統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)

內(nèi)容概要

　　《統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)（SPSS）》共分為十六部分，主要內(nèi)容包括：SPSS數(shù)據(jù)文件的創(chuàng)建、SPSS數(shù)據(jù)文件的預(yù)處理、統(tǒng)計(jì)量的描述分析、單樣本的t檢驗(yàn)、兩個(gè)獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)等。

書籍目錄

實(shí)驗(yàn)一 SPSS數(shù)據(jù)文件的創(chuàng)建
（實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?br />（知識(shí)儲(chǔ)備）
（實(shí)例演習(xí)）
（實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用）
實(shí)驗(yàn)二 SPSS數(shù)據(jù)文件的預(yù)處理
（實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?br />（知識(shí)儲(chǔ)備）
（實(shí)例演習(xí)）
（實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用）
實(shí)驗(yàn)三 統(tǒng)計(jì)量的描述分析
（實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?br />（知識(shí)儲(chǔ)備）
（實(shí)例演習(xí)）
（實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用）
（分析報(bào)告）
實(shí)驗(yàn)四 單樣本的t檢驗(yàn)
（實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?br />（知識(shí)儲(chǔ)備）
（實(shí)例演習(xí)）
（實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用）
（分析報(bào)告）
實(shí)驗(yàn)五 兩個(gè)獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)
（實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?br />（知識(shí)儲(chǔ)備）
（實(shí)例演習(xí)）
（實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用）
（分析報(bào)告）
實(shí)驗(yàn)六 配對(duì)樣本的t檢驗(yàn)
（實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?br />（知識(shí)儲(chǔ)備）
（實(shí)例演習(xí)）
（實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用）
（分析報(bào)告）
實(shí)驗(yàn)七 單因素方差分析
（實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?br />（知識(shí)儲(chǔ)備）
（實(shí)例演習(xí)）
（實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用）
（分析報(bào)告）
實(shí)驗(yàn)八 多因素單變量方差分析
（實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?br />（知識(shí)儲(chǔ)備）
（實(shí)例演習(xí)）
（實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用）
（分析報(bào)告）
實(shí)驗(yàn)九 協(xié)方差分析
（實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?br />（知識(shí)儲(chǔ)備）
（實(shí)例演習(xí)）
（實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用）
（分析報(bào)告）
實(shí)驗(yàn)十 相關(guān)分析
（實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?br />（知識(shí)儲(chǔ)備）
（實(shí)例演習(xí)）
（實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用）
（分析報(bào)告）
實(shí)驗(yàn)十一 一元線性回歸分析
（實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?br />（知識(shí)儲(chǔ)備）
（實(shí)例演習(xí)）
（實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用）
（分析報(bào)告）
實(shí)驗(yàn)十二 多元線性回歸分析
（實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?br />（知識(shí)儲(chǔ)備）
（實(shí)例演習(xí)）
（實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用）
（分析報(bào)告）
實(shí)驗(yàn)十三 曲線估計(jì)
（實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?br />（知識(shí)儲(chǔ)備）
（實(shí)例演習(xí)）
（實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用）
（分析報(bào)告）
實(shí)驗(yàn)十四 列聯(lián)表分析
（實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?br />（知識(shí)儲(chǔ)備）
（實(shí)例演習(xí)）
（實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用）
（分析報(bào)告）
實(shí)驗(yàn)十五 對(duì)數(shù)線性層次模型
（實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?br />（知識(shí)儲(chǔ)備）
（實(shí)例演習(xí)）
（實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用）
（分析報(bào)告）
實(shí)驗(yàn)十六 綜合練習(xí)
（實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?br />（實(shí)驗(yàn)問(wèn)題）
（分析報(bào)告）
參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè)：   插圖：   （注解）第一部分：K階及以上各階所有效應(yīng)檢驗(yàn)。 2階及以上各階所有交互效應(yīng)檢驗(yàn)的似然比卡方統(tǒng)計(jì)量=4.720，Pearson卡方統(tǒng)計(jì)量=4.665；對(duì)應(yīng)的概率P值=0.323，大于顯著性水平0.05，接受原假設(shè)（2階及以上階的交互效應(yīng)與0無(wú)顯著性影響），認(rèn)為2階及以上階的交互效應(yīng)無(wú)顯著性影響。 1階及以上各階所有效應(yīng)檢驗(yàn)的似然比卡方統(tǒng)計(jì)量=63.833，Pearson卡方統(tǒng)計(jì)量=79.175；對(duì)應(yīng)的概率P值=0.000，小于顯著性水平0.05，拒絕原假設(shè)（1階及以上階的交互效應(yīng)與0無(wú)顯著性影響），認(rèn)為1階及以上階的交互效應(yīng)存在顯著性差異。1階及以上各階效應(yīng)的似然比卡方統(tǒng)計(jì)量（63.833）與2階及以上的似然比卡方統(tǒng)計(jì)量（4.720）之差=59.113，是主效應(yīng)整體檢驗(yàn)的似然比卡方值。 第二部分：K階所有效應(yīng)檢驗(yàn)。 1階效應(yīng)檢驗(yàn)的似然比卡方統(tǒng)計(jì)量=59.113（正好等于主效應(yīng)整體檢驗(yàn)的似然比卡方值），Pearson卡方統(tǒng)計(jì)量=74.510；對(duì)應(yīng)的概率P值=0.000，小于顯著性水平0.05，拒絕原假設(shè)（1階效應(yīng)與0無(wú)顯著性影響），認(rèn)為1階效應(yīng)存在顯著性差異。 2階交互效應(yīng)檢驗(yàn)的似然比卡方統(tǒng)計(jì)量=4.720，Pearson卡方統(tǒng)計(jì)量=4.665；對(duì)應(yīng)的概率P值=0.323，大于顯著性水平0.05，接受原假設(shè)（2階交互效應(yīng)與0無(wú)顯著性影響），認(rèn)為2階交互效應(yīng)無(wú)顯著性影響。這與第一部分的檢驗(yàn)一致。 （3）逐步剔除效應(yīng)檢驗(yàn)——簡(jiǎn)化飽和模型： 逐步剔除效應(yīng)檢驗(yàn)是從飽和模型開(kāi)始，按照從高階到低階的順序，逐步剔除似然比卡方值增加不顯著的交互效應(yīng)，再對(duì)新的模型進(jìn)行檢驗(yàn)，從而最終得到最佳簡(jiǎn)約（飽和或非飽和）模型。 （注解）第0步：飽和模型。似然比卡方統(tǒng)計(jì)量=0.000，說(shuō)明建立的飽和模型與觀測(cè)數(shù)據(jù)完全擬合。 若剔除交互效應(yīng)（自殺*抑郁），所得模型的似然比卡方統(tǒng)計(jì)量=4.720；對(duì)應(yīng)概率P值=0.317，大于顯著性水平0.05，接受原假設(shè)（交互效應(yīng)與0無(wú)顯著性差異），認(rèn)為引起似然比卡方統(tǒng)計(jì)量變化（從0增到4.720）并不顯著，“自殺*抑郁”的交互作用對(duì)頻數(shù)分布無(wú)顯著性影響，可以剔除該效應(yīng)。第1步：剔除交互效應(yīng)（自殺*抑郁）的不飽和模型（只含主效應(yīng)）。似然比卡方統(tǒng)計(jì)量=4.720；對(duì)應(yīng)概率P值=0.317。 剔除主效應(yīng)（自殺），所得模型的似然比卡方統(tǒng)計(jì)量=23.899；對(duì)應(yīng)概率P值=0.000，小于顯著性水平0.05，拒絕原假設(shè)（主效應(yīng)與0無(wú)顯著性差異），認(rèn)為引起似然比卡方統(tǒng)計(jì)量變化（從0增到23.899）具有顯著性差異，主效應(yīng)（自殺）的作用對(duì)頻數(shù)分布有顯著性影響，不應(yīng)剔除該效應(yīng)。 剔除主效應(yīng)（抑郁），所得模型的似然比卡方統(tǒng)計(jì)量=35.215；對(duì)應(yīng)概率P值=0.000，小于顯著性水平0.05，拒絕原假設(shè)，認(rèn)為引起似然比卡方統(tǒng)計(jì)量變化（從0增到35.215）具有顯著性差異，主效應(yīng)（抑郁）的作用對(duì)頻數(shù)分布有顯著性影響，不應(yīng)剔除該效應(yīng)。 第2步：最佳簡(jiǎn)約模型（只含主效應(yīng)）。模型的似然比卡方統(tǒng)計(jì)量=4.720；對(duì)應(yīng)概率P值=0.317，大于顯著性水平0.05，通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。 （4）最佳簡(jiǎn)約（非飽和）模型的擬合檢驗(yàn)。 最佳簡(jiǎn)約模型的擬合檢驗(yàn)是對(duì)數(shù)頻數(shù)的實(shí)際觀測(cè)值與新修正模型預(yù)測(cè)值（期望值）之間是否存在顯著性差異的檢驗(yàn)。

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隨著高等教育對(duì)實(shí)踐環(huán)節(jié)力度的加大，實(shí)驗(yàn)課程的改革也日益重要，尤其是社會(huì)經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)學(xué)生的實(shí)踐教學(xué)?！督?jīng)濟(jì)管理實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)系列教材:統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)(SPSS)》是面向高等學(xué)校統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)和經(jīng)濟(jì)管理類相關(guān)專業(yè)本科生的一本統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)教材。

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