均值检验、方差分析 spss

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1、一、实验目的及要求：1、目的用SPSS软件实现均值检验和方差分析。2、内容及要求用SPSS对所要求数据进行相应的数据处理和分析：均值检验、方差分析。二、仪器用具：仪器名称规格/型号数量备注计算机1有网络环境SPSS软件1三、实验方法与步骤:1.从网上下载到可用的数据2.将所需数据复制到SPSS中，并且把学校变量改为数值型变量，用1、2分别代替“A”和“B”。四、实验结果与数据处理：首先用SPSS软件对单变量进行正态性检验，结果如下：正态性检验Kolmogorov-SmirnovaShapiro-Wilk统计量dfSig.统计量df

2、Sig.语文.08460.200*.98660.698数学.10260.192.97260.185英语.07160.200*.98260.512物理.08760.200*.99060.894化学.07360.200*.98460.627a.Lilliefors显著水平修正*.这是真实显著水平的下限。因为样本数n=60<2000，所以此处选用Shapiro-Wilk统计量。由Sig.值我们可以认为五科的录取分数均遵从正态分布。用SPSS的GLM模块进行多元正态分布有关均值与方差的检验，结果如下：6第一张主体间因子表展示了样本数据分别

3、来自两个学校的个数。第二张多变量检验表给出了几个统计量，由Sig.值可以看出，无论从哪个统计量来看，两个学校的录取分数都是有显著差别的。由于模型通过了显著性检验，意味着两所学校的录取分数线是不同的。主体间因子N学校A30B30多变量检验b效应值F假设df误差dfSig.截距Pillai的跟踪.99916790.281a5.00054.000.000Wilks的Lambda.00116790.281a5.00054.000.000Hotelling的跟踪1554.65616790.281a5.00054.000.000Roy的最大根

4、1554.65616790.281a5.00054.000.000学校Pillai的跟踪.85161.672a5.00054.000.000Wilks的Lambda.14961.672a5.00054.000.000Hotelling的跟踪5.71061.672a5.00054.000.000Roy的最大根5.71061.672a5.00054.000.000a.精确统计量b.设计:截距+学校主体间效应的检验源因变量III型平方和df均方FSig.校正模型语文1050.017a11050.01748.251.000数学1470.1

5、50b11470.15086.034.000英语1135.350c11135.35039.831.000物理1859.267d11859.26783.392.000化学1560.600e11560.60041.652.000截距语文372408.8171372408.81717113.201.000数学376833.7501376833.75022052.626.000英语388010.4171388010.41713612.479.000物理389781.6001389781.60017482.600.000化学383360.2

6、671383360.26710231.722.000学校语文1050.01711050.01748.251.000数学1470.15011470.15086.034.000英语1135.35011135.35039.831.0006物理1859.26711859.26783.392.000化学1560.60011560.60041.652.000误差语文1262.1675821.761数学991.1005817.088英语1653.2335828.504物理1293.1335822.295化学2173.1335837.468总计语

7、文374721.00060数学379295.00060英语390799.00060物理392934.00060化学387094.00060校正的总计语文2312.18359数学2461.25059英语2788.58359物理3152.40059化学3733.73359a.R方=.454（调整R方=.445）b.R方=.597（调整R方=.590）c.R方=.407（调整R方=.397）d.R方=.590（调整R方=.583）e.R方=.418（调整R方=.408）由上面主体间效应的检验表可知五科分数的Sig.值均为0.000说明两

8、个学校本科录取分数在五门课上都存在显著差别。协方差矩阵等同性的Box检验aBox的M14.729F.891df115df213544.526Sig..575检验零假设，即观测到的因变量的协方差矩阵在所有组中均相等。a.设计:截距+学校该表为协方差阵