试验3参数估计与假设检验讲解

试验3参数估计与假设检验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＝0.052.下面的 表格 关于规范使用各类表格的通知入职表格免费下载关于主播时间做一个表格详细英语字母大小写表格下载简历表格模板下载 记录了某公司采用新、旧两种 培训 焊锡培训资料ppt免费下载焊接培训教程 ppt 下载特设培训下载班长管理培训下载培训时间表下载 方式对新员工进行培训前后的工作能力评分增加情况， 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 目的是想比较这两种培训方式的效果有无差别。IDmethodscoreaddIDmethodscoreadd11.009.00102.0012.0021.0010.50112.0014.0031.0013.00122.0016.0041.008.00132.009.0051.0011.00142.0012.0061.009.50152.0010.0071.0010.00162.0010.0081.0012.00172.0014.0091.0012.50182.0016.00(1)请将数据输入到数据编辑窗口，变量名保持不变；定义变量method的Values(值标签)：1为旧方法，2为新方法，并保存数据文件为data3_3.sav。(2)按不同的培训方法计算评分增加量的平均数、四分位数，并解释其含义。(3)分析两种培训方式的效果有无差别。3．分析某班级学生的高考数学成绩是否存在性别上的差异。数据如下表所示：某班级学生的高考数学成绩性别数学成绩男(n＝18)858975588680787684899995828760857580女(n＝12)929686837887706570787256操作步骤：在进行数据分析之前，将数据录入SPSS软件中。打开SPSS软件，在变量视图界面输入“编号”和“四级成绩”，并将“编号”定义为字符型变量，将“四级成绩”定义为数值型变量。如图：录入数据点击“分析”→“比较均值”→“单样本T检验”，在弹出的对话框中，将“四级成绩”移动到右侧对话框，在“检验值”文本框”填入65,，如图：点击选项，在置信区间百分比输入“95”，即设置显著性水平为5%。在“缺失值”选项组中选中“按分析顺序排除个案”，也就是说，只有分析计算涉及到该记录缺失的变量时，才删去该记录。如下图：设置完毕，点击“继续”按钮返回“单样本T检验”对话框。单击“确定”按钮，等待结果输出。结果分析：从表可以看出与，参与分析的样本共有20个，样本的均值是69.8000， 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 差是9.47351，均值的标准误是2.11834.从表可以发现：t统计量的值是2.266，自由度是19,95%的置信区间是(0.3663,9.2337)，临界置信水平是0.035，小于0.05， 说明 关于失联党员情况说明岗位说明总经理岗位说明书会计岗位说明书行政主管岗位说明书 该校英语水平与全区英语平均水平存在较大差别。第一问：操作步骤：打开SPSS软件，在变量视图中定义“ID”、“method”、“scoreadd”三个变量，并在变量method的值标签定义：1为旧方法，2为新方法，如下图所示：2.将文件保存为《data3_3.sav》，如下图：第二问：操作步骤：对数据进行分组。点击“数据”→“拆分文件”，进入分割文件对话框选择“method”，点击中间的向右箭头，使之成为分组方式。如图：2.点击确定完成分组设置。单击“分析”→“描述统计”→“频率”，弹出频率对话框。选中scoreadd变量，单击向右箭头使之进入变量列表框。如下图：单击统计量按钮，选中“四分位数”和“均值”，单击继续回到频率对话框。单击确定，等待结果输出。结果分析：如下图所示，旧培训方法的评分增加量均值为10.6111，从上往下四分位数依次为12.2500；10.5000；9.2500。新培训方法的评分增加量均值为12.5556，从上往下四分位数依次为15.0000；12.0000；10.0000.从以上结果可以起看出，新培训方法下的评分增加量与就培训方法相比，有了明显的增加。说明新培训方法对员工工作能力有明显积极效果。第三问：操作步骤：1.点击“分析”→“比较均值”→“独立样本T检验”，选中“socreadd”并点击右侧第一个向右箭头，使之进入检验变量列表框；选中“method”，单击右侧第二个向右箭头，使之进入分组变量列表框。如图：单击定义组，在组1（1）输入“1.00”，在组2（2）输入“2.00”。单击继续，如图：设置置信区间和缺失值的处理方法。单击“独立样本T检验”对话框中的选项”按钮，弹出如图所示的对话框。采用默认的95%置信度以及“案分析顺序排除个案”的缺失值处理方法即可。单击继续返回“独立样本T检验”对话框，单击确定，等待结果输出。结果分析：1.从表可以看出：参与分析的样本中，旧方法组的样本容量是9，样本均值是10.6111，标准差是1.67290，均值的标准差是0.55763；新方法组的样本容量是9，样本均值是12.5556，标准差是2.60342，均值的标注差是0.86781.从表可以发现：F统计量的值为2.764，对应的置信水平为0.116，说明两样本方差不存在显著差别，所以采用的方法是两样本等方差T检验。T统计量的值是-1.885，自由度是16,95%置信区间是(-4.13118,0.24229)，临界置信水平为0.078，大于5%，所以两种培训方法之间不具有显著差别。（三）操作步骤：1.数据录入。在进行数据分析之前，先将数据录入到SPSS软件中。打开SPSS软件，在变量视图定义“性别”和“成绩”变量，并在性别的值标签定义为“男”=1，“女”=2.如图所示：2.转换到数据视图，进行数据录入。用“1”表示性别“男”，用“2”表示性别“女”。如图：点击“分析”→“比较均值”→“独立样本T检验”，进入独立样本T检验对话框。选中“成绩”变量，单击中间第一个向右箭头，使之进入检验变量列表框；选中“性别”变量，单击中间第二个向右箭头，使之进入分组变量列表框。如图：4.点击定义组，在组1（1）输入1，在组2（2）输入2，如图：5.单击继续，返回独立样本T检验对话框。单击右上角的“选项”按钮，设置置信区间百分比为95%，缺失值按分析顺序排除个案，如下图说是：结果分析：1.从表可以看出，参与分析的样本中，性别为男的一组的样本容量为18，样本均值为81.2778，标注差为10.36854，均值的标注误为2.44389；性别为女的一组的样本容量为12，均值为77.7500，标注差为11.70179，均值的标准误为3.37801.2.从表中可以发现，F统计量的值是0.467，对应的置信水平是0.500，说明两样本之间存在显著差别，所以采用的方法是两样本方差不相等的T检验。T统计量为0.846，自由度为21.685,95%置信区间是(-5.12625，,12.18180)，临街置信水平为0.407，大于临界置信水平5%，说明该班级学生的高考成绩不存在性别上的差别。