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5、方差分析。
（1）使用单因素方差分析的方法检验：能否认为不同学科的上月平均工资相等。如果不能认为全相等，请做多重比较。 解：第一步，提出假设，H0：不同学科上月的平均工资是相同的 H1：至少有两门学科上个月的平局工资是相同的 经过SPSS软件计算，见表9，
表9 三门学科上月工资水平方差分析表 组间 组内 总数 平方和 372977.879 3.584E7 3.622E7 df 2 145 147 均方 186488.939 247203.601 F 0.754 显著性 0.472 第二步，决策，F=0.754，P=0.472>0.05，接受H0，拒绝 H1，三者之间没有显著性差异。可以认为不同学科上月工资水平相同。
第三步，多重比较，经过Levene检验（见表10），p=0.724，方差没有显著性差异，方差齐性，经过LSD检验（见表11），P值均大于0.05，所以可以得出同样的结论，三门学科的上月工资水平没有差异。 表10 方差齐性检验 Levene 统计量 .323 df1 2 df2 145 显著性 0.724 表11 多重比较 (I) 学科 (J) 学科 均值差 (I-J) LSD 1 2 3 2 1 3 3 1 2 -112.348 -111.912 112.348 .436 111.912 -.436 标准误 99.458 108.528 99.458 98.038 108.528 98.038 显著性 .261 .304 .261 .996 .304 .996 95% 置信区间 下限 -308.92 -326.41 -84.23 -193.33 -102.59 -194.20 上限 84.23 102.59 308.92 194.20 326.41 193.33
（2）在方差分析中同时考虑学科和性别因素，用双因素方差分析模型分析学科和性别对上月平均工资的影响。
解： 第一步，提出假设，H0：性别和学科对上月工资水平没有影响 H1：性别和学科同时对上月工资水平有影响 第二步，经过SPSS计算，见表12，
表12主体间效应的检验
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源 校正模型 性别 学科 性别 * 学科 总计 df 5 1 2 2 148 均方 1603013.899 7202158.042 153037.863 7642.822 F 8.071 36.263 .771 .038 Sig. .000 .000 .465 .962 第三步，作出决策
性别因素P=0.000<0.01,在0.01水平上差异显著，所以拒绝原假设，接受备择假设，即性别因素对工资水平有显著性影响，和前面结果一致。
学科因素P=0.465>0.05,在0.05水平上差异不显著，所以接受原假设，拒绝备择假设，即学科因素对上月工资水平没有影响，和前面结果一致。
性别 * 学科p=0.962>0.05,在0.05水平上差异不显著，所以接受原假设，拒绝备择假设，即学科和性别因
素同时对上月工资水平没有影响。
6、非参数检验。
（1）用非参数检验方法检验能否认为男生和女生上月工资的中位数相等。 解：第一步，采用wilcoxon符号秩检验中位数 ，选择的原设与备择假设如下： H0：男生与女生上月工资的中位数相等； H1：男生与女生上月工资的中位数不相等 。
第二步，通过SPSS软件计算，见表13、14
表13 检验男女生上月工资中位数是否相等wilcoxon秩和检验中秩和的计算结果
上月工资 男生 女生 总数 N 73 75 148 秩均值 94.67 54.87 秩和 6911.00 4115.00 表14 wilcoxon秩和检验的检验统计量和p值 Mann-Whitney U Wilcoxon W Z 渐近显著性(双侧) 精确显著性（双侧） 精确显著性（单侧） 点概率 上月工资 1265.000 4115.000 -5.663 .000 .000 .000 .000
第三步，男生上月工资的平均秩为41.33，女生上月工资的平均秩是19.84，说明从样本看男生上月工
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资的中位数要高于女生。用正态分布计算时的M=1265.000,W=4115.000,Z=-5.663,p=0.000<0.01，可以拒绝原假设，认为男生与女生上月工资中位数不相等。若进行单侧检验：
H0：男生月收入中位数小于女生月收入的中位数；H1：男生月收入中位数大于于女生月收入的中位数。P值为0.000，可以拒绝原假设。
H0：男生月收入中位数大于女生月收入的中位数；H1：男生月收入中位数小于女生月收入的中位数。P值为1-0.000/2 =1，接受原假设。
因此可以认为男生上月工资中位数大于女生上月工资中位数。
（2）用非参数检验方法检验学生上月工资和去年同月工资的中位数是否有显著变化。 解：第一步，采用非参数检验中的两个相关样本样本，选择的原假设与备择假设如下： H0：上月工资与去年同月工资差值为0
H1：上月工资与去年同月工资差值不为0
第二步，通过SPSS软件计算，结果如表15、16
表15 wilcoxon秩和检验中秩和的计算结果 去年同月工资 - 上月工资 负秩 正秩 结 总数 N 106 13 29 148 秩均值 65.46 15.50 秩和 6938.50 201.50
表16 wilcoxon秩和检验的检验统计量和p值 Z 渐近显著性(双侧) 去年同月工资 - 上月工资 -8.990 .000 第三步，作出结论，由于此样本为大样本，应该采用渐近显著性的p值（0.000）,小于0.01，拒绝原假设，接受备择假设，则可以认为上月工资与去年同月工资有显著差别。 （3）用非参数检验方法不同学科学生平均学分绩点的中位数是否相等。
解：第一步，采用Kruskal-Wallis检验不同学科学生平均学分绩点的中位数是否相等，原假设和备择假设设置如下：
H0：不同学科学生平均学分绩点的中位数相等； H1：不同学科学生平均学分绩点的中位数不相等
第二步，通过SPSS软件计算结果如表17、18；
表17 Kruskal-Wallis检验中计算的各组平均秩
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平均学分绩点 学科 经济类 管理类 其他 总数 N 41 64 43 148 秩均值 69.39 75.73 77.53
表18 Kruskal-Wallis检验的检验统计量和p值
卡方 df 渐近显著性 平均学分绩点 .851 2 .653 第三步，作出结论，因为p=0.653>0.05，不可拒绝原假设，认为三个学科平均学分绩点的中位数没有显著差异.。
（4）检验学生的上月工资是否服从正态分布。
解：第一步，样本是否来自正态分布，可用单样本K-S检验，原假设和备择假设设置如下 H0：学生的上月工资服从正态分布 H1：学生的上月工资不服从正态分布
第二步，通过SPSS软件计算结果如表19
表19 单样本 Kolmogorov-Smirnov 检验
N Kolmogorov-Smirnov Z 渐近显著性(双侧) 上月工资 148 0.981 0.291 第三步，作出结论，p=0.291，大于0.05，不能拒绝原假设，也就是说能认为此样本来自正态分布。 （5）检验学生对专业的满意程度是否为离散的均匀分布
第一步，采用卡方分布进行检验，H0：学生对专业的满意程度服从离散的均匀分布 H1：学生对专业的满意程度不服从离散的均匀分布 第二步，通过SPSS软件计算结果表20、21
表20 不同专业满意度频数与期望频数 非常不满意 不满意 基本满意 比较满意 非常满意 总数
观察数 4 17 45 52 30 148 期望数 29.6 29.6 29.6 29.6 29.6 残差 -25.6 -12.6 15.4 22.4 .4 第 8 页 共 8 页