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隨著高等教育對實踐環節力度的加大，實驗課程的改革也日益重要，尤其是社會經濟管理類專業學生的實踐教學。《經濟管理實驗實訓系列教材:統計學基礎實驗(SPSS)》是面向高等學校統計學專業和經濟管理類相關專業本科生的一本統計學專業教材。
目次
實驗一 SPSS數據文件的創建
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
實驗二 SPSS數據文件的預處理
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
實驗三 統計量的描述分析
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
（分析報告）
實驗四 單樣本的t檢驗
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
（分析報告）
實驗五 兩個獨立樣本的t檢驗
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
（分析報告）
實驗六 配對樣本的t檢驗
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
（分析報告）
實驗七 單因素方差分析
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
（分析報告）
實驗八 多因素單變量方差分析
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
（分析報告）
實驗九 協方差分析
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
（分析報告）
實驗十 相關分析
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
（分析報告）
實驗十一 一元線性回歸分析
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
（分析報告）
實驗十二 多元線性回歸分析
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
（分析報告）
實驗十三 曲線估計
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
（分析報告）
實驗十四 列聯表分析
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
（分析報告）
實驗十五 對數線性層次模型
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
（分析報告）
實驗十六 綜合練習
（實驗目的）
（實驗問題）
（分析報告）
參考文獻
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
實驗二 SPSS數據文件的預處理
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
實驗三 統計量的描述分析
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
（分析報告）
實驗四 單樣本的t檢驗
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
（分析報告）
實驗五 兩個獨立樣本的t檢驗
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
（分析報告）
實驗六 配對樣本的t檢驗
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
（分析報告）
實驗七 單因素方差分析
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
（分析報告）
實驗八 多因素單變量方差分析
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
（分析報告）
實驗九 協方差分析
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
（分析報告）
實驗十 相關分析
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
（分析報告）
實驗十一 一元線性回歸分析
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
（分析報告）
實驗十二 多元線性回歸分析
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
（分析報告）
實驗十三 曲線估計
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
（分析報告）
實驗十四 列聯表分析
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
（分析報告）
實驗十五 對數線性層次模型
（實驗目的）
（知識儲備）
（實例演習）
（實戰應用）
（分析報告）
實驗十六 綜合練習
（實驗目的）
（實驗問題）
（分析報告）
參考文獻
書摘/試閱
（注解）第一部分：K階及以上各階所有效應檢驗。
2階及以上各階所有交互效應檢驗的似然比卡方統計量=4.720，Pearson卡方統計量=4.665；對應的概率P值=0.323，大於顯著性水準0.05，接受原假設（2階及以上階的交互效應與0無顯著性影響），認為2階及以上階的交互效應無顯著性影響。
1階及以上各階所有效應檢驗的似然比卡方統計量=63.833，Pearson卡方統計量=79.175；對應的概率P值=0.000，小於顯著性水準0.05，拒絕原假設（1階及以上階的交互效應與0無顯著性影響），認為1階及以上階的交互效應存在顯著性差異。1階及以上各階效應的似然比卡方統計量（63.833）與2階及以上的似然比卡方統計量（4.720）之差=59.113，是主效應整體檢驗的似然比卡方值。
第二部分：K階所有效應檢驗。
1階效應檢驗的似然比卡方統計量=59.113（正好等於主效應整體檢驗的似然比卡方值），Pearson卡方統計量=74.510；對應的概率P值=0.000，小於顯著性水準0.05，拒絕原假設（1階效應與0無顯著性影響），認為1階效應存在顯著性差異。
2階交互效應檢驗的似然比卡方統計量=4.720，Pearson卡方統計量=4.665；對應的概率P值=0.323，大於顯著性水準0.05，接受原假設（2階交互效應與0無顯著性影響），認為2階交互效應無顯著性影響。這與第一部分的檢驗一致。
（3）逐步剔除效應檢驗——簡化飽和模型：
逐步剔除效應檢驗是從飽和模型開始，按照從高階到低階的順序，逐步剔除似然比卡方值增加不顯著的交互效應，再對新的模型進行檢驗，從而最終得到最佳簡約（飽和或非飽和）模型。
（注解）第0步：飽和模型。似然比卡方統計量=0.000，說明建立的飽和模型與觀測數據完全擬合。
若剔除交互效應（自殺*抑鬱），所得模型的似然比卡方統計量=4.720；對應概率P值=0.317，大於顯著性水準0.05，接受原假設（交互效應與0無顯著性差異），認為引起似然比卡方統計量變化（從0增到4.720）並不顯著，“自殺*抑鬱”的交互作用對頻數分佈無顯著性影響，可以剔除該效應。第1步：剔除交互效應（自殺*抑鬱）的不飽和模型（只含主效應）。似然比卡方統計量=4.720；對應概率P值=0.317。
剔除主效應（自殺），所得模型的似然比卡方統計量=23.899；對應概率P值=0.000，小於顯著性水準0.05，拒絕原假設（主效應與0無顯著性差異），認為引起似然比卡方統計量變化（從0增到23.899）具有顯著性差異，主效應（自殺）的作用對頻數分佈有顯著性影響，不應剔除該效應。
剔除主效應（抑鬱），所得模型的似然比卡方統計量=35.215；對應概率P值=0.000，小於顯著性水準0.05，拒絕原假設，認為引起似然比卡方統計量變化（從0增到35.215）具有顯著性差異，主效應（抑鬱）的作用對頻數分佈有顯著性影響，不應剔除該效應。
第2步：最佳簡約模型（只含主效應）。模型的似然比卡方統計量=4.720；對應概率P值=0.317，大於顯著性水準0.05，通過顯著性檢驗。
（4）最佳簡約（非飽和）模型的擬合檢驗。
最佳簡約模型的擬合檢驗是對數頻數的實際觀測值與新修正模型預測值（期望值）之間是否存在顯著性差異的檢驗。
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