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1、经济数据分析与建模、某企业自动打包机的标准打包重量为500克。为检验该打包机工作是否正常，他们抽取了15个样本。在显著水平0.05下，判断打包机是否处于正常工作状态。495・9,501・3,500・2,498・7,495・7,502・4505・2,503・2,492・6,493・5,502・4,495・3,499・7,500.4,496.2首先，进行正态性检验。1）H0假设：打包机的打包重量服从正态分布。2）SPSS命令:1-SampleK-S。这是一种非参数正态检验的方法。3）在0.05显著性水平下，打包机的打包重量服从正态分布的概率分别为0.854,大
2、于0.05,接受H0假设。表1.1单样本Kolmogorov-Smimov检验VAR00001N15亠亠卜均值498.8267正态参数*标准差3.77311绝对值.157最极端差别正.157负-.125Kolmogorov-SmirnovZ.607渐近显著性（双侧）.8544）得出对实际问题的分析结论。打包机的打包重量服从正态分布。正态性检验的结果说明可以进行参数检验。1）H0假设：该自动打包机打包的平均重量与500克无显著差异，处于正常工作状态。2）SPSS命令：单样本T检验。这种方法是检验某变量的总体均值是否与某个“特定值”（常量）相等（存在或不存在差
3、异）的假设检验，而这里是检验该打包机工作是否正常，即检验自动打包机的标准打包重量是否为500克，通过单样本T检验能够达到这个FI的。3）15个样本的均值为49&8267克。在显著性水平为为0.05的条件下，110发生的概率为0.248,大于0.05,接受H0。表1.2单个样本统计量N均值标准差均值的标准误VAR0000115498.82673.77311.97421表1.3单个样本检验检验值二5001dfSig.（双侧）均值差值差分的95%置信区间下限上限V/XR00001-1.20414.248・1.17333・3.2628.91614)得出对实际问题的
4、分析结论。该自动打包机打包的平均重量与500克无显著差异，处于正常工作状态。总体均值95%的置信区间为(496.7372,500.9161)。二、公司员工数据表EmployeeData.sav^主要数据含义如下:完成以下内容:id(EmployeeCode)职工编号Gender(性别)bdate(DateofBirth)出生日期educ(EducationalLevel(years))受教育水平(年)jobcat(EmploymentCategory)职业类别salary(CurrentSalary)当前工资salbegin(BeginningSalary
5、)开始工资jobtime(MonthssinceHire)受雇月数prevexp(PreviousExperience(months))工作阅历(月)minority(MinorityClassification)民族假设分组数据近似服从正态分布，完成以下任务：□检验不同性别的受教育水平、开始工资、当前工资的均值是否存在显著性差异？1)H0假设：假设一：不同民族的受教育水平、开始工资、当前工资的方差相等。假设二:不同性别的受教育水平、开始工资、当前工资的均值不存在显著性差异。2)SPSS命令：两独立样木T检验。这里要检验不同性别的受教育水平、开始工资、当前
6、工资的均值是否存在显著性差界，而性别不同的两个总体之间是独立的,可以用两独立样本T检验。3）在显著性水平0.05下，两个样本方差相等（F检验）的概率均为0.000,小于0.05,拒绝H0的假设一，方差不等，应看方差不相等时的概率。在显著性水平0.05下，不同性别的受教育水平、开始工资、当前工资的均值不存在显著性差异的概率均为0.000,小于0.05,拒绝H0的假设二。表2.11组统计量GenderN均值标准差均值的标准误EducationalLevel(years)Ma1eFemale25821614.4312.372.9792.319.185.158表2
7、.12独立样本检验方差方程的Levene检验均值方程的t检验FSig.tdfSig.(双侧)均值差值标准误差值差分的95%总信区间下限上限Educational假设方差相等17.884.0008.276472.0002.060.2491.5刀2.549Leve1（years）假设方差不相等8.458469.595.0002.060.2441.5812.538表2.13组统计量GenderN均值标准差均值的标准误BeginningSalaryMaleFemale258216$20,301.40$13,091.97$9,111.781$2,935.599$56
8、7.275$199.742表2.14独立样本检验方差方程的Lcvc
