SPSS練習(xí)題1、現(xiàn)有兩個SPSS數(shù)據(jù)文件，分別為“學(xué)生成績一”和“學(xué)生成績二”，請將這兩份數(shù)據(jù)文件以學(xué)號為關(guān)鍵變量進行橫向合并，形成一個完整的數(shù)據(jù)文件。先排序data---sortcases再合并data---mergefiles2、有一份關(guān)于居民儲蓄調(diào)查的數(shù)據(jù)存儲在EXCEL中，請將該數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成SPSS數(shù)據(jù)文件，并在SPSS中指定其變量名標(biāo)簽和變量值標(biāo)簽。轉(zhuǎn)換Data---transpose，輸題目3、利用第2題的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)分成兩份文件，其中第一份文件存儲常住地是“沿?；蛑行姆比A城市”且本次存款金額在1000-2000之間的調(diào)查數(shù)據(jù)，第二份數(shù)據(jù)文件是按照簡單隨機抽樣所選取的70%的樣本數(shù)據(jù)。選取數(shù)據(jù)data---selectcases4、利用第2題數(shù)據(jù)，將其按常住地（升序）、收入水平（升序）存款金額（降序）進行多重排序。排序data---sortcases一個一個選，加5、根據(jù)第1題的完整數(shù)據(jù)，對每個學(xué)生計算得優(yōu)課程數(shù)和得良課程數(shù)，并按得優(yōu)課程數(shù)的降序排序。計算transform---count按個輸，把所有課程選取，define設(shè)區(qū)間，再排序6、根據(jù)第1題的完整數(shù)據(jù)，計算每個學(xué)生課程的平均分和標(biāo)準(zhǔn)差，同時計算男生和女生各科成績的平均分。描述性統(tǒng)計，先轉(zhuǎn)換Data---transpose學(xué)號放下面，全部課程（poli到his）放上面，ok，analyze---descriptivestatistics---descriptives，全選，options。先拆分data---splitfile按性別拆分，analyze---descriptivestatistics---descriptives全選所有課程options---mean7、利用第2題數(shù)據(jù)，大致瀏覽存款金額的數(shù)據(jù)分布狀況，并選擇恰當(dāng)?shù)慕M限和組距進行組距分組。數(shù)據(jù)分組Transform---recode---下面一個，輸名字，change，old，range，newvalue---add挨個輸，從小加到大，等距8、在第2題的數(shù)據(jù)中，如果認(rèn)為調(diào)查“今年的收入比去年增加”且“預(yù)計未來一兩年收入仍會會增加”的人是對自己收入比較滿意和樂觀的人，請利用SPSS的計數(shù)和數(shù)據(jù)篩選功能找到這些人。（計算transform---count或）選取data---selectcases9、利用第2題數(shù)據(jù)，采用頻數(shù)分析，分析被調(diào)查者的常住地、職業(yè)和年齡分布特征，并繪制條形圖。Analyze---descriptivestatistics-frequencies10、利用第2題數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散程度和分布形狀等角度，分析被調(diào)查者本次存款金額的基本特征，并與標(biāo)準(zhǔn)分布曲線進行對比，進一步，對不同常住地住房存款金額的基本特征進行對比分析。AnDSd選擇存款金額到中。按然后選擇然后按11、將第1題的數(shù)據(jù)看作來自總體的樣本，試分析男生和女生的課程平均分是否存在顯著差異；試分析哪些課程的平均差異不顯著。Transformcompute課程平均分二mean()analyze->comparemeans->independent-samplesT；選擇若干變量作為檢驗變量到testvariables框(課程平均分)；選擇代表不同總體的變量(sex)作為分組變量到groupingvariable框；.定義分組變量的分組情況DefineGroups...：(填1,2)。1.兩總體方差是否相等F檢驗：F的統(tǒng)計量的觀察值為0.257,對應(yīng)的P值為0.614,；如果顯著性水平為0.05，由于概率P值大于0.05，兩種方式的方差無顯著差異.看eaualvariancesassumend。2.兩總體均值的檢驗：.T統(tǒng)計量的觀測值為-0.573,對應(yīng)的雙尾概率為0.569,T的P值>顯著水平0.05,故不能推翻原假設(shè),所以女生男生的課程平均分無顯著差異。配對差異:analyze->comparemeans->paired-samples「..pairedvariables框中每科與不同科目配對很麻煩略12、某公司經(jīng)理宣稱他的雇員英語水平很高,如果按照英語六級考試的話,一般平均得分為75,現(xiàn)從雇員中隨機隨出11人參加考試,得分如下：80、81、72、60、78、65、56、79、77、87、76,請問該經(jīng)理的宣稱是否可信？步驟：采用單樣本T檢驗(原假設(shè)H0:u=u0,總體均值與檢驗值之間不存在顯著差異.)；菜單選項：Analyze->comparemeans->one-samplesTtest；指定檢驗值:在test后的框中輸入檢驗值(填75),最后ok!分析：N=11人的平均值(mean)為73.7,標(biāo)準(zhǔn)差(std.deviation)為9.55,均值標(biāo)準(zhǔn)誤差(stderrormean)為2.87.t統(tǒng)計量觀測值為-4.22,t統(tǒng)計量觀測值的雙尾概率p-值(sig.(2-tailed))為0.668,六七列是總體均值與原假設(shè)值差的95%的置信區(qū)間，為(-7.68,5.14),由此采用雙尾檢驗比較a和p。T統(tǒng)計量觀測值的雙尾概率p-值(sig.(2-tailed))為0.668>a=0.05所以不能拒絕原假設(shè)；且總體均值的95%的置信區(qū)間為(67.31,80.14)，所以均值在67.31~80.14內(nèi),75包括在置信區(qū)間內(nèi),所以經(jīng)理的話是可信的。13、利用促銷方式數(shù)據(jù),試分析這三種推銷方式是否存在顯著差異,繪制各組均值的對比圖,并利用LSD方法進行多重比較檢驗。單因素方差分析對比圖為options中的descriptivesLSD為post…中的P值大于a接受所以無關(guān)14、已知240例心肌梗塞患者治療后24小時內(nèi)的死亡情況如表1所示,問兩組病死亡率相差是否顯著？(exampleLsav)(顯著性水平為5%)表1：急性心肌梗塞患者治療后24小時生死情況生存死亡用單參注射液18711未用單參注射液366合計22317?提出假設(shè):：是否接受治療的急性心肌梗塞患者的病死率相差不顯著1是否接受治療的急性心肌梗塞患者的病死率相差顯著?操作步驟：1、打開數(shù)據(jù)文件：file—open—data—examplel.sav2、對count變量進行weightcases處理：data—weightcases選中weightcases6丫；在Frequenciesvariable中加入變量count。3、對數(shù)據(jù)進行交叉匯總，如得出的下列頻次交叉表，如圖表3—1：用descriptive-crosstab過程，column填status,row填group。在cell選項中，選中percentages,以計算頻數(shù)百分比。?統(tǒng)計表格及分析：表3—1是否接受治療與生存狀況的相關(guān)性檢驗成果表(Chi-SquareTests)ValuedfAsymp.Sig(2-sided)PearsonChi-Square6.040(b)1.014Linear-by-LinearAssociation6.0151.014有效個案數(shù)240表3—1是相關(guān)性卡方檢驗成果表。表中依次列出了Pearson卡方系數(shù)、線性相關(guān)的值“2必6)、自由度㈠力和雙尾檢驗的顯著水平(Asymp.Sig.(2-sided))。表3—2顯示了根據(jù)是否使用單參注射液對急性心肌梗塞患者進行分組后，患者的生存和死亡狀況頻數(shù)和所占總數(shù)的百分比。表3—2急性心肌梗塞患者是否治療與生死情況的列聯(lián)表狀況($12W$)總數(shù)生存死亡分組(group))用單參注射液Count18510195%within分組(group)94.9%5.1%100.0%未用單參注射液Count38745%within?分組(group)84.4%15.6%100.0%總數(shù)Count22317240%within?分組(group)92.9%7.1%100.0%?結(jié)論：根據(jù)表3—1可以看出，雙側(cè)檢驗的顯著性概論為0.014，小于顯著性水平0.05；因此否定原假設(shè)，接受備擇假設(shè)，即兩組患者的完全緩解率之間差別顯著。15、已知數(shù)據(jù)如表2所示，比較單用甘磷酰芥（單純化療組）與復(fù)合使用光霉素、環(huán)磷酰胺等藥（復(fù)合化療組）對淋巴系統(tǒng)腫瘤的療效，問兩組患者的完全緩解率之間有無差別？（example2.sav）（顯著性水平為5%）表2：兩化療組的緩解率比較治療組緩解未緩解合計單純化療21012復(fù)合化療141327合計162339同上小于拒絕顯著16、已知數(shù)據(jù)如表3所示，問我國南北方鼻咽癌患者（按籍貫分）的病理組織學(xué)分類的構(gòu)成比有無差別？（example3.sav）（顯著性水平為5%）同上小于拒絕顯著表3：我國南北方鼻咽癌患者病理組織學(xué)分類構(gòu)成地域淋巴上皮癌未分化癌磷癌其他合計南方四省7161618111東北三省89182251180合計16024386929117、已知97名被調(diào)查兒童體檢數(shù)據(jù)文件為child.sav,請分別計算男性、女性與兩性合計的兒童的平均身高與體重、中位身高與體重以及身高與體重的標(biāo)準(zhǔn)差。1、打開數(shù)據(jù)文件：file—open—data—child.sav2、均值比較與檢驗：Analyze—Comparemeans-means3、在independentVar.中選性別，dependentVar.中選體重和身高4、在option子框中選擇median/mean/Std.Deviation1、男性兒童的平均身高為109.962厘米；平均體重為18.202千克；中位身高為109.10厘米；中位體重為17.50千克；身高的標(biāo)準(zhǔn)差為6.084厘米；體重的標(biāo)準(zhǔn)差為2.786千克。2、女性兒童的平均身高為109.896厘米；平均體重為18.389千克；中位身高為109.450厘米；中位體重為17.750千克；身高的標(biāo)準(zhǔn)差為5.770厘米；體重的標(biāo)準(zhǔn)差為3.235千克。3、兩性兒童的平均身高為109.930厘米；平均體重為18.292千克；中位身高為109.250厘米；中位體重為17.605千克；身高的標(biāo)準(zhǔn)差為5.905厘米；體重的標(biāo)準(zhǔn)差為2.995千克。18、已知97名被調(diào)查兒童體檢數(shù)據(jù)文件為child.sav,請問兒童的身高與體重是否分別受到性別與年齡的影響？（顯著性水平為5%）?提出假設(shè)：0身高與體重受到年齡的影響不顯著1身高與體重受到年齡的影響顯著0身高與體重受到性別的影響不顯著1身高與體重受到性別的影響顯著?操作步驟：1、打開數(shù)據(jù)文件：file—open—data—child.sav2、均值比較與檢驗：analysis-comparemeans-means3、在independentVar.中選性別和年齡，dependentVar.中選體重和身高4、在option子框中選擇median/mean/Std.Deviation在statisticforfirstlayer區(qū)域內(nèi)勾上ANOVAtableandeta復(fù)選框?統(tǒng)計表格及分析：表7—1體重、身高與年齡的方差分析表SumofSquaresdfMeanSquareFSig.體重(x4,kg)*年齡(age)BetweenGroups286.2152143.10723.518.000WithinGroups565.918936.085Total852.13395身高(x5,cm)*年齡(age)BetweenGroups1757.7072878.85352.567.000WithinGroups1554.8559316.719Total3312.56295在表一中，分別列出了平方和（SumofSquares）、自由度（df）、均方差（MeanSquare）、

F值以及F值的顯著性水平（Sig.）。對應(yīng)的概率值<a）a=）；故拒絕原假設(shè)，接受備擇假設(shè)，即身高與體重受到年齡的影響顯著。表7—2體重、身高與性別的方差分析表dfMeanFSig

Square體重(x4,kg)*性別(x2)BetweenGroups1.839.093.762WithinGroups949.056Total95身高(x5,cm)*性別(x2)BetweenGroups1.105.003.956WithinGroups9435.239Total95在表一中，對應(yīng)的概率值a）——.）0；5故接受原假設(shè),即身高與體重受到性別的影響不顯著。19、文件example.sav中列出了某學(xué)校四個年級同學(xué)接受專業(yè)訓(xùn)練前后的鐵餅成績，問接受專業(yè)訓(xùn)練后同學(xué)們的鐵餅成績有無顯著提高？（顯著性水平為5%）統(tǒng)計表格及分析：表8－1配對樣本的相關(guān)性分析表NCorrelationSig.Pair1鐵餅（訓(xùn)練前）&鐵餅（訓(xùn)練后）24.976.000鐵餅（訓(xùn)練前）和鐵餅（訓(xùn)練后）的數(shù)據(jù)之間不存在線性關(guān)系鐵餅（訓(xùn)練前）和鐵餅（訓(xùn)練后）的數(shù)據(jù)之間存在線性關(guān)系表8—1列出了配對樣本的個數(shù)（N）、相關(guān)系數(shù)（Correlation）、顯著性概率（Sig.）。顯著性概率趨近于0，遠(yuǎn)小于0.05，所以認(rèn)為鐵餅（訓(xùn)練前）和鐵餅（訓(xùn)練后）的數(shù)據(jù)之間存在線性關(guān)系。表8—2配對樣本T檢驗的成果表Sig.MeanPairedDifferencesStd.95%ConfidenceStd.ErrorIntervaloftheDeviationMeanDifferencetdf(2-tailed)Pair1鐵餅（訓(xùn)練前）-鐵餅（訓(xùn)練后）-.2417.4323.0882LowerUpper-.4242-.0591-2.73923.012表8—2中為鐵餅（訓(xùn)練前）和鐵餅（訓(xùn)練后）的數(shù)據(jù)的T檢驗結(jié)果。表中前4項分別為配對樣本數(shù)據(jù)差異的均值（Mean）、標(biāo)準(zhǔn)離差（Std.Deviation）、均值的標(biāo)準(zhǔn)差（Std.ErrorMean）以及95%置信區(qū)間。后3項為t值（。、自由度@）和雙尾顯著性概率（Sig.（2-tailed））。表中雙尾顯著性概率為0.012，遠(yuǎn)小于0.05，故拒絕原假設(shè)，接受備擇假設(shè)，認(rèn)為配對樣本之間有顯著差異，即接受專業(yè)訓(xùn)練后同學(xué)們的鐵餅成績提高顯著。?結(jié)論：鐵餅（訓(xùn)練前）和鐵餅（訓(xùn)練后）的數(shù)據(jù)之間存在線性關(guān)系。且配對樣本之間有顯著差異，即接受專業(yè)訓(xùn)練后同學(xué)們的鐵餅成績有顯著提高。20、文件example.sav中列出了某學(xué)校四個年級同學(xué)的外語與中文成績，問男女生總成績（英文+中文）之間有無顯著差異？（顯著性水平為5%）做法：先計算出總成績，計算方法：Transform菜單欄下的ComputeVariable選項

td：*eMample.sav[DataSetl]-SPSSDataEditorFileEditViewDataTransformAnalyzeGraphsUtilitiesAdd-onsWindowHelphs匠力甌■!?覷?i曲翼由露鄭小?■1:賽碼1編碼姓名性別年級鐵餅1鐵餅2標(biāo)槍跑步11周虎118.38.4405522許建117.47.8529233王紅119.59.2506744王費216.36.5168855張華218.68.6257266章華217.17.2346977葉飛127.47.6508688許結(jié)129.69.8397599王蓬1210.09.749661010雨果225.56.519721111王莉227.57.823741212椅微226.46.82782總成績計算出來之后選擇Anaiyze選項下CompareMeans選項1下I“兩獨立樣本T檢驗'”91選項卡14劉放1310.010.23089將總成績放入TestVariable一欄中，性別放入GroupingVariable一欄中并為其定義。4065點Ok即工了得出結(jié)果。何龍237.27.32478td：*eMample.sav[DataSetl]-SPSSDataEditorFileEditViewDataTransformAnalyzeGraphsUtilitiesAdd-onsWindowHelp白日昌匠??i?M福曲舞由露鄭小?1：賽碼1編碼姓名性別年級鐵餅1鐵餅2標(biāo)槍跑步11周虎118.38.4405522許建117.47.8529233王紅119.59.2506744王費216.36.5168855張華21!=!F,nf；二'匚、79—:66章華21Ld：Independent-SamplesTTest77葉飛12TestVariable(s):88許結(jié)12.ddddddd令編碼解碼］區(qū)姓名［姓名］令年級［年委］舟餞靖（訓(xùn)鯽前）毆鏘1］舟餞靖（訓(xùn)鯽后）毆鏘2］反標(biāo)搶（m）［標(biāo)搶］令跑把Cm）［跑羽令中文［中處令英語［英語］H99王蓬121010雨果221111王莉221212椅微22SGroupingVariable:1313孫平13件別口2）1414劉放131515張義13DefineGroups..1616何龍23OKPasteResetCane1717陳真231818霍達(dá)236.97.620701919許平148.99.339802020王成1412.011.252902121郭達(dá)149.510.346822222蔡雯246.27.218622323韓曉247.58.02575rA-1.1_|.11二?L~7n■1n■7m^dependentSamplesTestLevene'sTestforEqualityofVariances1-t-testforEqualityofMean^FSiq.tdfSiq.(2-tailed)'MeanDifferenceStd.ErrorDifference95%,-GonfidenceInteiADifferenceLower1.403.%-.016222.951-.416676.70703-14.32619-.06221.113-站1-.416676.70703--14.36017結(jié)果分析：方差齊次性，采用F檢驗，0.235,大于0.05,所以認(rèn)為男女生總成績兩樣本的的方差是沒有顯著性差異的；校正t檢驗的顯著性水平Sig(2-tailed)為0.951,大于0.05,所以男女生總成績之間沒有顯著性差異。21、根據(jù)以往的資料，學(xué)生中文的平均成績?yōu)?0分。文件example.sav中列出了某學(xué)校四個年級學(xué)生的中文成績,問學(xué)生中文成績有無顯著的下降？(顯著性水平為5%)?提出假設(shè)：：M=50(p-50=0)；即學(xué)生中文成績無顯著的下降。：MW50(|J-50W0)；即學(xué)生中文成績有顯著的下降。?操作步驟：1、打開數(shù)據(jù)文件：file—open—data—example.sav2、單一樣本的均值檢驗：analysis—comparemeans—OneSampleTTest3、在testvalue中輸入80,在testVariable中選“中文”。4、在options中輸入顯著性水平5%?統(tǒng)計表格及分析：表9—1數(shù)據(jù)統(tǒng)計量表NMeanStd.DeviationStd.ErrorMean中文2478.5411.1592.278表9—1為單樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計量表，列出了變量“中文”對應(yīng)的數(shù)據(jù)個數(shù)(N)、均值(mean)、標(biāo)準(zhǔn)離差(Std.Deviation)、均值的標(biāo)準(zhǔn)差(Std.ErrorMean)。表9—2單樣本均值檢驗成果表TestValue=8095%ConfidenceIntervalofMeantheDifferencetdfSig.(2-tailed)DifferenceLowerUpper中文-.64023.528-1.458-6.173.25表9—2為單樣本均值檢驗的成果表。表中分別為t值(匕、自由度”￡)和雙尾顯著性概率(Sig.(2-tailed))均值差(MeanDifference)以及均值差的95%置信區(qū)間。表中的顯著性概率為0.528，遠(yuǎn)大于0.05；因此，可以認(rèn)為該樣本數(shù)據(jù)的均值與總體均值之間沒有顯著差異。故接受原假設(shè)，即學(xué)生中文成績無顯著的下降。結(jié)論：樣本數(shù)據(jù)的均值與總體均值之間沒有顯著差異，即學(xué)生中文成績無顯著的下降。22、文件example.sav中列出了某學(xué)校四個年級同學(xué)的英文成績，問學(xué)生英文成績是否受到年級因素的影響？(顯著性水平為5%)中1=p2=p3；即學(xué)生英文成績不受年紀(jì)影響。中1、R2、|J3不完全相等；即學(xué)生英文成績受年紀(jì)影響。操作步驟：1、打開數(shù)據(jù)文件：file—open—data—example.sav2、單因方差分析檢驗：Analysis—CompareMeans—One-WayANOVA3、在“dependentlist”列表中輸入變量名“英語”；在“factor”文本框中輸入變量名“年紀(jì)”。4、在options中輸入顯著性水平5%統(tǒng)計表格及分析：表10—1數(shù)據(jù)方差分析表SumofSquaresdfMeanSquareFSig.BetweenGroups105.000335.000.283.837WithinGroups2475.00020123.750Total2580.00023表10—1中分別列出了方差來源、平方和(SumofSquares)、自由度(df)、均方差(MeanSquare)、F值以及F值的顯著性水平(Sig.)。由于表中的顯著性水平為0.837,遠(yuǎn)大于0.05；故接受原假設(shè)，即認(rèn)為學(xué)生英文成績不受年級影響。23、已知10名20歲男青年身高與臂長的數(shù)據(jù)，請計算其相關(guān)系數(shù)，身高與臂長間存在顯著的相關(guān)關(guān)系嗎？（顯著性水平為5%）（example4.sav）表4青年身高與臂長的數(shù)據(jù)身高（cm）170173160155173188178183180165臂長（cm）45424441475047464943提出假設(shè)：0:身高與臂長間不存在顯著的相關(guān)關(guān)系。1:身高與臂長間存在顯著的相關(guān)關(guān)系。操作步驟：1、打開數(shù)據(jù)文件：file—open—data—example4.sav2、相關(guān)性檢驗：Correlation—Bivariate3、選擇Pearson（積距相關(guān)）；在option子框中選擇means/Sd.?統(tǒng)計表格及分析：表11—1描述統(tǒng)計量表MeanStd.DeviationN身高（cm）172.5010.34110臂長（cm）45.402.95110表11—1為描述統(tǒng)計量表。表中列出的統(tǒng)計量包括變量的均值（Mean）、標(biāo)準(zhǔn)離差（Std.Deviation）和數(shù)據(jù)個數(shù)（N）。表11—2相關(guān)分析成果表身高（cm）臂長（cm）身高（cm）PearsonCorrelation1.823(**)Sig.(1-tailed).002N1010臂長（cm）PearsonCorrelation.823(**)1Sig.(1-tailed).002N1010**Correlationissignificantatthe0.01level（1-tailed）表11—2為相關(guān)分析成果表，表中列出了2個變量之間的Pearson相關(guān)系數(shù)、單側(cè)顯著性檢驗概率（Sig.（1-tailed））和數(shù)據(jù)組數(shù)（N）。腳注內(nèi)容顯示相關(guān)分析結(jié)果在0.01的水平上顯著。另外，從表中可以看出，顯著性概率為0.002，遠(yuǎn)小于0.05，故拒絕原假設(shè)，接受備擇假設(shè)；可以認(rèn)為身高和臂長的數(shù)據(jù)有較強的相關(guān)性。結(jié)論：根據(jù)相關(guān)性分析結(jié)果，可知身高與臂長間存在顯著的相關(guān)關(guān)系，其相關(guān)系數(shù)為0.823，屬于強相關(guān)。24、已知學(xué)生鐵餅與標(biāo)槍的數(shù)據(jù)，請計算其相關(guān)系數(shù)？（example.sav）提出假設(shè)：H0:學(xué)生鐵餅與標(biāo)槍成績之間不存在顯著關(guān)系。H1:學(xué)生鐵餅與標(biāo)槍成績之間存在顯著關(guān)系。操作步驟：1、打開數(shù)據(jù)文件：file—open—data—example.sav2、相關(guān)性檢驗：Correlation—Bivariate3、選擇Pearson（積距相關(guān)）；在option子框中選擇means/Sd.?統(tǒng)計表格及分析：表12—1描述統(tǒng)計量表MeanStd.DeviationN標(biāo)槍(m)32.7912.47624鐵餅（訓(xùn)練前）8.1541.647924表11—1為描述統(tǒng)計量表。表中列出的統(tǒng)計量包括變量的均值（Mean）、標(biāo)準(zhǔn)離差（Std.Deviation）和數(shù)據(jù)個數(shù)（N）。表12—2相關(guān)分析成果表標(biāo)槍（m）鐵餅（訓(xùn)練前）標(biāo)槍(m)PearsonCorrelation1.644(**)Sig.(1-tailed).000N2424鐵餅(訓(xùn)練前)PearsonCorrelation.644(**)1Sig.(1-tailed).000N2424

**Correlationissignificantatthe0.01level(1-tailed).**表12—2為相關(guān)分析成果表，表中列出了2個變量之間的Pearson相關(guān)系數(shù)、單側(cè)顯著性檢驗概率（Sig.（1-tailed））和數(shù)據(jù)組數(shù)（N）。腳注內(nèi)容顯示相關(guān)分析結(jié)果在0.01的水平上顯著。另外，從表中可以看出，顯著性概率趨近于0，故拒絕原假設(shè)，接受備擇假設(shè)，即學(xué)生鐵餅與標(biāo)槍成績之間存在顯著關(guān)系。?結(jié)論：學(xué)生的鐵餅與標(biāo)槍的數(shù)據(jù)有較強的相關(guān)性，其相關(guān)系數(shù)為0.644。25、已調(diào)查97名兒童的生長發(fā)育數(shù)據(jù)，其中有左眼視力（x9）、右眼視力（乂10）,并已建立數(shù)據(jù)文件child.sav。試問左眼視力（x9）與右眼視力（x10）間有無相關(guān)關(guān)系？（顯著性水平為5%）?提出假設(shè)：：M1—M2=0,即左眼視力與右眼視力間不存在顯著的相關(guān)關(guān)系。:p1—p2W0,即左眼視力與右眼視力間存在顯著的相關(guān)關(guān)系。?操作步驟：1、打開數(shù)據(jù)文件：file—open—data—child.sav2、相關(guān)性檢驗：Correlation—Bivariate3、選擇Pearson（積距相關(guān)）；在option子框中選擇means/Sd.4、在options中輸入顯著性水平5%?統(tǒng)計表格及分析：表13—1描述統(tǒng)計量表MeanStd.DeviationN左眼視力（x9）1.039.294696右眼視力（x10）1.033.293396表13—1為描述統(tǒng)計量表。表中列出的統(tǒng)計量包括變量的均值（Mean）、標(biāo)準(zhǔn)離差（Std.Deviation）和數(shù)據(jù)個數(shù)（N）。表13—2相關(guān)分析成果表左眼視力（x9）右眼視力（x10）左眼視力（x9）PearsonCorrelation1.779(**)Sig.(1-tailed).000N9696TOC\o"1-5"\h\z右眼視力（x10）PearsonCorrelation.779（**）1Sig.（1-tailed）.000N9696**Correlationissignificantatthe0.01level（1-tailed）.表13—2為相關(guān)分析成果表，表中列出了2個變量之間的Pearson相關(guān)系數(shù)、單側(cè)顯著性檢驗概率（Sig.（1-tailed））和數(shù)據(jù)組數(shù)（N）。腳注內(nèi)容顯示相關(guān)分析結(jié)果在0.01的水平上顯著。另外，從表中可以看出，顯著性概率趨近于0，遠(yuǎn)小于0.05，故拒絕原假設(shè)，接受備擇假設(shè)；可以認(rèn)為兒童左眼視力與右眼視力有較強的相關(guān)性。?結(jié)論：兒童左眼視力與右眼視力有較強的相關(guān)性，其相關(guān)系數(shù)為0.779。26、某地29名13歲男童身高（x1,cm）,體重（x2,kg）及肺活量（y,L）的實測數(shù)據(jù)文件是：example5.sav。試計算其簡單相關(guān)系數(shù)，當(dāng)體重（x2）被控制（即固定）時，計算身高（x1）與肺活量（y）的偏相關(guān)系數(shù)r31.2,并作假設(shè)檢驗?提出假設(shè)：H0:身高與肺活量的偏相關(guān)系數(shù)與零無顯著差異。:身高與肺活量的偏相關(guān)系數(shù)與零有顯著差異。?操作步驟：1、打開數(shù)據(jù)文件：file—open—data—example5.sav2、偏相關(guān)計算：Analyze—Correlate—Partial3、把參與分析的變量”身高"、”肺活量”選擇到Variables；將控制變量”體重”選擇到Controllingfor。在option中的statistics中選擇Zero-orderCorrelations,表示輸出零階偏相關(guān)系數(shù)。?統(tǒng)計表格及分析：表14—1偏相關(guān)因素的偏相關(guān)分析成果表ControlVariables身高（cm）肺活量①）體重（kg）-none-(a)身高(cm)Correlation1.000.588.742Significance(2-tailed)..001.000df02727肺活量。)Correlation.5881.000.736Significance(2-tailed)df.00127.0.00027體重(kg)Correlation.742.7361.000Significance(2-tailed)df.00027.00027.0體重(kg)身高(cm)Correlation1.000.093肺活量。)Significance(2-tailed)dfCorrelation.0.093.639261.000Significance(2-tailed)dfaCellscontainzero-order(Pearson)correlations..63926.0由上表可以知道一系列簡單相關(guān)系數(shù)和當(dāng)體重被控制時，身高與肺活量的偏相關(guān)系數(shù)。檢驗統(tǒng)計量的概率P值為0.639,大于給定的顯著性水平0.05；故接受原假設(shè)，認(rèn)為身高與肺活量的偏相關(guān)系數(shù)與零無顯著差異。結(jié)論：1