实验二实验报告

1.分别对“一线工人”当前工资的均值进行点估计、区间估计。

①点击analyze→descriptive statistics→descriptives，进入描述统计模块。

②把左框中的当前工资送入右框，点击左边选项按钮，选择均值、方差、标准差。

③点估计结果见下图。

④点击analyze→descriptive statistics→explore

⑤把左框中当前工资送入右边上面的因变量列表框中，点击统计量按钮，修改置信区间数值，这里选择95%。，点击继续，确定。

⑥区间估计结果见下图。

2.“一线工人”、“科以上干部”、“一般机关员工”分别占总职工的比例。

①点击Analyze→Descriptive Statistics→Frequencies

②从左边的变量清单中，选取工作类型，添加到右边的框中，点击确定

③分析结果如下

二、利用数据“CH4男女性别身高32”，作男生、女生平均身高是否相同的假设检验。

1.点击analyze→compare means→independent-sample T test。

2.将左边的身高变量加入右边上面的检验变量框中，性别加入右边分组变量框中，如图2-1

3.    点击define Groups按钮，要求输入两个组的变量值，把1输入group1，2输入group2。点击继续。如图2-2

2-1                            2-2

4.    点击确定，输出结果如下图

5.从样本检验表中数字可知，F检验表明方差齐性成立，因此选用上面一组T检验的值。（T统计量的显著概率p=0.002<0.05），两组身高的方差有明显差异。

三、去年股民投入股市资金平均5，利用“CH6CH9CH10证券投资额与依据”判断今年股民投入股市的资金是否有变化？

1.点击analyze→compare means→One sample T test。

2.从左边的框中把变量“投资总额”放入右边检验变量中。

3.在右下方框中检验值（test value）中填入去年投资均值5，如图

4.点击确定，输出实验结果，如图

5.分析。原假设Ho：总体均值=5。在上表中，Sig的值为0.152，是t的显著性概率p值。P>0.05，表明t落在t0.025的左边，应当接受Ho。即今年的投资额与去年比没有变化。

四、利用数据“CH6残检3同一批小学生400米跑步成绩”，检验去年与今年相比小学生跑步成绩有变化吗？（注：数据是同一批60位学生的两年跑步成绩）

1.    点击analyze→compare means→paired sample T test。

2.    从左边的框中把去年和今年的两组变量放入右边配对变量中，点击确定。如下图

3.输出结果如下

4.分析。最后T检验的结果（p=0.431>0.05）显示：两次100米测试的平均值没有显著差异。