完全、理解和确定。
信息论的奠基者香农将信息定义为熵的减少，即信息可以消除人们对事物认识的不确定性，并将消除不确定程度的多少作为信息量的量度。
信息的价值因人而异。
所谓有用的信息，因人而异。
是否是信息，不是由传者，而是由受者所决定。
2．教育信息数量化的特点表示教育信息的数量与各种物理测量的数量有着明显的不同，在教育信息的统计处理中，应根据教育信息数量化的方法、特点不同，决定对这种信息进行统计处理的具体方法。
这是进行教育信息处理的重要关键。
3．教育信息数量化的尺度（1）名义尺度(nominal scale) ：名义尺度的数值仅具符号的意义。
名义尺度的数字多用于表示不同的数别，它为教育信息的表示，存贮带来了很大的方便。
（2）序数尺度(ordinal scale) ：序数尺度的数字多用于表示某些现象的排列顺序，可比较其大小，但不能进行四则运算，所以对这类数字的数值群的处理较多。
（3）距离尺度(interval scale，equal unit scale)：距离尺度又称间隔尺度，是指数值间的距离（间隔），具有加法性。
距离尺度要求具有等价的单位，但不要求确定的零点位置。
对距离尺度的数字可以计算算术平均值、计算标准差，求相关系数等各种统计处理。
（4）比例尺度(ratio scale) ：比例尺度是一种具有绝对零度的距离尺度值。
表示身长、体重的数值是比例尺度值。
对比例尺度的数字可进行各种统计处理。
4．数据的类型（1）定类数据（也称名义级数据），是数据的最低级。
（性别、编号）（2）定序数据（也称序次级数据），是数据的中间级。
（名次、优秀良好及格、有顺序的）（3）定距数据（也称间距级数据），是具有一定单位的实际测量值。
参数估计与假设检验_SPSS
T test）
两个配对样本均值之间差异用t统计量 进行检验。
操作：分析-比较均值-配对样本T检验
出现 对话框
配对样本
配对样本（Paired Sample）又称相关样 本（Correlated Sample），指两个样本 的观测值之间彼此关联。 例如：实验前后的测量，研究者感兴趣 的是二次测量之间是否存在差异。
概述参数估计两个总体均值之差的区间估计总体参数估计是以样本统计量即样本数字特征作为未知总体参数即总体数字特征的估计量并通过对样本单位的实际观察取得样本数据计算样本统计量的取值作为被估计参数的估计值
比较均值 （ Compare
基本概念
Means ）
均值
单样本T检验 独立样本T检验 配对样本T检验 单因素ANOVA
操作
1. 各地区的“女性期望寿命”是否相同？ 如果是拒绝原假设，请做多重比较。
2. 各种宗教的“女性期望寿命”是否相同？ 如果是拒绝原假设，请做多重比较。
下章问题提示
单因素方差分析（原理、操作）
“工种”对薪水是否有影响？
如果拒绝原假设，需要多重比较
“工种”对薪水的影响哪些是相同和不同的？
双因素方差分析（无、有交互作用）（原理、操作）
两个总体均值之差的区间估计
概述-假设检验
原假设 备择假设 统计量 统计量对应的p值 显著性水平 临界值 拒绝域
特别关注： 单边情况
两类错误
假设检验的步骤
假设
统计假设就是关于“总体的某个 声明”或“某事是真的之叙述”。
· 班长从不骂人。 班长很少骂人。
· 某航空公司的代表声称该公司民航客机的平均机 龄不超过10年。
二级对话框-选项
案例1
操作
SPSS操作步骤及解析
目录第四章统计描述 (2)4。
2 频数分析 (2)4.3描述性统计量 (2)4.4。
1(探索性数据分析）操作步骤 (4)第五章统计推断 (6)5.2单样本t检验 (6)5.3 两独立样本t检验 (7)5。
4 配对样本t检验 (8)第六章方差分析 (9)6.2.2 单因素单变量方差分析（One-way ANOVA）（操作步骤） (10)6。
3.3 多因素单变量方差分析操作步骤 (14)6.3。
5 不考虑交互效应的多因素方差分析 (17)6。
3。
6 引入协变量的多因素方差分析 (18)第八章相关分析 (19)8.2 连续变量相关分析实例 (20)8.3 离散变量相关分析的实例(列联表） (22)第九章回归分析 (24)9.1.3 线性回归（操作步骤) (26)1．多重共线性检验 (26)2。
使用变量筛选的方法克服多重共线性 (29)二、曲线估计（操作步骤） (32)9.2.5二项Logistic回归(操作步骤) (35)第十章聚类分析 (39)10。
3.1 K-均值操作步骤： (39)10。
4。
1 系统聚类法操作步骤 (43)第十一章判别分析 (47)11.3。
1 操作步骤 (48)第十二章因子分析 (53)12.2.2操作步骤 (56)第十三章主成分分析 (64)13。
2 操作步骤 (65)第十四章相应分析 (69)14。
2相应分析实例（操作步骤) (70)第十五章典型相关分析 (75)15。
2操作步骤： (75)第四章统计描述统计描述是指如何搜集、整理、分析、研究并提供统计资料的理论和方法，用于说明总体的情况和特征。
4.1 基本概念和原理4。
1.1 频数分布4。
1。
2 集中趋势指标算数平均值:适用于定比数据、定距数据中位数:适用于定比数据、定距数据和定序数据众数：适用于定比数据、定距数据、定序数据和定类数据4.1.3离散程度指标作用：(1）它可以表明现象的平衡程度和稳定程度；（2)离散性指标可以表明平均指标的代表性,数据离散程度越大，则该分布的平均指标的代表性就越小。
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基本概念
Means ）
均值
单样本T检验 独立样本T检验 配对样本T检验 单因素ANOVA
下章问题提示 案例1
案例2
南京财经大学 管于华
基本概念
参数估计和假设检验是统计推断 的二个重要方面。 参数估计是依照一定的概率保证 程度，用样本统计量估计总体参数取 值范围的方法。假设检验是先对研究 总体作出某种假设，然后通过对样本 的观察和试验来决定假设成立与否。
定成绩服从正态）
问该校英语水平与全区是否基本一致。
是否高于？是否低于？
操作与结果
对单个总体均值的区间估计
Analyze —
Compare Means —
One-Sample T Test Analyze — Descriptives — Explore
例
例一
某区进行英语测验，现从某校 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 根据现有 资料，以95%的置信水平推断该校 英语测试的成绩。（假定学生的考 试成绩是服从正态部分的。）
一级对话框
二级对话框-选项
此处设置的“置信区间”是用于做区间估计的。
医学案例
操作
操作结果
区间估计的结果：73.9-76.2
教育案例
某省大学英语四级考试的平均成绩为 65 分。现从某校随机抽取 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。（假
操作
3.男性与女性的工资是否相等？两者差 值的99%的置信区间。男性的工资 是否高出女性的工资15000元？ 4. 企业现在工资与过去工资是否有明显 差异。两者差值的90%的置信区间。 5. 清洁工、保管员和经理的受教育年数 是否有显著差异？
案例2
操作
1995年世界各国人口社会信息，部分变量，部分记录
显然对应个别样本的顺序不可以变化的。
一级对话框
二级对话框-选项
此处设置的“置信区间”是用于做区间估计的。
单因素ANOVA（One-Way ANOVE）
用于检验多个均值是否相等。用F统 计量进行检验。
操作：分析-比较均值-单因素ANOVA
出现 对话框
一级对话框
二级对话框-对比
二级对话框-两两比较
3．计算统计量相应的p值；
4．判断：若p值小于显著性水平α，则拒绝 原假设；若大于，则不能拒绝原假设。
单个总体均值的假设检验
均值（Means）
倾向于对样本进行描述，它可以对需要 比较的各组计算描述指标，进行检验前 的预分析。 操作：分析-比较均值-均值 出现 对话框
医学案例
一级对话框
二级对话框-选项
· 某航空公司的代表声称该公司民航客机的平均机 龄不超过10年。
· 某企业的总经理认为该企业本年度的利润会比去 年的增加2亿美元。
单边情况
原始主张受保护；原假设必带等号。
两类错误
显著性水平、临界值与拒绝区
假设检验的步骤
1．根据具体问题的要求，提出原假设Ｈ０和 备择假设H１；
2．选择一个合适的检验统计量，并计算之；
解一 解二
独立样本T检验（Independent-Samples T Test）
两个独立样本均值之间差异用t统计量 进行检验。
操作：分析-比较均值-独立样本T检验
出现 对话框
企业案例
独立样本
独立样本（Independent Sample） 是指两个样本彼此独立，没有任何关联。 例如: 实验组与控制组、男生组与女生 组、高收入组与低收入组、大学数学系 与物理系等。
操作
1. 各地区的“女性期望寿命”是否相同？ 如果是拒绝原假设，请做多重比较。
2. 各种宗教的“女性期望寿命”是否相同？ 如果是拒绝原假设，请做多重比较。
下章问题提示
单因素方差分析（原理、操作）
“工种”对薪水是否有影响？
如果拒绝原假设，需要多重比较
“工种”对薪水的影响哪些是相同和不同的？
双因素方差分析（无、有交互作用）（原理、操作）
医学案例
51个癌症病人的性别、年龄、病程、分期以及PKC资料
操作
操作结果
单样本T检验（One-Sample T Test）
单样本T检验用于进行样本所在总体 均数与已知总体均数的比较。可以做 区间估计和假设检验。
操作：分析-比较均值-单样本T检验 出现 对话框
重点、难点：如何针对问题设置原假设和备则假设 医学案例 教育案例
概率保证程度 （置信度）
置信区间
单个总体均值的区间估计
两个总体均值之差的区间估计
概述-假设检验
原假设 备择假设 统计量 统计量对应的p值 显著性水平 临界值 拒绝域
特别关注： 单边情况
两类错误
假设检验的步骤
假设
统计假设就是关于“总体的某个 声明”或“某事是真的之叙述”。
· 班长从不骂人。 班长很少骂人。
一级对话框
二级对话框-选项
此处设置的“置信区间”是用于做区间估计的。
企业案例
由以往资料知道，甲、 乙两煤矿煤的含灰率都 服从正态分布且方差相 等。 从甲矿抽 10 个样本，从 乙矿抽12个样本，
进行测试并得相关数据。
问两矿所采煤的平均含 灰率有无显著差异？
操作
操作结果
配对样本T检验（Paired-Samples
概述-参数估计
1. 几个基本概念 2. 单个总体均值的区间估计 3. 两个总体均值之差的区间估计
定义
总体参数估计是以样本统计量 （即样本数字特征）作为未知总体 参数（即总体数字特征）的估计量， 并通过对样本单位的实际观察取得 样本数据，计算样本统计量的取值 作为被估计参数的估计值。
参数估计中的几个基本概念 总体参数 样本统计量 点估计 点估计的优良性
“工种”和“受教育年限”对薪水是否有影响？
加入协变量的方差分析
“工种”、“受教育年限”和“开始薪水”对薪水是否有影响？
T test）
两个配对样本均值之间差异用t统计
配对样本
配对样本（Paired Sample）又称相关样 本（Correlated Sample），指两个样本 的观测值之间彼此关联。 例如：实验前后的测量，研究者感兴趣 的是二次测量之间是否存在差异。
二级对话框-选项
案例1
操作
某企业的人力资源部的资料，全部变量，部分记录
操作
1. 计算各工种的平均受教育年数、各工种分 性别的平均受教育年数。
2. 计算公司职工的平均受教育年数。假定该 地区人口平均受教育年数为13年, 问：
①公司职工文化程度是否有别于该地区的居 民文化程度？ ②公司职工文化程度是否显著性高于居民文 化程度？