实验5抽样估计地SPSS应用

word实验5 抽样估计的SPSS应用5.1实验目的 根据随机抽样资料，掌握对总体指标做出具有一定可靠性的估计或推断的SPSS实验，并对实验结果做出解释。5.2.1. 抽样方法：重复抽样和不重复抽样。SPSS软件中所采用的抽样方法为不重复抽样，本实验采用不重复抽样方法。5.2.2. 抽样组织：按照抽取样本单位时是否遵循随机原如此，抽样技术可以分为概率抽样和非概率抽样。其中，概率抽样又称为随机抽样，即按照随机原如此抽取样本。随机抽样的组织形式有：简单随机抽样、类型抽样、等距抽样、整群抽样等，本实验采用简单随机抽样形式。5.2.3抽样估计方法：点估计和区间估计1. 点估计：用样本统计量的值直接作为总体参数的估计值。如用样本均值直接作为总体均值的估计值，用样本比率或成数直接作为总体比率或成数的估计值，用样本方差直接作为总体方差的估计值等。常用的点估计方法包括：1矩估计法；2极大似然估计法3稳健估计法，本文采用矩估计法。2. 区间估计：是在点估计的根底上，给出总体参数估计的一个X围，所以区间估计相对于点估计更加准确，要优于点估计。5.3 实验内容5.3.1建立SPSS数据文件 5.3.2利用SPSS软件抽取随机样本，抽样比率为30%。5.3.3运用SPSS软件，对总体均值进展点估计和区间估计。5.3.4运用SPSS软件，对各个班级成绩的均值进展点估计和区间估计5.3.5 运用SPSS软件，对总体比率成数进展点估计和区间估计。5.3.6 撰写实验报告。5.4 实验要求2009级财管专业111名学生的概率论课程成绩，见“ 。5.4.2 完成实验任务，对实验结果做出简要分析。1依据样本学生的概率论成绩，采用点估计和区间估计的方法，推断学生总体概率论课程的平均成绩，置信水平为90%。2依据样本信息，推断该课程成绩80分与以上的学生比率，置信水平为90%。3分析实验结果，提交实验报告。5.5.1 建立SPSS数据文件通过SPSS软件打开Excel表，即表“。第一步：选择菜单“文件打开数据，弹出如图5-1所示的“打开数据对话框。 图5-1 “打开数据对话框在“文件类型T：中选择“Excel，在“查找X围L：中找到要读取的Excel文件“单击【打开】按钮第二步：在打开的SPSS数据编辑窗口的变量视图下定义变量的类型单击工具栏的“保存，在弹出的“将数据保存为对话框如图5-2中，在“查找X围L：中找到要保存文件的位置，在“文件名N：中输入要保存的文件名“5-1成绩，单击【保存】按钮，至此完成SPSS数据文件“表5-1，2009财管1-4班概率成绩.sav 的建立与保存。图5-2 “将数据保存为对话框用简单随机不重复抽样方法抽样，抽样比例为30%。SPSS的随机抽样抽取的方式有两种：其一，近似抽样：即用户给出一个百分比数值，SPSS将按照这个比例自动从数据编辑窗口中随机抽取相应百分比数目的个案，抽取的个案数不一定准确地等于用户指定的百分比，会有小的偏差，但这种偏差不会对数据分析产生重要影响。其二，准确抽样：要求用户给出两个参数，第一个参数是希望选取的个案数，第二个参数是指定在前几个个案中选取。本实验在这里选择“近似抽样的方式抽取随机样本。第一步：打开数据文件“表5-1，2009财管1-4班概率成绩.sav ，在菜单项选择择“数据“选择个案，得到“选择个案对话框选择【随机个案样本】按钮，如图5-3。图5-3 “选择个案对话框第二步：在“选择个案对话框中，单击【样本S】按钮，得到“选择个案：随机样本对话框选择【大约A】选项，输入数字“30点击继续按钮，如图5-4。图5-4 选择个案：随机样本对话框第三步：在“选择个案对话框中，在“输出框中选择【将选定个案复制到新数据集O】按钮在“数据集名称S：后面的框内输入文件名字“样本点击【确定】按钮，如图5-5。图5-5“选择个案对话框此时将得到新生成的样本数据文件，将此文件进展保存到指定的位置，且命名为“。综上，通过采用近似随机抽样方法，从111名学生中抽样30%的学生作为样本，得到SPSS样本数据文件，即“2009级财管学生概率成绩样本数据文件.sav ，样本容量为42。对总体均值进展点估计和区间估计第一步：打开SPSS样本数据文件“，依次选择【分析】【描述统计】【探索】按钮，得到“探索对话框。将“成绩选入“因变量列表框内，在“输出框内选择“统计量选项，如图5-6。图5-6 “探索对话框第二步：单击【统计量】按钮，选择“描述性选项，在“均值的置信区间(C)：框内输入“90，单击【继续】按钮，如图5-7。注意：如果只进展点估计，不需要给出置信度，因此就不需要此步骤了图5-7 探索：统计量对话框第三步：再返回到“探索对话框中，如图5-8。图5-8 “探索对话框第四步：单击【确定】按钮，系统输出结果如表5-1。表5-1 点估计与区间估计结果统计量标准误成绩均值均值的 90% 置信区间下限上限5% 修整均值中值方差标准差极小值极大值X围四分位距偏度.365峰度.717分可以作为总体均值的估计值，即估计的111名学生的概率论课程成绩为分；在90%的置信度下，对2009级111名财管专业学生的概率论课程平均成绩进展区间估计，其区间X围在82.6593，88.9121之间。如果按某一标志分组如以班级为标志分组的各班进展参数估计，这为各个班级之间的比拟提供了方便。平均成绩的区间估计实现有“频率、“描述、 “探索、“均值等过程，学生自行练习“描述过程的操作方法“描述过程的操作路径为：“分析“描述统计“描述。注意：在“频率、“描述实现方法中只能对总体进展估计，不能一步实现对各班进展估计，“探索如此可以一步实现各班的估计。这里主要介绍“均值过程的实现方法。第一步：打开样本数据文件“2，依次选择“分析“比拟均值“均值，得到“均值对话框。图5-9 “均值对话框将“成绩选入“因变量列表D：框内将“班级选入“自变量列表框内，如图5-10。图5-10 “均值对话框第二步：单击【选项O】按钮，得到“均值：选项对话框，图5-11 “均值：选项对话框在“统计量S：框中，将“均值、方差、标准差选入到“单元格统计量C：框中单击【继续】按钮。图5-12 “均值：选项对话框第三步：在“均值对话框中，单击【BootstrapB】按钮，得到“Bootstrap对话框，图5-13 “Bootstrap对话框在“Bootstrap对话框中，选择“执行bootstrap在“样本数N：框中输入“42在“置信区间中的“水平%D：框中输入“90在“抽样框内选定“分层T选项，在“变量V：中将变量“班级移入到右边的“分层变量R：框中单击【继续】按钮说明：本次样本容量为42，置信水平为90%图5-14 “Bootstrap对话框第四步：再返回到“均值：选项对话框中，单击【确定】按钮，输出结果见表5-2。表5-2 2009级财管各班平均成绩的区间估计班级StatisticBootstrapa偏差标准 误差90% 置信区间下限上限财管1班均值.2418.9275方差标准差.64535财管2班均值方差标准差财管3班均值方差标准差财管4班均值.1429方差标准差总计均值方差标准差.07870a. Unless otherwise noted, bootstrap results are based on 42 stratified bootstrap samples由表5-2可以看出：1选取容量为42的样本，以90%的置信水平下，对2009级111名财管专业学生的概率论课程平均成绩进展区间估计，其区间X围为83.2840，88.1233；2还可以看出对各个班级的概率论课程平均成绩的区间估计结果：财管1班平均成绩的区间X围为92.4880,95.7162，财管2班平均成绩的区间X围为85.3753，92.6667，财管3班平均成绩的区间X围为71.0687，81.2197，财管4班平均成绩的区间X围为71.1796,89.5364。可见，以上实验过程不仅给出了总体的参数估计结果，同时还给出了按某一变量分组如以班级为变量分组的各班参数估计值，这为各个班级之间成绩的比拟提供了方便。5.5.5对总体比率成数进展点估计和区间估计该估计由学生自己完成估计总体比率成数，需要对成绩分组，其方法有两种：“可视离散化 和“重新编码过程进展组距式分组。在此以“可视离散化方法为例，说明总体比率成数的估计过程。1. 用“可视离散化方法对成绩分组，说明总体比率成数的估计过程。Step：打开样本数据文件“2009级财管学生概率成绩的SPSS。 在SPSS界面的数据编辑菜单中，选择【转换T】【可视离散化B】，进入“可视化封装变量选择对话框略。Step：选择“成绩变量进入“要离散的变量B框中 对话框略单击【继续】按钮，进入到“可视化封装分割点设置对话框对话框略。Step：给分组后的变量命名。在“可视化封装分割点设置对话框中，在分割点设置对话框的“离散的变量B：两个框后，分别输入 “成绩分组或成绩分段和“成绩离散化作为离散化变量的名称和标签。在右下方处“上端点点击“排除E 对话框略。Step：设置分割点。直接点击分割点设置对话框右下方的【生成分割点M】按钮，得到“生成分割点对话框窗口略在“生成分割点对话框中，在“等宽度间隔E下的“第一个分割点的位置F后的框中输入80，在“分隔点数量N 后的框中输入1，在“宽度W 后的框中输入20，单击【应】按钮对话框略。Step：生成分组标签。在分割点设置对话框的“网络G区域的“值V第一列输如分割点值80，在“标签第一列输入值“0；在“值V第二列“HIGH位置处输如分割点值80，在“标签第二列输入值“1。单击“可视化封装对话框中右下方的【生成标签A】按钮，系统自动生成分组标签。对话框略。Step：单击【确定】按钮，弹出图5-15 的对话框，单击【确定】按钮，即可在数据文件中生成新变量“成绩分组。图5-15 对话框Step：回到数据编辑界面，在数据编辑菜单中点击菜单“分析A描述统计频率F对话框略将“成绩已离散化【成绩选进“变量V框中，见图5-16所示。图5-16 对话框点击BootstrapB弹出 Bootstarp对话框对话框略。 在“Bootstrap对话框中，选择“执行bootstrap在“样本数N：框中输入“42在“置信区间中的“水平%D：框中输入“90在“抽样框内选定“简单M选项，单击【继续】按钮说明：本次样本容量为42，置信水平为90%。Step：再返回到数据编辑界面，在数据编辑菜单中点击菜单“分析A描述统计频率F窗口略将“成绩已离散化【成绩选进“变量V框中对话框略单击【确定】按钮，系统输出结果，见表5-3。表5-3 2009级财管专业学生概率成绩80分与其以上人数比重频率百分比有效百分比累积百分比百分比 Bootstrapa偏差标准误差90% 置信区间下限上限有效011131.2合计42.0.0a. Unless otherwise noted, bootstrap results are based on 42 stratified bootstrap samples表5-3结果显示：1选取容量为42的样本，可以作为总体比率的估计值，即估计的111名学生概率论课程成绩80分与以上的人数比率为0.73873.8%；2选取容量为42的样本，以90%的置信水平，对2009级111名财管专业学生的概率论课程成绩80分与以上的人数比率进展区间估计，其区间X围为0.623，0.833或62.3%，83.3%。2. 用“重新编码为不同变量方法对成绩分组，说明总体比率成数的估计过程。对总体成绩80分与以上的学生比率的区间估计，其过程与平均成绩区间估计一致。但在区间估计之前需要在数据文件“中增加一个新变量“是否80分与以上做法：依次选择菜单“转换“重新编码为不同变量，在此按照组距式分组的方法操作然后在数据编辑窗口的变量视图下定义值标签，“是为“1，“否为“0将此文件进展另存，并命名为“即可。这里不再详细介绍操作步骤，估计的结果见表5-4。表5-4 2009级财管各班80分与以上成绩比率区间估计班级StatisticBootstrapa偏差标准误差90% 置信区间下限上限财管1班均值.00.00N13001313标准差.000.000.000.000.000财管2班均值.89.00.10.67N90099标准差.333.191.000.500财管3班均值.45.02.16.18.80N11001111标准差.522.038.405.522财管4班均值.56.06.15.33.87N90099标准差.527.046.352.527总计均值.74.02.07.65.86N42004242标准差.445.039.354.484a. Unless otherwise noted, bootstrap results are based on 42 stratified bootstrap samples表5-4结果显示：1选取容量为42的样本，样本比率0.74可以作为总体比率的估计值，即估计的111名学生的概率论课程成绩80分与以上的学生比率为0.74；2选取容量为42的样本，以90%的置信水平，对2009级111名财管专业学生的概率论课程成绩80分与以上的学生比率进展区间估计，其区间X围为0.65，0.86；3还可以看出对各个班级的概率论课程成绩80分与以上的学生比率的区间估计结果：财管1班概率论课程成绩80分与以上的学生比率X围为1.00,1.00，说明该班概率成绩均在80分与以上；财管2班概率论课程成绩80分与以上的学生比率X围为0.67,1.00；财管3班概率论课程成绩80分与以上的学生比率X围为0.18，0.80，财管4班概率论课程成绩80分与以上的学生比率X围为0.33,0.87。“某企业员工工资表，要求采用简单不重复抽样方法，随机抽取20%的员工构成样本，以90%的置信水平，对全体体员工的平均总工资总工资=根本工资+职务工资+根本津贴水平进展点估计和区间估计。“某市居民家庭收入，要求采用简单不重复抽样方法，随机抽取10%的居民家庭构成样本，以90%的置信水平，推断总体居民家庭平均收入水平的置信区间。3. 请对数据表“某地区电信客户在网时长情况， 要求采用简单不重复抽样方法，随机抽取10%的居民构成样本，以95%的置信水平，对全体居民平均在网时长和结婚率进展区间估计。附：实验报告实验报告包括内容：一个人信息姓 名学 号专 业班 级实验日期二实验内容1. 实验项目2. 实验题目3. 实验图表4. 实验结果分析三报告提交时间在实验课后，填写纸质的实验报告，由各班学习委员统一收交，教师集中批改，记入实验课成绩。17 / 17