华东理工大学多元统计分析与SPSS应用实验2.docx
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华东理工大学多元统计分析与SPSS应用实验2
华东理工大学多元统计分析与SPSS应用实验-
(2)
华东理工大学2013—2014学年第二学期
《多元统计分析与SPSS应用》实验报告2
班级学号姓名
开课学院商学院任课教师任飞成绩
实验内容:
实验2方差分析
2.1.熟悉One---SampleTTest功能
Analyze
CompareMeans
One---SampleTTest
(t检验)
(1).选用Employeedata.sav文件中的变量,将salary作为Test因变量,test值分别取34000、35000、34419、24000,作均值检验。
(2).仍选用Employeedata.sav文件中的变量,先作10%的随机抽样,然后将salary作为Test因变量,test值取34419,作均值检验。
2.2.熟悉
Independent--SamplesTTest功能
Analyze
CompareMeans
Independent--SamplesTtest…
选用Employeedata.sav文件中的变量,将CurrentSalary作为TestVariables,gender作GroupingVariable,作两样本比较T检验。
2.3.熟悉Paired--SamplesTTest功能
Analyze
CompareMeans
Paired--SamplesTtest…
选用Trendschapter12.sav文件中的变量,将connect,dsconect作为pairedvariables作配对样本统计分析。
2.4.熟悉One—WayANOVA功能运用
Analyze
CompareMeans
One—WayANOVA…
选用Tomato.sav文件中的变量,将height作为dependentvariable,fert作为factor,作单因素方差分析
2.5.熟悉GeneralFactorial功能
Analyze
GeneralLinearModel
GLM---Univariate…
选用Plastic.sav文件中的变量,将tear_res作为dependentvariable,extrusn,
additive作为factor,作双因素方差分析
实验要求:
根据实验内容撰写分析报告。
教师评语:
教师签名:
年月日
实验报告:
实验2.1熟悉One---SampleTTest功能
(1)选用Employeedata.sav文件中的变量,Analyze→CompareMeans→One---SampleTTest,
将salary作为Test因变量,test值分别取34000、35000、34419、24000,作均值检验。
如图
实验结果:
1.TestValue=34000:
双尾概率P=0.593>α=0.05,故接受原假设,说明样本salary均值与假设值34000无显著性差异;
2.TestValue=35000:
双尾概率P=0.460>α=0.05,故接受原假设,说明样本salary均值与假设值35000无显著性差异;
3.TestValue=34419:
双尾概率P=0.999>>α=0.05,故接受原假设,说明样本salary均值与假设值35000不仅无显著性差异,而且接近样本均值。
4.TestValue=24000:
双尾概率P=0.00<<α=0.05,故接受原假设,说明样本salary均值与假设值24000显著性差异。
(2).仍选用Employeedata.sav文件中的变量,先作10%的随机抽样,然后将salary作为Test因变量,test值取34419,作均值检验。
随机抽样:
data→selectcases→randomsampleofcases→sample→approximately10%→Continue→OK
实验结果(部分原始数据序号被划掉):
再均值检验过程:
Analyze→CompareMeans→One---SampleTTest,将salary作为Test因变量,test
值取34419,所得实验数据结果如下图所示:
双尾概率P=0.284>α=0.05,故接受原假设,说明随机抽样样本的salary均值与假设值34419无显著性差异。
实验2.2熟悉Independent--SamplesTTest功能
选用Employeedata.sav文件中的变量,选择Analyze→CompareMeans→Independent--SamplesTtest,将CurrentSalary作为TestVariables,gender作GroupingVariable,作两样本比较T检验,选择definegroups,两个group分别定义为0、1,如下图
实验结果如下图
表中双尾概率P都为0.000<<α=0.05,故不接受原假设,说明样本salary与gender有显著性差异。
实验2.3熟悉Paired--SamplesTTest功能
选用Trendschapter12.sav文件中的变量,选择Analyze→CompareMeans→Paired--SamplesTtest,将connect,dsconect作为pairedvariables作配对样本统计分析,如下图
实验结果如下图
双尾概率P=0.000<α=0.05,故拒绝原假设,说明connect和dsconect变量间有显著性差异。
实验2.5熟悉GeneralFactorial功能
选用Plastic.sav文件中的变量,Analyze→GeneralLinearModel→Univariate,将tear_res选入到“dependengtvariable”框里,extrusn,additive选入到“fixedfactor”框中,作双因素方差分析。
单击“model”按钮,弹出“univariatemode”对话框,选择“custom”。
在效应选项中选择主效应选项“maineffects”,将extrusn,additive两个因子选入“model”框中,如下图
实验结果如下图
由上述实验结果可知,extrusn因子的α=0.001<α=0.05,additive的P=0.015<α=0.05,则知extrusn,和additive都高度显著,即不同的extrusn,不同的additive都会对tear_res有显著影响。
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- 关 键 词:
- 华东理工大学 多元 统计分析 SPSS 应用 实验