试验3参数估计与假设检验

1、.专业整理.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 a = 0.052.下面的表格记录了某公司采用新、旧两种培训方式对新员工进行培训前后的 工作能力评分增加情况，分析目的是想比较这两种培训方式的效果有无差别。IDmethodscoreaddIDmethodscoreadd11.009.0010r 2.0012.0021.0010.50112.0014.0031.001

2、3.00122.0016.0041.008.0013r 2.009.0051.0011.00142.0012.0061.009.50152.0010.0071.0010.00162.0010.0081.0012.00172.0014.0091.0012.50182.0016.00 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。

3、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） 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 78 72 56.学习帮手.（一）操作步骤:1.在进行数据分析之前，将数据录入SPS球件中。打开SPS欹件，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：2.录入数据3 .点击“分析” 一 “比较均值” 一 “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

4、“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：4 .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：1 .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, 标准差是9.47351,均值的标准误是2.11834.单个样本豌计里均值1棒差均值的蹄演四蹶成搦2069.8000S.473512.118342 .从表可以发现：t统计量的值是2.266,自由度是

5、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,说明该校英语水平与全 区英语平均水平存在较大差别。单个样本橙脸檐*值二65tdf3lg»均值举值差分的95%肾愕3间下第上限2.2561903S480000,366392337（二）第一问:操作步骤:1.打开SPS歌件，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：1 .对数据进行分组。点击“

6、数据” 一 “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” 一 “描述统计” 一 “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：3 .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; 1

7、2.0000; 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。统汴氧Socradd旧方法 M有效g融关Q均值10 6111百分收酊 259.25005010,50007512,2500新方准 NU效g缺失Q均值12 5556百分危敝2510,00005012 00007515,0000第三问：操作步骤：1 .点击“分析” 一 “比较均值” 一 “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

8、组变量列表框。如图：2 .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：3 .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明信度以及“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,

9、均值的标注差是0.86781.蛆蜕计量methodN均值播您差均懵的掠准煤Socreadd新方法g g10.611112.55561.672902.60342.55763.667812 .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检当限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。机比"军检©,I Leaner；-由一理蝴计神：Fsag.1dT强fl受怕陆准瞑

10、把，厅七门.- 1IFER卜.爰Socrea zd氏右荒不例不2.764.msE BB5IB13.644PQ78-1刖4"T 94g41-D3i52t 03152-fl.13110j-4.1622?2422927338（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SPS欹件中。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：3 .点击“分析” 一 “比较均值” 一 “独立样本 T检验”，进入独立样本

11、 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.蛆然注量P川均值棉在差均值的序准裒男1881.27X61DJ68542.44309女1277.750011.701793.378012 .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