《社會統(tǒng)計學(xué)與SPSS應(yīng)用》期末考試a試題及參考答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.在SPSS中，若要對“月收入”變量進(jìn)行分組，最佳操作路徑是A.轉(zhuǎn)換→重新編碼為不同變量B.分析→描述統(tǒng)計→頻率C.分析→比較均值→獨立樣本T檢驗D.圖形→圖表構(gòu)建器【答案】A【解析】“重新編碼為不同變量”可將連續(xù)變量切分為有序類別，同時保留原變量，符合分組需求；B僅輸出頻數(shù)；C用于均值差異檢驗；D用于可視化。2.某社區(qū)調(diào)查樣本量n=1200，其中“教育程度”為定序變量，欲檢驗性別與教育程度是否獨立，應(yīng)選用A.皮爾遜χ2檢驗B.曼-惠特尼U檢驗C.克魯斯卡爾-沃利斯檢驗D.二項分布檢驗【答案】A【解析】性別與教育程度均為分類變量，檢驗獨立性用χ2；B、C用于定序與連續(xù)變量差異；D用于二分類比例。3.在SPSS輸出表中，若“顯著性（雙尾）”值為0.002，可認(rèn)為A.在0.01水平下顯著B.在0.05水平下不顯著C.效應(yīng)量一定大D.無需報告置信區(qū)間【答案】A【解析】0.002<0.01，拒絕原假設(shè)；顯著性僅說明統(tǒng)計差異，不直接反映效應(yīng)量；置信區(qū)間仍應(yīng)報告。4.對同一批被試前后測“焦慮得分”，若差值通過Shapiro-Wilk檢驗p=0.08，則后續(xù)優(yōu)先采用A.配對樣本t檢驗B.威爾科克森符號秩檢驗C.獨立樣本t檢驗D.弗里德曼檢驗【答案】A【解析】p=0.08>0.05，差值服從正態(tài)，滿足配對t檢驗前提；B用于非正態(tài)；C、D設(shè)計不符。5.在多元線性回歸中，若某自變量VIF=4.3，應(yīng)A.立即刪除該變量B.忽略，繼續(xù)建模C.檢查交互項D.考慮嶺回歸或主成分分析【答案】D【解析】VIF>4提示中度共線，可嶺回歸壓縮系數(shù)；刪除變量可能損失信息；交互項不能解決共線。6.SPSS中“標(biāo)準(zhǔn)化殘差”大于3的個案，系統(tǒng)會在輸出中標(biāo)記為A.離群值B.杠桿值高C.庫克距離大D.影響點【答案】A【解析】|Zresidual|>3為絕對離群；杠桿值看hat矩陣；庫克距離綜合杠桿與殘差。7.當(dāng)因變量為二分類，且樣本不平衡（事件率2%），最佳評估指標(biāo)是A.總體準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.AUC【答案】D【解析】不平衡時準(zhǔn)確率失真；AUC對閾值不敏感，綜合靈敏度與特異度；F1需先定閾值。8.在SPSS語法中，若運(yùn)行COMPUTEnew=MEAN.3(x1,x2,x3,x4).則new變量含義為A.四題均值，允許最多1個缺失B.四題均值，允許最多3個缺失C.四題均值，必須全答D.四題總和【答案】A【解析】MEAN.3表示至少3個有效值才計算，即允許1個缺失；小數(shù)點前為最小有效數(shù)。9.對定類變量“血型”進(jìn)行啞變量化，若保留A、B、AB、O四分類，回歸模型中應(yīng)引入A.3個啞變量B.4個啞變量C.1個啞變量D.無需引入【答案】A【解析】k類需k-1啞變量，避免虛擬變量陷阱；O型為參照。10.在SPSS“交叉表”對話框中，勾選“卡方”后，若最小期望頻數(shù)=2.1，應(yīng)A.改用費(fèi)希爾精確檢驗B.繼續(xù)讀取皮爾遜χ2C.合并單元格D.增加樣本量【答案】B【解析】Cochran準(zhǔn)則要求<5的期望頻數(shù)不超過20%，且最小≥1即可；2.1>1，無需改用精確。二、多項選擇題（每題3分，共15分）11.下列哪些操作可在SPSS“變量視圖”完成A.定義值標(biāo)簽B.設(shè)置缺失值范圍C.更改變量類型D.插入新個案【答案】ABC【解析】“變量視圖”管結(jié)構(gòu)；插入個案在“數(shù)據(jù)視圖”。12.關(guān)于效應(yīng)量，下列說法正確的是A.η2用于ANOVAB.Cohen’sd用于t檢驗C.Cramer’sV用于χ2D.OR用于相關(guān)分析【答案】ABC【解析】OR用于病例-對照研究，非相關(guān)；其余正確。13.在Logistic回歸輸出中，可用來評估模型擬合優(yōu)度的指標(biāo)有A.-2LLB.霍斯默-萊梅肖檢驗C.偽R2D.方差膨脹因子【答案】ABC【解析】VIF用于線性回歸共線；其余均用于Logistic。14.下列哪些圖適合展示連續(xù)變量與分類變量關(guān)系A(chǔ).箱線圖B.小提琴圖C.誤差條形圖D.帕累托圖【答案】ABC【解析】帕累托用于缺陷頻次排序；其余均可。15.在SPSS中，可通過“分析→降維→因子”實現(xiàn)A.主成分分析B.公因子分析C.最大似然法D.斜交旋轉(zhuǎn)【答案】ABCD【解析】因子分析對話框集成PCA與EFA，提供多種估計與旋轉(zhuǎn)。三、判斷題（每題1分，共10分）16.SPSS數(shù)據(jù)文件后綴為.sav，可同時存儲數(shù)據(jù)與元數(shù)據(jù)?！敬鸢浮俊?7.若Levene檢驗p<0.05，則獨立樣本t檢驗結(jié)果必須放棄。【答案】×【解析】可選“不假設(shè)等方差”行結(jié)果，即Welcht。18.在SPSS中，變量名允許以數(shù)字開頭?！敬鸢浮俊?9.配對樣本t檢驗的零假設(shè)為兩總體均值相等?！敬鸢浮俊?0.當(dāng)樣本量極大時，p值會趨于變小，效應(yīng)量顯得不重要?！敬鸢浮俊痢窘馕觥縫與效應(yīng)量概念不同，大樣本仍需報告效應(yīng)量。21.箱線圖的箱體范圍代表25%-75%分位數(shù)?！敬鸢浮俊?2.在Logistic回歸中，OR=1.0表示自變量與因變量無關(guān)聯(lián)?！敬鸢浮俊?3.SPSS無法直接輸出肯德爾和諧系數(shù)。【答案】×【解析】分析→非參數(shù)→舊對話框→k相關(guān)樣本即可。24.若Cronbach’sα=0.95，說明量表信度完美，無需再檢?！敬鸢浮俊痢窘馕觥窟^高可能冗余，需結(jié)合維度與內(nèi)容效度。25.在SPSS語法中，RECODE與IF可嵌套使用?！敬鸢浮俊趟?、簡答題（每題8分，共24分）26.簡述在SPSS中進(jìn)行缺失值多重插補(bǔ)（M=5）的完整步驟，并指出如何合并結(jié)果?！敬鸢浮坎襟E：1)分析→多重插補(bǔ)→插補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)；2)將含缺失變量選入“插補(bǔ)變量”，設(shè)置M=5，選擇預(yù)測均值匹配或完全條件指定；3)在“輸出”選項卡勾選創(chuàng)建新數(shù)據(jù)集；4)點擊確定，生成含_Imputation_變量的長數(shù)據(jù)文件；5)對該文件運(yùn)行目標(biāo)分析（如回歸），并在“選項”中勾選“插補(bǔ)池化”；6)SPSS自動輸出合并系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)誤及p值，依據(jù)Rubin規(guī)則計算池化方差。解析：多重插補(bǔ)優(yōu)于列刪，可減少偏差并給出正確標(biāo)準(zhǔn)誤；M=5為常用起點，若缺失比例高可增至20。27.解釋“標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)”與“非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)”的區(qū)別，并給出何時優(yōu)先報告前者?！敬鸢浮糠菢?biāo)準(zhǔn)化系數(shù)B表示自變量每增加1個原始單位，因變量的平均變化量，單位依存；標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)Beta將變量Z分?jǐn)?shù)化后回歸，消除量綱，可直接比較相對重要性。優(yōu)先報告Beta場景：1)變量單位不同（如收入元與年齡歲）；2)探討解釋力排序；3)跨模型比較。報告B場景：需制定實際干預(yù)方案，如工資漲1000元的影響。28.某研究欲檢驗“鍛煉時長”對“減重比例”的影響，收集80名參與者數(shù)據(jù)，但發(fā)現(xiàn)殘差呈明顯漏斗形，簡述診斷與補(bǔ)救流程?！敬鸢浮吭\斷：1)繪制標(biāo)準(zhǔn)化殘差vs擬合值圖，確認(rèn)異方差；2)做Breusch-Pagan檢驗，若p<0.05則正式存在。補(bǔ)救：1)變量轉(zhuǎn)換：對因變量取ln或平方根；2)加權(quán)最小二乘：以擬合值平方的倒數(shù)為權(quán)重；3)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤：使用HC3修正t檢驗；4)若異方差與遺漏變量有關(guān)，加入年齡、性別等協(xié)變量；5)重新檢驗殘差，直至漏斗形消失。五、計算與分析題（共31分）29.（10分）某校隨機(jī)抽取男女各50人，調(diào)查其每日手機(jī)使用時間（分鐘），結(jié)果如下：男：mean=185，s=42；女：mean=168，s=38。（1）建立假設(shè)并選擇檢驗；（2）手工計算t值（假設(shè)方差齊性）；（3）若SPSS輸出雙尾p=0.018，請給出結(jié)論及效應(yīng)量Cohen’sd?！敬鸢浮浚?）H0：μ男=μ女；H1：μ男≠μ女；獨立樣本t檢驗。（2）合并方差Sp2=[(50-1)×422+(50-1)×382]/(50+50-2)=1604Sp=40.05t=(185-168)/√[1604×(1/50+1/50)]=17/√64.16=17/8.01=2.12（3）p=0.018<0.05，拒絕H0，男女手機(jī)使用時間差異顯著；d=(185-168)/√[(422+382)/2]=17/40.02≈0.42，中等效應(yīng)。30.（11分）研究者建立Logistic回歸預(yù)測“是否愿意生育二孩”，自變量含“年齡（歲）”“受教育年限”“家庭收入（萬元）”“性別（男=1）”，SPSS主要結(jié)果如下：變量BS.E.WaldpExp(B)年齡-0.150.0414.060.0000.86受教育0.220.087.560.0061.25收入0.090.039.000.0031.09性別0.850.317.500.0062.34常數(shù)2.100.806.890.0098.17（1）寫出Logit(P)方程；（2）解釋Exp(B)含義；（3）預(yù)測一名35歲、受教育16年、收入20萬元、女性愿意生育二孩的概率；（4）指出哪變量對因變量影響最大，并說明依據(jù)?！敬鸢浮浚?）Logit(P)=2.10-0.15×年齡+0.22×受教育+0.09×收入+0.85×性別。（2）Exp(B)即OR：年齡每增1歲，愿意生育優(yōu)勢乘以0.86，下降14%；受教育每增1年，優(yōu)勢乘以1.25；收入每增1萬，優(yōu)勢乘以1.09；男性比女性優(yōu)勢乘以2.34。（3）女性→性別=0Logit=-0.15×35+0.22×16+0.09×20+2.10=-5.25+3.52+1.8+2.10=2.17P=e^2.17/(1+e^2.17)=0.897≈89.7%（4）年齡|β|=0.15最大，且Wald最大，對數(shù)優(yōu)勢變化幅度最大，故影響最大。31.（10分）某問卷“數(shù)字焦慮”量表含8題，Likert5點，Cronbach’sα=0.78。現(xiàn)欲提高到0.90，若刪除某題后α=0.82，求該題與其余題總相關(guān)（rit）的近似值，并說明是否應(yīng)刪除?！敬鸢浮渴褂忙凉椒赐疲涸?k×r?/[1+(k-1)r?]→0.78=8r?/(1+7r?)→r?=0.78/(8-7×0.78)=0.78/2.54=0.307設(shè)刪除題與其余總相關(guān)rit，刪后α’=(k-1)r?’/[1+(k-2)r?’]=0.82令k-1=7，0.82=7r?’/(1+6r?’)→r?’=0.82/(7-6×0.82)=0.82/2.08=0.394又r?’=[k×r?-rit]/(k-1)→0.394=[8×0.307-rit]/7→rit=2.456-2.758≈-0.30rit為負(fù)，拉低整體信度，應(yīng)刪除。六、SPSS實操綜合題（共30分）32.使用文件“employee.sav”，完成以下任務(wù)并截圖粘貼關(guān)鍵輸出：（1）繪制“當(dāng)前工資”直方圖并疊加正態(tài)曲線，描述分布形態(tài)；（2）檢驗“性別”與“少數(shù)族裔”是否獨立（α=0.05）；（3）建立多元線性回歸，以“當(dāng)前工資”為因變量，納入“起始工資”“受教育年數(shù)”“工作經(jīng)驗月數(shù)”“性別”“少數(shù)族裔”，報告調(diào)整后R2及顯著變量；（4）檢查模型假設(shè)：正態(tài)性、同方差性、線性、無多重共線，給出診斷結(jié)果與改進(jìn)建議；（5）寫出最終模型方程，并解釋起始工資系數(shù)。【答案】（1）圖形→直方圖→變量選salary，勾選正態(tài)曲線。輸出顯示右偏，峰度>0，存在高工資長尾。（2）分析→描述統(tǒng)計→交叉表→行g(shù)ender，列minority，勾選卡方。皮爾遜χ2=4.62，p=0.032<0.05，拒絕獨立，性別與族裔存在弱相關(guān)，Cramer’sV=0.12。（3）回歸→線性→因變量salary，自變量salbegin、educ、prevexp、gender、minority。結(jié)果：調(diào)整后R2=0.789，F(xiàn)=402.3，p<0.001；顯著變量：salbeginβ=0.78（p<0.001），educβ=0.09（p<0.001），genderβ=-0.11（p<0.001），minorityβ=-0.04（p=0.018），prevexpβ=0.002（p=0.210不顯著）。（4）診斷：a)正態(tài)：P-P圖基本沿對角線，Shapiro-Wilkp=0.04略<