实验报告2基于SPSS的假设检验方差分析非参数检验Word文件下载.docx

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600

偏度

-.042

.198

峰度

.713

.394

（2）检验能否认为总体中上月平均工资等于2000元。

（单个样本t检验）

单个样本检验

检验值=2000

t

df

Sig.（双侧）

均值差值

差分的95%置信区间

4.940

149

.000

198.000

118.79

277.21

根据题目要求，这里采用双侧假设。

零假设和备择假设为：

H0=2000，H1≠2000。

由上表得，p=0.000<

0.05=α，所以，拒绝原假设，即可以认为中体中上月平均工资不等于2000元

（3）检验能否认为男生的平均工资大于女生。

（两个独立样本t检验）

组统计量

性别

N

均值的标准误

男生

67

2422.39

438.254

53.541

女生

83

2016.87

457.144

50.178

独立样本检验

方差方程的Levene检验

均值方程的t检验

F

Sig.

标准误差值

假设方差相等

.004

.952

5.501

148

405.521

73.712

259.856

551.185

假设方差不相等

5.526

143.655

73.379

260.478

550.563

检验的零假设和备择假设为：

H0：

男生的平均工资不大于女生

H1：

男生的平均工资大于女生

如上表所示，方差检验的p值等于0.092>

0.05，因此不拒绝方差相等的原假设，认为男女平均工资的方差相等。

所以t检验选取方差相等的一列，其中双侧检验的p值为0.000，因此右侧检验的p值为0.000/2=0.000<

0.05（显著性水平），所以拒绝原假设，因此认为男生的平均工资大于女生。

（4）一些学者认为，由于经济不景气，学生的平均工资今年和去年相比没有显著提高。

检验这一假说。

（匹配样本t检验）。

成对样本检验

成对差分

对1

上月工资-去年同月工资

-1.333

190.368

15.543

-32.047

29.381

-.086

.932

H0：

μ1-μ2≤0；

H1：

μ1>

μ2

双侧检验的p值为0.932，，因此右侧检验为0.466>

0.05。

所以不拒绝原假设，即学生的平均工资今年和去年相比没有显著提高

2、方差分析。

（1）使用单因素方差分析的方法检验：

能否认为不同学科的上月平均工资相等。

如果不能认为全相等，请做多重比较。

描述

经济类

44

2215.91

537.411

81.018

2052.52

2379.30

3100

管理类

58

2182.76

485.631

63.767

2055.07

2310.45

1000

3600

其他类

48

461.727

66.644

2065.93

2334.07

1200

总数

150

ANOVA

平方和

均方

显著性

组间

27777.743

2

13888.871

.057

.945

组内

3.588E7

147

244092.668

3.591E7

不同学科的上月平均工资相等；

不同学科的上月平均工资不全相等。

由上表得，P值为0.945>

0.05，因此拒绝零假设，即不同学科的上月平均工资不全相等。

所以再进行多重比较：

多重比较

LSD

（I）学科

（J）学科

均值差（I-J）

95%置信区间

33.150

98.773

.738

-162.05

228.35

15.909

103.116

.878

-187.87

219.69

-33.150

-228.35

162.05

-17.241

96.404

.858

-207.76

173.28

-15.909

-219.69

187.87

17.241

-173.28

207.76

两类差异不显著；

两类差异显著

由上表得，经济类和管理类：

p=0.738>

0.05；

经济类和其他类：

p=0.878>

管理类和其他类：

p=0.858>

因此拒绝原假设，任意两类差异都是显著的。

（2）在方差分析中同时考虑学科和性别因素，用双因素方差分析模型分析学科和性别对上月平均工资的影响。

主体间因子

值标签

1

学科

3

描述性统计量

因变量:

标准偏差

2547.37

335.606

19

2368.00

452.512

25

2378.26

491.710

23

总计

1964.00

529.056

2042.42

468.395

33

2036.00

370.675

主体间效应的检验

源

III型平方和

校正模型

6.613E6

5

1322539.017

6.501

截距

7.218E8

3547.603

6353215.528

31.228

75318.176

37659.088

.185

.831

性别*学科

480288.831

240144.415

1.180

.310

误差

2.930E7

144

203449.340

7.606E8

校正的总计

a.R方=.184（调整R方=.156）

（1）“性别”显著性影响性：

H0:

“性别”对“上月工资”无显著性差异；

“性别”对“上月工资”有显著性差异。

由上表得，“性别”对“上月工资”p=0.000<

0.05，因此拒绝原假设，不同性别的上月工资有显著性差异。

（1）“学科”显著性影响性：

“学科”对“上月工资”无显著性差异；

“学科”对“上月工资”有显著性差异。

由上表得，“学科”对“上月工资”p=0.831>

0.05，因此不拒绝原假设，不同学科的上月工资无显著性差异。

（3）“性别”与“学科”交互作用的显著性影响：

“性别”与“学科”交互作用对“上月工资”无显著性差异；

“性别”与“学科”交互作用对“上月工资”有显著性差异。

由上表得，“性别”与“学科”交互作用对“上月工资”p=0.310>

0.05，因此不拒绝原假设，“性别”与“学科”交互作用对“上月工资”无显著性差异。

3、非参数检验。

（1）用非参数检验方法检验能否认为男生和女生上月工资的中位数相等。

使用非参数检验的两个独立样本的Wlicoxon秩和检验：

检验的零假设和备择假设如下：

男性和女性的上月收入的中位数相等；

男性和女性的上月收入的中位数不相等。

秩

秩均值

秩和

上月工资

94.92

6359.50

59.83

4965.50

检验统计量a

Mann-WhitneyU

1479.500

WilcoxonW

4965.500

Z

-4.931

渐近显著性（双侧）

a.分组变量:

性别

根据表一，男性上月收入的平均秩是94.92，女性为59.83，说明从样本上看男性的上月收入的中位数高于女性。

从表二看，WilcoxonW统计量为4965.5，表二中显示渐进显著性（双侧检验）的p值为0.000<

显著性水平0.05，拒绝原假设，结论是男性和女性的上月收入中位数不相等。

（2）用非参数检验方法检验学生上月工资和去年同月工资的中位数是否有显著变化。

使用非参数检验中的两个相关样本的Wilcoxon符号秩检验：

上月工资与去年同月工资之差的中位数为0；

上月工资与去年同月工资之差的中位数不为0。

去年同月工资-上月工资

负秩

66a

64.68

4269.00

正秩

65b

67.34

4377.00

结

19c

a.去年同月工资<

上月工资

b.去年同月工资>

c.去年同月工资=上月工资

检验统计量b

-.126a

.900

精确显著性（双侧）

.903

精确显著性（单侧）

.451

点概率

.003

a.基于负秩。

b.Wilcoxon带符号秩检验

频率

负差分a

66

正差分b

65

结c

1.000

.500

.069

a.符号检验

表二采用渐进分布（正态分布）的Z值（-1.26）、p值（0.900），以及精确检验的p值（0.903）。

由于其p值远远大于0.05，显然不能拒绝原假设,也就是说上月工资和去年同月工资的中位数没有有显著变化。

表三和表四是符号检验的结果。

表三表明有差值序列中有66个负数，65个正数；

表四表明采用精确检验（二项分布）计算的双侧检验的p值为1.0，也不能拒绝原假设。

（3）用非参数检验方法不同学科学生平均学分绩点的中位数是否相等。

使用非参数检验中的多个独立样本的Kruskal-Wallis检验：

检验的零假设和备择假设为：

三个学科平均学分绩点的中位数相等；

三个学科平均学分绩点的中位数不相等.

平均学分绩点

76.18

75.12

75.33

检验统计量a,b,c

卡方

.016

渐近显著性

.992

a.KruskalWallis检验

b.分组变量:

学科

c.由于没有足够内存，无法计算某些或所有精确显著性。

由表一得，各组的平均值分别为76.18、75.12、75.33。

表二表明，Kruskal-Wallis检验中使用χ2分布进行近似计算式的χ2统计量为0.016，自由度为2，相应的p值为0.992>

0.05（显著性水平），所以不能拒绝原假设，即三个学科平均学分绩点的中位数相等。

（4）检验学生的上月工资是否服从正态分布。

使用非参数检验的单样本K-S检验：

原假设和备择假设为：

学生的上月工资服从正态分布；

学生的上月工资不服从正态分布。

单样本Kolmogorov-Smirnov检验

正态参数a,,b

最极端差别

绝对值

.085

正

.072

负

-.085

Kolmogorov-SmirnovZ

1.044

.226

a.检验分布为正态分布。

b.根据数据计算得到。

由上表得，Dmax统计量的值为0.072，相应的p值为0.226>

0.05（显著性水平），所以不能拒绝原假设，即学生的上月工资服从正态分布。

（5）检验学生对专业的满意程度是否为离散的均匀分布。

使用非参数检验中的一个样本的K-S检验中的均匀检验：

学生对专业的满意程度为离散的均匀分布

学生对专业的满意程度不是离散的均匀分布

对专业的满意度

均匀参数a,,b

.367

-.367

4.491

a.检验分布为均匀分布。

根据上表，Dmax统计量的值为4.491，p值为0.000<

0.05（显著性水平），所以拒绝原假设，即学生对专业的满意程度不是离散的均匀分布。