SPSS管理统计课程设计汇本非参数假设检验.doc

【SPSS管理统计课程设计——非参数假设检验】 在SPSS管理统计课程中，非参数假设检验是重要的统计分析方法，尤其适用于不满足正态分布或方差齐性的数据。以下将详细介绍实验涉及的几个主要知识点： 1. **单样本T检验**： 单样本T检验用于检验一个样本均值是否等于预设的总体均值。在这个实验中，通过对比市股民的“证券外年收入”（4.8万元）与预设值，得出p值（0.164）大于0.05，表明股民的“证券外年收入”与预设值之间无显著差异。 2. **配对样本T检验**： 配对样本T检验用于比较两个配对样本间的差异。在本例中，比较了“证券外年收入”和“投资总额”，发现p值（0.00）小于0.05，说明两者存在显著性差异，即股民投入股市的资金超过了他们的年收入。 3. **K独立样本Mann-Whitney U检验**（非参数检验）： 当需要比较多个独立样本间是否存在显著差异时，会使用到这个检验。实验中，选取了“券外收入”和“投资总额”作为测试变量，以“职业”为分类变量，进行比较。结果显示，不同职业的股民在年收入和投入股市的资金上均有显著差异。 4. **Mann-Whitney U检验（两独立样本非参数检验）**： 在比较“受过高等教育的股民”和“未受过高等教育的股民”的“投资总额”时，采用了这个检验。结果显示，两组间p值大于0.05，故没有显著差异。 5. **K独立样本Kruskal-Wallis H检验**（非参数检验）： 对于多组独立样本的非参数检验，如“依据小道消息”和“依据上市公司的潜力”买入股票的行为，实验可能采用了Kruskal-Wallis H检验。虽然具体结果未给出，但此类检验同样用于判断不同分类下样本的分布是否有显著差异。 以上实验设计涵盖了基本的参数和非参数检验方法，通过SPSS软件进行操作，不仅加深了学生对统计理论的理解，也锻炼了他们实际操作统计软件的能力。实验报告的撰写要求有助于学生系统地整理实验过程和结果，提升数据分析与解读的技能。