《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案解析(第5章)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）
课后练习答案
第5章SPSS的参数检验
1、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，如果按照英语六级考试的话，一般平均得分为
75分。现从雇员中随机选出11人参加考试，得分如下： 80, 81, 72, 60, 78, 65, 56, 79, 77,87, 76 请问该经理的宣称是否可信。
原假设：样本均值等于总体均值即u=u0=75
步骤：生成spss数据→分析→比较均值→单样本t检验→相关设置→输出结果（Analyze->compare means->one-samples T test；）
采用单样本T检验（原假设H0:u=u0=75,总体均值与检验值之间不存在显著差异）；
单个样本统计量
N 均值标准差均值的标准误
成绩11 73.73 9.551 2.880
单个样本检验
检验值 = 75
t df Sig.(双侧) 均值差值差分的 95% 置信区间下限上限
成绩-.442 10 .668 -1.273 -7.69 5.14
分析：指定检验值:在test后的框中输入检验值（填75），最后ok!
分析：N=11人的平均值（mean）为73.7，标准差（std.deviation）为9.55,均值标准误差(std error mean)为2.87.t统计量观测值为-4.22，t统计量观测值的双尾概率p-值（sig.(2-tailed)）为0.668，六七列是总体均值与原假设值差的95%的置信区间,为(-7.68,5.14),由此采用双尾检验比较a和p。T统计量观测值的双尾概率p-值（sig.(2-tailed)）为0.668＞a=0.05所以不能拒绝原假设；且总体均值的95%的置信区间为(67.31,80.14),所以均值在67.31~80.14内,75包括在置信区间内,所以经理的话是可信的。
2、在某年级随机抽取35名大学生，调查他们每周的上网时间情况，得到的数据如下（单位：小时）：
（1）请利用SPSS对上表数据进行描述统计，并绘制相关的图形。
（2）基于上表数据，请利用SPSS给出大学生每周上网时间平均值的９５％的置信区间。
（1）分析→描述统计→描述、频率
（2）分析→比较均值→单样本T检验
每周上网时间的样本平均值为27.5，标准差为10.7，总体均值95%的置信区间为23.8-31.2.
3、经济学家认为决策者是对事实做出反应，不是对提出事实的方式做出反应。然而心理学家则倾向于认为提出事实的方式是有关系的。为验证哪种观点更站得住脚，调查者分别以下面两种不同的方式随机访问了足球球迷。
原假设：决策与提问方式无关，即u-u0=0
步骤：生成spss数据→分析→比较均值→两独立样本t检验→相关设置→输出结果
表5-3
组统计量
提问方式N 均值标准差均值的标准误决策丢票再买200 .46 .500 .035 丢钱再买183 .88 .326 .024
表5-4
独立样本检验
方差方程的 Levene
检验均值方程的 t 检验
F Sig. t df Sig.(双
侧)
均值差
值
标准误差
值
差分的 95% 置信
区间
下限上限
决策假设方差相等257.985 .000 -9.640 381 .000 -.420 .044 -.505 -.334 假设方差不相
等
-9.815 345.536 .000 -.420 .043 -.504 -.336
分析：由表5-3可以看出，提问方式不同所做的相同决策的平均比例是46%和88%，认为决策者的决策与提问方式有关。由表5-4看出，独立样本在0.05的检验值为0，小于0.05，故拒绝原假设，认为决策者对事实所作出的反应与提问方式有关，心理学家的观点更站得住脚。
分析：
从上表可以看出票丢仍买的人数比例为46%,钱丢仍买的人数比例为88%,两种方式的样本比例有较大差距。
1.两总体方差是否相等F检验：F的统计量的观察值为257.98,对应的
P值为0.00,；如果显著性水平为0.05,由于概率P值小于0.05,两种方式的方差有显著差异。
看假设方差不相等行的结果。2.两总体均值（比例）差的检验：.T统计量的观测值为-9.815,
对应的双尾概率为0.00,T统计量对应的概率P值<0.05,故推翻原假设,表明两总体比例有显著
差异.更倾向心理学家的说法。
4、一种植物只开兰花和白花。按照某权威建立的遗传模型，该植物杂交的后代有75%的
几率开兰花，25%的几率开白花。现从杂交种子中随机挑选200颗，种植后发现142株
开了兰花，请利用SPSS进行分析，说明这与遗传模型是否一致？
原假设：开蓝花的比例是75%，即u=u0=0.75
步骤：生成spss数据→分析→比较均值→单样本t检验→相关设置→输出结果
表5-5
单个样本统计量
N 均值标准差均值的标准误
开花种类200 1.29 .455 .032
表5-6
单个样本检验
检验值 = 0.75
t df Sig.(双侧) 均值差值差分的 95% 置信区间下限上限
开花种类16.788 199 .000 .540 .48 .60
分析：由于检验的结果sig值为0，小于0.05，故拒绝原假设，由于检验区间为（1.23,1.35），0.75不在此区间内，进一步说明原假设不成立，故认为与遗传模型不一致。
5、给幼鼠喂以不同的饲料，用以下两种方法设计实验：方式1：同一鼠喂不同的饲料所测
得的体内钙留存量数据如下：
鼠号 1 2 3 4 5 6 7 8 9
饲料1 33.1 33.1 26.8 36.3 39.5 30.9 33.4 31.5 28.6
饲料2 36.7 28.8 35.1 35.2 43.8 25.7 36.5 37.9 28.7
方式2：甲组有12只喂饲料1，乙组有9只喂饲料2所测得的钙留存量数据如下:
甲组饲料1：29.7 26.7 28.9 31.1 31.1 26.8 26.3 39.5 30.9 33.4 33.1 28.6
乙组饲料2：28.7 28.3 29.3 32.2 31.1 30.0 36.2 36.8 30.0
请选用恰当方法对上述两种方式所获得的数据进行分析，研究不同饲料是否使幼鼠体内钙
的留存量有显著不同。
原假设：不同饲料使幼鼠体内钙的留存量无显著不同。
方式1步骤：生成spss数据→分析→比较均值→配对样本t检验→相关设置→输出结果
表5-7
成对样本统计量
均值N 标准差均值的标准误
对 1 饲料1钙存量32.578 9 3.8108 1.2703 饲料2钙存量34.267 9 5.5993 1.8664 表5-8
成对样本相关系数
N 相关系数Sig. 对 1 饲料1钙存量 & 饲料2钙存量9 .571 .108 表5-9
成对样本检验
成对差分
t df Sig.(双侧)
均值标准差均值的标准
误
差分的 95% 置信
区间
下限上限
对 1 饲料1钙存量 - 饲料2
钙存量
-1.6889 4.6367 1.5456 -5.2529 1.8752 -1.093 8 .306 方式2步骤：生成spss数据→分析→比较均值→独立样本t检验→相关设置→输出结果
表5-10
组统计量
饲料类型N 均值标准差均值的标准误
钙存量
dimensio n1
饲料1 12 30.508 3.6882 1.0647
饲料2 9 31.400 3.1257 1.0419
表5-11
独立样本检验
方差方程的 Levene
检验均值方程的 t 检验
F Sig. t df Sig.(双
侧)
均值差
值
标准误差
值
差分的 95% 置信
区间
下限上限
钙存量假设方差相
等
.059 .811 -.584 19 .566 -.8917 1.5268 -4.087
3
2.3040
假设方差不
相等
-.599 18.645 .557 -.8917 1.4897 -4.013
6
2.2303
分析：采用配对样本t检验法所得结果如表5-7,5-8,5-9所示，配对样本的分析结果可以看出两组的平均差是1.789在置信区间内（-5.2529，1.8752）同时sig值为0.153>0.05 不应该拒绝原假设。采用独立样本t检验法所得结果如表5-10，5-11所示，可以看出均值差为0.892在置信区间内 sig值为0.405，大于0.05 ，故不能拒绝原假设。所以，两种饲料使用后的钙存量无显著差异。
6、如果将第2章第9题的数据看作是来自总体的样本，试分析男生和女生的课程平均分是否存在显著差异？
原假设：男女生课程平均分无显著差异
步骤：分析→比较均值→单因素分析→因变量选择课程，因子选择性别进行→输出结果：表5-12
描述
poli
N 均值标准差标准误均值的 95% 置信区间
极小值极大值下限上限
female 30 78.8667 10.41793 1.90205 74.9765 82.7568 56.00 94.00 male 30 76.7667 18.73901 3.42126 69.7694 83.7639 .00 96.00 总数60 77.8167 15.06876 1.94537 73.9240 81.7093 .00 96.00 表5-13
ANOVA
poli
平方和df 均方 F 显著性组间66.150 1 66.150 .288 .594 组内13330.833 58 229.842
总数13396.983 59
分析：由表5-12和5-13可以看，出男生和女生成绩平均差为1.4021在置信区间内sig值为
0.307，大于0.05，故不能拒绝原假设，即认为男生和女生的平均成绩没有显著差异
7、如果将第2章第9题的数据看作是来自总体的样本，试分析哪些课程的平均分差异不显
著。
步骤：计算出各科的平均分：转换→计算变量→相关的设置
表5-14
组统计量
sex N 均值标准差均值的标准误average female 30 67.5208 9.08385 1.65848
male 30 68.9229 9.85179 1.79868
重新建立SPSS数据→分析→比较均值→单因素→进行方差齐性检验→选择Tukey方法进行检验。
利用配对样本T检验，逐对检验
8、以下是对促销人员进行培训前后的促销数据：试分析该培训是否产生了显著效果。
培训前440 500 580 460 490 480 600 590 430 510 320 470
培训后620 520 550 500 440 540 500 640 580 620 590 620
原假设：培训前后效果无显著差异
步骤：生成spss数据→分析→比较均值→配对样本t检验→相关设置→输出结果
表5-15
成对样本统计量
均值 N 标准差 均值的标准误 对 1
培训前 489.17 12 78.098 22.545 培训后
560.00
12
61.938
17.880
表5-16
成对样本相关系数
N 相关系数 Sig. 对 1
培训前 & 培训后
12
-.135
.675
表5-17
成对样本检验
成对差分
t
df Sig.(双侧) 均值
标准差
均值的标准
误 差分的 95% 置信区
间 下限
上限
对 1 培训前 - 培
训后
-70.833 106.041 30.611
-138.209 -3.458 -2.314
11
0.41
分析：由表5-15，5-16,5-17可以看出，培训前与培训后的均值差为70.83 ，由sig 值为0.041，小于0.05，故拒绝原假设，认为培训前后有显著差异 即培训产生了显著效果
工程部维修工的岗位职责 1、 严格遵守公司员工守则和各项规章制度，服从领班安排，除完成日常维修任务外，有计划地承担其它工作任务; 2、 努力学习技术，熟练掌握现有电气设备的
原理及实际操作与维修; 3、 积极协调配电工的工作，出现事故时无条件地迅速返回机房，听从领班的指挥; 4、 招待执行所管辖设备的检修计划，按时按质按量地完成，并填好记录表格; 5、
严格执行设备管理制度，做好日夜班的交接班工作; 6、 交班时发生故障，上一班必须协同下一班排队故障后才能下班，配电设备发生事故时不得离岗; 7、 请假、补休需在一天前报告领班，
并由领班安排合适的替班人.
成对样本检验
成对差分
t df Sig.(双侧) 均值
标准差
均值的标准
误 差分的 95% 置信区
间 下限 上限 对 1 培训前 - 培
训后
-70.833 106.041
30.611
-138.209
-3.458
-2.314
11
.041