数据的描述性统计,计算均值、方差,正态性检验

数据分析方法 实验报告

专业班级 姓名 组别 同组实验人员 实验日期 实验名称 实验目的 指导老师 评分 数据的描述性统计，计算均值、方差，正态性检验 熟悉SPSS基本操作和数据的基本描述性统计量计算 实验步骤：输入教材P3例1.1中的100名女学生测定血清蛋白含量（g/L）数据 Analyze→Descriptive Statistice→Frequencies→statistice→Mean、Median、Mode、Minimum、Variance、 Maximum、Range、S.E.mean. Statistics VAR00001 N Valid Missing 100 0 73.6800 .39125 73.5000 73.50 3.91245 15.307 .076 .241 20.00 64.30 84.30 7368.00 Mean Std. Error of Mean Median Mode Std. Deviation Variance Skewness Std. Error of Skewness Range Minimum Maximum Sum Percentiles 25 50 75 71.2000 73.5000 75.8000

1n均值xxi ni121n方差s xxin1i1221n标准差ss xxin1i12n1偏度g1n1n2s3xxii1n3 2nn11峰度g2n1n2n3s4i1n3n1 xixn2n34Analyze→Descriptive Statistice→Explore→plots→Normality plots with tests 正态性检验假设H0：F(x)是正态分布函数H1：F(x)不是正态分布函数 Tests of Normality 血清蛋白含量 Kolmogorov-Smirnov Statistic .066 df 100 Sig. .200 *aShapiro-Wilk Statistic .991 df 100 Sig. .739 a. Lilliefors Significance Correction *. This is a lower bound of the true significance. P=0.200>0.05 所以不能拒绝原假设，即原函数服从正态分布。 指导教师评语： 签字： 年 月 日