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spss参数估计的基本步骤 spss参数估计结果分析

发布时间:2022-06-30 11: 44: 46

品牌型号:微星 gl62m

系统:Windows 10 

软件版本:IBM SPSS Statistics

参数估计是一种统计推断方法,就是利用所获得的样本信息来推断总体的统计量,即用样本推断总体参数的具体数值或者总体参数所属概率区间。接下来我们就来谈谈spss参数估计的基本步骤,spss参数估计结果分析。

  1. 一、spss参数估计的基本步骤

直接谈论参数估计可能有点抽象,我们就在spss上实际操作一个参数估计的实例来演示一下spss参数估计的步骤。

  1. 1、导入数据

我们就以一个简单的数据来进行spss的参数估计:从一个满足正态分布总体中随机抽取8个样本,各样本值分别为10,8,12,15,6,13,5,11;求总体均值在 95%的置信区间。

导入数据
导入数据

 

  1. 2、在工具栏中依次选择“分析”→“描述统计”→“探索”。
探索
探索

 

  1. 3、在“探索”对话框中,将区间估计的数值移动到“因变量列表”中

 

设定因变量
设定因变量

 

  1. 4、点击“统计量”对话框,勾选“描述”项,设置置信区间。最后点击“继续”→“确定”即可。
置信区间
置信区间

 

  1. 二、spss参数估计结果分析

按照以上的步骤操作完后即生成了下图结果。

结果图
结果图

 

1、个案处理摘要

样本基础情况
样本基础情况

 

2、样本的各个统计量

统计量
统计量

 

这张图里包括了描述样本的各个统计量和在95%置信区间的上下限,即完成了题目的要求——对总体均值95%的置信区间估计。

表格里的偏度(Skewness)是用来衡量随机变量概率分布的不对称性。当偏度<0时,分布图向左偏。

峰度(Kurtosis)是用来衡量随机变量概率分布的陡峭程度。当峰度值<0,则表示该变量的概率分布与正态分布相比较为矮胖。

3、以结果生成的两张图表

茎叶图和箱图
茎叶图和箱图

 

为了使结果更易呈现,分析结果后面还生成了两张图——茎叶图和箱图,更加形象地展现数据分析的结果。

有没有觉得参数估计在spss上十分简单,跟自己用纸笔计算的冗杂相比真的有天壤之别。

  1. 三、参数区间估计的计算方法

在spss上轻轻按几步就可以计算出置信区间,可是当你应对统计学考试时,就不得不去记忆冗长的计算式子。

在自己计算时,需要用样本统计量和标准误结合可以确定一个具有较大的可信度(如95%或99%)包含总体参数的区间,该区间称为总体参数的1-α可信区间或置信区间。以最常用的95%双侧可信区间为例,其计算公式为:

metapro添加图片

计算时使用样本标准差s来代替,修正后的公式(t分布):

metapro添加图片

四、总结

以上就是这次带来的spss参数估计的基本步骤,spss参数估计结果分析的相关内容了。IBM SPSS Statistics是一款功能强大的数据分析软件,通过不断学习这款软件,会大大提升我们在数据分析时的应用效率,想了解更多关于IBM SPSS Statistics的内容,欢迎访问IBM SPSS Statistics中文网站。

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标签:spss非参数检验

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