實驗四指導書運用STATISTICA和SPSS軟件進行樣本方差的檢驗和分析

1、抽樣調查實驗指導數理統(tǒng)計B實驗指導書理學院實驗中心數學專業(yè)實驗室編寫 實驗四 運用STATISTICA和SPSS軟件進行樣本方差的檢驗和分析【實驗類型】（綜合性）【實驗學時】2學時【實驗目的】通過上機操作掌握在STATISTICA和SPSS 軟件中的樣本方差的卡方檢驗和F檢驗，熟悉軟件數據的引入和分析，熟悉相關選項的操作，并能正確解釋軟件處理的結果?！緦嶒瀮热荨?、利用STATISTICA和SPSS 軟件完成對單樣本方差的卡方檢驗，并解釋軟件處理的結果。2、利用STATISTICA和SPSS 軟件完成對雙樣本方差的F檢驗，并解釋軟件處理的結果。3、利用STATISTICA和SPSS 軟件完成單

2、因子方差分析，并解釋軟件處理的結果。數據分析：1、抽樣樣本量確定以后，對單樣本方差的卡方檢驗，并解釋軟件處理的結果。2、利用得到的抽樣，對樣本方差的F檢驗，估計量的方差的分析，并解釋軟件處理的結果。3、確定因子，完成單因子方差分析，并解釋軟件處理的結果?！緦嶒瀳蟾嬉蟆?. 寫出實驗步驟；2. 附上數據處理結果。 19SPSS操作步驟：一、 打開EXCEL文件：可以選擇現(xiàn)有的數據源，也可以選擇自己的文件，但一定要注意打開文件的類型的選擇，要選擇打開EXCEL文件的工作區(qū)，和范圍；打開的文件如下圖二、SPSS軟件對單樣本均值的卡方檢驗,并對結果做分析。簡單的統(tǒng)計量分析，在分析選項中1、 首先選擇

3、“分析”“非參數檢驗”“舊對話框”“卡方”，打開“卡方”對話框。選出要檢驗的變量到“檢驗變量”中，可以選一個，也可能選多個，多個被選中，則會每個變量都出一個結果。點“選項”出現(xiàn)新對話框，是對假設檢驗的統(tǒng)計量和缺失值的設置；點“精確檢驗”對話框用于選擇計算顯著性水平sig.值的幾種方法，通常系統(tǒng)默認的漸進方法。 點“繼續(xù)”返回后，點“粘貼”可以進入“語法對話框”得到如下結果：可以對結果進行多次編程。無需改動，就返回，點“確定”得到結果。 檢驗統(tǒng)計量對照班前測總分卡方34.261adf43漸近顯著性.827a. 44 個單元 (100.0%) 具有小于 5 的期望頻率。單元最小期望頻率為 2.1。

4、三、SPSS軟件對對樣本方差的F檢驗，估計量的方差的分析。簡單的統(tǒng)計量分析，在分析選項中2、 首先選擇“分析”“比較均值”“單因素ANOVA”，打開“單因素ANOVA”對話框。選出要檢驗的變量到“因變量列表”中，可以選一個，也可能選多個，多個被選中，則會每個變量都出一個結果；“因子”中，只可以選一個，則會每個變量按分好的組都出一個結果；單擊“對比”按鈕，然后從打開的對比對話框中的“度”下拉列表框選擇“線性”，選項，“繼續(xù)”后返回主對話框，再單擊“兩兩比較”按鈕，然后從打開的對比對話框中選擇“LSD”，選項，“繼續(xù)”后返回，再單擊“選項”按鈕，然后選擇“描述性”和“均值圖”，選項，“繼續(xù)”后返回

5、，最后確定出結果。 點“繼續(xù)”返回后，點“粘貼”可以進入“語法對話框”得到如下結果：可以對結果進行多次編程。無需改動，就返回，點“確定”得到結果。描述對照班前測總分N均值標準差標準誤均值的 95% 置信區(qū)間極小值極大值下限上限1482971.8114.843.21471.3972.23431202143667.0610.598.28066.5167.614881總數626570.7214.125.17870.3771.0743120ANOVA對照班前測總分平方和df均方F顯著性組間（組合）24959.851124959.851127.625.000線性項未加權的24959.851124959.

6、851127.625.000加權的24959.851124959.851127.625.000組內1224864.5966263195.572總數1249824.4466264重新做因子有三個的類別，有三班，分別31班32班33班，描述從56到70N均值標準差標準誤均值的 95% 置信區(qū)間極小值極大值下限上限314524.181.992.29723.5824.782030324523.912.372.35423.2024.622030334525.021.889.28224.4525.592230總數13524.372.133.18424.0124.732030ANOVA從56到70平方和df

7、均方F顯著性組間（組合）30.281215.1413.451.035線性項對比16.044116.0443.657.058偏差14.237114.2373.245.074組內579.2001324.388總數609.481134多重比較從56到70LSD(I) 班級(J) 班級均值差 (I-J)標準誤顯著性95% 置信區(qū)間下限上限3132.267.442.547-.611.1433-.844.442.058-1.72.033231-.267.442.547-1.14.6133-1.111*.442.013-1.98-.243331.844.442.058-.031.72321.111*.442

8、.013.241.98*. 均值差的顯著性水平為 0.05。由多重比較，可以得到31與33班的顯著性0.058，31與32班的顯著性是0.547，說明31與32班的差異要大一點，均值，是32班最小，33班最大四、SPSS軟件對對樣本相關性的分析。1、簡單的統(tǒng)計量分析，在分析選項中2、首先選擇“分析”“相關”“雙變量”，打開“雙變量相關”對話框。選兩個變量和多個變量，做“PEARSON”相關系數的相關性分析，不清楚變量之間是正相關還是負相關，就選雙側檢驗，如果知道正負，就選“單側檢驗”。描述性統(tǒng)計量均值標準差N對照班前測總分68.1013.43392對照班后測總分67.5913.08792相關性

9、對照班前測總分對照班后測總分對照班前測總分Pearson 相關性1.996*顯著性（雙側）.000平方與叉積的和16420.12015928.717協(xié)方差180.441175.041N9292對照班后測總分Pearson 相關性.996*1顯著性（雙側）.000平方與叉積的和15928.71715586.304協(xié)方差175.041171.278N9292*. 在 .01 水平（雙側）上顯著相關。相關系數為1和0.996，說明相關性非常強如果多個變量做相關性分析，現(xiàn)選四個變量得如下結果描述性統(tǒng)計量均值標準差N對照班前測總分68.1013.43392對照班后測總分67.5913.08792實驗班前

10、測總分64.9515.03678實驗班后測總分97.8311.74878相關性對照班前測總分對照班后測總分實驗班前測總分實驗班后測總分對照班前測總分Pearson 相關性1.996*.868*.786*顯著性（雙側）.000.000.000平方與叉積的和16420.12015928.71712850.0779089.000協(xié)方差180.441175.041166.884118.039N92927878對照班后測總分Pearson 相關性.996*1.865*.780*顯著性（雙側）.000.000.000平方與叉積的和15928.71715586.30412414.8728754.833協(xié)方差

11、175.041171.278161.232113.699N92927878實驗班前測總分Pearson 相關性.868*.865*1.896*顯著性（雙側）.000.000.000平方與叉積的和12850.07712414.87217407.79512183.333協(xié)方差166.884161.232226.075158.225N78787878實驗班后測總分Pearson 相關性.786*.780*.896*1顯著性（雙側）.000.000.000平方與叉積的和9089.0008754.83312183.33310626.833協(xié)方差118.039113.699158.225138.011N7

12、8787878*. 在 .01 水平（雙側）上顯著相關。由上面的結果，可以得到，對照班前測總分和對照班后測總分相關系數是0.996，相關性最強，實驗班前測總分與實驗班后測總分的相關系數是0.896，比其它的又大一點，所以它倆之間相關性大一點。3、首先選擇“分析”“相關”“偏相關”，打開“偏相關”對話框。 偏相一般是研究多個變量之間的相關關系是的，如研究農作物產量與雨量與氣溫之間的偏相關，高溫多雨均有利于產量，而高溫與雨量是負相關，高溫則一定少雨，所以高溫與產量不是簡單的相關，而是固定雨量，確定高溫與產量的相關性，就是偏相關，控制一個變量時，叫一階偏相關分析，要控制二個變量時，叫二階偏相關分析。

13、簡單相關系數 “變量”輸入進行偏相關分析的變量，可以兩個，也可以多個，則給出兩兩相關分析，“控制”輸入控制變量，需要控制的變量。點“選項”對話框，選中統(tǒng)計量，見右上圖點“繼續(xù)”后，返回“確定”按鈕，執(zhí)行結果。相關性控制變量對照班前測總分實驗班前測總分實驗班后測總分對照班前測總分相關性1.000.597顯著性（雙側）.000df075實驗班前測總分相關性.5971.000顯著性（雙側）.000.df750描述性統(tǒng)計量均值標準差N對照班前測總分70.7712.78678實驗班前測總分64.9515.03678實驗班后測總分97.8311.74878相關性控制變量對照班前測總分實驗班前測總分實驗班后

14、測總分-無-a對照班前測總分相關性1.000.868.786顯著性（雙側）.000.000df07676實驗班前測總分相關性.8681.000.896顯著性（雙側）.000.000df76076實驗班后測總分相關性.786.8961.000顯著性（雙側）.000.000.df76760實驗班后測總分對照班前測總分相關性1.000.597顯著性（雙側）.000df075實驗班前測總分相關性.5971.000顯著性（雙側）.000.df750a. 單元格包含零階 (Pearson) 相關。4、首先選擇“分析”“相關”“距離”，打開“距離”對話框。在距離分析過程中，主要利用變量之間的相似性測度與不相

15、似性測度，“不相似性測度”主要有歐氏距離，平方歐氏距離，契比雪夫距離，BLOCK距離，等，“相似性測度”PEARSON相關系數和夾角余弦距離，對于二值變量的相似性測度，也有簡單匹配系數，等 在“計算距離”中選中“變量間”，在“ 度量標準”中選“相似性”點“確定”結果如下：案例處理摘要案例有效缺失合計N百分比N百分比N百分比7884.8%1415.2%92100.0%近似矩陣 值向量間的相關性 對照班前測總分對照班后測總分實驗班前測總分實驗班后測總分對照班前測總分1.000.995.868.786對照班后測總分.9951.000.865.780實驗班前測總分.868.8651.000.896實驗

16、班后測總分.786.780.8961.000這是一個相似性矩陣相似矩陣也就是PEARSON相關系數矩陣，從上表可以得到，對照班前測總分與對照班后測總分的相關系數是0.995，相關性最大。實驗班前測總分與實驗班后測總分相關系數是0.896，相關性是最大。五、SPSS軟件作單因子方差分析的分析。單因子方差分析有兩種，第一種是完全隨機設計方差分析；另一種是隨機單位組設計方差分析；第一種：1、打開EXCEL文件，2、簡單的統(tǒng)計量分析，在分析選項中首先選擇“分析”“比較均值”“單變量ANOVE”，打開“單因素方差分析”對話框。其中“因變量列表”，是選擇要選擇的變量，對其進行方差分析其中“因子”，是對選擇

17、的變量由該因子分類，進行方差分析另一種：1、打開EXCEL文件，2、簡單的統(tǒng)計量分析，在分析選項中首先選擇“分析”“一般線性模型”“單變量”，打開“單變量”對話框。 其中“固定因子”就是需要分析時考慮的因子，可以是一個也可以是兩個多個，其中“因變量”就是需要分析的變量，其中“選項”就是分析出的選項，有對話框如下：其中“模型”選定模型類型 得結果如下：描述性統(tǒng)計量因變量:總保費汽車類別均值標準 偏差N瑞納 2014款 1.4L 手動頂級型TOP2822.4557402.3517428瑞納 2014款 1.4L 手動智能型GLS2461.4957402.3517428瑞納 2014款 1.4L 自

18、動領先型GLX2873.6557402.3517428瑞納 2014款 1.4L 自動智能型GLS2796.8557402.3517428總計2738.6157429.08297112主體間效應的檢驗因變量:總保費源III 型平方和df均方FSig.偏 Eta 方校正模型2952665.498a3984221.8336.080.001.144截距8.400E818.400E85188.818.000.980汽車類別2952665.4983984221.8336.080.001.144誤差17483787.857108161886.925總計8.604E8112校正的總計20436453.355111a. R 方 = .144（調整 R 方 = .121）參數估計因變量:總保費參數B標準 誤差tSig.95% 置信區(qū)間偏 Eta 方下限上限截距2796.85676.03736.783.0002646.1372947.575.926汽車類別=瑞納 2014