spss的参数检验第五单元
分。
、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，如果按照英语六级考试的话，一般平均得分为751请76 56, 79, 77,87, 80, 人参加考试，得分如下：81, 72, 60, 78, 65, 现从雇员中随机选出11 问该经理的宣称是否可信。
u=u0=75
即原假设：样本均值等于总体均值t检验→相关设置→输出结果步骤：生成spss数据→分析→比较均值→单样本5-1
表
表
，故不能拒绝原假设，且0.668>0.050.05的检验值下得到双侧检验值为分析：由上表可以看出，在在此区间，更加证明73.73一般六级成置信区间为（67.31,80.14），表中从置信区间上也可以看出绩为75 ，即认为该总经理的话可信。
2、经济学家认为决策者是对事实做出反应，不是对提出事实的方式做出反应。
然而心理学家则倾向于认为提出事实的方式是有关系的。
为验证哪种观点更站得住脚，调查者分别以下面两种不同的方式随机访问了足球球迷。
原假设：决策与提问方式无关，即u-u0=0
步骤：生成spss数据→分析→比较均值→两独立样本t检验→相关设置→输出结果
表5-3
组统计量
提问方式 N 均值标准差均值的标准误
.035 200 .46 丢票再买 .500 决策
.024
183
.88
丢钱再买 .326
表5-4
分析：由表5-3可以看出，提问方式不同所做的相同决策的平均比例是
46%和88%，认为决策者的决策与提问方式有关。
由表5-4看出，独立样本在0.05的检验值为0，小于0.05，故拒绝原假设，认为决策者对事实所作出的反应与提问方式有关，心理学家的观点更站得住脚。
3、一种植物只开兰花和白花。
按照某权威建立的遗传模型，该植物杂交的后代有75%的几率开株开了兰花，请利142颗，种植后发现200的几率开白花。
现从杂交种子中随机挑选25%兰花，
SPSS 进行分析，说明这与遗传模型是否一致？用u=u0=0.75
75%，即原假设：开蓝花的比例是 t 检验→相关设置→输出结果步骤：生成spss 数据→分析→比较均值→单样本5-5 表
5-6 表
0.75，1.23,1.35）值为0，小于0.05，故拒绝原假设，由于检验区间为（sig 分析：由于检验的结果 不在此区间内，进一步说明原假设不成立，故认为与遗传模型不一致。
：同一鼠喂不同的饲料所测得的体1 给幼鼠喂以不同的饲料，用以下两种方法设计实验：方式4、所测得的钙留存量数29只喂饲料12只喂饲料1，乙组有内钙留存量数据如下： 方式2：甲组有请选用恰当方法对上述两种方式所获得的数据进行分析，研究不同饲料是否使幼鼠体内钙据如下 的留存量有显著不同。
原假设：不同饲料使幼鼠体内钙的留存量无显著不同。
1方式 t 检验
→相关设置→输出结果步骤：生成spss 数据→分析→比较均值→配对样本5-7 表
5-8 表
5-9
表
方式2步骤：生成spss数据→分析→比较均值→独立样本t检验→相关设置→输出结果
表5-10
组统计量
5-11
表
配对样本的分析结果可以看出两组的所示，检验法所得结果如表5-7,5-8,5-9分析：采用配对样本
t不应该拒绝原假设。
采0.153>0.05 sig值为1.8752）同时在置信区间内（平均差是1.789-5.2529，值为在置信区间内 sig5-115-10，所示，可以看出均值差为0.892用独立样本t检验法所得结果
如表 0.05 ，故不能拒绝原假设。
所以，两种饲料使用后的钙存量无显著差异。
0.405，大于题的数据看作是来自总体的样本，试分析男生和女生的课程平均分是否存在、如果将习题二第45显著差异？原假设：男女生课程平均分无显著差异步骤：分析→比较均值→单因素分析→因变量选择课程，因子选择性别进行→输出结果：5-12
表描述poli
置信区间 95% 均值的均值标准差标准误下限上限极小值N 极大值
94.00 10.41793 30 82.7568 1.90205 78.8667 female 56.00 74.9765
96.00 83.7639 30 male 3.42126 69.7694 76.7667 .00 18.73901
96.00
总数 73.9240
77.8167
.00
1.94537
81.7093
60
15.06876
表5-13
ANOVA
poli
平方和 df 均方 F 显著性
.594
66.150 1 .288
组间 66.150
229.842
组内58 13330.833
59
总数13396.983
分析：由表5-12和5-13可以看，出男生和女生成绩平均差为1.4021在置信区间内sig值为0.307，大于0.05，故不能拒绝原假设，即认为男生和女生的平均成绩没有显著差异
5-14
表成对样本检验成对差分置信区差分的 95% 间双均值的标准Sig.() 上限下限误 t df 侧标准差均值
106.041
.041
30.611
-138.20培 1 培训前 - 11
-3.458
-70.833 -2.314
对9
训后
、6 如果将习题二第4题的数据看作是来自总体的样本，试分析哪些课程的平均分差异不显著。
：步骤：计算出各科的平均分转换→计算变量→相关的设置组统计量均值的标准误标准差 sex N 均值
1.65848 average
9.08385 female 67.5208 30
1.79868
9.85179
male
68.9229
30
Tukey方法进行检验。
数据→分析→比较均值→单因素→进行方差齐性检验→选择重新建立SPSS 试分析该培训是否产生了显著效果。
7、以下是对促销人员进行培训前后的促销数据：原假设：培训前后效果无显著差异t检验→相关设置→输出结果步骤：生成spss数据→分析→比较均值→配对样本5-15
表成对样本统计量均值的标准误 N 标准差均值22.545 12 78.098 489.17 对 1
培训前17.880
培训后 61.938
12
560.00
表5-16
成对样本相关系数
N 相关系数 Sig.
.675
& 培训后 -.135
12
对 1
培训前表5-17
成对样本检验
成对差分
差分的 95% 置信区间 Sig.(双均值的标准侧) t
误标准差均值上限 df 下限-70.833 106.041 -138.209 -3.458 11
-2.314
- 1 对培训前培30.611
0.41训后分析：由表5-15，5-16,5-17可以看出，培训前与培训后的均值差为70.83 ，由sig值为0.041，小于0.05，故拒绝原假设，认为培训前后有显著差异即培训产生了显著效果。