SPSS数据统计分析

均值：方差检验（【单样本 T 检验】1.从某厂第一季度生产的电子元件中抽取了部分样品测量他们的电阻（单位：欧姆），数据资料在“小测 1.sav”中。按质量规定，元件的额定电阻为 0.140 欧姆，假定元件的电阻服从正态分布。推断这批产品的质量是否合格。从上表单样本数据统计量表中可以得测试电阻值的样品有 35 个，均值为 0.1423，标准差为0.00426，均值标准误为 0.00072从单样本检验表中可以看出：t 统计量的值为 3.174，自由度为 34,均值差值为 0.00229,95%的置信区间（0.0008,0.0037），相伴概率为 0.003，远小于显著性水平 0.05，说明假设成立，也就是说这批产品的质量与 0.140 欧姆有显著性差异，说明这批产品的质量是不合格的。"假设方差相等"所对应的一行数据是在方差无显著性差异条件下的各统计量的值，"假设方差不相等"所对应的下面一行数据是在方差有显著性差异条件下的各统计量的值【独立样本 T 检验】2、甲乙两台测时仪同时测量两靶间子弹飞行的时间，测量结果在“小测 2.sav”中，假定两台仪器测量的结果服从正态分布，设显著性水平为 0.05，问两台仪器的测量结果有无显著差异Levene 检验 主要用来检验原假设条件是否成立，（即：假设方差相等和方差不相等两种情况）假如 SIG>0.05，证明假设成立，不能够拒绝原假设，假如 SIG<0.05，证明假设不成立，拒绝原假设。在组数据统计表中可以得到第 1 组有 6 个样本，均值为 12.8883，标准差是 0.72256，均值标准误为 0.29498；第二组有 7 个样本，均值是 13,标准差是 0.5870 均值标准误是 0.22189；在独立样本检验表中可以得出 F 的统计量的值为 1.028，相伴概况为 0,332，远大于显著性水平 0.05，说明这两组数据的方差之间不存在显著差别，所以适合采纳独立样本 T 检验。t 的统计量为-0.772，自由度为 11，95%的置信区间，（01.07881,0.51834），相伴概率为 0.456，远大于显著性水平 0.05，假设成立，不能拒绝原假设，说明这 2 台仪器的测试结果没有显著性差异。【配对样本 T 检验】3、分别从甲乙两厂生产的同规格的前轮轮胎中随机抽取 10 只，将它们配对安装在 10 辆汽车的左右轮上，行驶相同的里程之后，测得各只轮胎磨损的数据在“小测 3.sav”中，试用配对样本 T 检验过程检验两种轮胎的耐磨性之间的差异。从上表的成对样本数据统计表中可以看出：左轮胎磨损量的举止为 614.2，有 10 个样本，标准差是 119。644，均...