统计学基础实验

出版时间：2012-4  出版社：西南财经大学出版社  作者：李勇  页数：137  字数：205000  

内容概要

　　《统计学基础实验（SPSS）》共分为十六部分，主要内容包括：SPSS数据文件的创建、SPSS数据文件的预处理、统计量的描述分析、单样本的t检验、两个独立样本的t检验等。

书籍目录

实验一 SPSS数据文件的创建
（实验目的）
（知识储备）
（实例演习）
（实战应用）
实验二 SPSS数据文件的预处理
（实验目的）
（知识储备）
（实例演习）
（实战应用）
实验三 统计量的描述分析
（实验目的）
（知识储备）
（实例演习）
（实战应用）
（分析报告）
实验四 单样本的t检验
（实验目的）
（知识储备）
（实例演习）
（实战应用）
（分析报告）
实验五 两个独立样本的t检验
（实验目的）
（知识储备）
（实例演习）
（实战应用）
（分析报告）
实验六 配对样本的t检验
（实验目的）
（知识储备）
（实例演习）
（实战应用）
（分析报告）
实验七 单因素方差分析
（实验目的）
（知识储备）
（实例演习）
（实战应用）
（分析报告）
实验八 多因素单变量方差分析
（实验目的）
（知识储备）
（实例演习）
（实战应用）
（分析报告）
实验九 协方差分析
（实验目的）
（知识储备）
（实例演习）
（实战应用）
（分析报告）
实验十 相关分析
（实验目的）
（知识储备）
（实例演习）
（实战应用）
（分析报告）
实验十一 一元线性回归分析
（实验目的）
（知识储备）
（实例演习）
（实战应用）
（分析报告）
实验十二 多元线性回归分析
（实验目的）
（知识储备）
（实例演习）
（实战应用）
（分析报告）
实验十三 曲线估计
（实验目的）
（知识储备）
（实例演习）
（实战应用）
（分析报告）
实验十四 列联表分析
（实验目的）
（知识储备）
（实例演习）
（实战应用）
（分析报告）
实验十五 对数线性层次模型
（实验目的）
（知识储备）
（实例演习）
（实战应用）
（分析报告）
实验十六 综合练习
（实验目的）
（实验问题）
（分析报告）
参考文献

章节摘录

版权页：   插图：   （注解）第一部分：K阶及以上各阶所有效应检验。 2阶及以上各阶所有交互效应检验的似然比卡方统计量=4.720，Pearson卡方统计量=4.665；对应的概率P值=0.323，大于显著性水平0.05，接受原假设（2阶及以上阶的交互效应与0无显著性影响），认为2阶及以上阶的交互效应无显著性影响。 1阶及以上各阶所有效应检验的似然比卡方统计量=63.833，Pearson卡方统计量=79.175；对应的概率P值=0.000，小于显著性水平0.05，拒绝原假设（1阶及以上阶的交互效应与0无显著性影响），认为1阶及以上阶的交互效应存在显著性差异。1阶及以上各阶效应的似然比卡方统计量（63.833）与2阶及以上的似然比卡方统计量（4.720）之差=59.113，是主效应整体检验的似然比卡方值。 第二部分：K阶所有效应检验。 1阶效应检验的似然比卡方统计量=59.113（正好等于主效应整体检验的似然比卡方值），Pearson卡方统计量=74.510；对应的概率P值=0.000，小于显著性水平0.05，拒绝原假设（1阶效应与0无显著性影响），认为1阶效应存在显著性差异。 2阶交互效应检验的似然比卡方统计量=4.720，Pearson卡方统计量=4.665；对应的概率P值=0.323，大于显著性水平0.05，接受原假设（2阶交互效应与0无显著性影响），认为2阶交互效应无显著性影响。这与第一部分的检验一致。 （3）逐步剔除效应检验——简化饱和模型： 逐步剔除效应检验是从饱和模型开始，按照从高阶到低阶的顺序，逐步剔除似然比卡方值增加不显著的交互效应，再对新的模型进行检验，从而最终得到最佳简约（饱和或非饱和）模型。 （注解）第0步：饱和模型。似然比卡方统计量=0.000，说明建立的饱和模型与观测数据完全拟合。 若剔除交互效应（自杀*抑郁），所得模型的似然比卡方统计量=4.720；对应概率P值=0.317，大于显著性水平0.05，接受原假设（交互效应与0无显著性差异），认为引起似然比卡方统计量变化（从0增到4.720）并不显著，“自杀*抑郁”的交互作用对频数分布无显著性影响，可以剔除该效应。第1步：剔除交互效应（自杀*抑郁）的不饱和模型（只含主效应）。似然比卡方统计量=4.720；对应概率P值=0.317。 剔除主效应（自杀），所得模型的似然比卡方统计量=23.899；对应概率P值=0.000，小于显著性水平0.05，拒绝原假设（主效应与0无显著性差异），认为引起似然比卡方统计量变化（从0增到23.899）具有显著性差异，主效应（自杀）的作用对频数分布有显著性影响，不应剔除该效应。 剔除主效应（抑郁），所得模型的似然比卡方统计量=35.215；对应概率P值=0.000，小于显著性水平0.05，拒绝原假设，认为引起似然比卡方统计量变化（从0增到35.215）具有显著性差异，主效应（抑郁）的作用对频数分布有显著性影响，不应剔除该效应。 第2步：最佳简约模型（只含主效应）。模型的似然比卡方统计量=4.720；对应概率P值=0.317，大于显著性水平0.05，通过显著性检验。 （4）最佳简约（非饱和）模型的拟合检验。 最佳简约模型的拟合检验是对数频数的实际观测值与新修正模型预测值（期望值）之间是否存在显著性差异的检验。

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用户评论 (总计1条)

•   学spss很好。但spss软件不行。建议初学者不要学spss，学stata，或eviews。