SPSS统计实验专题3.docVIP

统计推断 实验1：单个总体均值的区间估计 例1：为研究在黄金时段中,即每晚8:30-9:00 内,电视广告所占时间的多少。美国广告协会抽样调查了20个最佳电视时段中广告所占的时间（单位：分钟）。请给出每晚8:30 开始的半小时内广告所占时间区间估计，给定的置信度为95％。 操作程序： 打开SPSS，建立数据文件：“ 电视节目市场调查.sav”。这里，研究变量为：time，即每天看电视的时间。 选择区间估计选项，方法如下： 选择菜单【分析】—【描述统计】—【探索】” ，打开图3.1Explore 对话框。 从源变量清单中将“time”变量移入Dependent List框中。 图3.1 Explore对话框 单击上图右方的“统计量”按钮打开“探索：统计量”对话框。在设置均值的置信水平，如键入95％，完成后单击“继续”按钮回到主窗口。 图3.2 探索 统计量设置窗口 返回主窗口点击ok运行操作。 计算结果简单说明： 表3.1 描述统计量 Descriptives Statistic Std. Error time Mean 6.5350 .13480 95% Confidence Interval for Mean Lower Bound 6.2529 Upper Bound 6.8171 5% Trimmed Mean 6.5167 Median 6.4500 Variance .363 Std. Deviation .60287 Minimum 5.60 Maximum 7.80 Range 2.20 Interquartile Range .95 Skewness .295 .512 Kurtosis -.612 .992 如上表显示。从上表“ 95％ Confidence Interval for Mean ”中可以得出，每晚8:30 开始的半小时内广告所占时间区间估计（置信度为95％） 为：(6.2529，6.8171)，其中lower Bound 表示置信区间的下限，Upper Bound表示置信区间的上限。点估计是：6.5350。 2．两个总体均值之差的区间估计 例题：The Wall Street Journal（1994,7 ）声称在制造业中，参加工会的妇女比未参加工会的妇女的报酬要多2.5 美元。想通过统计方法，对这个观点是否正确给出检验。 假设抽取了位女性工会会员与位非工会会员女性报酬数据。要求对制造业中参加工会会员的女性报酬与未参加工会的女性报酬平均工资之差进行区间估计，预设的置信度为95％。 打开SPSS，按如下图示格式输入原始数据，建立数据文件：“工会会员工资差别.spss”。这里，“会员”表示是否为工会会员的变量，y 表示是工会会员，n表示非工会会员，“报酬”表示女性员工报酬变量，单位：千美元。 “独立样本T 检验”方法。选择菜单“ 【分析】→【比较均值】→独立样本T检验”， 打开对话框。 变量选择 （1）从源变量清单中将“报酬”变量移入检验变量框中。表示要求该变量的均值的区间估计。 （2）从源变量清单中将“group”变量移入分组变量框中。表示总体的分类变量。 图3.3 独立样本T检验 对话框 定义分组 单击定义组按钮，打开Define Groups 对话框。在Group1 中输入1，在Group2 中输入2（1表示非工会会员,2 表示工会会员）。完成后单击“继续”按钮回到主窗口。 图3.4 define groups设置窗口 计算结果 单击上图中“OK”按钮，输出结果如下图所示。 （1）Group Statistics（分组统计量）表 分别给出不同总体下的样本容量、均值、标准差和平均标准误。从该表中可以看出，参加工会的妇女平均报酬为19.925，不参加工会的妇女平均报酬为20.1429。 表3.2 分组统计量 Group Statistics 会员 N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 报酬 1.00 8 19.9250 .46522 .16448 2.00 7 20.1429 .52236 .19743 （2）Independent Sample Test （独立样本T 检验）表 　Levene’s Test for Equality of Variance，为方差检验，在Equal variances assumed （原假设：方差相等）下，F=0.623， 因为其P-值大于显著性水平，即：Sig.=0.4440.05， 说明不能拒绝方差相等的原假设，接