1. Вычислить описательную статистику для следующей переменной:

Балл	51	42	53	57	65	59	76	42	61	47	69	74	79	50	34	83	60	21
	65	62	52	65	37	40	45	44	61

1. Загружаем модуль описательной статистики:

Statistics  Basic Statistics/Tables  Descriptive Statistics  ok

и выбираем переменные  Variables (кнопка слева вверху) ….

2. В разделе Advanced выбираем те статистики, которые нам нужны. Если надо посчитать все, можно нажать на кнопку Select all stats. В том же разделе можно выбрать доверительный интервал (Conf. limits for means, Interval), если не устраивает 95%, заданный по умолчанию.

3. Чтобы посчитать описательную статистику можно нажать кнопку Summary или кнопку Summary: Descriptive Statistics. Получится таблица для всех переменных со всеми статистиками.

2. Осуществить проверку на нормальность распределения (усл. В зад. 1):

Проверка на нормальность осуществляется в том же окошке (Descriptive Statistics) в разделе Normality. Для этого пометьте птичками K-S and Lilliefors test for normality и Shapiro-Wilk’s W test и нажмите на кнопку Histograms. Верху каждой гистограммы будут приведены результаты трех критериев и уровни статистической значимости для них.

3. Проверка статистических гипотез (межгрупповая экспериментальная схема)

3.1.С помощью критерия Стьюдента для независимых выборок выясните, существуют ли различия между биологами и математиками по результатам теста:

Факультет	Баллы
био	74	44	67	52	64	63	57	58	63	78	70	58
мат	66	66	51	33	29	42	59	47	73	41	40	60

1. Подсчет этого критерия производится в модуле Basic Statistics/Tables.

2. Посчитайте критерий Стьюдента, используя условие t-test, independent, by groups. Нажмите кнопку Variables. В окне Grouping Variable (справа) выберите независимую переменную (факультет), а в окне Dependent Variables (слева) – зависимую переменную (балл). Нажмите кнопку ОК. Проверьте, правильно ли заполнены окна Code for Group 1 и Code for Group 2. Они должны содержать названия уровней независимой переменной (в нашем случае это «био» и «мат»). Нажмите Summary.

3. Посчитайте критерий Манна-Уитни для тех же данных: Statistics  Nonparametrics  Comparing two independent samples (Groups)  Mann-Whitney U test … Выбираем переменные. В окне Grouping Variable (справа) выберите переменную Факультет, а в окне Dependent Variables (слева) – переменную Балл. Нажмите кнопку ОК. Проверьте, правильно ли заполнены окна Code for Group 1 и Code for Group 2. Они должны содержать названия уровней независимой переменной (в нашем случае это «био» и «мат»). Нажмите кнопку M-W U test или Mann-Whitney U test и получите результаты.

3.2. С помощью критерия Крускала-Уолиса выясните, существую ли различия между «совами», «жаворонками» и «дроздами» во времени реакции рано утром.

«совы»	«жаворонки»	«дрозды»
227	101	110
128	112	112
130	113	115
132	114	117
140	121	124
210	157	156
105	134	150
150	109
223	110
	110

Данный критерий можно посчитать в модуле Nonparametrics. Statistics  Nonparametrics  Comparing multiple indep. samples (groups)  …Выберите переменные (кнопка Variables). Группирующей переменной (grouping variable) будет принадлежность к группе «сова», «жаворонок» или «дрозд», а зависимой переменной – время реакции. Нажмите ОК. Теперь надо задать коды для группирующей переменной. Нажмите кнопку Codes, нажимаем кнопку All, потом ОК. Нажмите Kruskal-Wallis ANOVA, median test или кнопку Summary. При нажатии на эти кнопки одновременно считаются два критерия – критерий Краскала-Уоллиса и критерий медианы.

3.3. С помощью критерия хи-квадрат Пирсона сравните испытуемых контрольной и экспериментальной групп по стилю поведения в конфликтной ситуации:

	Стиль поведения в конфликтной ситуации
	сопернич	сотруднич	компромисс	избегание	приспособ
Контрольная	34	12	14	18	20
Экспериментальная	19	25	26	15	13

Данные необходимо представить следующим образом:

Группа	Стиль	Вес
К	соперн	34
К	сотруд	12
К	компр	14
К	избег	18
К	присп	20
Э	соперн	19
Э	сотруд	25
Э	компр	26
Э	избег	15
Э	присп	13

1. Критерий ² Пирсона можно посчитать в модуле Basic Statistics. Выберем Statistics  Basic Statistics/Tables  Tables and Banners  Specify tables. В первой колонке выбираем переменную Группа, а во второй - переменную Стиль. Нажимаем кнопку ОК.

2. Т еперь находим маленькую кнопочку с гирей и нажимаем ее:

Эта кнопка задает веса. В окошке Weight Variable набираем имя нашей весовой переменной Вес или ее номер 3. В разделе Status выбираем условие ON и нажимаем ОК и еще раз ОК.

2. Отметим птичкой Pearson & M-L Chi-square (Вкладка Options) и нажмем кнопку Detailed two-way tables (Вкладка Advanced). Получится два окна результатов. В одном окне приведена исходная таблица, в другом – результаты вычисления критериев.

3. Посчитайте проценты для облегчения интерпретации. Вкладка Options

Percentage of total counts – проценты по всей таблице.

Percentage of row counts – проценты по строкам.

Percentage of column counts – проценты по столбцам.