1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上江蘇理工學(xué)院20172018學(xué)年第1學(xué)期spss軟件應(yīng)用上機操作題庫1.隨機抽取100人，按男女不同性別分類，將學(xué)生成績分為中等以上及中等以下兩類，結(jié)果如下表。問男女生在學(xué)業(yè)成績上有無顯著差異？中等以上中等以下男2317女3822性別* 學(xué)業(yè)成績 交叉制表計數(shù)學(xué)業(yè)成績合計中等以上中等以下性別男231740女382260合計6139100卡方檢驗值df漸進 Sig. (雙側(cè))精確 Sig.(雙側(cè))精確 Sig.(單側(cè))Pearson 卡方.343a1.558連續(xù)校正b.1421.706似然比.3421.558Fisher 的精確檢驗.676.352線性和線性組合.340

2、1.560有效案例中的 N100a. 0 單元格(.0%) 的期望計數(shù)少于 5。最小期望計數(shù)為 15.60。b. 僅對 2x2 表計算根據(jù)皮爾遜卡方檢驗，p=0.5580.05 所以男生女生在學(xué)業(yè)成績上無顯著性差異。2為了研究兩種教學(xué)方法的效果。選擇了6對智商、年齡、閱讀能力、家庭條件都相同的兒童進行了實驗。結(jié)果（測試分數(shù)）如下。問：能否認為新教學(xué)方法優(yōu)于原教學(xué)方法（采用非參數(shù)檢驗）？序號新教學(xué)方法原教學(xué)方法123456836987937859786588917259檢驗統(tǒng)計量b原教學(xué)方法 - 新教學(xué)方法Z-1.753a漸近顯著性(雙側(cè)).080a. 基于正秩。b. Wilcoxon 帶符號秩

3、檢驗答：由威爾遜非參數(shù)檢驗分析可知p=0.080.05，所以不能認為新教學(xué)方法顯著優(yōu)于原教學(xué)方法。3下面的表格記錄了某公司采用新、舊兩種培訓(xùn)前后的工作能力評分增加情況，分析目的是比較這兩種培訓(xùn)方法的效果有無差異?？紤]到加盟公司時間可能也是影響因素，將加盟時間按月進行了記錄。方法加盟時間分數(shù)方法加盟時間分數(shù)舊方法1.59新方法212舊方法2.510.5新方法4.514舊方法5.513新方法716舊方法18新方法0.59舊方法411新方法4.512舊方法59.5新方法4.510舊方法3.510新方法210舊方法412新方法514舊方法4.512.5新方法616(1) 分不同的培訓(xùn)方法計算加盟時間、

4、評分增加量的平均數(shù)。(2) 分析兩種培訓(xùn)方式的效果是否有差異？答：（1）描述統(tǒng)計量N極小值極大值均值標準差培訓(xùn)方法 = 1 (FILTER)9111.00.000加盟時間9.507.004.00002.09165分數(shù)增加量99.0016.0012.55562.60342有效的 N （列表狀態(tài)）9所以新方法的加盟時間平均數(shù)為4 分數(shù)增加量的平均數(shù)為12.5556描述統(tǒng)計量N極小值極大值均值標準差加盟時間91.005.503.50001.54110分數(shù)增加量98.0013.0010.61111.67290培訓(xùn)方法 = 2 (FILTER)9111.00.000有效的 N （列表狀態(tài)）9所以舊方法的

5、加盟時間平均數(shù)為3.5 分數(shù)增加量的平均數(shù)為10.6111（2）檢驗統(tǒng)計量b舊方法 - 新方法Z-2.530a漸近顯著性(雙側(cè)).011a. 基于正秩。b. Wilcoxon 帶符號秩檢驗答：由威爾遜非參數(shù)檢驗分析可知p=0.110.05 所以兩種培訓(xùn)方法無顯著性差異。426名被試分配在不同的情景中進行閱讀理解的實驗，結(jié)果如下表。試問情景對學(xué)生的閱讀理解成績是否有影響？情景閱 讀 理 解 成 績A101312101481213   B98129811768119C67758410    ANOVA閱讀理解成績平方和df均方F

6、顯著性組間86.316243.15811.770.000組內(nèi)84.338233.667總數(shù)170.65425答：經(jīng)過單因素方差分析可知p=0.000<0.05 所以情景對學(xué)生的閱讀理解成績有影響。5研究者將20名被試隨機分配在四種實驗條件下進行實驗，結(jié)果如下表。試問四種實驗條件對學(xué)生有無影響？實驗條件實驗成績A1314171922B451033C2428313022D12116138描述性統(tǒng)計量N均值標準差極小值極大值實驗成績2014.75009.019723.0031.00實驗條件202.50001.147081.004.00檢驗統(tǒng)計量(a)(,)(b)實驗成績卡方17.076df3漸

7、近顯著性.001a. Kruskal Wallis 檢驗b. 分組變量: 實驗條件答：根據(jù)肯德爾W系數(shù)分析可得p=0.001<0.05 所以四種實驗條件對學(xué)生有影響。6家庭經(jīng)濟狀況屬于上、中、下的高中畢業(yè)生，對于是否愿意報考師范大學(xué)有三種不同的態(tài)度，其人數(shù)分布如下表。試問學(xué)生報考師范大學(xué)與家庭經(jīng)濟狀況是否有關(guān)系？表12-8 家庭經(jīng)濟狀況與報考師范的態(tài)度調(diào)查結(jié)果表家庭經(jīng)濟狀況報考師范大學(xué)的態(tài)度愿意不愿意不表態(tài)上132710中201920下18 711家庭狀況* 是否愿意 交叉制表計數(shù)是否愿意合計愿意不愿意不表態(tài)家庭狀況上13271050中20192059下1871136合計51534114

8、5卡方檢驗值df漸進 Sig. (雙側(cè))Pearson 卡方12.763a4.012似然比12.7904.012線性和線性組合.4591.498有效案例中的 N145a. 0 單元格(.0%) 的期望計數(shù)少于 5。最小期望計數(shù)為 10.18。答：根據(jù)交叉表分析可知，r=12.763，p<0.05，有顯著性差異，即學(xué)生報考師范大學(xué)與家庭經(jīng)濟狀況有關(guān)系。7假定我們在某大學(xué)對400名大學(xué)生進行民意測驗，詢問文理科的男女學(xué)生對于開設(shè)文理交叉的校選課的看法，即不同專業(yè)的男女學(xué)生對文科開設(shè)一定的理科課程和理科開設(shè)一定的文科課程的意見是否相同。結(jié)果如下。表12-7 文理科男女的態(tài)度調(diào)查表學(xué)科男生女生文

9、科8040理科120160案例處理摘要案例有效的缺失合計N百分比N百分比N百分比性別 * 文理科400100.0%0.0%400100.0%性別* 文理科 交叉制表計數(shù)文理科合計文科理科性別男80120200女40160200合計120280400卡方檢驗值df漸進 Sig. (雙側(cè))精確 Sig.(雙側(cè))精確 Sig.(單側(cè))Pearson 卡方19.048a1.000連續(xù)校正b18.1071.000似然比19.3261.000Fisher 的精確檢驗.000.000線性和線性組合19.0001.000有效案例中的 N400a. 0 單元格(.0%) 的期望計數(shù)少于 5。最小期望計數(shù)為 60

10、.00。b. 僅對 2x2 表計算答：根據(jù)交叉表分析可知p=0.000<0.05，所以不同專業(yè)的男女學(xué)生對文科開設(shè)一定的理科課程和理科開設(shè)一定的文科課程的意見不相同。8對20名睡眠有困難的被試，隨機分為三組，每組隨機采用一種睡眠訓(xùn)練方法（A、B、C）進行訓(xùn)練，兩個月讓他們在0到50的范圍對自己睡眠效果進行評分。結(jié)果為下。試問三種訓(xùn)練方法有無顯著差異？ A法：16， 9，14，19，17，11，22 B法：43，38，40，46，35，43，45 C法：21，34，36，40，29，34秩方法N秩均值評分方法A74.14方法B716.50方法C610.92總數(shù)20檢驗統(tǒng)計量(a)(,)(b

11、)評分卡方15.347df2漸近顯著性.000a. Kruskal Wallis 檢驗b. 分組變量: 方法答：根據(jù)肯德爾W系數(shù)分析可知p=0.000<0.05，,因此有非常顯著性差異，即三種方法訓(xùn)練均有顯著性差異，方法B的效果最為顯著。9用三種不同的教學(xué)方法分別對三個隨機抽取的實驗組進行教學(xué)實驗，實驗后統(tǒng)一測驗成績?nèi)缦拢噯柸N教學(xué)方法的效果是否存在顯著差異？（假設(shè)實驗結(jié)果呈正態(tài)分布） 教法A：76，78，60，62，74教法B：83，70，82，76，69教法C：92，86，83，85，79成績 平方和df平均值平方F顯著性群組之間570.0002285.0006.333.013在群

12、組內(nèi)540.0001245.000總計1110.00014答： 根據(jù)單因素方差分析可知p=0.013<0.05因此有顯著性差異，即三種教學(xué)方法均有顯著性差異。 10某研究者想了解不同性別的消費者對某種商品的態(tài)度，在所調(diào)查的228名男性消費者中有160人喜歡該商品，而在208名女性消費者中有90人喜歡該商品，試問不同性別對該商品的態(tài)度是否有差異？案例處理摘要案例有效的缺失合計N百分比N百分比N百分比性別 * 是否喜歡436100.0%0.0%436100.0%性別* 是否喜歡 交叉制表計數(shù)是否喜歡合計喜歡不喜歡性別男16068228女90118208合計250186436卡方檢驗值df漸進

13、 Sig. (雙側(cè))精確 Sig.(雙側(cè))精確 Sig.(單側(cè))Pearson 卡方32.191a1.000連續(xù)校正b31.1011.000似然比32.5541.000Fisher 的精確檢驗.000.000線性和線性組合32.1171.000有效案例中的 N436答：根據(jù)交叉表分析可知，卡方=32.191，p<0.01,有非常顯著性相關(guān)，即不同性別對該商品的態(tài)度有差異。11下面是在三種實驗條件下的實驗結(jié)果，不同實驗條件在結(jié)果上是否存在差異。 實驗結(jié)果（X）A5550484947B4548434244C4143424036描述結(jié)果N均值標準差標準誤均值的 95% 置信區(qū)間極小值

14、極大值下限上限A549.80003.114481.3928445.932953.667147.0055.00B544.40002.302171.0295641.541547.258542.0048.00C540.40002.701851.2083037.045243.754836.0043.00總數(shù)1544.86674.718761.2183842.253547.479836.0055.00方差齊性檢驗結(jié)果Levene 統(tǒng)計量df1df2顯著性.104212.902ANOVA結(jié)果平方和df均方F顯著性組間222.5332111.26714.969.001組內(nèi)89.200127.433總數(shù)311

15、.73314答：根據(jù)單因素方差分析可知p=0.001<0.05，所以不同實驗條件在結(jié)果上是存在差異。12從兩所高中隨機抽取的普通心理學(xué)的成績?nèi)缦拢僭O(shè)總體呈正態(tài)）。試問兩所高中的成績有無顯著不同？A校：78 84 81 78 76 83 79 75 85 91 B校：85 75 83 87 80 79 88 94 87 82 組統(tǒng)計量學(xué)校N均值標準差均值的標準誤成績A1081.00004.853411.53478B1084.00005.395471.70620獨立樣本檢驗方差方程的 Levene 檢驗均值方程的 t 檢驗FSig.tdfSig.(雙側(cè))均值差值標準誤差值差分的 95% 置

16、信區(qū)間下限上限成績假設(shè)相等.094.763-1.30718.208-3.000002.29492-7.821451.82145假設(shè)不相等-1.30717.802.208-3.000002.29492-7.825301.82530答：根據(jù)獨立樣本t檢驗可知，F(xiàn)=0.094,p>0.05，因此沒有顯著性差異，即兩所高中的成績沒有顯著不同。13. 為研究練習(xí)效果，取10名被試，每人對同一測驗進行2次，試問練習(xí)效果是否顯著？被 試12345678910測試1121125134134170176178187189190測試2122145159171176177165189195191成對樣本相關(guān)性

17、N相關(guān)顯著性對組 1測試一 & 測試二10.861.001成對樣本檢驗成對差分tdfSig.(雙側(cè))均值標準差均值的標準誤差分的 95% 置信區(qū)間下限上限對 1被試1 - 被試2-8.6000014.538844.59758-19.000461.80046-1.8719.094答：根據(jù)配對樣本t檢驗可知，p=0.94>0.05，因此沒有顯著性差異，即練習(xí)效果無顯著性差異。14將三歲幼兒經(jīng)過配對而成的實驗組施以5種顏色命名的教學(xué)，而對照組不施以教學(xué)，后期測驗得分如下，問兩組測驗得分有無差異？實驗組182026142525211214172019對照組1320241027172181

18、511622成對樣本相關(guān)系數(shù)N相關(guān)系數(shù)Sig.對 1實驗組 & 對照組12.696.012成對差分tdfSig.(雙側(cè))均值標準差均值的標準誤差分的 95% 置信區(qū)間下限上限對 1實驗組 - 對照組3.083334.832811.39511.012716.153952.21011.049答：根據(jù)配對樣本t檢驗可知p=0.49<0.05,因此，有顯著性差異，即兩組測驗得分有顯著性差異。15已建立的數(shù)據(jù)文件child.sav。試完成下面的操作：1僅對女童身高進行描述性分析；2試對身高(x5,cm)按如下方式分組:并建立一個新的變量c。 c=1時,100cm以下; c=2時,100cm

19、-120cm; c=3時,120cm以上描述統(tǒng)計量N極小值極大值均值標準差性別46222.00.000身高,cm4699.3122.3109.8965.7706有效的 N （列表狀態(tài)）4616某種電子元件的平均壽命x（單位：小時）服從正態(tài)分布，現(xiàn)測得16只元件的壽命分別為159、280、101、212、224、379、179、264、222、362、168、149、260、485、170，問有沒有理由認為元件的平均壽命顯著地大于225小時（=0.05）。單個樣本檢驗檢驗值 = 225 tdfSig.(雙側(cè))均值差值差分的 95% 置信區(qū)間下限上限元件壽命.60414.55515.93333-4

20、0.643272.5099答：根據(jù)單樣本t檢驗可知，p=0.555>0.05,因此，無顯著性差異，即沒有理由認為元件的平均壽命顯著地大于225小時。17.一個診所的心理醫(yī)生想要比較減少大學(xué)生敵意水平的三種方法，他使用了某種測試以測量敵意程度。測試中高分表示敵意度大，心理醫(yī)生取得了試驗中得到高分以及高分分數(shù)比較接近的24名學(xué)生。隨機分配到三種治療方法中，所有的治療均連續(xù)進行了一個學(xué)期，每個學(xué)生在學(xué)期末都做HLT測試。問三種方法的平均分是否有差異。方法1：96、79、91、85、83、91、82、87方法2：77、76、74、73、78、71、78方法3：66、73、69、66、77、73、

21、71、70、74描述分數(shù)N均值標準差標準誤均值的 95% 置信區(qū)間極小值極大值下限上限方法一886.75005.625201.9888182.047291.452879.0096.00方法二775.28572.690371.0168672.797577.773971.0078.00方法三971.00003.674231.2247468.175773.824366.0077.00總數(shù)2477.50008.000001.6329974.121980.878166.0096.00方差齊性檢驗分數(shù)Levene 統(tǒng)計量df1df2顯著性2.166221.140ANOVA分數(shù)平方和df均方F顯著性組間10

22、99.0712549.53630.945.000組內(nèi)372.9292117.759總數(shù)1472.00023多重比較分數(shù)LSD(I) 方法(J) 方法均值差 (I-J)標準誤顯著性95% 置信區(qū)間下限上限方法一方法二11.46429*2.18100.0006.928715.9999方法三15.75000*2.04768.00011.491620.0084方法二方法一-11.46429*2.18100.000-15.9999-6.9287方法三4.285712.12370.057-.13088.7022方法三方法一-15.75000*2.04768.000-20.0084-11.4916方法二-4

23、.285712.12370.057-8.7022.1308*. 均值差的顯著性水平為 0.05。答：根據(jù)單因素方差分析可知，p=0.000<0.01,因此有非常顯著性差異，即三種方法的平均分有非常顯著性差異。18.請根據(jù)已建立的數(shù)據(jù)文件：child.sav，完成下列的填空題。請找出男童身高分布中的奇異值有 1 個觀測量。所有6周歲男孩的體重變量的標準差是 1.8297 ；中位數(shù)是 17.450 。所有幼兒的身高和坐高的相關(guān)系數(shù)是 0.924 。19.為研究某合作游戲?qū)τ變汉献饕庠傅挠绊?，?8名幼兒隨機分到甲、乙、丙3個組，每組6人，分別參加不同的合作游戲，12周后測量他們的合作意愿，數(shù)

24、據(jù)見表，問不同合作游戲是否對幼兒的合作意愿產(chǎn)生顯著影響？描述成績N均值標準差標準誤均值的 95% 置信區(qū)間極小值極大值下限上限甲63.8167.44907.183333.34544.28793.304.30乙64.2333.39328.160553.82064.64613.504.60丙64.7333.67132.274064.02885.43783.605.60總數(shù)184.2611.62133.146453.95214.57013.305.60方差齊性檢驗成績Levene 統(tǒng)計量df1df2顯著性.640215.541ANOVA成績平方和df均方F顯著性組間2.52821.2644.698.

25、026組內(nèi)4.03515.269總數(shù)6.56317多重比較成績LSD(I) 分組(J) 分組均值差 (I-J)標準誤顯著性95% 置信區(qū)間下限上限甲乙-.41667.29944.184-1.0549.2216丙-.91667*.29944.008-1.5549-.2784乙甲.41667.29944.184-.22161.0549丙-.50000.29944.116-1.1382.1382丙甲.91667*.29944.008.27841.5549乙.50000.29944.116-.13821.1382*. 均值差的顯著性水平為 0.05。答：根據(jù)單因素方差分析可知p=0.026<0.

26、05,因此有顯著性差異，即不同合作游戲?qū)τ變旱暮献饕庠笗a(chǎn)生顯著影響。20.某教師為考察復(fù)習(xí)方法對學(xué)生記憶單詞效果的影響，將20名學(xué)生隨機分成4組，每組5人采用一種復(fù)習(xí)方法，學(xué)生學(xué)完一定數(shù)量單詞之后，在規(guī)定時間內(nèi)進行復(fù)習(xí)，然后進行測試。結(jié)果見表。問各種方法的效果是否有差異？并將各種復(fù)習(xí)方法按效果好壞排序。描述性統(tǒng)計量N均值標準差極小值極大值分數(shù)2023.850010.085298.0045.00復(fù)習(xí)方式202.50001.147081.004.00秩復(fù)習(xí)方式N秩均值分數(shù)集中循環(huán)復(fù)習(xí)53.60分段循環(huán)復(fù)習(xí)517.20逐個擊破復(fù)習(xí)57.40梯度學(xué)習(xí)513.80總數(shù)20檢驗統(tǒng)計量a,b分數(shù)卡方16.

27、204df3漸近顯著性.001a. Kruskal Wallis 檢驗b. 分組變量: 復(fù)習(xí)方式答：根據(jù)非參數(shù)檢驗中的多個獨立樣本非參數(shù)檢驗可知，p=0.001<0.01，有顯著性差異，即四種方法均有顯著性差異，復(fù)習(xí)效果排序為分段循環(huán)復(fù)習(xí)>梯度學(xué)習(xí)>逐個擊破學(xué)習(xí)>集中循環(huán)復(fù)習(xí)。21.下面的實驗顯示了睡眠剝奪對智力活動的影響，8個被試同意48個小時保持不睡眠，每隔12個小時，研究者給被試若干算術(shù)題，表中記錄了被試正確解決的算術(shù)題數(shù)目。根據(jù)上述數(shù)據(jù)，研究者能否做出睡眠剝奪對被試基本智力活動有顯著影響的結(jié)論？描述正確題目N均值標準差標準誤均值的 95% 置信區(qū)間極小值極大值下

28、限上限1289.00001.69031.597617.586910.41317.0012.002489.00001.69031.597617.586910.41317.0012.003688.75002.18763.773446.921110.57896.0012.004888.50002.00000.707116.828010.17206.0011.00總數(shù)328.81251.82169.322038.15579.46936.0012.00方差齊性檢驗正確題目Levene 統(tǒng)計量df1df2顯著性.482328.698ANOVA正確題目平方和df均方F顯著性組間1.3753.458.126.

29、944組內(nèi)101.500283.625總數(shù)102.87531多重比較正確題目LSD(I) 剝奪睡眠時間(J) 剝奪睡眠時間均值差 (I-J)標準誤顯著性95% 置信區(qū)間下限上限1224.00000.951971.000-1.95001.950036.25000.95197.795-1.70002.200048.50000.95197.604-1.45002.45002412.00000.951971.000-1.95001.950036.25000.95197.795-1.70002.200048.50000.95197.604-1.45002.45003612-.25000.95197.79

30、5-2.20001.700024-.25000.95197.795-2.20001.700048.25000.95197.795-1.70002.20004812-.50000.95197.604-2.45001.450024-.50000.95197.604-2.45001.450036-.25000.95197.795-2.20001.7000答：根據(jù)單因素方差分析可知，p=0.944>0.05,因此沒有顯著性差異，即研究者不能做出睡眠剝奪對被試基本智力活動有顯著影響的結(jié)論。22.一個年級有三個小班，他們進行了一次數(shù)學(xué)考試?，F(xiàn)從各個班級隨機抽取了一些學(xué)生，記錄其成績?nèi)缦拢?1班：73

31、，89，82，43，80，73，66，45 2班：88，78，48， 91，51，85，74 3班：68，79，56， 91，71，87，41，59若各班學(xué)生成績服從正態(tài)分布，且方差相等，試在0.05顯著性水平下檢驗各班級的平均分數(shù)有無顯著差異？ 描述成績N均值標準差標準誤均值的 95% 置信區(qū)間極小值極大值下限上限1班868.875016.830565.9505054.804382.945743.0089.002班773.571417.443796.5931357.438689.704248.0091.003班869.000016.758795.9251354.989383.010741.0

32、091.00總數(shù)2370.347816.347393.4086763.278777.417041.0091.00方差齊性檢驗成績Levene 統(tǒng)計量df1df2顯著性.014220.987ANOVA成績平方和df均方F顯著性組間104.628252.314.181.836組內(nèi)5774.58920288.729總數(shù)5879.21722多重比較成績LSD(I) 班級(J) 班級均值差 (I-J)標準誤顯著性95% 置信區(qū)間下限上限1班2班-4.696438.79422.599-23.040813.64803班-.125008.49602.988-17.847417.59742班1班4.696438

33、.79422.599-13.648023.04083班4.571438.79422.609-13.773022.91583班1班.125008.49602.988-17.597417.84742班-4.571438.79422.609-22.915813.7730答：根據(jù)單因素方差分析可知，p=0.836>0.05,因此沒有顯著性差異，即在0.05顯著性水平下各班級的平均分數(shù)無顯著差異。 23. 在一項元記憶發(fā)展研究中，研究者從初一、初二、初三三個年級中各隨機抽取8名學(xué)生參加實驗。實驗的任務(wù)是：學(xué)習(xí)5大類共50個單詞，每一大類都有10個單詞。單詞打印再一張紙上，順序是隨機。學(xué)會后進行自由

34、回憶，然后按照某種規(guī)則計算其輸出的群集分數(shù)，結(jié)果如下表：這些學(xué)生在記憶過程中的策略水平有無年級差異？其發(fā)展是均衡的嗎？描述分數(shù)N均值標準差標準誤均值的 95% 置信區(qū)間極小值極大值下限上限初一820.87506.468332.2869015.467326.282710.0030.00初二822.37507.539182.6655016.072128.677912.0035.00初三829.87505.194431.8365125.532334.217724.0040.00總數(shù)2424.37507.376891.5058021.260027.490010.0040.00方差齊性檢驗分數(shù)Leven

35、e 統(tǒng)計量df1df2顯著性.644221.535ANOVA分數(shù)平方和df均方F顯著性組間372.0002186.0004.441.025組內(nèi)879.6252141.887總數(shù)1251.62523多重比較分數(shù)LSD(I) 年級(J) 年級均值差 (I-J)標準誤顯著性95% 置信區(qū)間下限上限初一初二-1.500003.23600.648-8.22965.2296初三-9.00000*3.23600.011-15.7296-2.2704初二初一1.500003.23600.648-5.22968.2296初三-7.50000*3.23600.031-14.2296-.7704初三初一9.0000

36、0*3.23600.0112.270415.7296初二7.50000*3.23600.031.770414.2296答：根據(jù)單因素方差分析可知p=0.025<0.05,因此有顯著性差異，即這些學(xué)生在記憶過程中的策略水平有年級差異，經(jīng)過LSD比較可知，初三年級的記憶策略水平最好，初一年級的記憶策略水平較差。24.某研究者調(diào)查了一減肥產(chǎn)品的使用效果，結(jié)果如下表所示：試問產(chǎn)品的效果究竟如何？體重控制情況有效無效合計是否使用該產(chǎn)品未使用271946使用203353合計475299是否使用* 是否有效 交叉制表計數(shù)是否有效合計有效無效是否使用使用203353未使用271946合計475299卡方

37、檢驗值df漸進 Sig. (雙側(cè))精確 Sig.(雙側(cè))精確 Sig.(單側(cè))Pearson 卡方4.339a1.037連續(xù)校正b3.5391.060似然比4.3671.037Fisher 的精確檢驗.045.030線性和線性組合4.2951.038有效案例中的 N99a. 0 單元格(.0%) 的期望計數(shù)少于 5。最小期望計數(shù)為 21.84。b. 僅對 2x2 表計算答：根據(jù)交叉表分析可知，p=0.030<0.05，因此具有顯著性差異，即產(chǎn)品效果具有顯著性差異，效果較好。25.某心理學(xué)工作者為研究漢字優(yōu)勢字體結(jié)構(gòu)，選取10名被試，要求每一被試在實驗控制條件，對電腦屏幕上呈現(xiàn)的四種不同結(jié)

38、構(gòu)的漢字作出快速識別反應(yīng)，記錄其正確率和反應(yīng)時間。其中反應(yīng)時間的實驗數(shù)據(jù)如下表所示。試分析不同字體結(jié)構(gòu)下，被試的識別速度是否存在顯著性差異。被試左右上下獨體14457554222530545530345263024045407566305428835435653844032073505485368452640625933065043010535465428描述分數(shù)N均值標準差標準誤均值的 95% 置信區(qū)間極小值極大值下限上限左右10460.000077.0180424.35524404.9046515.0954330.00540.00上下10626.4000129.6021340.983795

39、33.6882719.1118440.00835.00獨體10459.6000124.1828439.27006370.7649548.4351240.00630.00總數(shù)30515.3333134.9823324.64429464.9301565.7366240.00835.00方差齊性檢驗分數(shù)Levene 統(tǒng)計量df1df2顯著性1.219227.311ANOVA分數(shù)平方和df均方F顯著性組間.867292518.9337.275.003組內(nèi).8002712716.622總數(shù).66729多重比較分數(shù)LSD(I) 漢字結(jié)構(gòu)(J) 漢字結(jié)構(gòu)均值差 (I-J)標準誤顯著性95% 置信區(qū)間下限上限

40、左右上下-166.40000*50.43138.003-269.8767-62.9233獨體.4000050.43138.994-103.0767103.8767上下左右166.40000*50.43138.00362.9233269.8767獨體166.80000*50.43138.00363.3233270.2767獨體左右-.4000050.43138.994-103.8767103.0767上下-166.80000*50.43138.003-270.2767-63.3233*. 均值差的顯著性水平為 0.05。答：根據(jù)單因素方差分析可知，p=0.003<0.05因此有顯著性差異，

41、即不同字體結(jié)構(gòu)下，被試的識別速度存在顯著性差異，通過LSD比較可知，除左右結(jié)構(gòu)與獨體結(jié)構(gòu)不存在顯著性差異外，其他均具有顯著性差異，上下結(jié)構(gòu)的識別速度最快。26.五名被試在四種不同的環(huán)境條件下參加某一心理測驗，結(jié)果如下。問不同的測驗環(huán)境是否對這一測驗成績有顯著影響。被試測驗環(huán)境130281634214181022324201830438342044526281430描述成績N均值標準差標準誤均值的 95% 置信區(qū)間極小值極大值下限上限一526.40008.763563.9191815.518637.281414.0038.00二525.60006.542172.9257517.476833.72

42、3218.0034.00三515.60003.847081.7204710.823220.376810.0020.00四532.00008.000003.5777122.066741.933322.0044.00總數(shù)2024.90008.860911.9813620.753029.047010.0044.00方差齊性檢驗成績Levene 統(tǒng)計量df1df2顯著性.599316.625ANOVA成績平方和df均方F顯著性組間698.2003232.7334.692.016組內(nèi)793.6001649.600總數(shù)1491.80019多重比較成績LSD(I) 測驗環(huán)境(J) 測驗環(huán)境均值差 (I-J)

43、標準誤顯著性95% 置信區(qū)間下限上限一二.800004.45421.860-8.642510.2425三10.80000*4.45421.0281.357520.2425四-5.600004.45421.227-15.04253.8425二一-.800004.45421.860-10.24258.6425三10.00000*4.45421.039.557519.4425四-6.400004.45421.170-15.84253.0425三一-10.80000*4.45421.028-20.2425-1.3575二-10.00000*4.45421.039-19.4425-.5575四-16.4

44、0000*4.45421.002-25.8425-6.9575四一5.600004.45421.227-3.842515.0425二6.400004.45421.170-3.042515.8425三16.40000*4.45421.0026.957525.8425答：根據(jù)單因素方差分析可知，p=0.016<0.05,因此有顯著性差異，即不同的測驗環(huán)境對這一測驗成績有顯著性影響，經(jīng)過LSD比較可知，除環(huán)境一與環(huán)境四外，均有顯著性差異，在環(huán)境四的效果最好。27.研究者為考察反應(yīng)時間的發(fā)展性變化趨勢，分別從5歲、10歲、15歲、20歲人群中隨機抽取5名男性被試，在相同實驗條件下完成一相同的快速反應(yīng)作業(yè)，記錄反應(yīng)時間，結(jié)果如下表所示。試問：被試是否存在反應(yīng)時間的顯著性差異？5歲10歲15歲20歲300230190165350190175160