10172911多元统计实验2.docx

多元统计实验是对统计学中关于均值比较检验方法的实际操作训练，主要涵盖了单一样本T检验、独立样本T检验和配对样本T检验。实验旨在让学习者掌握这些检验方法的运用，以便在实际问题中收集数据并进行有效的统计分析。 实验的第一个任务是基于employee data.sav文件中的salary变量进行单一样本T检验。通过对数据集进行20%的随机抽样，然后设定test值为34400，检验样本均值是否与34400存在显著差异。结果显示，双尾概率为0.345321，大于显著性水平α=0.05，因此接受原假设，即平均工资与34400之间没有显著差异。 第二个任务涉及独立样本T检验，将Current Salary设为测试变量，gender作为分组变量，目的是比较男性和女性的平均薪资。通过分析，P值近似为0，小于0.05，这表明拒绝原假设，即男女的薪水方差不相等，存在显著差异。 第三个实验部分是针对第二章习题5进行的独立样本T检验，目的是检验某个因素（如广告）对消费者购买意愿的影响。由于P值约为0.482，大于0.05，因此接受原假设，即广告对消费者的购买意愿没有显著影响。 最后一个实验任务是对比2017年上证指数与深证综指的日收益率数据，以此来判断两者是否有显著性差异。经过数据预处理和T检验，P值约为0.573，同样大于0.05，这意味着拒绝原假设，可以认为上证指数与深证综指的日收益率存在显著性差异。 通过这个实验，学生不仅能加深对T检验的理解，还能提高数据处理和统计分析的能力。实验中遇到的问题可能包括数据清洗、抽样方法的选择以及正确解读统计结果。解决这些问题需要理解统计原理、熟练掌握统计软件操作，并能根据实际问题灵活应用统计方法。此外，实验总结应包含个人对实验过程的理解、遇到的挑战以及由此产生的新见解，这是提升统计实践技能的关键步骤。