spss实验报告

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实验报告

第五章思考与练习

3.表5.20 是某班级学生的高考数学成绩，试分析该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间是否有显著性差异（数据文件：data5-16.sav）。

解：解决问题的原理：独立T样本检验

提出原假设和备择假设：

Ho:p<0.05，该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间不存在显著相关性；H1:p>0.05，该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间存在显著相关性。

第1步单样本T 检验分析设置

（1）选择菜单：“分析”→“比较均值”→“单样本T 检验（S）”，打开“单样本T 检验主对话框”，确定要进行T 检验的变量并输入检验值，按如图所示进行设置。将“成绩”选入“检验变量”中，输入待检验的值“70”，用来检验产生的样本均值与检验值有无显著性差异。

第2步“选项”对话框设置：指定置信水平和缺失值的处理方法。

第3步主要结果及分析

完成以上的操作步骤后，点击“确定”按钮，运行结果如下所示，具体分析如下：下表给出了单样本T 检验的描述性统计量，包括样本数（N）、均值、标准差、均值的标准误差。

当置信水平为95%时，显著性水平为0.05，从表5.2 中可以看出，双尾检测概率P 值为0.002，小于0.05，故接受原假设，也就是说该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间不存在显著相关性，即班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间存在显著性差异。

4. 在某次测试中，随机抽取男女同学的成绩各10 名，数据如下：

男：99 79 59 89 79 89 99 82 80 85

女：88 54 56 23 75 65 73 50 80 65

假设样本总体服从正态分布，比较置信度为95%的情况下男女得分是否有显著性差异(数据文件：data5-17.sav)。

解：解决问题的原理：独立样本T检验

提出假设和备择假设：Ho:p<0.05，男女生的成绩没有显著相关性。

H1 p>0.05，男女生的成绩有显著性相关。

第1 步数据组织

根据表题目，在SPSS 数据文件中建立两个变量，分别为“性别”、“成绩”，度量标准分别为“名义”及“度量”，变量“品种”的变量值标签为：1-男，2-女，录入数据后，保存名为data5-17.sav 的SPSS 数据文件。

第2 步独立样本T 检验设置

菜单选择：“选择”→“比较均值”→“独立样本T 检验”，打开“独立样本T 检验”主对话框，确定要进行T 检验的变量，确定分组变量。“定义组”按钮：定义变量的分组，分别是“1”、“2”。如下图所示：按如图所示进行设置。

（2）“选项”对话框设置：指定置信水平和缺失值的处理方法。如下图所示：

第3 步运行结果及分析

完成以上的操作步骤后，点击“确定”按钮，运行结果下表所示，具体意义分析如下：（1）下表是本例的独立样本T 检验的基本描述统计量，包括两个样本

的均值、标准差和均值的标准误差。

（2）表中第二列是F 统计量的值，为1.6074，第三列是对应的概率p 值，

为0.221。显著性水平为0.05，由于概率p 值大于0.05，可以认为两个总体的方差无显著性差异，即方差具备齐性。在方差相等的情况下，独立样本T 检验的结果应该看表中的“假设方差相等”一行，第5 列为相应的双尾检测概率（Sig.（双侧））为0.007，在显著性水平为0.05 的情况下，T 统计量的概率p 值小于0.05，故应接受原假设，即认为两样本没有显著相关性，两均值是不相等的，即认为男女生的成绩有显著性差异。

5.某医疗机构为研究某种减肥药的疗效，对16 位肥胖者进行为期半年的观察测试，测试指标为使用该药之前和之后的体重，数据如表5.21 所示。假设体重近似服从正态分布，试分析服药前后，体重是否有显著变化(数据文件：data5-18.sav)。

解：解决问题的原理：配对样本T检验

提出假设和备择假设：Ho:p>0.05，服药前后体重有显著相关性。

H1:p<0.05，服药前后体重没有显著相关性。

第1 步数据组织

首先建立SPSS 数据文件，建立两个变量：“服药前”、“服药后”，录入相应数据，保存为data5-18.sav。

第2 步配对样本T 检验设置

（1）选择菜单：“分析→比较均值→配对样本T 检验”对话框，，确定要配对分析的变量，按如图下图所示进行设置。“选项”对话框设置：设置置信水平和缺失值的处理方法。

第3 步运行结果及分析

点击“确定”按钮，运行结果如下表所示，具体意义分析如下：（1）下表是成对样本的基本描述性统计量，包括每一个样本的的均值、样本容量、标准差和均值标准误差。从两对样本的均值变化可以看出，均值都有一定量的变化，但是否存在显著性差异，还必须通过计算相应的t 统计量。

（2）下表是两配对样本T 检验的简单相关关系及其检验结果。表中第3 列为训练前和训练后两样本的相关系数，第4 列是相关系数的检验p 值。从表中可以

看出，在显著性水平为0.05 时，概率p 值为0。000，小于0.05，拒绝原假设，不可以认为服药前后的体重没有明显的线性关系。

（3）下表是两配对样本T 检验的最终结果。训练前后的配对样本的平均差值为8.063，差值的标准差为2.886，差值的均值标准误差为0.722，置信度为95%时差值的置信下限和置信上限共同构成了该差值的置信区间为（6.525,9.600），统计量的观测值t 为11.175，自由度df 为15，sig.(双侧)为双尾检验概率p 值，在显著性水平为0.05 时，由于概率p 值为0.000，小于0.05，拒绝原假设，说明服药前后体重没有显著相关性，可以认为服药前后的体重有显著变化。

6.某地一周内各日忧郁症的人数分布如表5.22 所示，请在显著性水平0.05 下检验一周内各日人们忧郁数是否满足1:1:2:2:1:1:1 的分布。(数据文件：data5-19.sav）

解：解决问题的原理：卡方检验

提出原假设和备择假设：

Ho:P>0.05,一周内各日人们忧郁数满足1:1:2:2:1:1:1 的分布;

H1:P<0.05,一周内各日人们忧郁数不满足1:1:2:2:1:1:1 的分布

第1步数据组织