一、 利用数据“CH4CH8茎叶箱方差工资性别岗位300余”进行参数估计。
1．分别对“一线工人”当前工资的均值进行点估计、区间估计。
2.“一线工人”、“科以上干部”、“一般机关员工”分别占总职工的比例。
读入数据“CH4CH8茎叶箱方差工资性别岗位300余”，在主菜单中点击Analyze——Descriptive Statistics——Frequencies，进入频次分析模块。点击OK即可
二、 利用数据“CH4男女性别身高32”，作男生、女生平均身高是否相同的假设检验。
读入数据“CH4男女性别身高32”，点击Analyze——Compare Means——
Independent-Sample Test.机器弹出Independent-Sample Test的对话窗口，从左框中变量名中选出身高变量，用箭头放入右边TestVariable（s）框中。
从左框中变量名中选出性别变量，用箭头放入右边Grouping Variable框中。此时该框下面的Define Groups按钮被激活。
点击Define Groups按钮，机器弹出一个小对话框，要求输入两个组的变量值。在Group1中输入1.00，在Group2中输入2.00.
点击Continue，回到主窗口。
点击OK，机器输出检验结果和默认的95%的置信区间。即
观察T检验的值，p>0.05,即接受零假设，男生、女生平均身高无明显差异。
三、 去年股民投入股市资金平均5，利用“CH6CH9CH10证券投资额与依据”判断今年股民投入股市的资金是否有变化？
读入数据“CH6CH9CH10证券投资额与依据”，点击Analyze——Compare Means——One-Sample T Test.机器弹出One-Sample T Test的对话窗口，从左框中变量名中选出股民投入股市的资金变量，用箭头放入右边Test Variable（s）框中。
在右框下方的Test Value格中，填入5.00
点击OK，机器输出检验结果。即
结果说明：在One-Sample Test表格中，在Sig.(2-tailed)名称下的值P>0.05,应当接受假设
今年股民投入股市的资金没有变化
四、利用数据“CH6残检3同一批小学生400米跑步成绩”，检验去年与今年相比小学生跑步成绩有变化吗？（注：数据是同一批60位学生的两年跑步成绩）
读入数据“CH6残检3同一批小学生400米跑步成绩”，点击Analyze——Compare Means——Paired-Sample T Test.机器弹出Paired-Sample Test的对话窗口，从左框中变量名中选出去年小学生400米跑步成绩变量，用箭头放入右边TestVariable（s）框中。
从左框中变量名中选出今年小学生400米跑步成绩变量，用箭头放入右边TestVariable（s）框中。此时可以看到TestVariable框中，两个变量已经以差的形式出现了。
点击Options按钮，机器弹出一个对话框，要求输入两个组的变量值。在此框中选择95%值。
点击Continue，回到主窗口。
点击OK，机器输出检验结果。即
表中，T检验的最后结果p>0.05.因此，去年与今年相比小学生跑步成绩无变化
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