統(tǒng)計(jì)分析軟件應(yīng)用

一、判斷題

l.spss可以讀取excle格式的數(shù)據(jù)文件和文本文件。

2.當(dāng)我們新建一個(gè)spss數(shù)據(jù)文件時(shí)，首先應(yīng)在數(shù)據(jù)編輯器窗口中的數(shù)據(jù)視圖中輸入個(gè)案，然后再在變量視圖中定義變量。

3.Spss允許同時(shí)創(chuàng)建或打開(kāi)多個(gè)杳看器窗口。

4.Spss兩配對(duì)樣本T檢驗(yàn)中，兩配對(duì)年本數(shù)據(jù)存放在同一個(gè)變量列上

5.如果把"年齡”變量的缺失值指定為"99”,則如果某個(gè)被調(diào)查者的年齡回答為“300”，則就用99歲來(lái)代替。

6Spss兩獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)中，兩個(gè)樣本的樣本容量是必須相同的。

7.如果一次隨機(jī)抽樣問(wèn)卷調(diào)查共收回1000份問(wèn)卷，兩個(gè)同學(xué)建立spss數(shù)據(jù)文件各完成了500份問(wèn)卷的錄入工作，為便于

對(duì)這次抽樣調(diào)查結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，首先應(yīng)該將兩個(gè)數(shù)據(jù)文件進(jìn)行橫向合并。

8.Spss文件的變量名的首字符可以是漢字、字母和數(shù)字。

9.當(dāng)變量分布不對(duì)稱時(shí)，偏度值小于0為負(fù)偏，密度函數(shù)曲線有一條長(zhǎng)尾拖在右邊。

10.假設(shè)某數(shù)值變量且艮從正態(tài)分布,將其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，如果某觀測(cè)值標(biāo)準(zhǔn)化值小于-3,可認(rèn)為是異常值。

11.對(duì)于所選答案不需要排序的多項(xiàng)選擇題可采用多選項(xiàng)分類法進(jìn)行分解

12.對(duì)多項(xiàng)選擇題進(jìn)行頻數(shù)分析的spss操作步驟是：【分析】一【描述統(tǒng)計(jì)】一【頻率】

13方差分析中，控制變量應(yīng)為分類型變量。

14.pearson簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)r的絕對(duì)值接近。時(shí)，說(shuō)明兩變量沒(méi)有相關(guān)關(guān)系。

15.在一元線性回歸分析中，對(duì)回歸方程的F檢驗(yàn)和對(duì)回歸系數(shù)的T檢驗(yàn)的作用是相同的。

二、案例分析題

1.某工廠改進(jìn)了技術(shù),調(diào)查者隨機(jī)抽取了15名工人,調(diào)查他們?cè)诠に嚫倪M(jìn)前后生產(chǎn)100件產(chǎn)品的時(shí)間，數(shù)據(jù)如下表，試

在5%顯著性水平下，檢驗(yàn)零件加工時(shí)間是否顯著減少？

改進(jìn)前改進(jìn)后

7048

7654

5860

6364

6348

5655

5854

6045

6551

6548

7556

6648

5664

5950

7054

6453

以下是用SPSS成對(duì)樣本T檢驗(yàn)的輸出結(jié)果，請(qǐng)?zhí)顚?xiě)表中的空格，并根據(jù)輸出結(jié)果回答零件加工時(shí)間是否顯著減少。

程封差巽敷

榛耀95%差巽數(shù)的信df顯著性（雙

襟舉偏^平均賴扇冏1尾）

平均數(shù)差值下限上限T

封幺且1改進(jìn)前-改.001

10.7339.5732.4725.43216.035

進(jìn)后

2.現(xiàn)有甲乙丙三個(gè)工廠分別生產(chǎn)某種電池，現(xiàn)在從每個(gè)廠家生產(chǎn)的電池中各抽取12個(gè)檢驗(yàn)其壽命，在5%的顯著性水平下,

檢驗(yàn)三個(gè)廠家的電池壽命是否具有顯著差異。

以下是SPSS方差分析的輸出結(jié)果：

愛(ài)昊數(shù)同^性測(cè)U

電池壽命

Levene統(tǒng)音十

置斗dfldf2^著性

.390233.680

建昇敷分析

電池壽命

平方和df平均值平方F骸著性

群,且之^1007.0562.000

在群^內(nèi)428.58312.987

嘀1435.63935

多重比敕

因燮數(shù)：電池壽命

LSD

平均差昇95%

(I)企業(yè)(J)企業(yè)(I-J)II著性下限上限

1210.917*1.471,0007.9213.91

3-.5831.471.694-3.582.41

21-10.91741.471.000-13.91-7.92

3-11.500*1.471.000-14.49-8.51

31.5831.471.694-2.413.58

211.500*1.471,0008.5114.49

*.平均值差昊在0.05盾級(jí)^著。

要求填寫(xiě)表中空格，并根據(jù)以上輸出結(jié)果回答：

⑴三個(gè)廠家生產(chǎn)的電池壽命是否滿足方差齊性的假設(shè)，為什么？

⑵三個(gè)廠家生產(chǎn)的電池使用壽命是否存在顯著差異，為什么？

⑶對(duì)多重比較的結(jié)果進(jìn)行分析說(shuō)明。

3、為了研究某健身器材三個(gè)品牌（A、B、C）需求，商場(chǎng)對(duì)消費(fèi)了該健身器材的顧客進(jìn)行了隨機(jī)抽樣調(diào)查。調(diào)查結(jié)果的頻

數(shù)分析結(jié)果如下：

表1統(tǒng)計(jì)量

購(gòu)買(mǎi)品牌

N有效338

峨0

均值2.2811

方差0.672

偏度-0.560

偏度的標(biāo)準(zhǔn)誤0.133

峰度-1.287

峰度的標(biāo)準(zhǔn)誤0.265

百分位數(shù)252.0000

503.0000

753.0000

請(qǐng)根據(jù)頻數(shù)分析結(jié)果回答：

(1)該樣本有無(wú)缺失值？

(2)該樣本的中位數(shù)為多少？

(3》該樣本的分布形態(tài)如何？(分別描述分布的對(duì)稱性、陡緩程度X

4、在進(jìn)行某項(xiàng)調(diào)查時(shí),有一欄人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息為"學(xué)歷"，其頻數(shù)分析結(jié)果如下：

表2學(xué)歷

頻率百分比有效百分比累積百分比

有效小學(xué)或以下201.81.81.8

中學(xué)或中專72365.165.166.9

大專23020.720.787.6

本科11810.610.698.2

碩士或以上201.81.8100.0

1111100.0100.0

請(qǐng)根據(jù)頻數(shù)分析結(jié)果，繪制頻數(shù)分析的條形圖。

5、現(xiàn)對(duì)每月信用卡消費(fèi)(元)做描述分析，并通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化過(guò)程，尋找異常值。其中Z月信用卡消費(fèi)為標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)。

表3月信用卡消費(fèi)的描述分析

月信用卡消費(fèi)(元)Z月信用卡消費(fèi)

6661.7-0.26141

16762.40.20209

7752.6-0.21135

4987.2-0.33825

5849.2-0.29869

11923.4-0.01996

10.2-0.56663

4246.8-0.37222

8544.1-0.17503

89975.83.56165

5521.8-0.31371

5741.9-0.30361

5698.3-030562

6841.7-0.25315

4859.2-0.34412

根據(jù)描述分析結(jié)果回答：

(I)請(qǐng)寫(xiě)出數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)字定義式：Z=

(2)該樣本中是否有異常值？哪個(gè)是異常值，為什么？

【參考答案】

憶

xt-x

Z=-------

(1)螳

(2)有異常值,為89975.8,因?yàn)槿绻麡?biāo)準(zhǔn)化值的絕對(duì)值大于3,根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)經(jīng)典3螳準(zhǔn)則，為異常值。89975.8的標(biāo)準(zhǔn)

化值為3.56165，大于3,因此為異常值

6、為了研究某公司內(nèi)30個(gè)員工的月基本工資，收集了30個(gè)員工的月基本工資數(shù)據(jù)，并進(jìn)行了單樣本T檢驗(yàn)。表4為單個(gè)

樣本統(tǒng)計(jì)量，表5為單個(gè)樣本的檢驗(yàn)。

表4單介樣本統(tǒng)計(jì)量

N均值標(biāo)準(zhǔn)差均值的標(biāo)準(zhǔn)誤

月基本工資306029.00001404.55257256.43504

表5單個(gè)樣本檢驗(yàn)

檢驗(yàn)值=4500

差分的95%置信區(qū)間

tdfSig.函則)均值差值下限上限

月基本工資5.963290.0001529.000001004.53142053.4686

請(qǐng)根據(jù)單樣本T檢驗(yàn)的相關(guān)知識(shí)回答：

(1)該檢驗(yàn)中,原假設(shè)'°是什么？

(2)該檢驗(yàn)是拒絕原假設(shè)還是不拒絕原假設(shè)？為什么？

(3)該公司內(nèi)員工的月基本工資在95%的置信區(qū)間內(nèi)，分布在多少范圍之間？

【參考答案】

(1)原假設(shè)

(2)根據(jù)假設(shè)檢驗(yàn)的判定標(biāo)準(zhǔn)，若p〈偽，則拒絕原假設(shè)；若p>偽，則不能拒絕原假設(shè)。該單樣本檢驗(yàn)的

p=O.OOO<a=°?°5,因此拒絕原假設(shè)，即：這30人員工的月基本工資平均值不為4500。

(3)置信區(qū)間為(4500+1004.5314,4500+2053.4686)=(5504.5314,6553.4686)

7、為了研究高校每年投入高級(jí)職稱的人員數(shù)和每年發(fā)表的論文數(shù)的關(guān)系，做了如下相關(guān)分析。

120000-

10000.0-

80000-

論

60000-

40000-O<S>

。。此。

20000-

o-

10000200003000040000

投人高級(jí)職林的人年數(shù)

圖1

表相關(guān)性

投入高級(jí)職稱

的人年數(shù)論文數(shù)

投入高級(jí)職稱的人員Pearson相關(guān)10.953**

數(shù)性

顯著性（雙側(cè)）0.000

N3131

論文數(shù)Pearson相關(guān)0.953“1

性

顯著性（雙側(cè)）0.000

N3131

**.在.01水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)。

請(qǐng)根據(jù)相關(guān)分析結(jié)果回答：

（1）在相關(guān)分析中，圖1的名稱叫什么？它有什么作用？

（2）該分析使用的是哪種相關(guān)系數(shù)？高校每年投入高級(jí)職稱的人員數(shù)和每年發(fā)表的論文數(shù)的相關(guān)系數(shù)為多少？

【參考答案】

(1)散點(diǎn)圖。散點(diǎn)圖是相關(guān)分析過(guò)程中極為常用的直觀分析方式，能夠直觀發(fā)現(xiàn)變量間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系以及強(qiáng)弱程度。

(2)使用的是Pearson相關(guān)系數(shù)。相關(guān)系數(shù)為0.953。

8、為了測(cè)量不同種類的飼料對(duì)家畜(豬)的體重影響，對(duì)24頭家畜(豬)分別進(jìn)行了3種飼料的喂養(yǎng)，

表6ANOVA

喂養(yǎng)后體重熠加

平方和df均方F顯著性

組間?2658.792⑤0.000

組內(nèi)②③④

總數(shù)2555.95823

請(qǐng)根據(jù)以上信息回答：

(1)該分析運(yùn)用的哪種分析方法？

(2)請(qǐng)完善表中空格部分的數(shù)據(jù)。(需列出具體計(jì)算步驟)

(3)若給定顯著性水平偽=005,通過(guò)該分析，不同飼料對(duì)家畜(豬)的體重增加影響大嗎？為什么？

【參考答案】

(1)方差分析(或單因素方差分析)

(2)需列出具體計(jì)算步驟:①=1317.583;②=1238.375;③=21;?=58,970;0=11.172

(3)該分析認(rèn)為,不同飼料對(duì)家畜的體重增加影響大。原因：該方差分析的P值為0.000，小于顯著性水平偽=005,

因此拒絕原假設(shè)(原假設(shè)為：不同飼料對(duì)家畜(豬)的體重增加沒(méi)有影響I

9、為了研究農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者人數(shù)與糧食總產(chǎn)量的關(guān)系，建立了一元線性回歸方程模型。相關(guān)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)SPSS軟件分析得出以下

結(jié)果：

表7模型匯總

調(diào)整R標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)的誤

模型RR方方差

10.9543①0.9082350.34682

a.預(yù)測(cè)變量:（常量），農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者人數(shù)（百萬(wàn)人）。

表8Anovab

模型平方和df均方FSig.

1.866fl?1()91.866月百加

1回歸②⑤0.00(?

1.823月首I。'

殘差33④

總計(jì)③34

a.預(yù)測(cè)變量:（常量），農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者人數(shù)（百萬(wàn)人）。

b.因變量：糧食總產(chǎn)量（y萬(wàn)噸）

表9系數(shù)a

非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)

模型B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版tSig.

1（常量）-9662.7371908.102-5.0640.000

農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者人數(shù)（百萬(wàn)129.2577.0330.95418.3780.000

人）

表7模型匯總

調(diào)整R標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)的誤

模型RR方方差

10.9543①0.9082350.34682

a.因變量：糧食總產(chǎn)量(y萬(wàn)噸)

請(qǐng)根據(jù)一元線性回歸模型的結(jié)果分析：

(1)請(qǐng)計(jì)算并填寫(xiě)空白處的數(shù)據(jù)。(需列出具體計(jì)算步驟)

(2)請(qǐng)寫(xiě)出一元線性回歸方程模型，并解釋回歸系數(shù)的意義。

(3)R方(R2)是什么？它的表達(dá)式是什么？為什么它能代表回歸方程的擬合優(yōu)度？

(4)在顯著性水平a=0.0S下，檢驗(yàn)回歸系數(shù)是否顯著。

(5)在顯著性水平Q=005下，檢驗(yàn)線性回歸方程是否顯著。

【參考答案】,

(1)@=0.911;0=1;③=2.048月向10”;0=5524130.166;(5)=337.749

(2)y=-9662.737+129.257勺+蔚。回歸系數(shù)129.257的意義是,表示每增加1百萬(wàn)人的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者人數(shù),糧食總產(chǎn)

量增加129.257噸。

(3)R?是判定系數(shù)，表達(dá)式為

(答對(duì)等式其中一個(gè)表達(dá)都得分)。從其表達(dá)式上看，由于A2能體現(xiàn)回歸方程所能解釋的變差比例，因此其值可以代表回歸

方程的擬合優(yōu)度。R?越接近于1,表示擬合效果越好。

(4衽顯著性水平偽=°第5下，回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)p值為0.000〈偽=°,05,因此拒絕原假謝原假設(shè)為"o：6=0)

回歸系數(shù)顯著。

(5)在顯著性水平偽二°第5下，線性回歸方程的顯著性檢驗(yàn)p值為0.000(偽=005,因此拒絕原假設(shè)(原假設(shè)為

=°)，線性回歸方程顯著。

10、三代同堂的家庭中，婆婆與兒媳婦關(guān)系緊張的現(xiàn)象并不少見(jiàn)，為了解住房條件對(duì)婆媳關(guān)系的影響，對(duì)600戶家庭進(jìn)行

了調(diào)查并進(jìn)行了列聯(lián)分析，結(jié)果如下表所示。

VAR00001*VAR00002交叉制表

VAR00002合計(jì)

1.002.003.00

VAR000011.00計(jì)數(shù)627855195

期望的計(jì)數(shù)48.868.378.0195.0

總數(shù)的%10.3%13.0%9.2%32.5%

2.00計(jì)數(shù)458763195

期望的計(jì)數(shù)48.868.378.0195.0

總數(shù)的％7.5%14.5%10.5%32.5%

3.00計(jì)數(shù)4345122210

期望的計(jì)數(shù)52.573.584.0210.0

總數(shù)的％7.2%7.5%20.3%35.0%

合計(jì)計(jì)數(shù)150210240600

期望的計(jì)數(shù)150.0210.0240.0600.0

總數(shù)的％25.0%35.0%40.0%100.0%

卡方檢驗(yàn)

漸進(jìn)Sig.（雙

值df側(cè)）

Pearson卡方50.06134.000

似然比50.0734.000

線性和線性組合27.5791.000

有效案例中的600

N

卡方檢驗(yàn)

漸進(jìn)Sig.（雙

值df側(cè)）

Pearson卡方50.06134.000

似然比50.0734.000

線性和線性組合27.5791.000

有效案例中的600

N

a.0單元格（.0%）的期望計(jì)數(shù)少于5。最小期望計(jì)數(shù)為

48.75。

問(wèn)：（1）寫(xiě)出卡方檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量并說(shuō)明其構(gòu)造基本原理。

<2）說(shuō)明婆媳關(guān)系與住房條件有無(wú)聯(lián)系。

n.下面的表格是對(duì)某班某次考試男生和女生課程平均分是否存在顯著差異的軟件分析結(jié)果，根據(jù)結(jié)果分析男生和女生的平

均分是否有顯著差異，寫(xiě)出分析步驟。

組統(tǒng)計(jì)量

sexN均值標(biāo)準(zhǔn)差均值的標(biāo)準(zhǔn)誤

female3067.52089.083851.65848

male3068.92299.851791.79868

獨(dú)立樣本檢驗(yàn)

方差方程的

Levene檢驗(yàn)均值方程的t檢驗(yàn)

差分的95%

Sig.（雙均值差標(biāo)準(zhǔn)誤置信區(qū)間

Fsig.tdf側(cè)）值差值下限上限

avera假設(shè)方差相.257.614-.57358.569-1.4022.4465-6.2993.495

ge等0894730

假設(shè)方差不-.57357.62.569-1.4022.4465-6.3003.495

相等20891598

答可以看出男生和女生成績(jī)平均差為1.4021在置信區(qū)間內(nèi)sig值為0307>0.05所以不能拒絕原假設(shè)原假設(shè)u-u0=0即

男生和女生成績(jī)的平均分不存在顯著差異）即認(rèn)為男生和女生的平均成績(jī)不存在顯著差異。

12、現(xiàn)對(duì)收集到的某地區(qū)若干年糧食總產(chǎn)量以及播種面積、使用化肥量、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)人數(shù)等數(shù)據(jù)，利用SPSS軟件的回歸分析

功能分析了影響糧食總產(chǎn)量的主要因素，部分結(jié)果見(jiàn)下表。

系數(shù)a

模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)

B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版tSig.

1:常量）-25172.1085793.953-4.345.000

總播種面積（萬(wàn)公頃）2.337.376.1346.215.000

施用化肥量（kg/公頃）132.02811.386.70711.595.000

風(fēng)災(zāi)面積比例（％）-230.75144.888-.131-5.141.000

農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者人數(shù)（百萬(wàn)48.3587.7193576.265.000

人）

a.因變量：糧食總產(chǎn)量（y萬(wàn)噸）

試寫(xiě)出回歸方程的具體形式，并對(duì)此表格所展現(xiàn)的結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的分析。

答：回歸方程：

Y=-25172.108+2337*總播種面積+132.028*施用化肥量-230.751*風(fēng)災(zāi)面積比例+48.358儂業(yè)勞動(dòng)者人數(shù)

影響糧食產(chǎn)量的主要因素：總播種面積，施用化肥量，分在面積比例和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者人數(shù)四個(gè)因素采用的是向后刪除