統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)

出版時(shí)間:2012-4  出版社:西南財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社  作者:李勇  頁(yè)數(shù):137  字?jǐn)?shù):205000  

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)。

編輯推薦

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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用戶評(píng)論 (總計(jì)1條)

 
 

  •   學(xué)spss很好。但spss軟件不行。建議初學(xué)者不要學(xué)spss,學(xué)stata,或eviews。
 

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