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一、调查问卷。
二、用spss statistics软件进行描述统计分析。
1、某地区经济增长率的时间序列图形。
解：第一步：数据**，如图1
图1 某地区经济增长率xls截图图2 spss软件制作过程截图。
一、调查问卷。
二、用spss statistics软件进行描述统计分析。
1、某地区经济增长率的时间序列图形。
解：第一步：数据**，如图1
图1 某地区经济增长率xls截图图2 spss软件制作过程截图。
第二步：将数据输入spss软件之中，如图2，制作某地区经济增长率的时间序列图形，如图3。
图3某地区1990—2024年经济增长率的时间序列图。
第三步，从图中可以看出，某地区随时间的变化经济增长率变化趋势较大。
2、用spss statistics进行描述统计分析。
解：第一步，按照题目中的要求，随机选取了148个数据，如图4部分数据：
图4 spss随机数据截图。
第二步，根据要求，对上月工资进行描述统计分析，主要包括描述数据的集中趋势、离散程度（见表1），绘制直方图（见图5）。
表1 上月工资描述统计表（单位：元）
图5 上月工资直方图。
第三步，分析数据的统计分布状况。
首先，从集中趋势来，上个月平均工资2925元，其中众数和中数也都在2900元，这说明大部分工资水平在2900左右。
其次，从离散趋势来看，最高工资4800元，最低工资1500元，最高工资和最低工资相差3300元，标准差为496.364，相差较大。
最后，从直方图来看和评述统计表来看，工资在2900元以上的占多数。可以的该地区整体工资水平大于平均值的占多数，该地区工资水平相对较高。
峰度为1.238，偏度为0.165符合正态分布。
三、用spss statistics软件进行参数估计和假设检验及回归分析。
1、计算总体中上月平均工资95%的置信区间（见表3）。
解：总体中上月平均工资分布未知，但是样本容量大于30，且已知标准误，所以通过spss分析得出总体中上月平均工资95%的置信区间，见表3, 假设；
h0：总体中上月平均工资95%的不在此在此区间。
h1：总体中上月平均工资95%的在此区间。
表3 总体中上月平均工资95%的置信区间。
答，总体中上月平均工资095的置信区间为[2844.37，3005.63]，p=0.
000<0.01,作出这样的推论正确的概率为0.95，错误的概率为0.
05。2、检验能否认为总体中上月平均工资等于2000元。
解：在本案例中，要检验样本中上月平均工资与总体中上月平均工资（为已知值：2000元）是否存在差异，即某一样本数据与某一确定均值进行比较。
虽然不知道总体分布是否正态，但样本较大（n>30），可以运用单样本t检验。通过spss检验结果见（表4 、表5）
设； ho:
h1: 其中，μ表示总体中上月平均工资。
表4 单个样本统计量。
表5 单个样本检验。
答：作出结论，均值差值为925，t=22.671,p=0.000<0.01，所以拒绝原假设，接受备择假设，即否认总体中上月的平均工资等于2000元。
3、检验能否认为男生的平均工资大于女生。
解：两个样本均来自于正态分布的总体且男女上月工资独立，可以进行独立样本t检验，（见表6、表7）
表6 组统计量。
假设1：h0：
h1： 其中，
从表7中方差方程的 levene 检验可以看出，f=0.101,p=0.751>0.05,所以不能拒绝原假设，可以认为两组数据无显著差异，所以应该选择方差相等下的t检验。
表7独立样本检验。
假设2： h0：
h1： 其中μ1代表男生总体平均数，μ2代表女生总体平均数，下同。
作出结论：从表6、表7中可以看出，男生有73人，平均工资3156.16元，女生75人，平均工资2700.
00元。t=6.277,且p=0.
000<0.001 所以拒绝原假设，接受备择假设，差异极显著。根据表6，可以最后得出结论，男生平均工资大于女生的结论。
4、一些学者认为，由于经济不景气，学生的平均工资今年和去年相比没有显著提高。检验这一假说。
解： 根据题意可知，需要进行相关样本t检验，设：
h0：μ1≤μ2
h1；μ1＞μ2 同上。
表8 相关样本t检验。
通过表8可知，t=13.531,p=0.000<0.01，所以拒绝原假设，接受备择假设，即学生的平均工资今年和去年相比有显著提高。
5、方差分析。
1）使用单因素方差分析的方法检验：能否认为不同学科的上月平均工资相等。如果不能认为全相等，请做多重比较。
解：第一步，提出假设，h0：不同学科上月的平均工资是相同的。
h1：至少有两门学科上个月的平局工资是相同的。
经过spss软件计算，见表9，表9 三门学科上月工资水平方差分析表。
第二步，决策，f=0.754，p=0.472>0.05，接受h0，拒绝 h1，三者之间没有显著性差异。可以认为不同学科上月工资水平相同。
第三步，多重比较，经过levene检验（见表10），p=0.724，方差没有显著性差异，方差齐性，经过lsd检验（见表11），p值均大于0.05，所以可以得出同样的结论，三门学科的上月工资水平没有差异。
表10 方差齐性检验。
表11 多重比较。
2）在方差分析中同时考虑学科和性别因素，用双因素方差分析模型分析学科和性别对上月平均工资的影响。
解： 第一步，提出假设，h0：性别和学科对上月工资水平没有影响。
h1：性别和学科同时对上月工资水平有影响。
第二步，经过spss计算，见表12，表12主体间效应的检验。
第三步，作出决策。
性别因素p=0.000<0.01,在0.01水平上差异显著，所以拒绝原假设，接受备择假设，即性别因素对工资水平有显著性影响，和前面结果一致。
学科因素p=0.465>0.05,在0.05水平上差异不显著，所以接受原假设，拒绝备择假设，即学科因素对上月工资水平没有影响，和前面结果一致。
性别 * 学科p=0.962>0.05,在0.05水平上差异不显著，所以接受原假设，拒绝备择假设，即学科和性别因素同时对上月工资水平没有影响。
6、非参数检验。
1）用非参数检验方法检验能否认为男生和女生上月工资的中位数相等。
解：第一步，采用wilcoxon符号秩检验中位数，选择的原设与备择假设如下：
h0：男生与女生上月工资的中位数相等；
h1：男生与女生上月工资的中位数不相等。
第二步，通过spss软件计算，见表
表13 检验男女生上月工资中位数是否相等wilcoxon秩和检验中秩和的计算结果。
表14 wilcoxon秩和检验的检验统计量和p值。
第三步，男生上月工资的平均秩为41.33，女生上月工资的平均秩是19.84，说明从样本看男生上月工资的中位数要高于女生。
用正态分布计算时的m=1265.000,w=4115.000,z=-5.
663,p=0.000<0.01，可以拒绝原假设，认为男生与女生上月工资中位数不相等。
若进行单侧检验：
h0：男生月收入中位数小于女生月收入的中位数；h1：男生月收入中位数大于于女生月收入的中位数。p值为0.000，可以拒绝原假设。
h0：男生月收入中位数大于女生月收入的中位数；h1：男生月收入中位数小于女生月收入的中位数。p值为1-0.000/2 =1，接受原假设。
因此可以认为男生上月工资中位数大于女生上月工资中位数。
2）用非参数检验方法检验学生上月工资和去年同月工资的中位数是否有显著变化。
解：第一步，采用非参数检验中的两个相关样本样本，选择的原假设与备择假设如下：
h0：上月工资与去年同月工资差值为0
h1：上月工资与去年同月工资差值不为0
第二步，通过spss软件计算，结果如表
表15 wilcoxon秩和检验中秩和的计算结果。
表16 wilcoxon秩和检验的检验统计量和p值。
第三步，作出结论，由于此样本为大样本，应该采用渐近显著性的p值（0.000）,小于0.01，拒绝原假设，接受备择假设，则可以认为上月工资与去年同月工资有显著差别。
spss练习作业具体步骤
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