管理统计学期末复习资料

1. 求平均值，中位数，方差标准差（EXCEL 数据分析）

导入分析数据库后，选择数据分析，描述统计

标准误差=标准差区域=全距

2. 箱线图和茎叶图（SPSS）

Analysis---Descriptive Statistics---Explore

把要用的数据列放入Dependent List中，点击OK即可生成箱线图和茎叶图

该图用的是1中的数据。

箱线图分析：存在离群点，黑线为中位数，中位数更靠近下四分位数，说明数据分布右偏。

茎叶图分析：很简单 大家一眼应该就能看明白~

3. 求置信区间（SPSS EXCEL）

大样本：n>30 小样本 n<=30

(1) 单一总体

单一总体时只有n<30且总体标准差未知是用 t检验，其他时候都用Z检验

EXCEL相关操作：Z检验

t检验

当总体标准差未知时，Z检验中有样本标准差S代替σ

上述公式用的数据中n=16 计算t时n-1

SPSS相关操作：单一总体只有小样本且总体标准差未知时能用SPSS来计算，也就是只有

才用t检验的数据才可以用SPSS。

Analyze---Compare Means---One-Sample-T test 将样本数据列放入后，点击option填写置

信度即可。

以课上小测为例进行操作，得到结果如下： L

Lower 和Upper对应置信区间的上下限。

(2) 两个总体均值只差的区间估计 (只考虑小样本且总体标准差未知)

独立样本：Analyze---Compare Means---Independent-Sample-T test 配对样本：Analyze---Compare Means---Paired-Sample-T test

4. 假设检验

假设检验中统计量Z，t的选择方式和区间估计一样，只有总体标准差未知且小样本时选择t统计量

Z统计量：总体标准差σ未知是用样本标准差S代替即可

双侧检验：原假设Ho：u=uo H1：u≠u0

统计量（计算出的z值）<|z|时原假设成立 注意双侧检验时在计算临界值时显著水平减半（题中显著水平0.05，计算时取0.025）

左侧检验：原假设Ho：u>=uo H1: uz时原假设成立

右侧检验：与左侧检验完全相反

t 统计量：

SPSS操作(只适用于t检验)

假设检验和置信区间应该会在一道题里一起考，二者操作基本相同，唯一不同点就是假设检验时要在Test Value中输入原假设值 以小测为例 上图输入了1400

出现结果后找到t的临界值（如图），与计算的统计量比较 若符合接收域则接受原假设。

两个总体均值之差的检验参考老师给的PDF第六章，讲的很清楚！

由于区间区间估计和假设检验，只有t检验能用SPSS进行操作而且用EXCEL算Z检验挺麻烦的，所以个人感觉考t检验的概率比较高，所以至少t检验的操作必须会！

5. 方差分析（EXCEL）

当题目中问到xx对xx是否有显著性影响就是考方差分析

方差分析分为单因素方差分析和双因素方差分析，二者操作均在EXCEL中的数据分析进行操作。

双因素方差分析：若一个变量值对应一个数据就选择无重复双因素分析，反之选可重复

以课上小测中的题为例：

a(A)为置信水平，题中说多少就是多少

结果中注意F和F crit

F=10.693 F crit（临界值）为5.29

10693>5.29 所以不同机器对填装量有显著影响

6. 回归分析

计算相关系数和回归方程是用回归分析。

计算相关系数

EXCEL：

或者用CORREL函数

SPSS：

0.759为相关系数。如果相关系数通过单侧检验，则会有一个* ，若有两个**则表示通过双侧检验。如果相关系数为负值则是负相关。

回归方程计算（一元线性回归方程 y=ax+b）：

Analyze---Rogression---Linear

自变量x放入Independent中因变量y放入Dependent中

PS：电脑没装SPSS11.5 图是网上找的，仅为了说明如何看结果。

对应方程中的常数b对应方程中的系数a

对应相关系数

如果出现如小测中第四问那种问题则将数据带入求出的回归方程即可得出结果

7. 聚类分析(spss)

具体见书P286 讲的非常清楚。样本间距离和类间距离计算方法见老师给的PDF第十章！

8. 卡方分布和列联分析

SPSS拟合优度检验：

首先用频数对分组变量进行加权

Data---Weight cases(以小测中第四题为例，把Weight cases by设置为人数那列数据)

Analyze---Nonparametric Tests---Chi Square(卡方分布)

若期望比例相同则直接点OK 若期望比例不同，需要在Values中依次添加，注意要从小到大

若分析结果中 Sig >0.05 则接受理论与实际分布一致的原假设，反之拒绝。如果出现了天坑的Sig=0.05的情况 老师说可以回答理论上无法判断或者基本没有区别。

拟合优度检验 原假设一般选观测值和期望值一致

SPSS独立性检验（列联表）

原始数据不需要做权重，直接进行列联分析，若拿到了经过处理的列联表数据则需要先进行加权。

Analyze---Descriptive Statistic---Crosstabs

下图以PDF第八章 例题8.4为例

结果看第一行的Sig值

Sig=0.107 >0.05 接受原假设 独立

独立性检验 原假设一般选两个变量是独立的

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/y0z.html