SPSSAOMS经典例题分析.ppt

统计分析软件学习汇报 ——SPSS AMOS 秦兰 2014/11/10 统计分析的常见分类 SPSS和AMOS的区别 第一部分、SPSS 主要学习下面的操作： ???（1）参数检验：单样本、两独立样本、配对样本 ???（2）方差分析：单因素、多因素、协方差分析 ???（3）非参数检验：卡方检验??、二项式检验、K—S检验 ???（4）相关分析和线性回归分析 ???（5）聚类分析 ???（6）因子分析 ???（7）信度分析及效度分析 1.1、单样本检验分析 例1：某种品牌的沐浴肥皂制造程序的设计规格中要求每批平均生产120 块肥皂，高于或低于该数量均被认为是不合理的，在由10 批产品所组成的一个样本中，每批肥皂的产量数据见下表，在0.05 的显著水平下，检验该样本结果能否说明制造过程运行良好？ 判断检验类型 ：该例属于“大样本、总体标准差σ未知。 假设形式为：H0：μ＝μ0， H1 :μ≠μ0 1.2两个独立样本的检验分析 例2：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8位女性工会会员与8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％。 1.3配对样本的检验分析 配对样本是对应独立样本而言的，配对样本是指一个样本在不同时间做了两次试验，或者具有两个类似的记录，从而比较其差异；独立样本检验是指不同样本平均数的比较，而配对样本检验往往是对相同样本二次平均数的检验。 配对样本T检验的前提条件为： 第一，两样本必须是配对的。即两样本的观察值数目相同，两样本的观察值顺序不随意更改。 第二，样本来自的两个总体必须服从正态分布。 例3：对某校试验前学习成绩和智商相同的学生，分别进行不同教学方法的训练，进行一段时间试验教学后，检验进行新式培训前后学生的学习成绩是否有了显著提高，从全校学生中随机抽出30名进行测试，培训前后成绩如下。 2、方差分析 方差分析中有以下几个重要概念。 （1）因素（Factor）:是指所要研究的变量，它可能对因变量产生影响。如果方差分析只针对一个因素进行，称为单因素方差分析。如果同时针对多个因素进行，称为多因素方差分析。 （2）水平（Level）:水平指因素的具体表现，如销售的四种方式就是因素的不同取值等级。 （3）单元（Cell）:指因素水平之间的组合。 （4）元素（Element）:指用于测量因变量的最小单位。一个单元里可以只有一个元素，也可以有多个元素。 （5）交互作用（Interaction）:如果一个因素的效应大小在另一个因素不同水平下明显不同，则称两因素间存在交互作 用。 2.1单因素方差分析 单因素方差分析也称一维方差分析，对两组以上的均值加以比较。检验由单一因素影响的一个分析变量的因素各水平分组的均值之间的差异是否有统计意义。并可以进行两两组间均值的比较，称作组间均值的多重比较。 采用单因素方差分析过程要求：因变量属于正态分布总体，若因变量的分布明显是非正态，应该用非参数分析过程 例4：Money杂志报告了股票和债券基金的收益和费用比率。10种中等规模的资本股票基金、10种小额资本股票基金、10种混合型股票基 金和10种专项股票基金的费用比率的数据如下。（%） 2.2多因素方差分析 1.方法概述 多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。它不仅能够分析多个因素对观测变量的独立影响，更能够分析多个因素的交互作用能否对观测变量产生显著影响。 2.基本原理 由于多因素方差分析中观察变量不仅要受到多个因素独立作用的影响，而且因素其交互作用和一些随机因素都会对变量产生影响。因 此观测变量值的波动要受到多个控制变量独立作用、控制变量交互 作用及随机因素等三方面的影响。以两个因素为例，可以表示为： Q总=Q控1+Q控2+Q控1控2+Q随 其中，Q表示各部分对应的离差平方和。多因素方差分析比较占的比例，以此推断不同因素以及因素之间的交互作用是否给观测变量带来显著影响。 3.检验方法 多因素方差分析仍然采用F检验， 其零假设是H0：各因素不同水平下观测变量的均值无显著差异。 例5：假设某一杂志的记者要考察职业为财务管理、计算机程序员和药剂师的男女雇员其每周的薪金之间是否有显著性差异。从每种职 业中分别选取了5名男性和5名女性组成样本，并且记录下来样本中 每个人的周薪金（单位：美元）。所得数据如下。请分析职