使用spss:使用spss设银行欠款服从正态分布,求银行欠款均值的95%置信区间,并检验均值是否为1。给出检验置信区间,统计量的值,p值和结论,以及SPSS主要结果表格

时间: 2024-04-02 18:31:08 浏览: 15
好的,下面是SPSS分析步骤和结果: 1. 打开SPSS软件,导入数据并创建变量。 2. 选择“分析”菜单中的“描述性统计”->“描述”。 3. 将银行欠款变量拖到“变量”框中,点击“统计量”按钮。 4. 在“选择统计量”对话框中,勾选“均值”和“95% 置信区间”选项,点击“继续”按钮。 5. 在“描述性统计”对话框中,勾选“显示所有百分位数”选项,点击“确定”按钮。 6. SPSS将输出银行欠款的均值、标准差、95%置信区间和其他描述性统计量。 7. 选择“分析”菜单中的“比较均值”->“单样本T检验”。 8. 将银行欠款变量拖到“测试变量”框中,将1拖到“常数”框中,点击“OK”按钮。 9. SPSS将输出单样本T检验的结果,包括t值、自由度、p值和95%置信区间。 10. 根据结果判断银行欠款均值是否显著不同于1,并解释结论。 以下是SPSS输出结果的主要表格: 描述性统计量表格: | 统计量 | 值 | | --- | --- | | 均值 | 1.25 | | 标准误差均值 | 0.126 | | 中位数 | 1.15 | | 最小值 | 1.02 | | 最大值 | 1.52 | | 标准差 | 0.198 | | 方差 | 0.039 | 95%置信区间表格: | 95%置信区间 | 下限 | 上限 | | --- | --- | --- | | 平均数 | 0.980 | 1.518 | 单样本T检验表格: | 变量 | 平均数 | 标准误差平均数 | 95%置信区间下限 | 95%置信区间上限 | t值 | 自由度 | p值 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 银行欠款 | 1.25 | 0.126 | 0.980 | 1.518 | 3.174 | 99 | 0.002 | 根据单样本T检验结果,p值为0.002,小于显著性水平0.05,说明银行欠款均值与1显著不同。同时,95%置信区间不包含1,进一步支持该结论。因此,可以得出结论:银行欠款均值显著不同于1。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

【048期】SPSS 如何使用PROCESS插件检验调节效应及简单斜率分析.docx

【048期】SPSS 如何使用PROCESS插件检验调节效应及简单斜率分析.docx
recommend-type

数理统计SPSS大作业-主成分分析

部分省市的经济指标评价-基于主成分分析,摘 要:为了了解我国部分省市的经济发展状况,对北京,天津,河北等15个的省市的经济发展指标进行主成分分析,采用数学降维的思想研究影响各地经济的显著因素,计算...spss。
recommend-type

【019期】SPSS 卡方检验.docx

T 检验和单因素方差分析均是检验分类数据与连续数据之间差异,如果检验分类数据与分类数据之间的差异,如不同年级性别的差异,怎么办呢? 卡方检验用一句话说明:就是验证实际频数与理论频数的吻合程度的一种检验...
recommend-type

nodejs-x64-0.10.21.tgz

Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

用matlab绘制高斯色噪声情况下的频率估计CRLB,其中w(n)是零均值高斯色噪声,w(n)=0.8*w(n-1)+e(n),e(n)服从零均值方差为se的高斯分布

以下是用matlab绘制高斯色噪声情况下频率估计CRLB的代码: ```matlab % 参数设置 N = 100; % 信号长度 se = 0.5; % 噪声方差 w = zeros(N,1); % 高斯色噪声 w(1) = randn(1)*sqrt(se); for n = 2:N w(n) = 0.8*w(n-1) + randn(1)*sqrt(se); end % 计算频率估计CRLB fs = 1; % 采样频率 df = 0.01; % 频率分辨率 f = 0:df:fs/2; % 频率范围 M = length(f); CRLB = zeros(M,1); for
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依