实验5--抽样估计的SPSS应用

1、实验5 抽样估计的SPSS应用51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SS实验,并对实验成果做出解释。5.有关知识51. 抽样措施:反复抽样和不反复抽样。SS软件中所采用的抽样措施为不反复抽样，本实验采用不反复抽样措施。5.2. 抽样组织：按照抽取样本单位时与否遵循随机原则，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，即按照随机原则抽取样本。随机抽样的组织形式有：简朴随机抽样、类型抽样、等距抽样、整群抽样等,本实验采用简朴随机抽样形式。5.23抽样估计措施：点估计和区间估计1点估计：用样本记录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。常用的点估计措施涉及：(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：是在点估计的基本上，给出总体参数估计的一种范畴,因此区间估计相对于点估计更加精确,要优于点估计。5.3 实验内容5.31建立SSS数据文献 .3.2运用SPSS软件抽

2、取随机样本，抽样比率为30%。5.3.3运用S软件，对总体均值进行点估计和区间估计。.34运用SPSS软件,对各个班级成绩的均值进行点估计和区间估计55运用SPS软件，对总体比率(成数）进行点估计和区间估计。5.3.6 撰写实验报告。5.4实验规定5.1准备实验数据级财管专业111名学生的概率论课程成绩,见“表1 级财管学生概率课成绩s” 。.4.2 完毕实验任务,对实验成果做出简要分析。1根据样本学生的概率论成绩，采用点估计和区间估计的措施,推断学生总体概率论课程的平均成绩,置信水平为90%。2根据样本信息,推断该课程成绩80分及以上的学生比率，置信水平为0%。3.分析实验成果，提交实验报告。5.5实验环节5.5. 建立PS数据文献通过SS软件打开Excel表，即表“-1 级财管学生概率成绩.xls”。第一步:选择菜单“文献打开数据”,弹出如图5-所示的“打开数据”对话框。 图-1 “打开数据”对话框在“文献类型():”中选择“xcel”,在“查找范畴(L):”中找到要读取的Excel文献“5-1 级财管学生概率成绩.xls”单击【打开】按钮第二步：在打开的SSS数据编辑窗口的变量视

3、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“查找范畴(L）:”中找到要保存文献的位置,在“文献名（N)：”中输入要保存的文献名“5-1成绩”,单击【保存】按钮,至此完毕SPSS数据文献“表,财管14班概率成绩.s ”的建立与保存。图5- “将数据保存为”对话框.52抽取随机样本用简朴随机不反复抽样措施抽样，抽样比例为30%。SPS的随机抽样抽取的方式有两种：其一，近似抽样：即顾客给出一种比例数值,PSS将按照这个比例自动从数据编辑窗口中随机抽取相应比例数目的个案,抽取的个案数不一定精确地等于顾客指定的比例，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,精确抽样：规定顾客给出两个参数,第一种参数是但愿选用的个案数，第二个参数是指定在前几种个案中选用。本实验在这里选择“近似抽样”的方式抽取随机样本。第一步:打开数据文献“表5-1，财管-班概率成绩.sav”，在菜单选择“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，

4、得到“选择个案：随机样本”对话框选择【大概(A）】选项,输入数字“30”点击继续按钮,如图5-4。图 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)：”背面的框内输入文献名字“样本”点击【拟定】按钮，如图5-5。图-“选择个案”对话框此时将得到新生成的样本数据文献,将此文献进行保存到指定的位置,且命名为“样本.sav”。综上，通过采用近似随机抽样措施,从111名学生中抽样30%的学生作为样本,得到SPSS样本数据文献，即“级财管学生概率成绩样本数据文献.sav ”,样本容量为42。5.3对总体均值进行点估计和区间估计第一步:打开SPSS样本数据文献“级财管学生概率成绩样本数据文献.a”，依次选择【分析】【描述记录】【摸索】按钮,得到“摸索”对话框。将“成绩”选入“因变量列表”框内,在“输出”框内选择“记录量”选项，如图5-6。图5- “摸索”对话框第二步：单击【记录量】按钮,选择“描述性”选项,在“均值的置信区间（C):”框内输入“0”，单击【继续】按钮,如图57。(注意：如果只进行点估计，不需要给出

5、置信度，因此就不需要此环节了）图7摸索：记录量对话框第三步:再返回到“摸索”对话框中，如图5-。图5-8 “摸索”对话框第四步:单击【拟定】按钮,系统输出成果如表5-1。表51 点估计及区间估计成果记录量原则误成绩均值85.75785776均值的 置信区间下限8.59上限8.1215 修整均值86441中值88.00方差144.953原则差12.03964极小值60.00极大值00.0范畴40.00四分位距18.75偏度-76.365峰度-.603.从表5-可以看出，样本均值为85.787，根据记录学原理,在合理估计的假设前提下，点估计是把样本均值或是成数直接作为总体的均值或是成数。因此，以上计算的样本均值8.7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5757分;在的置信度下，对级11名财管专业学生的概率论课程平均成绩进行区间估计，其区间范畴在82693，88.91之间。5.4对各个班级成绩的均值进行点估计和区间估计如果按某一标志分组（如以班级为标志分组)的各班进行参数估计，这为各个班级之间的比较提供了以便。平均成绩的区间估计实既有“频率”、“描述”、“摸索”

6、、“均值”等过程,学生自行练习“描述”过程的操作措施(“描述”过程的操作途径为:“分析”“描述记录”“描述”)。(注意:在“频率”、“描述”实现措施中只能对总体进行估计，不能一步实现对各班进行估计,“摸索”则可以一步实现各班的估计。)这里重要简介“均值”过程的实现措施。第一步:打开样本数据文献“级财管学生概率成绩样本数据文献.sv”,”,依次选择“分析”“比较均值”“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5-1 “均值：选项”对话框在“记录量(S)：”框中，将“均值、方差、原则差”选入到“单元格记录量(C）：”框中单击【继续】按钮。图-2 “均值:选项”对话框第三步：在“均值”对话框中，单击【oottap（B)】按钮，得到“Bostrap”对话框,图513 “Botstra”对话框在“Bosra”对话框中，选择“执行bootstr”在“样本数(N）：”框中输入“42”在“置信区间”中的“水平（%）(）

7、：”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（阐明:本次样本容量为4,置信水平为90%）图51 “Btstr”对话框第四步：再返回到“均值:选项”对话框中，单击【拟定】按钮，输出成果见表5-。表5-级财管各班平均成绩的区间估计班级StaistBostapa偏差原则 误差90 置信区间下限上限财管1班均值93.2.418.27924880.7162方差12.59-226141713.761287原则差35894-.393544551.3674.276财管2班均值.111-.4974.13585.75392.6667方差7.3-5.3236.648.9991.93原则差6.8194-5341.3779424.15财管3班均值76.901-.57362.53271.0678217方差11.891-3.3841.1483.08617原则差0578-.360.089555.5503.418财管4班均值07778.1295.0271.17689.364方差275.14-19.9875.19101.6

8、080.56原则差6.5889-81432478.050619.5748总计均值857857-.1.34468.284813方差1492.8914.49100.810204.88原则差2.0396.801.0707103984.3131a. le othrwse noted,botsrap reslts arebsd o 4 stratifiedbootstrapsmples由表-2可以看出:（1）选用容量为42的样本，以0%的置信水平下，对级111名财管专业学生的概率论课程平均成绩进行区间估计,其区间范畴为83.2840,823；（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成果：财管1班平均成绩的区间范畴为9.488,516，财管2班平均成绩的区间范畴为853753，92.6667，财管3班平均成绩的区间范畴为71.687,81.27,财管4班平均成绩的区间范畴为71.1796,895364。可见，以上实验过程不仅给出了总体的参数估计成果,同步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较提供了以便。5.5对总体比率(成数）进行点估计和区间估计（该估计由学生自己完毕)估计总体比率（成数），需要对成绩分组，其措施有两种:“可视离散化” 和“重新编码”过程进行组距式分组。在此以“可视离散化”措施为例,阐明总体比率（成数）的估计过程。1. 用“可视离散化”措施对成绩分组,阐明总体

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