图5-6 “探索”对话框
第二步：单击【统计量】按钮，选择“描述性”选项，在“均值的置信区间(C)：”框内输入“90”，单击【继续】按钮，如图5-7。（注意：如果只进行点估计，不需要给出置信度，因此就不需要此步骤了）
图5-7 探索：统计量对话框
第三步：再返回到“探索”对话框中，如图5-8。
6
图5-8 “探索”对话框
第四步：单击【确定】按钮，系统输出结果如表5-1。
表5-1 点估计及区间估计结果 成绩 均值 均值的 90% 置信区间 下限 上限 5% 修整均值 中值 方差 标准差 极小值 极大值 范围 四分位距 偏度 峰度 统计量 85.7857 82.6593 88.9121 86.4471 88.0000 144.953 12.03964 60.00 100.00 40.00 18.75 -.766 -.603 标准误 1.85776 .365 .717
从表5-1可以看出，样本均值为85.7857，根据统计学原理，在合理估计的假设前提下，点估计是把样本均值或是成数直接作为总体的均值或是成数。因此，以上计算的样本均值85.7857分可以作为总体均值的估计值，即估计的111名学生的概率论课程成绩为85.7857分；在90%的置信度下，对2009级111名财管专业学
7
生的概率论课程平均成绩进行区间估计，其区间范围在[82.6593，88.9121]之间。
5.5.4对各个班级成绩的均值进行点估计和区间估计
如果按某一标志分组（如以班级为标志分组）的各班进行参数估计，这为各个班级之间的比较提供了方便。
平均成绩的区间估计实现有“频率”、“描述”、 “探索”、“均值”等过程，学生自行练习“描述”过程的操作方法（“描述”过程的操作路径为：“分析”→“描述统计”→“描述”）。（注意：在“频率”、“描述”实现方法中只能对总体进行估计，不能一步实现对各班进行估计，“探索”则可以一步实现各班的估计。）这里主要介绍“均值”过程的实现方法。
第一步：打开样本数据文件“2009级财管学生概率成绩样本数据文件.sav”，”，依次选择“分析”→“比较均值”→“均值”，得到“均值”对话框。
图5-9 “均值”对话框
→将“成绩”选入“因变量列表（D）：”框内→将“班级”选入“自变量列表”框内，如图5-10。
8
图5-10 “均值”对话框
第二步：单击【选项（O）?】按钮，得到“均值：选项”对话框，
图5-11 “均值：选项”对话框
→在“统计量（S）：”框中，将“均值、方差、标准差”选入到“单元格统计量（C）：”框中→单击【继续】按钮。
9
图5-12 “均值：选项”对话框
第三步：在“均值”对话框中，单击【Bootstrap（B）?】按钮，得到“Bootstrap”对话框，
图5-13 “Bootstrap”对话框
10