管理統(tǒng)計(jì)2014(研究生)

管理統(tǒng)計(jì)學(xué)

軟件與教材軟件：spss17.0中文版教材：SPSS17.0中文版統(tǒng)計(jì)分析軟件教材訂購(gòu)：教材中心A101，電話：86735792

主講教師：沈-mail:shenyuan9999@126.com管理統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)計(jì)劃第一講數(shù)據(jù)文件的建立與整理

第二講頻數(shù)、多維交叉與對(duì)應(yīng)分析

第三講多選項(xiàng)問題的統(tǒng)計(jì)分析技巧

第四講均值比較

第五講方差分析

第六講因子分析

第七講相關(guān)與線性回歸分析

第八講聚類分析

第九講判別分析

第十講結(jié)構(gòu)方程模型

STATISTICS社會(huì)管理工程….理論計(jì)量統(tǒng)計(jì)學(xué)描述統(tǒng)計(jì)學(xué)推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)參數(shù)估計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)理論統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)

統(tǒng)計(jì)與統(tǒng)計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的分科

STATISTICS社會(huì)描述統(tǒng)計(jì)電冰箱消費(fèi)者對(duì)廣告宣傳途徑的效果評(píng)價(jià)？數(shù)據(jù)搜集整理描述顯示

統(tǒng)計(jì)與統(tǒng)計(jì)學(xué)您覺得哪種類型的廣告宣傳效果最好？（僅選一項(xiàng)）

1.電視2.網(wǎng)絡(luò)3.雜志4.報(bào)紙5.路牌6.宣傳頁電視1120.56056.0網(wǎng)絡(luò)510.25525.5雜志90.0454.5報(bào)紙100.0505.0路牌20.0101.0宣傳頁160.0808.0廣告類型人數(shù)（人）比例頻率（%）

STATISTICS社會(huì)推斷統(tǒng)計(jì)中國(guó)人口狀況？總量？結(jié)構(gòu)？

—普查？

—抽樣？參數(shù)估計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)抽樣推斷總體樣本統(tǒng)計(jì)與統(tǒng)計(jì)學(xué)

STATISTICS社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)探索客觀現(xiàn)象數(shù)量規(guī)律過程

反映客觀的數(shù)據(jù)（自然、社會(huì)）

推斷統(tǒng)計(jì)（對(duì)總體數(shù)量規(guī)律性進(jìn)行估計(jì)、檢驗(yàn)）

描述統(tǒng)計(jì)（收集、整理、顯示、分析數(shù)據(jù)）

樣本數(shù)據(jù)

總體數(shù)據(jù)

概率論

總體內(nèi)在數(shù)量規(guī)律性統(tǒng)計(jì)與統(tǒng)計(jì)學(xué)

STATISTICS社會(huì)管理工程….理論計(jì)量統(tǒng)計(jì)學(xué)描述統(tǒng)計(jì)學(xué)推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)參數(shù)估計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)理論統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)工具

統(tǒng)計(jì)與統(tǒng)計(jì)學(xué)第一講數(shù)據(jù)文件的建立及整理內(nèi)容提要：一、面板數(shù)據(jù)文件（時(shí)間序列）

1.變量定義及數(shù)據(jù)錄入

2.電子表格數(shù)據(jù)文件（excel，上市公司，統(tǒng)計(jì)年鑒）二、問卷形式的數(shù)據(jù)文件

1.單項(xiàng)式

2.多項(xiàng)式限定問句，多項(xiàng)式非限定

3.表格形式問句

4.開放式問句實(shí)驗(yàn)一建立與編輯數(shù)據(jù)文件

實(shí)驗(yàn)?zāi)康睦斫饨?shù)據(jù)文件的原理和方法；掌握編輯數(shù)據(jù)文件的菜單功能；熟練應(yīng)用SPSS軟件編輯數(shù)據(jù)文件。實(shí)驗(yàn)一建立與編輯數(shù)據(jù)文件

準(zhǔn)備知識(shí)

測(cè)度（Measurement）含義所謂測(cè)度是指按照某種法則給現(xiàn)象、事物或事件分派一定的數(shù)字或符號(hào)、通過測(cè)度來刻劃事物的特征或?qū)傩浴Ｒ话銇碚f，任何事物或事件都具有直接的或者潛在的可測(cè)性，但是可測(cè)的程度或者水平是不同的。統(tǒng)計(jì)學(xué)中，通常將測(cè)度分為：Scale（定比測(cè)度，或比率測(cè)度）、Ordinal（定序測(cè)度、或順序測(cè)度）、Nominal（定類測(cè)度，或名義測(cè)度）。這3種測(cè)度水平以Scale測(cè)度的測(cè)度水平最高，Ordinal測(cè)度次之，Nominal測(cè)度的測(cè)度水平最低。實(shí)驗(yàn)一建立與編輯數(shù)據(jù)文件

準(zhǔn)備知識(shí)

測(cè)度選擇的原則（1）取值于一個(gè)區(qū)間，或者取值為比率的連續(xù)型變量應(yīng)設(shè)置為Scale測(cè)度，如職工收入、身高、體重、價(jià)格等。（2）無論數(shù)值型變量還是字符型變量，只要資料具有某種內(nèi)在的順序分類，如可明顯地區(qū)分為大、中、?。桓?、中、低等，則應(yīng)設(shè)置為Ordinal測(cè)度。（3）如果資料不具有某種內(nèi)在順序分類的字符型變量，如公司的部門、地理區(qū)域劃分等，可以設(shè)置為Nominal測(cè)度。實(shí)驗(yàn)一建立與編輯數(shù)據(jù)文件

實(shí)驗(yàn)步驟

準(zhǔn)備工作在SPSSl7.0中單擊“文件”菜單下的“新建-文件”命令，同樣，如果在“文件”菜單下的“新建-文件”選項(xiàng)中，選擇“語法”、“輸出”、“腳本”，則可分別打開對(duì)應(yīng)窗口，進(jìn)而分別建立新的.sps、.spo、.rtf、.sbs文件。(1)“文件”菜單下的“新建”選項(xiàng)（2）打開SPSS左下方的“變量視圖”

“變量類型”對(duì)話框“值標(biāo)簽”對(duì)話框

“缺失值(Missing)”對(duì)話框

“對(duì)齊(Align)”選項(xiàng)

“度量標(biāo)準(zhǔn)(Measure)”選項(xiàng)

定義了變量的各種屬性后，如圖所示單擊“DateView”按鈕，回到數(shù)據(jù)視圖中，就可以直接在表中輸入數(shù)據(jù)，如圖所示。一、面板數(shù)據(jù)文件（時(shí)間序列）

1.變量定義及數(shù)據(jù)錄入例：學(xué)生數(shù)據(jù)文件

2.電子表格數(shù)據(jù)文件（excel，上市公司，統(tǒng)計(jì)年鑒）例：上市公司二、問卷形式的數(shù)據(jù)文件1.單項(xiàng)式：答案只能有一個(gè)選項(xiàng)編碼：只定義一個(gè)變量，Value值1、2、3、4分別代表A、B、C、D四個(gè)選項(xiàng)例：超市消費(fèi)者調(diào)研

二、問卷形式的數(shù)據(jù)文件2.多項(xiàng)式限定問句（排序），多項(xiàng)式非限定（1）多項(xiàng)式限定問句（排序），對(duì)選項(xiàng)重要性進(jìn)行排序?qū)λ鼈兊年P(guān)注程度先后順序是（請(qǐng)?zhí)畲?hào)重新排列）

第一位

第二位

第三位

第四位

第五位（2）多項(xiàng)式非限定

編碼：把每一個(gè)相應(yīng)選項(xiàng)定義為一個(gè)變量，每一個(gè)變量Value值均如下定義：“0”

未選，“1”

選。

二、問卷形式的數(shù)據(jù)文件3.表格形式問句4.開放式問句（1）開放性數(shù)值題和量表題：這類題目要求被調(diào)查者自己填入數(shù)值，或者打分

例六你的年齡（實(shí)歲）：______

編碼：一個(gè)變量，不定義Value值

錄入：即錄入被調(diào)查者實(shí)際填入的數(shù)值

4.開放式問句（2）開放性文字題：

如果可能的話可以按照含義相似的答案進(jìn)行編碼，轉(zhuǎn)換成為封閉式選項(xiàng)進(jìn)行分析。如果答案內(nèi)容較為豐富、不容易歸類的，應(yīng)對(duì)這類問題直接做定性分析。

數(shù)據(jù)文件編輯排序

（1）準(zhǔn)備工作。在SPSSl7.0中打開數(shù)據(jù)文件2-1．sav，執(zhí)行“文件—打開”命令將數(shù)據(jù)調(diào)入SPSSl7.0的工作文件窗口。（2）選擇“數(shù)據(jù)—排序個(gè)案”命令，打開“排序個(gè)案(SortCases)”對(duì)話框，如圖2-1-10所示。

（3）選擇排序變量。從源變量列表中選擇一個(gè)或幾個(gè)分類變量，單擊中間的箭頭按鈕將它們移入排序依據(jù)框中。本例排序變量為“性別”和“年收入”。（4）確定排序順序。在“排列順序”欄中選擇一種排序方式。本例選擇升序排列，如圖所示。排列順序選項(xiàng)升序（Ascending）：排序順序值由小到大升序排列；降序（Descending）：排序順序值由大到小降序排列。

（5）單擊“確定”按鈕，返回?cái)?shù)據(jù)窗口，分類排序結(jié)果顯示數(shù)據(jù)窗口內(nèi)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖選擇個(gè)案

（1）準(zhǔn)備工作。在SPSSl7.0中打開數(shù)據(jù)文件2-1．sav，執(zhí)行“文件—打開”命令將數(shù)據(jù)調(diào)入SPSSl7.0的工作文件窗口。（2）依次選擇“數(shù)據(jù)—選擇個(gè)案”命令，打開“選擇個(gè)案(SelectCases)”對(duì)話框，如圖所示。本例在表達(dá)式欄里輸入選擇個(gè)案的條件表達(dá)式，如輸入表達(dá)式“績(jī)效評(píng)分>=80&績(jī)效評(píng)分<=90”，即選擇“績(jī)效評(píng)分大于等于80且績(jī)效評(píng)分小于等于90分的個(gè)案”。單擊“繼續(xù)”按鈕返回主對(duì)話框，單擊“確定”執(zhí)行選擇個(gè)案，如圖所示。選擇個(gè)案—隨機(jī)樣本”大約選項(xiàng)選擇個(gè)案：范圍”選項(xiàng)選擇個(gè)案：范圍”選項(xiàng)合并數(shù)據(jù)文件

（1）準(zhǔn)備工作。在SPSSl7.0中打開數(shù)據(jù)文件2-1.Sav和件2-2.Sav，執(zhí)行“文件—打開”命令將數(shù)調(diào)入SPSSl7.0的工作文件窗口（2）執(zhí)行“數(shù)據(jù)(Data)—合并文件（MergeFiles）—添加個(gè)案(AddCases)”命令，打開將“個(gè)案添加到”對(duì)話框，如圖所示。（3）選擇添加個(gè)案的合并方式，SPSS提供了兩種方式：打開的數(shù)據(jù)文件：直接從打開的數(shù)據(jù)文件合并。本例選擇直接從打開的數(shù)據(jù)文件合并。外部SPSSStatistics數(shù)據(jù)文件：選中“外部SPSS數(shù)據(jù)文件”后，單擊“瀏覽”按鈕，SPSS將彈出“添加個(gè)案：讀取數(shù)據(jù)文件”對(duì)話框。（4）選定需要合并的數(shù)據(jù)文件，單擊“繼續(xù)”按鈕，SPSS將彈出“添加個(gè)案從…”對(duì)話框，如圖所示。（5）非成對(duì)變量配對(duì)。選中非成對(duì)變量框中欲配對(duì)的變量名，單擊“”按鈕進(jìn)入“新的獲得數(shù)據(jù)集中的變量”對(duì)話框中，表示題目具有相同的數(shù)據(jù)含義。用戶也可以選擇某個(gè)變量名，單擊“更名”按鈕修改變量名稱后，再進(jìn)行指定配對(duì)。本例中“員工序號(hào)”變量與“ID”變量進(jìn)行配對(duì)，如圖所示。（6）單擊“確定”按鈕，即可實(shí)現(xiàn)“添加個(gè)案”的數(shù)據(jù)文件。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖所示。

橫向合并的操作步驟

（1）準(zhǔn)備工作。在SPSSl7.0中打開數(shù)據(jù)文件2-1.Sav和數(shù)據(jù)文件2-2.Sav，執(zhí)行“文件—打開”命令將數(shù)調(diào)入SPSSl7.0的工作文件窗口，并按照“年收入”升序排列，數(shù)據(jù)文件另存為2-11.Sav和2-21.Sav。（2）選擇“數(shù)據(jù)(Data)”菜單下的“合并文件(MergeFiles)”命令，單擊“添加變量(AddVariables)”按鈕，打開“將變量添加到…(AddVariablesto)”對(duì)話框，如圖所示。

（3）選擇橫向合并數(shù)據(jù)文件的方式。同樣地，SPSS提供了兩種方式供用戶選擇。一種是直接從已打開的數(shù)據(jù)文件中合并，這樣就無須將欲合并的數(shù)據(jù)文件的數(shù)據(jù)編輯窗口關(guān)閉。用戶選中“打開的數(shù)據(jù)集(Anopendataset)”單選框，然后在下方的窗口中單擊已打開數(shù)據(jù)文件的文件名即可。另一種是從外部的SPSS數(shù)據(jù)文件中合并，即選中“外部SPSSStatistics數(shù)據(jù)文件(AnexternalSPSSdatafile)”后，單擊“瀏覽(Browse)”按鈕，SPSS將彈出“添加變量：讀取文件(AddVariables：ReadFile)”對(duì)話框。“添加變量：讀取文件(AddVariables：ReadFile)”對(duì)話框與打開數(shù)據(jù)文件的對(duì)話框相同。用戶選中需要合并的數(shù)據(jù)文件，并單擊“打開”按鈕，即可返回“將變量添加到…(AddVariablesto)”對(duì)話框中。(4)選定需要合并的數(shù)據(jù)文件后，單擊“繼續(xù)”按鈕，SPSS將彈出“添加變量從…（Variablesfrom)”對(duì)話框，如圖所示。

數(shù)據(jù)分類匯總數(shù)據(jù)分類匯總是按照用戶指定的分類變量對(duì)個(gè)案進(jìn)行分組，并對(duì)每組個(gè)案的各變量值計(jì)算指定的描述統(tǒng)計(jì)量(如求和、平均值等)。通過分類匯總，用戶可以針對(duì)不同的組別了解每組的大致情況，并可以做出比較。（1）準(zhǔn)備工作。在SPSSl7.0中打開數(shù)據(jù)文件2-1.Sav，執(zhí)行“文件—打開”命令將數(shù)調(diào)入SPSSl7.0的工作文件窗口。（2）執(zhí)行“數(shù)據(jù)(Data)—分類匯總（Aggregate）”命令，打開將“匯總數(shù)據(jù)（Aggregatedata）”對(duì)話框，如圖所示。（3）選擇“分組變量”與“變量摘要”。本例中將“工作性質(zhì)”移入分組變量，“年收入”移入變量摘要。如果要改變系統(tǒng)默認(rèn)的變量名，可以單擊“名稱”按鈕，如圖2-1-26所示。用戶可以在對(duì)話框內(nèi)輸入?yún)R總變量的名稱和標(biāo)簽，定義完畢后，單擊“繼續(xù)”按鈕，即可返回“匯總數(shù)據(jù)”對(duì)話框。

（4）選擇函數(shù)。函數(shù)(Function)用于定義匯總函數(shù)，計(jì)算指定的描述統(tǒng)計(jì)量。單擊“函數(shù)(Function)”按鈕，彈出匯總數(shù)據(jù)：匯總函數(shù)(AggregateData：AggregateFunction)”對(duì)話框，如圖所示。SPSS提供了三組函數(shù)，但每個(gè)匯總變量只能選擇一個(gè)描述統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行匯總。（5）選擇保存分類匯總的方式。分類匯總的結(jié)果既可以存入新數(shù)據(jù)文件，也可以替換當(dāng)前數(shù)據(jù)文件?！皡R總數(shù)據(jù)”對(duì)話框提供三種保存分類匯總結(jié)果方式。保存

將匯總變量添加到活動(dòng)數(shù)據(jù)集(Addaggregatedvariablestoactivedataset)：SPSS將自動(dòng)定義一個(gè)新變量，用以儲(chǔ)存分類匯總的結(jié)果，新變量將自動(dòng)添加到當(dāng)前數(shù)據(jù)文件中；創(chuàng)建只包含匯總變量的新數(shù)據(jù)集(Createanewdatasetcomainingonlytheaggregatedvariables)：選中該選項(xiàng)，可以單擊“文件(File)”按鈕，指定匯總文件的保存路徑和文件名，SPSS將創(chuàng)建只包含匯總結(jié)果的新數(shù)據(jù)文件；寫入只包含匯總變量的新數(shù)據(jù)文件(Writeanewdatafilecontainingonlytheaggregatedvariables)：選中該選項(xiàng)，分類匯總的結(jié)果將覆蓋當(dāng)前數(shù)據(jù)編輯窗口中的數(shù)據(jù)，原數(shù)據(jù)將丟失。適用于大型數(shù)據(jù)集選項(xiàng)文件已經(jīng)按分組變量排序(Fileisalreadysortedonbreakvariable(s))一般情況下，特別是個(gè)案?jìng)€(gè)數(shù)較多的數(shù)據(jù)文件，在進(jìn)行分類匯總前，用戶需要將個(gè)案數(shù)據(jù)根據(jù)中斷變量(即分組變量)進(jìn)行排序：否則，分類匯總無法進(jìn)行。如果用戶已經(jīng)手動(dòng)完成排序，即可選擇該選項(xiàng)，SPSS將忽略排序的步驟，自動(dòng)開始分類匯總。在匯總之前排序文件(Sortfilebeforeaggregating)如果用戶選擇“分類匯總”前，并未對(duì)數(shù)據(jù)文件中的數(shù)據(jù)按照中斷變量進(jìn)行排序，也沒有關(guān)系。SPSS提供了匯總之前先對(duì)文件進(jìn)行排序的功能。選擇該選項(xiàng)，SPSS將先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，然后再進(jìn)行分類匯總。（6）選擇完畢后，單擊“確定”按鈕，即可實(shí)現(xiàn)分類匯總。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖所示。實(shí)驗(yàn)一建立與編輯數(shù)據(jù)文件實(shí)驗(yàn)總結(jié)

本部分“建立與編輯數(shù)據(jù)文件”的實(shí)驗(yàn)，主要是SPSS軟件中的“文件”與“數(shù)據(jù)”菜單部分功能的操作與應(yīng)用，例如：建立數(shù)據(jù)文件、變量排序、選擇個(gè)案、合并數(shù)據(jù)文件和數(shù)據(jù)分類匯總。因此，需要理解數(shù)字型變量與字符型變量的區(qū)別與應(yīng)用，例如，數(shù)據(jù)分類匯總中的字符型變量只能作分類變量而不能成為匯總變量。合并數(shù)據(jù)文件中添加個(gè)案時(shí)，有時(shí)需要對(duì)變量進(jìn)行配對(duì)處理等。第二講頻數(shù)、多維交叉與對(duì)應(yīng)分析本章學(xué)習(xí)目標(biāo)

掌握描述性統(tǒng)計(jì)分析、頻數(shù)原理與實(shí)驗(yàn)理解探索分析的原理與實(shí)驗(yàn)掌握交叉列聯(lián)表分析原理與實(shí)驗(yàn)掌握實(shí)驗(yàn)結(jié)果的統(tǒng)計(jì)分析了解基本統(tǒng)計(jì)分析在經(jīng)濟(jì)管理數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。

第二講頻數(shù)、多維交叉與對(duì)應(yīng)分析SPSS處理數(shù)據(jù)后的基本輸出結(jié)果是各種統(tǒng)計(jì)量和統(tǒng)計(jì)圖表。研究者的許多分析與結(jié)論，建立在這些基本輸出結(jié)果的基礎(chǔ)上。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行基本統(tǒng)計(jì)分析，是對(duì)其進(jìn)行深入細(xì)致的統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)和前提。對(duì)基本統(tǒng)計(jì)量和基本統(tǒng)計(jì)圖表的熟練掌握和運(yùn)用，是SPSS軟件使用者的基本功。本章介紹最基本的統(tǒng)計(jì)量、統(tǒng)計(jì)分析方法和統(tǒng)計(jì)圖。

實(shí)驗(yàn)一描述性統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/p>

理解和掌握基本描述統(tǒng)計(jì)量的意義及其構(gòu)造原理熟悉基本描述統(tǒng)計(jì)量的類別及其對(duì)數(shù)據(jù)的描述功能熟悉獲得基本描述統(tǒng)計(jì)量的SPSS操作方法學(xué)習(xí)運(yùn)用基本描述統(tǒng)計(jì)量分析問題的一般規(guī)范

實(shí)驗(yàn)一描述性統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)備知識(shí)

數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本統(tǒng)計(jì)量包括描述數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量（均值、中位數(shù)和眾數(shù)）、描述數(shù)據(jù)離散趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量（標(biāo)準(zhǔn)差、方差和極差）和描述數(shù)據(jù)分布狀況的統(tǒng)計(jì)量（峰度、偏度和分位數(shù)）。有了這些基本統(tǒng)計(jì)量，研究者就掌握了數(shù)據(jù)的基本特征。通過這些基本統(tǒng)計(jì)量對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)分析后，研究者可以確定對(duì)數(shù)據(jù)做定進(jìn)一步分析的方向。準(zhǔn)備知識(shí)均值均值（Mean）是總體或樣本數(shù)據(jù)的平均值中位數(shù)中位數(shù)（Median）是總體數(shù)據(jù)中大小處于中間位置的數(shù)值。眾數(shù)眾數(shù)（Mode）是總體中出現(xiàn)頻數(shù)最高的那個(gè)數(shù)。準(zhǔn)備知識(shí)全距全距（Range）是數(shù)據(jù)中最大值與最小值之間的絕對(duì)差值，表示數(shù)據(jù)的分布范圍。方差方差（Variance）是總體所有數(shù)據(jù)與其均值的差值的平方的平均值。標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)差（StandardDeviation）是方差的平方根。

準(zhǔn)備知識(shí)峰度峰度（Kurtosis）是描述總體數(shù)據(jù)分布形態(tài)與正態(tài)分布形態(tài)相比較的陡平程度的統(tǒng)計(jì)量。偏度偏度（Skewness）是描述總體分布形態(tài)對(duì)稱性的統(tǒng)計(jì)量。

準(zhǔn)備知識(shí)1四分位數(shù)（Quartiles）是將全部數(shù)據(jù)按升序或降序分為四等份的三個(gè)數(shù)2十分位數(shù)（Deciles）是將全部數(shù)據(jù)按升序或降序分為十等份的九個(gè)數(shù)3百分位數(shù)（Percentiles）是將全部數(shù)據(jù)按升序或降序分為一百等份的九十九個(gè)數(shù)數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計(jì)是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行基本分析，從總體上把握數(shù)據(jù)分布基本特征的統(tǒng)計(jì)方法。通常用均值（及標(biāo)準(zhǔn)誤）、中位數(shù)和眾數(shù)描述數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)，用標(biāo)準(zhǔn)差、方差和全距（及最大值和最小值）描述數(shù)據(jù)的離散性，用峰度、偏度和分位數(shù)描述數(shù)據(jù)的分布情況。準(zhǔn)備知識(shí)描述統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)一描述性統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容運(yùn)用數(shù)據(jù)文件data2-1.sav，對(duì)機(jī)械廠職工的基本數(shù)據(jù)進(jìn)行描述分析，計(jì)算男女全體職工、男職工和女職工的月基本工資的情況：1.均值（及標(biāo)準(zhǔn)誤）、中位數(shù)和眾數(shù)；2.全距（及最大值和最小值）、方差和標(biāo)準(zhǔn)差；3.峰度和偏度。實(shí)驗(yàn)一描述性統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)步驟

（1）打開數(shù)據(jù)文件3-1.sav。（2）執(zhí)行“分析（A）→描述統(tǒng)計(jì)→描述（D）”命令，打開“描述性”對(duì)話框，如圖所示(3)在“描述性”對(duì)話框中，從左邊源變量列表中選擇“月基本工資”移入右邊的“變量（V）”框中（4）點(diǎn)擊“選項(xiàng)（O）”按鈕，在“描述：選項(xiàng)”對(duì)話框中選擇“均值（M）”、“標(biāo)準(zhǔn)差（T）”、“方差”、“范圍”、“最小值”、“最大值”和“均值的標(biāo)準(zhǔn)誤（E）”、“峰度”和“偏度”，如圖所示（5）在“描述性”對(duì)話框中單擊“確定”按鈕，提交系統(tǒng)運(yùn)行。得到男女全體職工月基本工資的情況。(6)對(duì)數(shù)據(jù)文件3-1.sav執(zhí)行“數(shù)據(jù)（D）→選擇個(gè)案”命令，打開“選擇個(gè)案”對(duì)話框，如圖所示在“選擇個(gè)案”對(duì)話框的“選擇”欄中，選擇“如果條件滿足（C）”項(xiàng)目點(diǎn)擊下面的“如果（I）”按鈕，打開“選擇個(gè)案：If”對(duì)話框，如圖所示在“選擇個(gè)案：If”對(duì)話框右上的空白框中，輸入“sex=1”或“sex=0”在“選擇個(gè)案：If”對(duì)話框中，點(diǎn)擊下方的“繼續(xù)”按鈕，返回“選擇個(gè)案”對(duì)話框在“選擇個(gè)案”對(duì)話框的“輸出”欄中，選擇系統(tǒng)默認(rèn)設(shè)置“過濾掉未選定的個(gè)案（F）”,點(diǎn)擊“確定”按鈕，完成職工（個(gè)案）的性別選擇。如圖所示實(shí)驗(yàn)結(jié)果

職工月基本工資描述統(tǒng)計(jì)量

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

男職工月基本工資描述統(tǒng)計(jì)量

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

女職工月基本工資描述統(tǒng)計(jì)量

實(shí)驗(yàn)總結(jié)

基本描述統(tǒng)計(jì)通過對(duì)樣本數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)（均值（及標(biāo)準(zhǔn)誤）、中位數(shù)和眾數(shù)）、離散趨勢(shì)（全距（及最大值和最小值）、方差和標(biāo)準(zhǔn)差）和分布形態(tài)（峰度和偏度）的分析，可以使研究者清晰地把握數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn)。

實(shí)驗(yàn)二頻數(shù)分析實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/p>

了解變量取值（數(shù)據(jù)）的分布情況；判斷樣本的代表性及抽樣的系統(tǒng)偏差；學(xué)習(xí)運(yùn)用頻數(shù)分析方法解決實(shí)際問題。知識(shí)準(zhǔn)備

頻數(shù)是同一數(shù)據(jù)或同一事件出現(xiàn)的次數(shù)。頻數(shù)分析可以用來考察數(shù)據(jù)值的分布狀況，即變量取值的分布情況，使研究者對(duì)所研究隨機(jī)變量的變化特征有更加深入的了解以下3點(diǎn)1頻數(shù)的概念2頻數(shù)分布表和頻數(shù)分布圖的概念3SPSS頻數(shù)分析的操作方法實(shí)驗(yàn)二頻數(shù)分析實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

運(yùn)用數(shù)據(jù)文件3-1.sav，對(duì)機(jī)械廠各部門職工人數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，輸出頻數(shù)分布表和條形圖。

實(shí)驗(yàn)二頻數(shù)分析實(shí)驗(yàn)步驟

（1）打開數(shù)據(jù)文件3-1.sav。

（2）執(zhí)行“分析（A）→描述統(tǒng)計(jì)→頻率（F）”命令，打開“頻率（F）”對(duì)話框。

（3）在“頻率（F）”對(duì)話框中，從左邊源變量列表中選擇“車間部門”移入右邊的“變量（V）”下面的空白框中；選擇左下方的系統(tǒng)默認(rèn)設(shè)置，在“顯示頻率表格（D）”前面的空框中打“√”(4)在“頻率（F）”對(duì)話框中點(diǎn)擊“圖表（C）”按鈕，打開“頻率：圖表”對(duì)話框，在“圖表類型”下的選項(xiàng)中選擇“條形圖（B）”，在“圖表值”下面的選項(xiàng)中選擇選擇系統(tǒng)默認(rèn)設(shè)置“頻率（F）”

,點(diǎn)擊“繼續(xù)”按鈕，返回“頻率（F）”對(duì)話框。

（5）在“頻率（F）”對(duì)話框中，單擊“確定”按鈕，提交系統(tǒng)運(yùn)行。得到各部門職工人數(shù)統(tǒng)計(jì)的頻數(shù)表和條形圖。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

車間部門統(tǒng)計(jì)量

各車間部門統(tǒng)計(jì)量

各車間部門統(tǒng)計(jì)量

男性工齡莖葉圖實(shí)驗(yàn)總結(jié)

頻數(shù)分析是對(duì)相同個(gè)案的數(shù)量或同一事件重復(fù)出現(xiàn)的次數(shù)，進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)的基本統(tǒng)計(jì)方法。運(yùn)用頻數(shù)分析，可以使研究者從總體上把握總體或樣本中個(gè)案的分類或分組分布情況。實(shí)驗(yàn)總結(jié)

SPSS的數(shù)據(jù)探索主要運(yùn)用莖葉圖和箱圖，簡(jiǎn)明直觀地表示總體或樣本中種類別或分組中個(gè)案的分布頻數(shù)。它能夠幫助研究者把握數(shù)據(jù)的分布情況，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的錯(cuò)誤或異常情況。數(shù)據(jù)探索能夠適用于個(gè)案數(shù)量不是很大的總體或樣本的分析。

實(shí)驗(yàn)三交叉表實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/p>

了解交叉表的結(jié)構(gòu)和用途，熟悉交叉表中行、列和層的意義和構(gòu)造方法熟練掌握SPSS交叉表分析的操作方法學(xué)習(xí)運(yùn)用交叉表進(jìn)行聯(lián)合頻數(shù)分布分析準(zhǔn)備知識(shí)交叉表

考察數(shù)據(jù)在兩個(gè)或兩個(gè)以上的因素上的聯(lián)合頻數(shù)分布——二維交叉表或多維交叉表P-P圖P-P圖是根據(jù)變量的累積比例與指定分布的累積比例之間的關(guān)系繪制的圖形Q-Q圖Q-Q圖是用變量數(shù)據(jù)分布的分位數(shù)與指定分布的分位數(shù)之間的關(guān)系曲線進(jìn)行數(shù)據(jù)檢驗(yàn)的。卡方統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)行變量與列變量之間是否相關(guān)。

f0和fe分別為觀測(cè)頻數(shù)和期望頻數(shù)。列聯(lián)系數(shù)用于名義變量之間的相關(guān)系數(shù)計(jì)算。和N分別為卡方統(tǒng)計(jì)量和總體中的個(gè)數(shù)。

X，N和K分別為卡方統(tǒng)計(jì)量、總體中的個(gè)數(shù)和行數(shù)與列數(shù)中較小的數(shù)。實(shí)驗(yàn)三交叉表實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

對(duì)數(shù)據(jù)文件3-1.sav中的雇員薪金按≤30000、[30001,50000]、[50001,80000]、[80001,100000]和>100000的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分為1~5級(jí)，用交叉表統(tǒng)計(jì)各薪級(jí)中不同性別和不同工作類別的雇員的數(shù)量。

實(shí)驗(yàn)三交叉表實(shí)驗(yàn)步驟

（1）打開數(shù)據(jù)文件3-1.sav。

（2）

執(zhí)行“轉(zhuǎn)換（T）→重新編碼為不同變量（R）”命令，打開“重新編碼為其他變量”對(duì)話框，如圖所示。

在“重新編碼為其他變量”對(duì)話框的源變量列表中選擇“薪金”移入“輸入變量→輸出變量（V）”下面的空白框中；在“輸出變量”欄下的“名稱（N）”框中輸入新變量名（sgrade），“標(biāo)簽（L）”框中輸入新變量標(biāo)簽（薪金等級(jí)），點(diǎn)擊“更改（H）”按鈕，如圖所示。

點(diǎn)擊“舊值和新值（O）”按鈕，打開“重新編碼到其他變量：舊值和新值”對(duì)話框，如圖所示。

在“重新編碼到其他變量：舊值和新值”對(duì)話框中，在左邊“舊值”欄中選擇相應(yīng)的選項(xiàng)（如“范圍，從最低到值（G）”），在下面的空白框中輸入薪金五個(gè)等級(jí)區(qū)間（≤30000、[30001,50000]、[50001,80000]、[80001,100000]和>100000)的相應(yīng)數(shù)字（如“30000”），在右邊“新值”欄下的“值（L）”后的空白框中輸入對(duì)應(yīng)的等級(jí)數(shù)字（如“1”）后，點(diǎn)擊“添加（A）”。

在“重新編碼到其他變量：舊值和新值”對(duì)話框中，點(diǎn)擊“繼續(xù)”按鈕，返回“重新編碼到其他變量”對(duì)話框。

在“重新編碼到其他變量”對(duì)話框中，點(diǎn)擊“確定”按鈕，完成“薪金”變量向“薪金等級(jí)”變量的轉(zhuǎn)換，如圖所示。

(3)執(zhí)行“分析（A）→描述統(tǒng)計(jì)→交叉表（C）”命令，打開“交叉表”對(duì)話框，如圖所示。

（4）在“交叉表”對(duì)話框中，從左邊源變量列表中選擇“性別”、“薪金等級(jí)”和“工作類別”，分別移入右邊的“行（s）”、“列（C）”和“層1的1”后面的空白框中，如圖所示。

（5）在“交叉表”對(duì)話框中，點(diǎn)擊“確定”按鈕，提交系統(tǒng)運(yùn)行，得出“性別*薪金等級(jí)*工作類別”三維交叉表。實(shí)驗(yàn)結(jié)果

性別*薪金等級(jí)*工作類別交叉制表

實(shí)驗(yàn)分析

上面的交叉表是職工人數(shù)（頻數(shù)）在薪金等級(jí)、性別和工作類別三個(gè)變量中的聯(lián)合分布。它不僅給出了職工在三個(gè)變量上的聯(lián)合頻數(shù)分布，而且給出了職工在三個(gè)變量中任意兩兩的聯(lián)合頻數(shù)分布。采用三個(gè)二維交叉表（性別*薪金等級(jí)、工作類別*薪金等級(jí)、薪金等級(jí)*工作類別）的方式也可以達(dá)到本實(shí)驗(yàn)的分析目的，但表達(dá)效果顯然沒有上面的三維交叉表好。實(shí)驗(yàn)總結(jié)

交叉表分析是對(duì)總體或樣本中的個(gè)案，滿足或具備兩個(gè)或兩個(gè)以上的條件的聯(lián)合頻數(shù)分析。它可以用于考察個(gè)案在多個(gè)因素（條件）上的分布情況，便于進(jìn)一步分析樣本中數(shù)據(jù)的相關(guān)性或因素的交互效應(yīng)。

獨(dú)立性檢驗(yàn)行×列表卡方檢驗(yàn)

2.4多維交叉表過程

分布3.847.8112.59P＝0.05的臨界值χ2分布（chi-squaredistribution）（二）擬合優(yōu)度檢驗(yàn)注意：理論頻數(shù)F不宜過小，如不小于5，否則需要合并二、行×列表資料的檢驗(yàn)

①

多個(gè)樣本率比較時(shí)，有R行2列，稱為R×2表；②

兩個(gè)樣本的構(gòu)成比比較時(shí)，有2行C列，稱2×C表；③

多個(gè)樣本的構(gòu)成比比較，以及雙向無序分類資料關(guān)聯(lián)性檢驗(yàn)時(shí)，有R行C列，稱為R×C表。檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量（通用公式）

基本公式式中，A為實(shí)際頻數(shù)（actualfrequency）

T為理論頻數(shù)（theoreticalfrequency）

第三講多重響應(yīng)下的頻次分析

多響應(yīng)變量分析是SPSS軟件提供的一種統(tǒng)計(jì)分析工具，在SPSS統(tǒng)計(jì)分析中，大部分分析過程解決等間隔測(cè)度的數(shù)值型變量、分類變量或稱分組變量（標(biāo)稱或非標(biāo)稱變量）分析的問題。這些變量在每個(gè)觀測(cè)中都有一個(gè)并且只有一個(gè)確定的值。然而，在當(dāng)前社會(huì)實(shí)踐活動(dòng)中大量存在這樣的變量，對(duì)于一個(gè)確定的觀測(cè)對(duì)象，該變量有幾個(gè)值與之對(duì)應(yīng)。由于是多項(xiàng)選擇，個(gè)案的百分比可能大于100%，該功能提供了分析多項(xiàng)選擇答案的百分比，同時(shí)計(jì)算選項(xiàng)的加權(quán)百分比，使其和為100%。交叉頻數(shù)分析與變量的獨(dú)立性檢驗(yàn)一、交叉頻數(shù)分析

多維頻數(shù)分析，2個(gè)以上變量的頻數(shù)分析。二、變量的獨(dú)立性檢驗(yàn)卡方分析行列變量的獨(dú)立性檢驗(yàn)與關(guān)聯(lián)性檢驗(yàn)

交叉頻數(shù)分析與變量的獨(dú)立性檢驗(yàn)卡方分析是用來研究?jī)蓚€(gè)定類變量間是否獨(dú)立即是否存在某種關(guān)聯(lián)性的最常用的方法?？ǚ椒治黾僭O(shè)兩個(gè)變量是相互獨(dú)立，互不關(guān)聯(lián)的。檢驗(yàn)原理如下：①建立假設(shè)。原假設(shè)，備擇假設(shè)，其中和分別為為樣本1和樣本2的樣本率；②構(gòu)建統(tǒng)計(jì)量。，其中為實(shí)際頻數(shù)，為理論頻數(shù)。③假設(shè)檢驗(yàn)。若假設(shè)實(shí)際頻數(shù)A與理論頻數(shù)T相差不應(yīng)該很大，即統(tǒng)計(jì)量不應(yīng)該很大，說明兩個(gè)變量相互獨(dú)立。如果值很大，即相對(duì)應(yīng)的p值很小，若()，則反過來推斷A與T相差太大，超出了抽樣誤差允許的范圍，從而懷疑的正確性，繼而拒絕，接受其對(duì)立假設(shè)，即，說明兩個(gè)變量不獨(dú)立。

多維交叉表過程

交叉表分析過程1、建立或打開一個(gè)數(shù)據(jù)文件,執(zhí)行Analyze—DescriptivesStatistics—Crosstabs命令,打開Crosstabs對(duì)話框

多維交叉表過程

(1)從源文件量清單中選擇一個(gè)或幾個(gè)變量移至Row框中作為交叉表的行變量；選擇一個(gè)或幾個(gè)變量移至Column(s)框中,作為交叉表的列變量（2）選擇控制變量移入框中，決定交叉變量分布的層（3）選擇Displayclusteredbarcharts，將對(duì)每個(gè)層的變量分類中每一個(gè)行變量和列變量的組合輸出一張分的條形圖(4)選擇Suppresstables，則表示不輸出多維分布表

多維交叉表過程2、單擊Statistics按鈕，打開Statistics對(duì)話框

多維交叉表過程3、單擊Cells按鈕，打開CellDisplay對(duì)話框

多維交叉表過程4、單擊Cells按鈕,打開表格格式對(duì)話框

選項(xiàng)全部選定后，單擊OK提交系統(tǒng)運(yùn)行樞軸沙盤PivotingTray認(rèn)識(shí)樞軸沙盤PivotingTray

通過樞軸沙盤PivotingTray,可以對(duì)數(shù)據(jù)透視表進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、移位、分層等操作1、樞軸沙盤主要包括三個(gè)組成部分（1）Row:表中的行，即行所對(duì)應(yīng)的項(xiàng)目（2）Column:表中的列，即列所對(duì)應(yīng)的項(xiàng)目（3）Layer:表中的層樞軸沙盤PivotingTray樞軸沙盤PivotingTray

數(shù)據(jù)透視表的操作2.實(shí)施行列互換(1)在輸出窗口中,鼠標(biāo)雙擊原數(shù)據(jù)表,進(jìn)入數(shù)據(jù)透視表狀態(tài)(2)在主菜單Pivot中,單擊,調(diào)出樞軸沙盤(3)在樞軸沙盤中,將行列圖表對(duì)調(diào)3.交換兩個(gè)項(xiàng)目的順序4.在數(shù)據(jù)透視表中創(chuàng)建層

第三講多重響應(yīng)下的頻次分析

多響應(yīng)變量分析是SPSS軟件提供的一種統(tǒng)計(jì)分析工具，在SPSS統(tǒng)計(jì)分析中，大部分分析過程解決等間隔測(cè)度的數(shù)值型變量、分類變量或稱分組變量（標(biāo)稱或非標(biāo)稱變量）分析的問題。這些變量在每個(gè)觀測(cè)中都有一個(gè)并且只有一個(gè)確定的值。然而，在當(dāng)前社會(huì)實(shí)踐活動(dòng)中大量存在這樣的變量，對(duì)于一個(gè)確定的觀測(cè)對(duì)象，該變量有幾個(gè)值與之對(duì)應(yīng)。由于是多項(xiàng)選擇，個(gè)案的百分比可能大于100%，該功能提供了分析多項(xiàng)選擇答案的百分比，同時(shí)計(jì)算選項(xiàng)的加權(quán)百分比，使其和為100%。第四講參數(shù)檢驗(yàn)學(xué)習(xí)目標(biāo)

理解參數(shù)檢驗(yàn)的基本思想與原理；掌握參數(shù)檢驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、?shí)驗(yàn)內(nèi)容和實(shí)驗(yàn)步驟；掌握實(shí)驗(yàn)結(jié)果的統(tǒng)計(jì)分析；了解參數(shù)檢驗(yàn)在經(jīng)濟(jì)管理數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。

第四講參數(shù)檢驗(yàn)當(dāng)總體數(shù)據(jù)無法全部收集到，或者在某些情況下雖然總體數(shù)據(jù)可以收集到但很費(fèi)時(shí)、費(fèi)力而且花費(fèi)很大時(shí)，人們就需要通過對(duì)樣本數(shù)據(jù)的研究來推斷總體的統(tǒng)計(jì)特征。對(duì)總體特征的推斷一般包括參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)兩大類，其核心原理基本類似。實(shí)驗(yàn)一單一樣本t檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/p>

明確單一樣本t檢驗(yàn)有關(guān)的概念；理解單一樣本t檢驗(yàn)的基本思想與原理；熟練掌握單一樣本t檢驗(yàn)的方法；能用SPSS軟件進(jìn)行單一樣本t檢驗(yàn)；培養(yǎng)運(yùn)用單一樣本t檢驗(yàn)解決身邊實(shí)際問題的能力。實(shí)驗(yàn)一單一樣本t檢驗(yàn)準(zhǔn)備知識(shí)單一樣本t檢驗(yàn)定義單樣本t檢驗(yàn)是檢驗(yàn)?zāi)硞€(gè)總體均值和某指定值之間在統(tǒng)計(jì)上是否存在顯著性差異，它是對(duì)總體均值的假設(shè)檢驗(yàn)。單一樣本t檢驗(yàn)基本原理和步驟

1提出原假設(shè)單一樣本t檢驗(yàn)的原假設(shè)：總體均值與檢驗(yàn)值之間不存在顯著差異，即：=，為總體均值，為檢驗(yàn)值。

單一樣本t檢驗(yàn)基本原理和步驟

2選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量當(dāng)總體分布為正態(tài)分布時(shí)，樣本均值的抽樣分布仍是正態(tài)分布，該正態(tài)分布的均值為，方差為，其中為總體均值，為總體方差，n為樣本容量?？傮w分布不服從正態(tài)分布時(shí)，當(dāng)樣本容量n較大時(shí)，由中心極限定理可知樣本均值也近似服從正態(tài)分布。當(dāng)總體方差已知時(shí)，可構(gòu)造Z統(tǒng)計(jì)量：

單一樣本t檢驗(yàn)基本原理和步驟

2選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Z統(tǒng)計(jì)量服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。當(dāng)總體方差未知時(shí)，用樣本方差代替總體方差，可構(gòu)造t統(tǒng)計(jì)量：其中為樣本方差。用代換上面公式中的，t統(tǒng)計(jì)量服從自由度為n-1的t分布。單一樣本t檢驗(yàn)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量即為t統(tǒng)計(jì)量單一樣本t檢驗(yàn)基本原理和步驟

3計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值和伴隨概率p（SPSS用Sig.表示）值SPSS會(huì)根據(jù)樣本信息自動(dòng)計(jì)算出t統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值，并根據(jù)t分布表給出相應(yīng)的伴隨概率p值。

單一樣本t檢驗(yàn)基本原理和步驟

4給出顯著性水平，并做出判斷

對(duì)給定的顯著性水平，與檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量相對(duì)應(yīng)的p值進(jìn)行比較。如果p值小于顯著性水平，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為總體均值與檢驗(yàn)值之間存在顯著差異：反之，如果p值大于顯著性水平，則不能拒絕原假設(shè)，認(rèn)為總體均值與檢驗(yàn)值之間無顯著性差異。

單一樣本T檢驗(yàn)法1、單個(gè)樣本的T檢驗(yàn)過程

One-SampleT-test，總體均值的假設(shè)檢驗(yàn)，根據(jù)樣本觀測(cè)值，檢驗(yàn)樣本觀測(cè)值，檢驗(yàn)抽樣總體的均值與指定的常數(shù)之間的差異程度，即檢驗(yàn)零假設(shè)

設(shè)為樣本容量，為樣本均值，檢驗(yàn)使用統(tǒng)計(jì)量，在原假設(shè)成立的條件下，統(tǒng)計(jì)量表達(dá)式

單一樣本T檢驗(yàn)法為：t=~t(n-1)分布其中S=為樣本標(biāo)準(zhǔn)差

單一樣本T檢驗(yàn)法1、單個(gè)樣本T檢驗(yàn)例：一個(gè)樣本包含9個(gè)個(gè)體：99.398.7100.5101.298.399.799.5102.1100.5，問該樣本是否來自方差未知的正態(tài)總體？解：如果是，則有但由于σ未知，可用樣本標(biāo)準(zhǔn)差s來代替總體標(biāo)準(zhǔn)差σ

(1)建立假設(shè)：

單一樣本T檢驗(yàn)法

(2)如果原假設(shè)成立，由定理可知：由和n-1=9-1=8則：t(α,n-1)=2.306

計(jì)算統(tǒng)計(jì)量

(3)確定的接受區(qū)間為：(-2.306,2.306)SPSS：IDF.T(0.05/2,8)=2.30是否落在該區(qū)間內(nèi)？

單一樣本T檢驗(yàn)法(4)計(jì)算的結(jié)果T=0.055處在區(qū)間(-2.306,2.306)之內(nèi)，應(yīng)接受原假設(shè)。故應(yīng)該應(yīng)接受原假設(shè)。0.025-2.3060.47870.0550.025-0.0552.3060.47870.4787+0.4787=0.9574T分布實(shí)驗(yàn)一單一樣本t檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容某省2010年25個(gè)旅游區(qū)的游客增長(zhǎng)率、旅游投資、資金的投資來源、投資類型、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率見表（基本數(shù)據(jù)3-1.sav）。試分析該省2010年旅游投資與2009年旅游投資的均值1480萬元是否有顯著性差異？旅游區(qū)表格

實(shí)驗(yàn)一單一樣本t檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)步驟

（1）準(zhǔn)備工作在SPSSl7.0中打開數(shù)據(jù)文件4-1.sav，通過選擇“文件—打開”命令將數(shù)據(jù)調(diào)入SPSSl7.0的工作文件窗口。（2）依次選擇“分析—比較均值—單樣本T檢驗(yàn)”命令，打開t檢驗(yàn)對(duì)話框，如圖所示(3)在圖所示的單樣本T檢驗(yàn)對(duì)話框中，相關(guān)內(nèi)容介紹如下：檢驗(yàn)變量列表：用于選擇所需檢驗(yàn)的變量。檢驗(yàn)值：用于輸入檢驗(yàn)值。本例在圖對(duì)話框左端的變量列表將要檢驗(yàn)的變量“旅游投資”添加到右邊的檢驗(yàn)變量列表中，檢驗(yàn)值后面的文本框中輸入1480。（4）單擊“選項(xiàng)”按鈕定義其他選項(xiàng)，出現(xiàn)如圖所示對(duì)話框。置信區(qū)間(C)：顯示平均數(shù)與檢驗(yàn)值差值的置信區(qū)間。按分析順序排除個(gè)案：剔除各分析中含有缺失值的個(gè)案。按列表排除個(gè)案(L)：剔除含有缺失值的全部個(gè)案，本例選擇SPSS系統(tǒng)默認(rèn)。

（5）單擊“繼續(xù)”按鈕，返回單樣本T檢驗(yàn)對(duì)話框，單擊“確定”按鈕，SPSS自動(dòng)完成計(jì)算。SPSS結(jié)果輸出窗口查看器就會(huì)給出所需要的結(jié)果。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

單個(gè)樣本統(tǒng)計(jì)量單個(gè)樣本檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)分析

由表可以看出，25個(gè)地區(qū)旅游投資的平均值為1516.6萬元，標(biāo)準(zhǔn)差為82.314，均值誤差為16.463；本例中的檢驗(yàn)值為1480萬元，樣本均值和檢驗(yàn)值差為36.6,差分的95％的置信區(qū)間為(2.62，70.58)，表示95％的樣本差值在該區(qū)間。計(jì)算得到的t=2.223，相應(yīng)的伴隨概率Sig．=0.036,小于顯著水平0.05，則拒絕原假設(shè)，可以認(rèn)為該省2010年旅游投資與2009年旅游投資的均值1480萬元相比較，有顯著性差異。實(shí)驗(yàn)結(jié)果

假設(shè)檢驗(yàn)是關(guān)于總體參數(shù)的統(tǒng)計(jì)推斷方法，原假設(shè)和備擇假設(shè)在假設(shè)檢驗(yàn)中的地位是不對(duì)稱的。單一樣本t檢驗(yàn)的前提是樣本來自的總體應(yīng)該服從或近似服從正態(tài)分布。實(shí)驗(yàn)二兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/p>

明確兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)有關(guān)的概念；理解兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的基本思想與原理；熟練掌握兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的方法；能用SPSS軟件進(jìn)行兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)；培養(yǎng)運(yùn)用兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)解決實(shí)際問題的能力。實(shí)驗(yàn)二兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)準(zhǔn)備知識(shí)兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)定義

所謂兩獨(dú)立樣本是指兩個(gè)樣本之間彼此獨(dú)立沒有任何關(guān)聯(lián)，兩個(gè)獨(dú)立樣本各自接受相同的測(cè)量。兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)是利用來自兩個(gè)總體的獨(dú)立樣本，推斷兩個(gè)總體的均值是否存在顯著差異。兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)前提條件

1

兩個(gè)樣本應(yīng)該是互相獨(dú)立的，即從一總體中抽取的樣本對(duì)從另外一個(gè)總體中抽取的樣本沒有任何影響，兩組樣本個(gè)案數(shù)目可以不同，個(gè)案順序可以隨意調(diào)整。

2樣本來自的兩個(gè)總體應(yīng)該服從正態(tài)分布。

兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)基本原理和步驟

提出原假設(shè)

1兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的原假設(shè)：兩總體均值無顯著性差異，即：-=0，其中、分別為第一個(gè)和第二個(gè)總體的均值。

兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)基本原理和步驟

選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量

2當(dāng)兩總體分布為正態(tài)分布分別為N(，)和N(，)時(shí)，樣本均值差的抽樣分布仍是正態(tài)分布，該正態(tài)分布的均值為-，方差為。

當(dāng)兩總體方差未知且相同的情況下即=，采用合并的方差作兩個(gè)總體方差的估計(jì)，即：兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)基本原理和步驟

選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量

2由于(原假設(shè))，所以可以略去。這里的t統(tǒng)計(jì)量服從自由度為的t分布。當(dāng)兩總體方差未知且不同的情況下，即，分別用樣本方差代替總體方差，此時(shí)兩樣本均值差的抽樣分布的方差為定義t統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算公式為：兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)基本原理和步驟

選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量

2其中、分別為第一組和第二組樣本的樣本方差，、分別為第一組和第二組的樣本容量。此時(shí)兩樣本均值差的抽樣分布的方差為：構(gòu)造的t統(tǒng)計(jì)量計(jì)算公式為：兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)基本原理和步驟

選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量

2同樣可以略去。這時(shí)t統(tǒng)計(jì)量仍然t分布，但自由度采用修正的自由度：兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)基本原理和步驟

選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量

2由此可見，兩總體的方差是否相等是決定抽樣分布方差的關(guān)鍵，SPSS采用LeveneF方法檢驗(yàn)兩總體均值是否相等。首先計(jì)算兩個(gè)樣本的均值，計(jì)算每個(gè)樣本和本組樣本均值的差，并取絕對(duì)值，得到兩組絕對(duì)差值序列。然后應(yīng)用單因素方差分析方法，判斷這兩組絕對(duì)差值序列之間是否存在顯著差異，即判斷平均離差是否存在顯著差異，從而間接判斷兩組方差是否存在顯著差異。兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)基本原理和步驟

檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值和伴隨概率p值3SPSS會(huì)根據(jù)單因素分析的方法計(jì)算出F值和伴隨概率p值，以及根據(jù)樣本信息自動(dòng)計(jì)算出t統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值和對(duì)應(yīng)的伴隨概率p值。兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)基本原理和步驟

檢驗(yàn)判斷顯著性水平ɑ4①方差齊次性檢驗(yàn)：給定顯著性水平以后，SPSS會(huì)先利用F檢驗(yàn)判斷兩總體的方差是否相等，并由此決定抽樣分布方差和自由度的計(jì)算方法和計(jì)算結(jié)果。②均值檢驗(yàn)：如果t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的伴隨概率p值大于顯著性水平，則接受原假設(shè)，認(rèn)為兩總體均值不存在顯著差異；反之，如果p值小于顯著性水平，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為兩總體均值存在顯著性差異。

實(shí)驗(yàn)二兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

某省2010年25個(gè)旅游區(qū)的游客增長(zhǎng)率、旅游投資、資金的投資來源、投資類型、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率見表（基本數(shù)據(jù)4-1.sav）。試分析該省2010年不同投資類型（餐飲、景區(qū)設(shè)置）所對(duì)應(yīng)的旅游投資是否有顯著性差異？

旅游區(qū)表格

實(shí)驗(yàn)二兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)步驟

（1）在SPSSl7.0中打開數(shù)據(jù)文件4-1.sav，通過選擇“文件—打開”命令將數(shù)據(jù)調(diào)入SPSSl7.0的工作文件窗口。

（2）選擇“分析—比較均值—獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)命令，打開其對(duì)話框。

（3）在如圖所示的獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)對(duì)話框中，相關(guān)內(nèi)容介紹如下：檢驗(yàn)變量列表：用于選擇所需檢驗(yàn)的變量。分組變量：用于選擇總體標(biāo)識(shí)變量。本例在獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)對(duì)話框左端的變量列表將要檢驗(yàn)的變量“旅游投資”添加到右邊的檢驗(yàn)變量列表中；把標(biāo)識(shí)變量“投資類型”移入分組變量框中。

（5）單擊“定義組”按鈕定義兩總體的標(biāo)識(shí)值，顯示如圖所示對(duì)話框。使用指定值：表示分別輸入兩個(gè)對(duì)應(yīng)兩個(gè)不同總體的變量值(可以為小數(shù))，在組l和組2后面的文本框中分別輸入這兩個(gè)值，含有其他數(shù)值的個(gè)案將不參與統(tǒng)計(jì)分析。對(duì)于短字符型分組變量，可輸入相應(yīng)的字符。割點(diǎn)：輸出一個(gè)數(shù)值，小于該值的個(gè)案對(duì)應(yīng)一個(gè)總體，大于等于該值的個(gè)案對(duì)應(yīng)另一個(gè)總體。本例在組1后面的文本框中輸入1，在組2后面的文本框中輸入2，單擊繼續(xù)按鈕(6)單擊“選項(xiàng)”按鈕定義其他選項(xiàng)，出現(xiàn)如圖所示對(duì)話框。該對(duì)話框中的選項(xiàng)含義與單一樣本t檢驗(yàn)的相同。

(7)單擊“繼續(xù)”按鈕，返回獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)對(duì)話框，單擊“確定”按鈕，SPSS自動(dòng)完成計(jì)算。SPSS結(jié)果輸出窗口查看器中就會(huì)給出所需要的結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果

描述性統(tǒng)計(jì)不同投資類型的旅游投資均值的T檢驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)總結(jié)兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)要求兩個(gè)樣本應(yīng)該是互相獨(dú)立的，即從第一個(gè)總體中抽取的一組樣本對(duì)從第二個(gè)總體中抽取的一組樣本沒有任何的影響，兩組樣本的樣本容量可以不同，樣本順序可以隨意調(diào)整。實(shí)驗(yàn)總結(jié)兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的前提是樣本來自的兩個(gè)總體應(yīng)該服從或近似服從正態(tài)分布，如果總體分布未知的情況下，則通常采用非參數(shù)檢驗(yàn)的方法。實(shí)驗(yàn)總結(jié)兩總體方差是否相等是決定兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)所采用的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的關(guān)鍵，在進(jìn)行檢驗(yàn)之前，必須通過有效的方法對(duì)兩總體方差是否相等做出判斷。實(shí)驗(yàn)三兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/p>

明確兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)有關(guān)的概念；理解兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)的基本思想與原理；熟練掌握兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)的方法；能用SPSS軟件進(jìn)行兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)；培養(yǎng)運(yùn)用兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)解決身邊實(shí)際問題的能力知識(shí)準(zhǔn)備

兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)定義兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)就是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)對(duì)樣本來自的兩配對(duì)總體均值是否有顯著性差異進(jìn)行推斷。配對(duì)樣本t檢驗(yàn)與獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的差別之一就是要求樣本是配對(duì)的。所謂配對(duì)樣本可以是個(gè)案在“前”“后”兩種狀態(tài)下某屬性的兩種不同特征，也可以是對(duì)某事物兩個(gè)不同側(cè)面或方面的描述。這時(shí)，抽樣不是互相獨(dú)立的，而是互相關(guān)聯(lián)的。兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)一般用于同一研究對(duì)象(或兩配對(duì)對(duì)象)分別給予兩種不同處理的效果比較，以及同一研究對(duì)象(或兩配對(duì)對(duì)象)處理前后的效果比較。前者推斷兩種效果有無差別，后者推斷某種處理是否有效。知識(shí)準(zhǔn)備

兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)前提條件1兩個(gè)樣本應(yīng)是配對(duì)的，即兩組樣本的樣本數(shù)必須相同兩組樣本觀測(cè)值的先后順序是一一對(duì)應(yīng)的，不能隨意改變。2樣本來自的兩個(gè)總體應(yīng)該服從正態(tài)分布。

知識(shí)準(zhǔn)備

兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)基本原理和步驟提出原假設(shè)

1兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)的原假設(shè)：兩總體均值無顯著性差異，即：

其中分別為第一個(gè)和第二個(gè)總體的均值。知識(shí)準(zhǔn)備

兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)基本原理和步驟選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量

2首先求出每對(duì)觀測(cè)值的差值，得到差值序列；然后對(duì)差值求平均值；最后檢驗(yàn)差值序列的均值，即平均差是否與0有顯著差異?？梢钥闯觯鋵?duì)樣本t檢驗(yàn)是間接通過單樣本t檢驗(yàn)實(shí)現(xiàn)的，即最終轉(zhuǎn)化成對(duì)差值序列總體均值是否顯著為0的檢驗(yàn)。這里所采用的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量與單樣本t檢驗(yàn)中的統(tǒng)計(jì)量完全相同，也采用t統(tǒng)計(jì)量，該統(tǒng)計(jì)量服從自由度為n-1的t分布。知識(shí)準(zhǔn)備

兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)基本原理和步驟計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值和伴隨概率p值

3SPSS將自動(dòng)計(jì)算t統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值，并根據(jù)t分布表給出相應(yīng)的伴隨概率p值。知識(shí)準(zhǔn)備

兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)基本原理和步驟給出顯著性水平，檢驗(yàn)判斷4對(duì)給定的顯著性水平ɑ，與檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的伴隨概率p進(jìn)行比較。如果p值大于顯著性水平ɑ，則接受原假設(shè)，認(rèn)為差值的總體均值與0無顯著差別，即兩總體的均值無顯著差異：反之，p值小于顯著性水平ɑ，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為差值的總體均值與0存在顯著差異，即兩總體的均值存在顯著差異。實(shí)驗(yàn)三兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

某公司采用問卷調(diào)查的方式，測(cè)量20個(gè)管理人員的素質(zhì)，兩套問卷的滿分都是200分。兩套問卷的測(cè)量結(jié)果見表，分析兩套問卷所得的結(jié)果的平均值是否有顯著差異？

實(shí)驗(yàn)表格

問卷調(diào)查的配對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)三兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)步驟

（1）準(zhǔn)備工作。用“卷a得分”表示問卷a的測(cè)量分?jǐn)?shù)，用“卷b得分”表示表示問卷b的測(cè)量分?jǐn)?shù)，得到的數(shù)據(jù)表為數(shù)據(jù)文件4-5.say。

（2）在SPSSl7.0中打開數(shù)據(jù)文件4-5.sav，通過選擇“文件—打開”命令將數(shù)據(jù)調(diào)入SPSSl7.0的工作文件窗口，如圖所示。

（3）選擇“分析—比較均值—配對(duì)樣本T檢驗(yàn)”命令，打開其對(duì)話框，如圖所示。

（4）在如圖所示的配對(duì)樣本T檢驗(yàn)對(duì)話框中，相關(guān)內(nèi)容介紹如下：配對(duì)變量列表：可以選擇一對(duì)或若干對(duì)樣本，每對(duì)樣本分別給出1個(gè)t檢驗(yàn)的結(jié)果。

本例在配對(duì)樣本T檢驗(yàn)對(duì)話框左端的變量列表選中“卷a得分”，這時(shí)變量“卷a得分”將出現(xiàn)在配對(duì)變量列表框中的變量1的下面；選中“卷b得分”，這時(shí)變量“卷b得分”將出現(xiàn)在配對(duì)變量列表框中的變量2的下面，表示將這兩個(gè)變量配對(duì)。也可以先在配對(duì)樣本T檢驗(yàn)對(duì)話框左端的變量列表選中“卷a得分”，再按住Shift鍵選中另外一個(gè)變量“卷b得分”，單擊向右的箭頭，將“卷a得分”和“卷b得分”移入配對(duì)變量框。(5)單擊“選項(xiàng)”按鈕定義其他選項(xiàng)，出現(xiàn)如圖所示對(duì)話框。該對(duì)話框中的選項(xiàng)含義與單一樣本t檢驗(yàn)的相同。本例選擇SPSS系統(tǒng)默認(rèn)。單擊“繼續(xù)”按鈕，返回配對(duì)樣本T檢驗(yàn)對(duì)話框，單擊“確定”按鈕，SPSS自動(dòng)完成計(jì)算。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

描述性統(tǒng)計(jì)變量測(cè)量的相關(guān)系數(shù)

配對(duì)樣本t檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)總結(jié)

兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)要求兩個(gè)樣本應(yīng)該是配對(duì)的，即樣本在“前”、“后”兩種狀態(tài)下某屬性的兩種不同特征，抽樣不是互相獨(dú)立的，而是互相關(guān)聯(lián)的。兩組樣本的樣本容量必須相同，樣本順序不能隨意調(diào)整。兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)的前提是樣本來自的兩個(gè)總體應(yīng)該服從或近似服從正態(tài)分布，如果總體分布未知的情況下，則通常采用非參數(shù)檢驗(yàn)的方法。實(shí)驗(yàn)總結(jié)

無論是單一樣本t檢驗(yàn)，還是兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，或是兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)，主要分析思路都有許多共同之處。構(gòu)造t統(tǒng)計(jì)量時(shí)，它們的分子都是均值差，分母都是抽樣分布的標(biāo)準(zhǔn)差，只是獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的抽樣分布標(biāo)準(zhǔn)差與配對(duì)樣本t檢驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)差不同。配對(duì)樣本t檢驗(yàn)?zāi)軌驅(qū)τ^測(cè)值自身的其他影響因素加以控制，比獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)更進(jìn)了一步。第五講方差分析本章學(xué)習(xí)目標(biāo)

理解方差分析的基本思想與原理；掌握單因素、雙因素方差分析實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹?shí)驗(yàn)內(nèi)容和實(shí)驗(yàn)步驟；掌握實(shí)驗(yàn)結(jié)果的統(tǒng)計(jì)分析；了解方差分析在經(jīng)濟(jì)管理數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。第五講方差分析方差分析是通過對(duì)各樣本觀測(cè)數(shù)據(jù)誤差來源的分析來檢驗(yàn)多個(gè)總體均值是否相等或者是否具有顯著性差異的方法。方差分析方法在不同領(lǐng)域的各個(gè)分析研究中都得到了廣泛應(yīng)用。第五講方差分析方差分析從對(duì)觀測(cè)變量的方差分解入手，認(rèn)為觀測(cè)變量取值的變化受兩類因素的影響:控制變量隨機(jī)變量第五講方差分析方差分析的基本思想方差分析的基本假設(shè)條件

根據(jù)控制變量的個(gè)數(shù)，可以將方差分析分為：?jiǎn)我蛩胤讲罘治觥⒍嘁蛩胤讲罘治龊蛥f(xié)方差分析。

實(shí)驗(yàn)一單因素方差分析實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/p>

明確單因素方差分析有關(guān)的概念；理解單因素方差分析的基本思想與原理；熟練掌握單因素方差分析的方法；能用SPSS軟件進(jìn)行單因素方差分析；培養(yǎng)運(yùn)用單因素方差分析解決實(shí)際問題的能力。實(shí)驗(yàn)一單因素方差分析準(zhǔn)備知識(shí)單因素方差分析定義單因素方差分析是測(cè)試某一個(gè)控制變量的不同水平是否給觀測(cè)變量造成了顯著性差異和變動(dòng)，也稱一維方差分析。單因素方差分析基本原理方差分析認(rèn)為，觀測(cè)變量值的變動(dòng)會(huì)受到控制變量和隨機(jī)變量?jī)煞矫娴挠绊?，?jù)此，將觀測(cè)變量總的離差平方和分解為兩部分：組內(nèi)離差平方和與組間離差平方和。

觀測(cè)變量總離差平方和

1定義觀測(cè)變量總離差平方和(SST)為：其中，k為控制變量的水平數(shù)：為控制變量第i水平下第j個(gè)樣本值：為控制變量第i個(gè)水平下樣本個(gè)數(shù)：又為觀測(cè)變量均值?？偟碾x差平方和(SST)反映了全部數(shù)據(jù)總的誤差程度。

組間離差平方和2定義組間離差平方和(SSA)為：其中，k為控制變量的水平數(shù)；為控制變量第i個(gè)水平下樣本個(gè)數(shù)；為控制變量第i水平下觀測(cè)變量的樣本均值，又為觀測(cè)變量均值。組間離差平方和(SSA)是各水平組均值和總體均值離差的平方和，反映了控制變量的不同水平對(duì)觀測(cè)變量的影響。

組內(nèi)離差平方和

3定義組內(nèi)離差平方和(SSE)為：

其中，k為控制變量的水平數(shù)；為控制變量第i個(gè)水平下樣本個(gè)數(shù)；為控制變量第i水平下觀測(cè)變量的樣本均值。組內(nèi)離差平方和(SSE)是每個(gè)樣本數(shù)據(jù)與本水平組均值離差的平方和，反映了數(shù)據(jù)抽樣誤差的大小程度。于是有：SST=SSA+SSE。可見，在觀測(cè)變量總離差平方和中，如果組間離差平方和所占比例較大，則說明觀測(cè)變量的變動(dòng)主要是由控制變量引起的，可以由控制變量來解釋，控制變量給觀測(cè)變量帶來了顯著影響：反之，如果組內(nèi)離差平方和所占的比例較大，則說明觀測(cè)變量的變動(dòng)主要是由隨機(jī)因素引起的，不可以由控制變量來解釋，控制變量沒有給觀測(cè)變量帶來顯著影響。

單因素方差分析基本步驟

1提出原假設(shè)單因素方差分析的原假設(shè)Ho：控制變量不同水平下觀測(cè)變量的均值無顯著性差異，即Ho：u1=u2=...=uk(所有總體的均值相等)。單一樣本t檢驗(yàn)基本原理和步驟

2選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。方差分析采用的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量是F統(tǒng)計(jì)量，數(shù)學(xué)定義為：其中，n為總樣本容量，k-1和n-k分別為SSA和SSE的自由度；MSA是平均組間平方和，MSE為平均組內(nèi)平方和，目的是為了消除水平數(shù)和樣本數(shù)對(duì)分析帶來的影響。這里，F(xiàn)~F(k-1,n—k)。

單一樣本t檢驗(yàn)基本原理和步驟

2選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量由F的計(jì)算公式可以看出，如果控制變量的不同水平對(duì)觀測(cè)變量有顯著影響，那么觀測(cè)變量的組間離差平方和必然大，F(xiàn)值也就越大。反之，如果控制變量的不同水平?jīng)]有對(duì)觀測(cè)變量造成顯著影響，那么，組內(nèi)離差平方和影響就會(huì)必然大，F(xiàn)值就比較小。單一樣本t檢驗(yàn)基本原理和步驟

3計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值和伴隨概率p值。SPSS自動(dòng)計(jì)算出F統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值，并根據(jù)F分布表給出相應(yīng)的伴隨概率p值。單一樣本t檢驗(yàn)基本原理和步驟

4給出顯著性水平，并做出判斷對(duì)給定的顯著性水平，與檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量相對(duì)應(yīng)的p值進(jìn)行比較。如果p值小于顯著性水平，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為總體均值與檢驗(yàn)值之間存在顯著差異;反之，如果p值大于顯著性水平，則不能拒絕原假設(shè)，認(rèn)為總體均值與檢驗(yàn)值之間無顯著性差異。多重比較

當(dāng)方差分析F檢驗(yàn)否定了原假設(shè)，即認(rèn)為至少有兩個(gè)總體的均值存在顯著性差異時(shí)，須進(jìn)一步確定是哪兩個(gè)或哪幾個(gè)均值顯著地不同，則需要進(jìn)行多重比較檢驗(yàn)。多重比較檢驗(yàn)的原假設(shè)是，相應(yīng)兩水平下觀測(cè)變量總體均值不存在顯著性差異。

SPSS提供了諸多多重比較檢驗(yàn)的方法，包括LSD法、Bonferroni法、Tukey法、Scheffe法、S-N-K法等。LSD法LSD法稱為最小顯著性差異法，水平間的均值只要存在一定程度的微小差異就可能被檢出來，LSD法的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為t統(tǒng)計(jì)量，其定義為：其中MSE為觀測(cè)值的組內(nèi)方差，它利用了全部觀測(cè)變量值，而非僅使用某兩水平組的數(shù)據(jù)。t統(tǒng)計(jì)量服從自由度為n-k的t分布。實(shí)驗(yàn)一單因素方差分析實(shí)驗(yàn)內(nèi)容單因素方差分析由SPSSl7.0的比較均值過程過程中的單因素ANOVA子過程實(shí)現(xiàn)。下面以案例說明單因素方差分析的單因素ANOVA子過程的基本操作步驟。實(shí)驗(yàn)一單因素方差分析實(shí)驗(yàn)步驟

（1）準(zhǔn)備工作在SPSSl7.0中打開數(shù)據(jù)文件4-1.sav，通過選擇“文件—打開”命令將數(shù)據(jù)調(diào)入SPSSl7.0的工作文件窗口,結(jié)果如圖。旅游投資數(shù)據(jù)文件

（2）選擇“分析—比較均值—單因素ANOVA”命令，打開單因素方差分析對(duì)話框，如圖所示(3)在圖所示的單因素ANOVA對(duì)話框中，相關(guān)內(nèi)容介紹如下：因變量列表：用于選擇觀測(cè)變量。因子：用于選擇控制變量。控制變量有幾個(gè)不同的取值就表示控制變量有幾個(gè)水平。本例在單因素ANOVA對(duì)話框左端的變量列表中將變量“旅游投資”添加到右邊的因變量列表中，選擇“投資來源”變量移入因子框中。(4)單擊“選項(xiàng)”按鈕，出現(xiàn)如圖所示對(duì)話框，該對(duì)話框用來對(duì)方差分析的前提條件進(jìn)行檢驗(yàn)，方差分析的前提是各個(gè)水平下的總體服從方差相等的正態(tài)分布，其中對(duì)于方差相等的要求比較嚴(yán)格，因此必須對(duì)方差齊性進(jìn)行檢驗(yàn)。另外，該對(duì)話框還用來指定輸出其他相關(guān)統(tǒng)計(jì)量和對(duì)缺失值如何進(jìn)行處理。統(tǒng)計(jì)量框：用來指定輸出相關(guān)統(tǒng)計(jì)量。描述性：輸出觀測(cè)變量的基本描述統(tǒng)計(jì)量，包括樣本容量、平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、均值的標(biāo)準(zhǔn)誤差、最小值、最大值、95％的置信區(qū)間。固定與隨機(jī)效應(yīng)：顯示標(biāo)準(zhǔn)離差和誤差檢驗(yàn)。方差齊性檢驗(yàn)：計(jì)算分組方差齊性檢驗(yàn)的Levene統(tǒng)計(jì)量。SPSS的運(yùn)行結(jié)果中就會(huì)出現(xiàn)關(guān)于方差是否相等的檢驗(yàn)結(jié)果和伴隨概率。Brown-Forsythe：布朗均值檢驗(yàn)，輸出分組均值相等的Brown-Forsythe統(tǒng)計(jì)量。Welch：維茨均值檢驗(yàn)，輸出分組均值相等的Welch統(tǒng)計(jì)量。均值圖：表示輸出各水平下觀測(cè)變量均值的折線圖。缺失值選框提供了兩種缺失值的處理方法。按分析排序排除個(gè)案：剔除各分析中含有缺失值的個(gè)案。按列表排除個(gè)案：剔除含有缺失值的全部個(gè)案。(5)單擊“對(duì)比”按鈕，出現(xiàn)如圖所示對(duì)話框，該對(duì)話框用來實(shí)現(xiàn)先驗(yàn)對(duì)比檢驗(yàn)和趨勢(shì)檢驗(yàn)。多項(xiàng)式：將組間平方和分解為多項(xiàng)式趨勢(shì)成分，即進(jìn)行趨勢(shì)檢驗(yàn)。選中多項(xiàng)式選型，其后的度菜單將被激活，變?yōu)榭蛇x。度：在下拉菜單中可以設(shè)定多項(xiàng)式趨勢(shì)的形式，可選擇線性、二次多項(xiàng)、三次多項(xiàng)、四次多項(xiàng))、五次多項(xiàng)式。對(duì)比：用來實(shí)現(xiàn)先驗(yàn)對(duì)比檢驗(yàn)。系數(shù)：為多項(xiàng)式指定各組均值的系數(shù)，因素變量有幾組就輸入幾個(gè)系數(shù)。系數(shù)總計(jì)：在大多數(shù)程序中系數(shù)的總和應(yīng)該等于0，否則會(huì)出現(xiàn)警告信息。

(6)單擊“兩兩比較”按鈕，出現(xiàn)如圖所示對(duì)話框，該對(duì)話框用來實(shí)現(xiàn)多重比較檢驗(yàn)定方差齊性：適合于各水平方差齊性的情況。在該條件下有14種比較均值的方法可供選擇：LSD：最小顯著差異法，用t檢驗(yàn)完成各組均值之間的兩兩比較。Bonferroni：修正最不顯著差異法，用t檢驗(yàn)完成各組均值之間的配對(duì)比較。Sidak：Sidak法，根據(jù)t統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行配對(duì)多重比較，調(diào)整多重比較的顯著性水平。Scheffe：塞弗檢驗(yàn)法，對(duì)所有可能的組合進(jìn)行同步進(jìn)入的配對(duì)檢驗(yàn)。R-E-G-WF：Ryan-Einot-Gabriel-WelschF法，根據(jù)F檢驗(yàn)的多重下降過程。R-E-G-WO：Ryan-Einot-Gabriel-WelschQ法，根據(jù)Student極差的多重下降過程。S-N-K：Student-Newman-Kenls法，用Student極差分布對(duì)所有均值進(jìn)行配對(duì)檢驗(yàn)。Tukey：可靠顯著差異法，用Student極差統(tǒng)計(jì)量對(duì)所有組間進(jìn)行配對(duì)比較。Tukey’s-b：用Student極差統(tǒng)計(jì)量對(duì)所有組間進(jìn)行配對(duì)比較。Duncan：修復(fù)極差法，使用SNK檢驗(yàn)進(jìn)行逐步配對(duì)比較。Hochberg’sGT2：使用Student最大模數(shù)的多重比較及極差檢驗(yàn)。Gabriel：使用Student最大模數(shù)的多重比較試驗(yàn)。Waller-Duncan：根據(jù)t統(tǒng)計(jì)量使用Bayesian過程的多重比較試驗(yàn)。Dunnett：用配對(duì)多重比較t檢驗(yàn)與一個(gè)對(duì)照組的均數(shù)進(jìn)行比較。未假定方差齊性：適合于各水平方差不齊性的情況。選擇4種方法：Tamhane’sT2：根據(jù)t檢驗(yàn)的保守配對(duì)比較。Dunnett’sT3：根據(jù)Student最大模數(shù)的配對(duì)比較試驗(yàn)。Games-Howell：Games-Howell法，使用較為靈活。Dunnett’sC：根據(jù)Student極差的配對(duì)檢驗(yàn)。Significancelevel：顯著性水平，系統(tǒng)默認(rèn)值為0.05。本例選擇方差齊性欄下的LSD法、Bonferroni法、Scheffe法、S-N-K進(jìn)行多重比較檢驗(yàn)。單擊繼續(xù)按鈕，返回單因素方差分析對(duì)話框。單擊“確定”按鈕，SPSS自動(dòng)完成計(jì)算。SPSS結(jié)果輸出窗口查看器中就會(huì)給出所需要的結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果

描述性統(tǒng)計(jì)分析

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

單個(gè)樣本檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果

方差（ANOVA）分析表

多重比較檢驗(yàn)

相似子集

觀測(cè)變量均值的相似子集

實(shí)驗(yàn)總結(jié)

方差分析一般應(yīng)滿足三個(gè)基本假設(shè)，即要求各個(gè)總體應(yīng)服從正態(tài)分別，各個(gè)總體的方差應(yīng)相同以及觀測(cè)值是獨(dú)立的。2.單因素方差分析將觀測(cè)變量總的離差平方和(SST)分解為兩部分，組內(nèi)離差平方(SSE)和與組間離差平方和(SSA)，其數(shù)學(xué)公式為：SST=SSE+SSA。3.單因素方差分析的基本分析只能得到控制變量是否對(duì)觀測(cè)變量有顯著影響。如果控制變量對(duì)觀測(cè)變量產(chǎn)生了顯著性影響，要進(jìn)一步研究控制變量的不同水平對(duì)觀測(cè)變量的影響程度，則需要進(jìn)行多重比較檢驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)各個(gè)水平下觀