1、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，如果按照英语六级考试的话，一般平均得分为75分。现从雇员中随机选出11人参加考试，得分如下： 80, 81, 72, 60, 78, 65, 56, 79, 77,87, 76 请问该经理的宣称是否可信。
原假设：样本均值等于总体均值 即u=u0=75
步骤：生成spss数据→分析→比较均值→单样本t检验→相关设置→输出结果 表5-1
单个样本统计量 成绩 N 11 均值 标准差 均值的标准误 表5-2 单个样本检验 检验值 = 75 t 成绩 df 10 Sig.(双侧) .668 均值差值 差分的 95% 置信区间 下限 上限 分析：由上表可以看出，在的检验值下得到双侧检验值为>，故不能拒绝原假设，且置信区间为（,），表中从置信区间上也可以看出在此区间，更加证明 一般六级成绩为75 ，即认为该总经理的话可信。 2、经济学家认为决策者是对事实做出反应，不是对提出事实的方式做出反应。然而心理学家则倾向于认为提出事实的方式是有关系的。为验证哪种观点更站得住脚，调查者分别以下面两种不同的方式随机访问了足球球迷。
原假设：决策与提问方式无关，即u-u0=0
步骤：生成spss数据→分析→比较均值→两独立样本t检验→相关设置→输出结果 表5-3
组统计量
决策
提问方式 丢票再买 丢钱再买
N 200 183
均值 .46 .88
标准差 .500 .326
均值的标准误
.035 .024
表5-4 独立样本检验 方差方程的 Levene 检验 均值方程的 t 检验 差分的 95% 置信Sig.(双F 决假设方差相等 策 假设方差不相等 Sig. .000 t df 381 侧) .000 .000 均值差值 标准误差值 .044 .043 区间 下限 上限 分析：由表5-3可以看出，提问方式不同所做的相同决策的平均比例是46%和88%，认为决策者的决策与提问方式有关。由表5-4看出，独立样本在的检验值为0，小于，故拒绝原假设，认为决策
者对事实所作出的反应与提问方式有关，心理学家的观点更站得住脚。
3、一种植物只开兰花和白花。按照某权威建立的遗传模型，该植物杂交的后代有75%的几率开兰花，25%的几率开白花。现从杂交种子中随机挑选200颗，种植后发现142株开了兰花，请利用SPSS进行分析，说明这与遗传模型是否一致？ 原假设：开蓝花的比例是75%，即u=u0=
步骤：生成spss数据→分析→比较均值→单样本t检验→相关设置→输出结果 表5-5
单个样本统计量 开花种类 N 200 均值 标准差 .455 均值的标准误 .032 表5-6 单个样本检验 检验值 = t 开花种类 df 199 Sig.(双侧) .000 均值差值 .540 差分的 95% 置信区间 下限 .48 上限 .60 分析：由于检验的结果sig值为0，小于，故拒绝原假设，由于检验区间为（,），不在此区间内，进一步说明原假设不成立，故认为与遗传模型不一致。
4、 给幼鼠喂以不同的饲料，用以下两种方法设计实验：方式1：同一鼠喂不同的饲料所测得的体内钙留存量数据如下： 方式2：甲组有12只喂饲料1，乙组有9只喂饲料2所测得的钙留存量数据如下 请选用恰当方法对上述两种方式所获得的数据进行分析，研究不同饲料是否使幼鼠体内钙的留存量有显着不同。
原假设：不同饲料使幼鼠体内钙的留存量无显着不同。
方式1步骤：生成spss数据→分析→比较均值→配对样本t检验→相关设置→输出结果
表5-7
成对样本统计量
对 1
饲料1钙存量 饲料2钙存量
均值
N 9 9
标准差
均值的标准误
表5-8
成对样本相关系数
对 1
饲料1钙存量 & 饲料2钙存量
N 9
相关系数 .571
Sig. .108
表5-9 成对样本检验 成对差分 均值的标准均值 对 1 饲料1钙存量 - 饲料2钙存量 标准差 误 差分的 95% 置信区间 下限 上限 t df 8 Sig.(双侧) .306 方式2步骤：生成spss数据→分析→比较均值→独立样本t检验→相关设置→输出结果 表5-10 组统计量 钙存量 饲料类型 N 12 9 均值 标准差 均值的标准误 饲料1 饲料2 表5-11 独立样本检验 方差方程的 Levene 检验 均值方程的 t 检验 差分的 95% 置信Sig.(双F 钙存量 假设方差相等 假设方差不相等 .059 Sig. .811 t df 19 侧) .566 均值差值 标准误差值 区间 下限 上限 .557 分析：采用配对样本t检验法所得结果如表5-7,5-8,5-9所示，配对样本的分析结果可以看出两组的平均差是在置信区间内（，） 同时sig值为> 不应该拒绝原假设。采用独立样本t检验法所得结果如表5-10，5-11所示，可以看出均值差为在置信区间内 sig值为，大于 ，故不能拒绝原假设。所以，两种饲料使用后的钙存量无显着差异。 5、如果将习题二第4题的数据看作是来自总体的样本，试分析男生和女生的课程平均分是否存在显着差异？
原假设：男女生课程平均分无显着差异
步骤：分析→比较均值→单因素分析→因变量选择课程，因子选择性别进行→输出结果： 表5-12
描述
poli
N
female male 总数
30 30 60
均值
标准差
标准误
均值的 95% 置信区间 下限
上限
极小值 .00 .00
极大值
表5-13
ANOVA
poli
组间 组内 总数
平方和
df 1 58 59
均方
F .288
显着性 .594
成对样本检验 成对差分 均值的标准均值 对 1 培训前 - 培训后 标准差 误 差分的 95% 置信区间 下限 上限 t df 11 Sig.(双侧) .041 分析：由表5-12和5-13可以看，出男生和女生成绩平均差为在置信区间内 sig值为，大于，故不能拒绝原假设，即认为男生和女生的平均成绩没有显着差异 表5-14
6、 如果将习题二第4题的数据看作是来自总体的样本，试分析哪些课程的平均分差异不显着。 步骤：计算出各科的平均分：转换→计算变量→相关的设置
组统计量
average
sex female male
N 30 30
均值
标准差
均值的标准误
重新建立SPSS数据→分析→比较均值→单因素→进行方差齐性检验→选择Tukey方法进行检验。 7、 以下是对促销人员进行培训前后的促销数据： 试分析该培训是否产生了显着效果。 原假设：培训前后效果无显着差异
步骤：生成spss数据→分析→比较均值→配对样本t检验→相关设置→输出结果 表5-15
成对样本统计量
对 1
培训前 培训后
均值
N 12 12
标准差
均值的标准误
表5-16
成对样本相关系数
对 1
培训前 & 培训后
N 12
相关系数
Sig. .675
表5-17
成对样本检验 成对差分 均值的标准均值 对 1 培训前 - 培训后 标准差 误 差分的 95% 置信区间 下限 上限 t df 11 Sig.(双侧) 分析：由表5-15，5-16,5-17可以看出，培训前与培训后的均值差为 ，由sig值为，小于，故拒绝原假设，认为培训前后有显着差异 即培训产生了显着效果
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