spss 习题答案

一、某单位将进行薪酬改革，2008年员工的工资表如下（表1）。为了了解不同性别、不同工作性质的员工收入状况、绩效评分等，以便为决策者制定合理的薪酬体系提供科学依据，请分析以下问题：

表1 ： 工资表

员工性别年收入工作性质绩效评分

1 1 27300 一般员工82

2 2 40800 一般员工76

3 1 46000 管理人员60

4 2 103750 经理90

5 2 42300 一般员工66

6 2 26250 管理人员72

7 2 38850 一般员工80

8 1 21750 管理人员65

9 2 24000 一般员工90

10 2 16950 一般员工84

11 2 21150 一般员工60

12 1 31050 一般员工70

13 1 60375 经理80

14 1 32550 一般员工85

15 1 135000 经理80

16 1 31200 管理人员85

17 2 36150 一般员工87

18 1 110625 经理70

19 2 42000 管理人员75

20 2 92000 经理80

21 1 81250 经理90

22 2 31350 管理人员80

23 2 29100 一般员工75

24 2 31350 管理人员80

25 1 36000 管理人员84

26 2 19200 一般员工75

27 2 23550 一般员工80

28 1 35100 管理人员82

29 2 123250 经理85

30 1 29250 一般员工84

分析内容：

1．建立相应的数据文件

2．对年收入进行降序排列

3．对年收入求秩，将秩值1赋给评分最高者，节的处理方式为High

4．对年收入进行等级分组，分组标准为：20000以下→1；，20001-40000→2；40001-60000→3；60001-80000→4；80001-100000→5；100000以上→6。

5．分析分组后年收入的分布情况，并用条形图解释

6．统计不同性别员工的奖金情况，奖金金额发放标准为：以绩效评分为计算依据，绩效评分的每分奖励90元奖金。描述不同性别员工的平均奖金，最高与最低奖金，总奖金，奖金的标准差等情况

二、应用第

地区平均住房支出（元/月）家庭月平均收入（元）

一题第5小题

的数据结果

，请分析：

（1）用多维交叉表分析不同工作性质的员工的年收入分布情况；（2）检验不同工作性质的员工与年收入是否关联？是否存在显著的相关关系？

三、应用第一题的数据资料，比较不同性别的员工年收入是否存在显著差异

四、应用第一题的数据资料，试分析：

1．应用比较组分析法，一般员工与管理人员的年收入是否存在显著差异？（10分）

2．不同工作性质的人员的年收入是否存在显著差异（假设年收入服从正态分布，显著性水平为0.05），如果存在显著差异，请用LSD方法检验哪些工作性质之间年收入存在显著差异？如果不存在显著差异，请用Tambane’s T2方法检验哪些等级之间销售额存在显著差异？

五、2006年某省15个地区的家庭月平均收入与月平均住房支出数据文件如表2，请分析下列问题：

1．用二元变量相关性分析方法，判断家庭月平均住房支出与月平均收入是否存在显著性相关

2．检验回归方程的拟合效果如何？

3. 检验回归方程的回归效果如何？α＝0.05

4．用家庭月平均收入为自变量，月平均住房支出为因变量，求回归方程，并解释回归系数的意义。

5．当家庭月平均收入达到7000元，估计月平均住房支出的值，并求95%置信区

间下限和上限。

表2 15个地区家庭月平均收入与月平均住房支出

一 1.建立相应的数据文件 ，变量视图如下

变量名

变量类型

变量名标签

变量宽度

变量值标签

度量标准

1 600 3200

2 772 4500

3 1300 5000

4 650 3329

5 1400 5300

6 800 4300

7 500 2500

8 550 2800

9 1800 6000 10 1500 5300 11 850 4800 12 750 4200 13 600 3500 14 580 3800 15

1800

6500

序号字符型8未知

性别数值型81男性，2女性未知

绩效评分数值型员工绩效评价得分8名义

8未知

满意度数值型员工对绩效评价的

满意度

2.年收入的降序排列

操作过程：

执行Data——sort cases命令，打开排序主对话框，将绩效评分变量移入sort by变量框，sort order选项选择descending命令。

截图如下：

3.对绩效评分变量求秩，将秩值1赋给评分最高者，节的处理方式为High

操作过程：

执行Transform——Rank Cases命令，选择“绩效评价”变量移入Variables变量框，选择Assign rank 1 to largest Value选项，Ties功能按钮下选择high选项。

截图如下

4.对年收入进行等级分组，分组标准为：20000以下→1；，20001-40000→2；40001-60000→3；60001-80000→4；80001-100000→5；100000以上→6。

操作过程：

执行Transform——recode——into different Variables命令，选择“年收入”变量移入input Variable——output Variable变量框，定义output Variable的变量名为“年收入分组”，点击Change按钮。定义Old and New Values .

3.4题前20个变量截图如下

5．分析分组后年收入的分布情况，并用条形图解释

分析过程：

执行Analyze——Descriptive statistic ——Frequencies命令，选择“年收入分组”变量移入Variables变量框，statistics功能按钮下选择mean、std.deviation，Variance、Ra nge、Minimum、Maximum 等功能。Chart功能按钮下选择chart Type为Bar charts 功能，Chart Values下选择Frequencies功能。

其余用系统默认选项。

条形图如下：

分析结果及分析：

5.统计不同性别员工的奖金情况，奖金金额发放标准为：以绩效评价评分为计算依据，绩效评分的每分奖励90元奖金。描述不同性别员工的平均奖金，最高与最低奖金，总奖金，奖金的标准差等情况

操作过程：

（1）计算奖金：

执行Transform——compute命令，定义Target Variable 为“奖金”，定义Numeric Expression计算公式为“绩效评分”×90。（2）描述不同性别员工的平均奖金，最高与最低奖金，总奖金，奖金的标准差等情况

执行Analyze——Reports——OLAP

Cubes命令打开分层报告主对话框，选择性别做为分组变量，奖金变量为描述变量，statistics命令下选择sum、mean、std.deviation， Minimum、Maximum 等功能。

结果分析：

二、应用第一题第5小题的数据结果，请分析：

（1）用多维交叉表分析不同工作性质的员工的年收入分布情况；

工作性质年收入交叉表：

用交叉表得卡方检验：

（2）检验不同工作性质的员工与年收入是否关联？是否存在显著的相关关系？

建立散点图，初步观察两变量间有无相关趋势

对工作性质和年收入进行双变量相关性分析，得如下相关性分析数表：

三、应用第一题的数据资料，比较不同性别的员工年收入是否存在显著差异

操作过程：

打开数据文件，执行

Analyze → Compare means → Independent-Sample T Test 命令，打开对话框

从源文件量清单中选择年收入变量移至Test Variable 框选择性别变量做为分组变量移入Grouping Variable框内，单击按钮Define Grouping功能按钮打开Define groups对话框，group1输入0，group2输入1，单击Options按钮，打开选项对话框，设置置信概率及缺损值的处理方式。单击OK，提交系统运行。

结果及分析：

方差分析sig=0.449＞0.05

t检验值为0.691，显著性概率为0.495，表明不同性别员工的绩效评分不存在显著差异。

四、应用第一题的数据资料，试分析：

1．应用比较组分析法，一般员工与管理人员的年收入是否存在显著差异？

Group Statistics

工作性质

N

Mean Std. Deviation

Std. Error

Mean 年收入

管理人员 9 33444.44 7436.752 2478.917 一般员工

14

29442.86

8032.934

2146.892

P = 0.244>0.05,说明无差异，接受H 0

2．不同工作性质的人员的年收入是否存在显著差异（假设年收入服从正态分布，显著性水平为0.05），如果存在显著差异，请用LSD 方法检验哪些工作性质之间年收入存在显著差异？如果不存在显著差异，请用Tambane ’s T2方法检验哪些等级之间销售额存在显著差异？

ANOVA

年收入

Sum of Squares

df

Mean Square

F Sig. Between Groups

2.630E10

2

1.315E10

68.882

.000

Independent Samples Test

Levene's Test for Equality of Variances

t-test for Equality of Means

F

Sig.

t df Sig. (2-tailed)

Mean

Difference Std. Error

Difference 95% Confidence

Interval of the Difference Lower

Upper

年收入

Equal variances assumed .180

.676

1.199

21

.244

4001.587

3337.302 -2938.712 10941.887

Equal variances not assumed

1.220 18.201

.238

4001.587

3279.356 -2882.647 10885.822

Within Groups 5.154E9 27 1.909E8 Total 3.145E10 29

Sig <0.05 , 说明存在显著差异，进行LSD方法检验

Multiple Comparisons

年收入

LSD

(I) 工作性质(J) 工作性质

Mean

Difference (I-

J) Std. Error Sig.

95% Confidence Interval

Lower Bound Upper Bound

经理管理人员67448.413*6962.701 .000 53162.13 81734.69 一般员工71450.000*6395.649 .000 58327.21 84572.79

管理人员经理-67448.413*6962.701 .000 -81734.69 -53162.13 一般员工4001.587 5902.917 .504 -8110.20 16113.37

一般员工经理-71450.000*6395.649 .000 -84572.79 -58327.21 管理人员-4001.587 5902.917 .504 -16113.37 8110.20

*. The mean difference is significant at the 0.05 level.

sig =0.00<0.05,说明经理和管理人员的年收入有明显差异，经理和一般员工的年收入有明显差异，

Sig=0.504>0.05,说明一般员工和管理人员的年收入不存在明显差异。

五．

1．用二元变量相关性分析方法，判断家庭月平均住房支出与月平均收入是否存在显著性相关

操作工程：

依次单击“分析”“相关”“双变量”打开“双变量相关”对话框。

单击“选项”打开“双变量相关性：选项”对话框。勾选“均值和标准差”“叉积偏差和协方差”，并选中“按对排除个案”。保存设置结果。

结果与分析：

Pearson相关系数为0.930，表示二者存在不完全相关且为正相关。两者之间不相关的双侧显著性值为0.000<0.01。表示在0.01的显著性水平上否定了二者不相关的假设。所以可以得出结论：家庭月平均住房支出与月平均收入存在显著性相关。

2．检验回归方程的拟合效果如何？

操作过程：

在SPSS中，单击“分析”“回归”“线性”

结论与分析

回归模型调整的R 平方是0.855，说明回归的你和度较高。 3. 检验回归方程的回归效果如何？α＝0.05

结论：从回归分析中可以看出显著性sig 等于0，小于题中所给的显著性

Anova b

模型 平方和 df

均方 F Sig. 1

回归 2602767.293 1 2602767.293 83.423 .000a

残差 405596.441 13 31199.726 总计

3008363.733

14

a. 预测变量: (常量), 家庭月平均收入。

b. 因变量: 平均住房支出

0.05，因此可判定回归方程回归效果显著

4．用家庭月平均收入为自变量，月平均住房支出为因变量，求回归方程，并解释回归系数的意义。

操作过程：单击主菜单Analyze/Regression/Linner 进入设置对话框，从左边变量表中把因变量“月平均住房支出”选入到因变量框中，把自变量“家庭月平均收入”选入自变量框中，在“方法”一项上保持系统默认的选项“进入”，按“确定”。

分析与结论

系数a

模型非标准化系数标准系数

t Sig.

B 标准误差试用版

1 (常量) -639.654 181.347 -3.527 .004

家庭月平均收入.370 .040 .930 9.134 .000

a. 因变量: 平均住房支出

残差统计量a

极小值极大值均值标准偏差N

预测值284.81 1763.95 963.47 431.175 15

残差-285.319 220.938 .000 170.209 15

标准预测

值

-1.574 1.857 .000 1.000 15

标准残差-1.615 1.251 .000 .964 15

a. 因变量: 平均住房支出

分析：由系数表中，可以看出常量估计值B=-639.645，家庭月平均收入系数为0.370，

故回归估计式为：Y=0.370X-639.645

回归系数意义就是，收入每增加1元，住房支出就增加0.37元。

5．当家庭月平均收入达到7000元，估计月平均住房支出的值，并求95%置信区

间下限和上限。

去95%置信区间的上下限

操作：依次单击"分析"“描述统计”“探索”，在统计中设置置信区间为95%，

描述

家庭月平均收入统计量标准误

平均住房支出5300 均值1450.00 50.000

均值的 95% 置信区间下限814.69

上限2085.31

5% 修整均值.

中值1450.00

方差5000.000

标准差70.711

极小值1400

极大值1500

范围100

四分位距.

偏度. .

峰度. .

分析：当月平均收入等于7000时，代入回归方程Y=0.370X-639.645.

得Y=1950.355，即月平均住房支出为1950.355元

由的表中可以看出95%的置信区间的下限是814.69，上限是2085.31。

spss_期末试题库

一、单项选择题(共112小题） 1、SPSS的安装类型有（）D.以上都是 2、数据编辑窗口的主要功能有（） D.A和B 3、（）文件格式是SPSS独有的，一般无法通过Word，Excel等其他软件打开。A.sav 4、（）是SPSS为用户提供的基本运行方式。D.以上都是 5、（）是SPSS中有可用的基本数据类型 D.以上都是 6、spss数据文件的扩展名是( ) D..sav 7、数据编辑窗口中的一行称为一个（）B.个案 8、变量的起名规则一般：变量名的字符个数不多于（）C. 8 9、统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三大类，它不包括（） A. 定值型数据 10、在横向合并数据文件时，两个数据文件都必须事先按关键变量值（） A.升序排序 11、SPSS算术表达式中，字符型（）应该用引号引起来。A 常量 12、复合条件表达式又称逻辑表达式，在逻辑运算中，下列（）运算最优先。 A.NOT 13、数据选取的方法中，（）是按符合条件的数据进行选取。A 按指定条件选取 14、通过（）可以达到将数据编辑窗口中的技术数据还原为原始数据的目的. B 加权处理 15、SPSS的（）就是将数据编辑窗口中数据的行列互换 A 数据转置 16、SPSS软件是20世纪60年代末，由（）大学的三位研究生最早研制开发的。B、斯坦福大学 17、SPSS中进行参数检验应选择（）主窗口菜单。D、分析 18、SPSS中进行输出结果的保存应选择（）主窗口菜单。A、视图 19、SPSS中进行数据的排序应选择（）主窗口菜单。C、数据 20、SPSS中绘制散点图应选择（）主窗口菜单。C、图形 21、SPSS中生成新变量应选择（）主窗口菜单。A、转换 22、SPSS中聚类分析应选择（）主窗口菜单。D、分析 23、（）的功能是定义SPSS数据的结构、录入编辑和管理待分析的数据。 A．数据编辑窗口 24、（）的功能是显示管理SPSS统计分析结果、报表及图形。 B．结果输出窗口 25、Spss输出结果保存时的文件扩展名是（）B．.spv 26、（）是访问和分析Spss变量的唯一标识。B．变量名

spss统计分析报告期末考精彩试题

《统计分析软件》试（题）卷 班级xxx班xxx 学号xxx 说明：1.本试卷分析结果写在每个题目下面（即所留空白处）； 2.考试时间为100分钟； 3.每个试题20分。 一、（20分）已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件，学生成绩一.sav；学生成绩二.sav。要求： （1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并，并保存为“成绩.sav.” （2）对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理： 1）按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2）计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3）把数学成绩分成优、良、中三个等级，规则为优(X≥85)，良(75≤X≤84),中(X≤74)，并对优良中的人数进行统计。

分析： （2） 描述统计量 性别N 极小值极大值均值标准差 男数学 4 77.00 85.00 82.2500 3.77492 有效的N （列表状态） 4 女数学16 67.00 90.00 78.5000 7.09930 有效的N （列表状态）16

注：成绩优良表示栏位sxcj 优为1 良为2 中为3 由表统计得，成绩为优的同学有4人，占总人数的20%；良的同学有12人，占总人数的60%；中的同学有4人，占总人数的40%。 二、（20分）为了解笔记本电脑的市场情况，针对笔记本电脑的3种品牌，进行了满意度调查，随机访问了30位消费者，让他们选出自己满意的品牌，调查结果见下表，其中变量“职业”的取值中，1表示文秘人员，2表示管理人员，3表示工程师，4表示其他人；3个品牌变量的取值中，1表示选择，0表示未选数据见Excel 数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 （1）将所给数据的Excel文件导入到SPSS中，要求SPSS数据文件写出数据结构（包括变量名，变量类型，变量值标签等）命，并保存为：“调查. Sav”。 （2）试利用多选项分析，利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况；分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。

spss统计分析期末考试题

《统计分析软件》试（题）卷 班级 xxx班姓名 xxx 学号 xxx 说明：1.本试卷分析结果写在每个题目下面（即所留空白处）； 2.考试时间为100分钟； 3.每个试题20分。 一、（20分）已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件，学生成绩一.sav；学生成绩二.sav。要求： （1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并，并保存为“成绩.sav.” （2）对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理： 1）按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2）计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3）把数学成绩分成优、良、中三个等级，规则为优(X≥85)，良(75≤X ≤84),中(X≤74)，并对优良中的人数进行统计。

分析： 描述统计量 性别N极小值极大值均值标准差 男数学477.0085.0082.2500 3.77492有效的 N （列表状态）4 女数学1667.0090.0078.50007.09930有效的 N （列表状态）16

注：成绩优良表示栏位sxcj 优为1 良为2 中为3 由表统计得，成绩为优的同学有4人，占总人数的20%；良的同学有12人，占总人数的60%；中的同学有4人，占总人数的40%。 二、（20分）为了解笔记本电脑的市场情况，针对笔记本电脑的3种品牌，进行了满意度调查，随机访问了30位消费者，让他们选出自己满意的品牌，调查结果见下表，其中变量“职业”的取值中，1表示文秘人员，2表示管理人员，3表示工程师，4表示其他人；3个品牌变量的取值中，1表示选择，0表示未选数据见Excel数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 （1）将所给数据的Excel文件导入到SPSS中，要求SPSS数据文件写出数据结构（包括变量名，变量类型，变量值标签等）命，并保存为：“调查. Sav”。 （2）试利用多选项分析，利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况；分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。 分析：

spss 期末题库

课程名称:《SPSS分析方法与应用》 课程号: 2007422 一、单项选择题(共112小题） 1、试题编号：1000110,答案：RetEncryption(D)。 SPSS的安装类型有（） A. 典型安装 B.压缩安装 C.用户自定义安装 D.以上都是 2、试题编号：1000310,答案：RetEncryption(D)。 数据编辑窗口的主要功能有（） A.定义SPSS数据的结构 B.录入编辑和管理待分析的数据 C.结果输出 和B 3、试题编号：1000410,答案：RetEncryption(A)。 （）文件格式是SPSS独有的，一般无法通过Word，Excel等其他软件打开。 4、试题编号：1000510,答案：RetEncryption(D)。 （）是SPSS为用户提供的基本运行方式。 A.完全窗口菜单方式 B.程序运行方式 C.混合运行方式 D.以上都是 5、试题编号：1000810,答案：RetEncryption(D)。 （）是SPSS中有可用的基本数据类型 A.数值型 B.字符型 C.日期型 D.以上都是 6、试题编号：1000910,答案：RetEncryption(D)。 spss数据文件的扩展名是( ) A..htm B..xls C..dat D..sav 7、试题编号：1001010,答案：RetEncryption(B)。 数据编辑窗口中的一行称为一个（） A.变量 B.个案 C.属性 D.元组 8、试题编号：1001110,答案：RetEncryption(C)。

变量的起名规则一般：变量名的字符个数不多于（） A. 6 B. 7 C. 8 D. 9 9、试题编号：1001210,答案：RetEncryption(A)。 统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三大类，它不包括（） A. 定值型数据 B.定距型数据 C.定序型数据 D.定类型数据 10、试题编号：1001310,答案：RetEncryption(A)。 在横向合并数据文件时，两个数据文件都必须事先按关键变量值（） A.升序排序 B.降序排序 C.不排序 D.可升可降 11、试题编号：1001810,答案：RetEncryption(A)。 SPSS算术表达式中，字符型（）应该用引号引起来。 A 常量 B变量 C算术运算符 D函数 12、试题编号：1001910,答案：RetEncryption(A)。 复合条件表达式又称逻辑表达式，在逻辑运算中，下列（）运算最优先。 B AND C OR D都不是 13、试题编号：1002010,答案：RetEncryption(A)。 数据选取的方法中，（）是按符合条件的数据进行选取。 A 按指定条件选取 B 随即选取 C选取某一区域内样本 D过滤变量选取 14、试题编号：1002110,答案：RetEncryption(B)。 通过（）可以达到将数据编辑窗口中的技术数据还原为原始数据的目的。 A 数据转置 B 加权处理 C 数据才分 D以上都是 15、试题编号：1002210,答案：RetEncryption(A)。 SPSS的（）就是将数据编辑窗口中数据的行列互换 A 数据转置 B 加权处理 C 数据才分 D以上不都是 16、试题编号：1002310,答案：RetEncryption(B)。 SPSS软件是20世纪60年代末，由（）大学的三位研究生最早研制开发的。 A、哈佛大学 B、斯坦福大学 C、波士顿大学 D、剑桥大学 17、试题编号：1002710,答案：RetEncryption(D)。 SPSS中进行参数检验应选择（）主窗口菜单。 A、视图 B、编辑 C、文件 D、分析 18、试题编号：1002810,答案：RetEncryption(A)。 SPSS中进行输出结果的保存应选择（）主窗口菜单。 A、视图 B、编辑 C、文件 D、分析 19、试题编号：1002910,答案：RetEncryption(C)。 SPSS中进行数据的排序应选择（）主窗口菜单。 A、视图 B、编辑 C、数据 D、分析

SPSS习题1 答案

习题一（与第三章内容配套） 1．数据文件：《公司职工》 1）按照以下标准，给指定的变量观察值分组： （1）变量：educ（受教育年限） 中学：educ≤12；大学： 12＜educ≤16；研究生：educ≥17 （2）变量：age（年龄） 青年：age＜40；中年：40≤age＜60；老年：age≥60 （3）变量：salary（当前薪金） 低收入：salary≤20000；中收入：20000＜salary≤40000；高收入：salary＞40000 2）统计老、中、青年各组的人数及占全体职工的比率。 3）统计不同性别的职工中，高、中、低收入的人数，及占全体职工人数的比率。 4）在不同的受教育组中，按性别（gender）统计的不同职务（jobcat）的人数及占全体职工人数的比率。 5）同3），但还要统计每一组的平均当前薪金（salary）、最大当前薪金和最小当前薪金。 2．数据文件：《学生考试成绩》 1）按以下要求，将成绩score分为五等：优：score≥90；良：80≤score＜90；中：70≤score＜80；及格：60≤score＜70；不及格：score＜60。 2）按照以上五个等级，统计每一个等级的人数及占总体的比率： （1）总体取全体参加考试的学生； （2）总体取每一个班级； （3）总体取男生及女生。 3）求全体参加考试学生的总平均成绩、每一班的平均成绩以及男、女生的平均成绩。 4）全体学生成绩的中位数是多少？男、女生成绩的中位数分别是多少？成绩在60分（含）以上的学生占全体学生的比率是多少？80%的学生成绩不低于多少分？每一班的最高分与最低分分别是多少？ 5）在每一个班级中，分男、女生统计不同成绩等级的学生人数及每一等级的平均分、最高分与最低分。 答案： 1. 1）

《spss统计软件》练习题库及答案

华中师范大学网络教育学院 《SPSS统计软件》练习题库及答案(本科) 一、选择题（选择类） (A)1、在数据中插入变量的操作要用到的菜单是： A Insert Variable; B Insert Case; C Go to Case; D Weight Cases (C)2、在原有变量上通过一定的计算产生新变量的操作所用到的菜单是： A Sort Cases； B Select Cases； C Compute； D Categorize Variables — (C)3、Transpose菜单的功能是： A 对数据进行分类汇总； B 对数据进行加权处理； C 对数据进行行列转置； D 按某变量分割数据 (A)4、用One-Way ANOVA进行大、中、小城市16岁男性青年平均身高的比较，结果给出sig.=，说明： A. 按照显著性水平，拒绝H0，说明三种城市的平均身高有差别； B. 三种城市身高没有差别的可能性是； C. 三种城市身高有差别的可能性是； 、 D. 说明城市不是身高的一个影响因素 (B)5、下面的例子可以用Paired-Samples T Test过程进行分析的是：A 家庭主妇和女大学生对同种商品喜好的差异； B 服用某种药物前后病情的改变情况； C 服用药物和没有服用药物的病人身体状况的差异； D性别和年龄对雇员薪水的影响 二、填空题（填空类） 6、Merge Files菜单用于合并数据库有两种情况：如果两数据库变量相同，是_观测对象__的合并；如果不同，则是_变量__的合并。 7、用于对计数资料和有序分类资料进行统计描述和简单的统计推断，在分析时可以产生二维或多维列联表，在统计推断时能进行卡方检验的菜单是_ Crosstabs __。 % 8、One-Samples T Test过程用于进行样本所在总体均数___与__已知总体均数_的比较。 三、名词解释（问答类） 9、Repeated Measures：重复测量的方差分析，指的是一个因变量被重复测量好几次，从而同一个个体的几次观察结果间存在相关，这样就不满足普通分析的要求，需要用重复测量的方差分析模型来解决。 10、Chi-Square test：卡方检验，它是非参数检验的一种方法，来检验变量的几个取值所占百分比是否和我们期望的比例没有统计学差异。比如我们在人群中抽取了一个样本，可以用该方法来分析四种血型所占的比例是否相同（都是25%），或者是否符合我们所给出的一个比例（如分别为10%、30%、40%和20%）。 四、简答题（问答类） 11、用SPSS对数据进行分析的基本流程是什么 答：（1）、将数据输入SPSS，并保存； { （2）、进行必要的预分析（分布图、均数标准差等的描述等），以确定应采用的检验方法； （3）、按题目要求进行统计分析； (4)、保存和导出分析结果。 12、对数据进行方差分析时，Univariate菜单和Multivariate菜单最大的区别是什么 答：当因变量只有一个时，使用Univariate菜单，当因变量不止一个时，使用Multivariate菜单。 13、简述SPSS打开其它格式数据的几种方法 答：(1)、直接打开：选择菜单File==>Open==>Data或直接单击快捷工具栏上的打开按钮； (2)、使用数据库查询打开：选择菜单File==>Open Database==>New Query，根据向导打开数据； (3)、使用文本向导读入文本文件：选择菜单File==>Read Text Data ） 14、指定数据按某个变量进行排序需要用到哪个菜单

spss实践题分析及答案

期末实践考查 一、一家消费者调查有限公司，它为许多企业提供消费者态度和消费者行为的调查。在一项研究中，客户要求调查消费者的消费特征，此特征可以用来预测用户使用信用卡的支付金额。研究人员收集了50位消费者的年收入、家庭人口和每年使用信用卡支付的金额数据。试按照客户要求进行分析，给出分析报告（数据见附表）。 Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N 消费金额（元）3964.06 933.494 50 年收入（元）43480.00 14550.742 50 家庭人口（人） 3.42 1.739 50 Correlations 消费金额（元）年收入（元）家庭人口（人）Pearson Correlation 消费金额（元） 1.000 .631 .753 年收入（元）.631 1.000 .173 家庭人口（人）.753 .173 1.000 Sig. (1-tailed) 消费金额（元）. .000 .000 年收入（元）.000 . .115 家庭人口（人）.000 .115 . N 消费金额（元）50 50 50 年收入（元）50 50 50 家庭人口（人）50 50 50 Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .909a.826 .818 398.091

ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 35250755.672 2 17625377.836 111.218 .000a Residual 7448393.148 47 158476.450 Total 42699148.820 49 Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1304.905 197.655 6.602 .000 年收入（元） .033 .004 .516 8.350 .000 家庭人口（人） 356.296 33.201 .664 10.732 .000 结果分析：由题目可知客户要求，是根据消费者年收入、家庭人口来预测其每年使用信用卡支付的金额数据，属于多元线性回归问题，其中年收入和家庭人口 看作两个自变量，每年信用卡支付金额看作因变量。 由分析得： 121304.9050.033356.296y x x =++ y ：信用卡支付金额 1x ：年收入 2x ：家庭人口 拟合优度检验2R 为0.818，回归方程能很好的代表样本数据。回归方程F 检验和回归系数T 检验的相伴概率都小于显著性水平，拒绝零假设即回归方程和回归系数都具显著型。 二、下表为运动员与大学生的身高（cm ）与肺活量（cm3）的数据，考虑到身高与肺活量有关，而一般运动员的身高高于大学生，为进一步分析肺活量的差异是否由于体育锻炼所致，试作控制身高变量的协方差分析，并给出分析报告。

SPSS机试考题答案

第一部分 数据整理考试题 1建立以下数据的数据文件： 对所建立的数据文件进行以下处理： ⑴计算每个学生的总成绩、平均成绩，并按照总成绩的大小进行排序（转换-计算变量，数据-排序个案） ⑵设Z Y X 、、分别表示语文、数学、化学，对称其进行以下处理： ①X X =' ②5+='Y Y （x1=sqrt(x)） ③对化学成绩，若是男生，5+='Z Z (转换-计算变量) 若是女生：10+= 'Z Z ④把数学成绩分成优、良、中三个等级，规则为优(X ≥85)，良(75≤X ≤ 84),中(X ≤74)，并进行汇总统计。（转换-重新编码为不同变量，频数分析） 2 在一次智力测验中，共有10个选择题，每题有A,B,C,D 四个答案，8个被测对象的答卷如下表。已知第1、6、10题的正确答案为A ，第4、5、7、8题的正确答案为B, 第2、9题的正确答案为C, 第3题的正确答案为D,请建立合适的数据文件，统计每个被测对象的总成绩(满分100)。（转换-对个案内的值计数，选择题号，再定义值 A or B C D 然后添加，转换-计算变量，Q+W+E+R 再乘以10就是总成绩） 3某个汽车收费站在每10分钟内统计到达车辆的数量，共取得20次观察数据，分别是：27、30、3l 、33、16、20、34、24、19、27、21、28、32、22、15、33、26、26、38、24，现要求以5为组距，对上述资料进行分组整理。（再重新转换-重新编码为不同变量） 4 练习加权处理功能： ⑴练习课本案例3-8（p84）.（加权销售量，再分析-描述统计-描述，只添加单价，均值即是当天平均价格）

SPSS期末考试整理

●一。变量的赋值 1.乘方（**），例如二的三次方：2**3 2.不同规则的赋值：转换→计算变量（如果），每一个规则的赋值都要重新进行此步骤（但注意每一遍的变量名都不变，并且他都会问你要不要替换成新的变量，你选是就行了） 3.不同规则的赋值：（1）转换→重新编码为不同变量：输入变量，输出变量，要点击“变化量”才可保存输出变量→新值和旧值：值（直接选取取值）、范围（最大到最小的范围，包含端点值），点击“添加”成功保存新值和旧值→所有不同取值规则都完成后点击继续、确定，则在变量视图多出一个新变量（2）若不想包含端点值，可以采取小数的方式变换，eg. 899.9（小数位比该变量属性的小数位多一位就行了） （3）这种要先把BMI按照男女分开，然后再分组的，可以在对话框中点击“如果”选项进行设置，并且要分别对男女进行上述操作（一共做两遍）。 二。离散化 1可视离散化：转换→可视分箱，分割点：所以想生成几组，就定义几个分割点；填写第一个分割点的时候就必须填写最小值；一定要选中上端点排除。 三。排序 1.转换→自动重新编码：不分组，从头到尾排序 2.转换→个案排秩（1）多层次数据：基于A变量对B变量进行排序。（例如，基于职称对收入进行排序，就是不同职称各自组内排工资的高低）（2）设置秩1；绑定值 四。时间序列：转换→变动值 五。查找与计数：转换→对个案内的值计数（查找“基本工资800-900女职工”，生成新变量，满足这个条件的标为1，不符合这个标准的标为0，男职工标为缺失。范围：包含上限下限） ●六。数据→个案排序：把变量顺序完全按照你想要的标准排序，所有的变量顺序都会改变 七。拆分文件：要分男女进行数据统计：数据→拆分文件→比较组/按组输出，分组依据。不分男女进行数据统计：数据→拆分文件→分析所有个案 八。选择个案（例如只选择三年级的变量进行分析）：数据→选择个案→如果条件满足：如果；随机个案样本；基于时间或个案范围；使用过滤变量（例如要把身高为缺失值和值为0的剔除）→输出：过滤（不符合条件的数据会画上“/”，原始数据并未删除）；将选定个案复制到新数据集（形成一个新的SPSS数据文件，原始数据并未删除）；删除未选定的个案（删除原始数据，不建议使用）→之后在分析的时候就只会分析三年级的变量。不想只分析三年及，记得重新做这一步。 九。加权个案：数据→加权个案（例。100分的有5人）。不想加权了，记得重新做这一步。 十。分类汇总（1）例如算不同年级的人的身高的均值、方差…（只能计算函数）（2）数据→汇总，分界变量（分类标准变量），变量摘要（计算变量），函数：选择计算变量函数，变量名称与标签：定义新生成变量的名称与标签 ●十一。长宽数据的转换 1.长数据变宽数据：索引变量消失变成score的尾缀 （1）数据→重组（重构）→个案重组为变量，标识变量，索引变量，电脑会自动帮你选出是xx xx要重构（不同疗程值不同的变量）。选完上述这些之后就一直点下一步&完成&立即重构&确定即可 （2）注意：当有多个变量需要重构时要自己决定“新变量组的顺序”。（A1A2B1B2;A1B1A2B2） 2.宽数据变长数据：score的尾缀消失变成索引变量 （1）数据→重组（重构）→变量重组为个案，个案组标识：使用选定变量，固定变量（手动选择，电脑不会自动帮你选出了），要转置的变量即值不固定的要重构的变量（手动选择，电脑不会自动帮你选出了）。选完上述这些之后就一直点击下一步&完成&立即重构数据&确定就行了 （2）当有多个变量需要重构时，这块的操作要特别注意：○1首先在“变量组数目”中选择“多个”○2然后在“选择变量”里要对于不同的“目标变量”分别定义“要转置的变量”（在本题中，即对于kidid目标变量定义一遍要转置的变量；对于age目标变量在定义一遍要转置的变量。其中，这两个要转置的变量必须是完全不同的）。但只需要定义一次“个案组标识”&“固定变量”（固定变量是相对于kidid & age都固定的那些变量；而不是说在对kidid进行转置的时候，age就是固定变量了；因此，固定变量只用定义一次且固定变量可以为空）。并且，你要特别注意，“个案组标识”里选择的变量& n个“要转置的变量”里选择的变量&“固定变量”里选择的变量都必须是完全不相同的。

最新spss统计练习题及答案

SPSS统计练习题及答案 一、选择题（选择类） (A)1、在数据中插入变量的操作要用到的菜单是： A Insert Variable; B Insert Case; C Go to Case; D Weight Cases (C)2、在原有变量上通过一定的计算产生新变量的操作所用到的菜单是： A Sort Cases； B Select Cases； C Compute； D Categorize Variables (C)3、Transpose菜单的功能是： A 对数据进行分类汇总； B 对数据进行加权处理； C 对数据进行行列转置； D 按某变量分割数据 (A)4、用One-Way ANOVA进行大、中、小城市16岁男性青年平均身高的比较，结果给出sig.=0.043，说明： A. 按照0.05显著性水平，拒绝H0，说明三种城市的平均身高有差别； B. 三种城市身高没有差别的可能性是0.043； C. 三种城市身高有差别的可能性是0.043； D. 说明城市不是身高的一个影响因素 (B)5、下面的例子可以用Paired-Samples T Test过程进行分析的是：A 家庭主妇和女大学生对同种商品喜好的差异； B 服用某种药物前后病情的改变情况； C 服用药物和没有服用药物的病人身体状况的差异； D性别和年龄对雇员薪水的影响 二、填空题（填空类） 6、Merge Files菜单用于合并数据库有两种情况：如果两数据库变量相同，是_观测对象__的合并；如果不同，则是_变量__的合并。 7、用于对计数资料和有序分类资料进行统计描述和简单的统计推断，在分析时可以产生二维或多维列联表，在统计推断时能进行卡方检验的菜单是_ Crosstabs __。 8、One-Samples T Test过程用于进行样本所在总体均数___与__已知总体均数_的比较。 三、名词解释（问答类） 9、Repeated Measures：重复测量的方差分析，指的是一个因变量被重复测量好几次，从而同一个个体的几次观察结果间存在相关，这样就不满足普通分析的要求，需要用重复测量的方差分析模型来解决。 10、Chi-Square test：卡方检验，它是非参数检验的一种方法，来检验变量的几个取值所占百分比是否和我们期望的比例没有统计学差异。比如我们在人群中抽取了一个样本，可以用该方法来分析四种血型所占的比例是否相同（都是25%），或者是否符合我们所给出的一个比例（如分别为10%、30%、40%和20%）。 四、简答题（问答类） 11、用SPSS对数据进行分析的基本流程是什么？ 答：（1）、将数据输入SPSS，并保存； （2）、进行必要的预分析（分布图、均数标准差等的描述等），以确定应采用的检验方法； （3）、按题目要求进行统计分析； (4)、保存和导出分析结果。 12、对数据进行方差分析时，Univariate菜单和Multivariate菜单最大的区别是什么？ 答：当因变量只有一个时，使用Univariate菜单，当因变量不止一个时，使用Multivariate菜单。 13、简述SPSS打开其它格式数据的几种方法？ 答：(1)、直接打开：选择菜单File==>Open==>Data或直接单击快捷工具栏上的打开按钮； (2)、使用数据库查询打开：选择菜单File==>Open Database==>New Query，根据向导打开数据； (3)、使用文本向导读入文本文件：选择菜单File==>Read Text Data 14、指定数据按某个变量进行排序需要用到哪个菜单？

spss统计分析期末考试题

《统计分析软件》试（题）卷 班级xxx班姓名xxx 学号xxx 题号一二三四五六总成绩成绩 说明：1.本试卷分析结果写在每个题目下面（即所留空白处）； 2.考试时间为100分钟； 3.每个试题20分。 一、（20分）已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件，学生成绩一.sav；学生成绩二.sav。要求： （1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并，并保存为“成绩.sav.” （2）对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理： 1）按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2）计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3）把数学成绩分成优、良、中三个等级，规则为优(X≥85)，良(75≤X ≤84),中(X≤74)，并对优良中的人数进行统计。

分析： （2） 描述统计量 性别N 极小值极大值均值标准差 男数学 4 77.00 85.00 82.2500 3.77492 有效的N （列表状态） 4 女数学16 67.00 90.00 78.5000 7.09930 有效的N （列表状态）16

注：成绩优良表示栏位sxcj 优为1 良为2 中为3 由表统计得，成绩为优的同学有4人，占总人数的20%；良的同学有12人，占总人数的60%；中的同学有4人，占总人数的40%。 二、（20分）为了解笔记本电脑的市场情况，针对笔记本电脑的3种品牌，进行了满意度调查，随机访问了30位消费者，让他们选出自己满意的品牌，调查结果见下表，其中变量“职业”的取值中，1表示文秘人员，2表示管理人员，3表示工程师，4表示其他人；3个品牌变量的取值中，1表示选择，0表示未选数据见Excel数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 （1）将所给数据的Excel文件导入到SPSS中，要求SPSS数据文件写出数据结构（包括变量名，变量类型，变量值标签等）命，并保存为：“调查. Sav”。 （2）试利用多选项分析，利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况；分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。 分析：

spss期末考试上机复习题含答案

理工学院2017—2018学年第1学期 《spss软件应用》上机操作题库 1.随机抽取100人，按男女不同性别分类，将学生成绩分为中等以上及中等以下两类，结果 如下表。问男女生在学业成绩上有无显著差异？ 中等以上中等以下 男 女 性别* 学业成绩交叉制表 计数 学业成绩 中等以上中等以下 合计 性别男23 17 40 女38 22 60 合计61 39 100

根据皮尔逊卡方检验，p=0.558〉0.05 所以男生女生在学业成绩上无显著性差异。 2．为了研究两种教学方法的效果。选择了6对智商、年龄、阅读能力、家庭条件都相同的儿童进行了实验。结果（测试分数）如下。问：能否认为新教学方法优于原教学方法（采用非参数检验）？ 序号 新教学方法 原教学方法 1 2 3 4 5 6 83 69 87 93 78 59 78 65 88 91 72 59

答：由威尔逊非参数检验分析可知p=0.08〉0.05，所以不能认为新教学方法显著优于原教学方法。 3．下面的表格记录了某公司采用新、旧两种培训前后的工作能力评分增加情况，分析目的是比较这两种培训方法的效果有无差异。考虑到加盟公司时间可能也是影响因素，将加盟时间按月进行了记录。 方法加盟时间分数方法加盟时间分数 旧方法 1.5 9 新方法 2 12 旧方法 2.5 10.5 新方法 4.5 14 旧方法 5.5 13 新方法7 16 旧方法 1 8 新方法0.5 9 旧方法 4 11 新方法 4.5 12 旧方法 5 9.5 新方法 4.5 10 旧方法 3.5 10 新方法 2 10 旧方法 4 12 新方法 5 14 旧方法 4.5 12.5 新方法 6 16 (1)分不同的培训方法计算加盟时间、评分增加量的平均数。 (2)分析两种培训方式的效果是否有差异？ 所以新方法的加盟时间平均数为4 分数增加量的平均数为12.5556

spss期末考试上机复习题(含答案)75709

江苏理工学院2017—2018学年第1学期 《spss软件应用》上机操作题库 1.随机抽取100人，按男女不同性别分类，将学生成绩分为中等以上及中等以下两类，结果 如下表。问男女生在学业成绩上有无显著差异？ 中等以上中等以下 男 女 性别* 学业成绩交叉制表 计数 学业成绩 中等以上中等以下 合计 性别男23 17 40 女38 22 60 合计61 39 100 根据皮尔逊卡方检验，p=0.558〉0.05 所以男生女生在学业成绩上无显著性差异。 2．为了研究两种教学方法的效果。选择了6对智商、年龄、阅读能力、家庭条件都相同的儿童进行了实验。结果（测试分数）如下。问：能否认为新教学方法优于原教学方法（采用非参数检验）？ 序号新教学方法原教学方法 1 83 78

2 3 4 5 6 69 87 93 78 59 65 88 91 72 59 答：由威尔逊非参数检验分析可知p=0.08〉0.05，所以不能认为新教学方法显著优于原教学方法。 3．下面的表格记录了某公司采用新、旧两种培训前后的工作能力评分增加情况，分析目的是比较这两种培训方法的效果有无差异。考虑到加盟公司时间可能也是影响因素，将加盟时间按月进行了记录。 方法加盟时间分数方法加盟时间分数 旧方法 1.5 9 新方法 2 12 旧方法 2.5 10.5 新方法 4.5 14 旧方法 5.5 13 新方法7 16 旧方法 1 8 新方法0.5 9 旧方法 4 11 新方法 4.5 12 旧方法 5 9.5 新方法 4.5 10 旧方法 3.5 10 新方法 2 10 旧方法 4 12 新方法 5 14 旧方法 4.5 12.5 新方法 6 16 (1)分不同的培训方法计算加盟时间、评分增加量的平均数。 (2)分析两种培训方式的效果是否有差异？ 答：（1） 描述统计量 N 极小值极大值均值标准差 培训方法 = 1 (FILTER) 9 1 1 1.00 .000 加盟时间9 .50 7.00 4.0000 2.09165 分数增加量9 9.00 16.00 12.5556 2.60342 有效的 N （列表状态）9 所以新方法的加盟时间平均数为4 分数增加量的平均数为12.5556

spss期末考试上机复习题(含标准答案)

spss期末考试上机复习题(含答案)

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江苏理工学院2017—2018学年第1学期 《spss软件应用》上机操作题库 1.随机抽取100人，按男女不同性别分类，将学生成绩分为中等以上及中等以下两类，结果 如下表。问男女生在学业成绩上有无显著差异？ 中等以上中等以下 男23 17 女38 22 性别* 学业成绩交叉制表 计数 学业成绩 合计 中等以上中等以下 性别男23 17 40 女38 22 60 合计61 39 100 卡方检验 值df 渐进 Sig. (双侧) 精确 Sig.(双侧) 精确 Sig.(单侧) Pearson 卡方.343a 1 .558 连续校正b.142 1 .706 似然比.342 1 .558 Fisher 的精确检验.676 .352 线性和线性组合.340 1 .560 有效案例中的 N 100 a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 15.60。 b. 仅对 2x2 表计算 根据皮尔逊卡方检验，p=0.558〉0.05 所以男生女生在学业成绩上无显著性差异。 2．为了研究两种教学方法的效果。选择了6对智商、年龄、阅读能力、家庭条件都相同的儿童进行了实验。结果（测试分数）如下。问：能否认为新教学方法优于原教学方法（采用非参数检验）？ 序号新教学方法原教学方法 1 2 3 83 69 87 78 65 88

4 5 6 93 78 59 91 72 59 检验统计量b 原教学方法 - 新 教学方法 Z -1.753a 渐近显著性(双侧) .080 a. 基于正秩。 b. Wilcoxon 带符号秩检验 答：由威尔逊非参数检验分析可知p=0.08〉0.05，所以不能认为新教学方法显著优于原教学方法。 3．下面的表格记录了某公司采用新、旧两种培训前后的工作能力评分增加情况，分析目的是比较这两种培训方法的效果有无差异。考虑到加盟公司时间可能也是影响因素，将加盟时间按月进行了记录。 方法加盟时间分数方法加盟时间分数 旧方法 1.5 9 新方法 2 12 旧方法 2.5 10.5 新方法 4.5 14 旧方法 5.5 13 新方法7 16 旧方法 1 8 新方法0.5 9 旧方法 4 11 新方法 4.5 12 旧方法 5 9.5 新方法 4.5 10 旧方法 3.5 10 新方法 2 10 旧方法 4 12 新方法 5 14 旧方法 4.5 12.5 新方法 6 16 (1)分不同的培训方法计算加盟时间、评分增加量的平均数。 (2)分析两种培训方式的效果是否有差异？ 答：（1） 描述统计量 N 极小值极大值均值标准差 培训方法 = 1 (FILTER) 9 1 1 1.00 .000 加盟时间9 .50 7.00 4.0000 2.09165 分数增加量9 9.00 16.00 12.5556 2.60342 有效的 N （列表状态）9 所以新方法的加盟时间平均数为4 分数增加量的平均数为12.5556 描述统计量

SPSS练习题及解答

实习一SP SS基本操作 第2题-----会做：请把下面的频数表资料录入到SP SS数据库中，并划出直方图，同时计算均数和标准差。 身高组段频数 110~ 1 112~ 3 114~ 9 116~ 9 118~ 15 120~ 18 122~ 21 124~ 14 126~ 10 128~ 4 130~ 3 132~ 2 134~136 1 解答：1、输入中位数（小数位0）：111，113，115，117，....135；和频数1，3，. (1) 2、对频数进行加权：DATA━Weigh Cases━Weigh Cases by━频数━OK 3、Analyze━Descriptive Statistics━Frequences━将组中值加入Variable框━点击Statistics按钮━选中Mean和Std.devision━Continue━点击Charts按钮━选中HIstograms ━Continue━OK 第3题—会做：某医生收集了81例30-49岁健康男子血清中的总胆固醇值（mg/dL）测定结果如下，试编制频数分布表，并计算这81名男性血清胆固醇含量的样本均数。 219.7 184.0 130.0 237.0 152.5 137.4 163.2 166.3 181.7 176.0 168.8 208.0 243.1 201.0 278.8 214.0 131.7 201.0 199.9 222.6 184.9 197.8 200.6 197.0 181.4 183.1 135.2 169.0 188.6 241.2 205.5 133.6 178.8 139.4 131.6 171.0 155.7 225.7 137.9 129.2 157.5 188.1 204.8 191.7 109.7 199.1 196.7 226.3 185.0 206.2 163.8 166.9 184.0 245.6 188.5 214.3 97.5 175.7 129.3 188.0 160.9 225.7 199.2 174.6 168.9 166.3 176.7 220.7 252.9 183.6 177.9 160.8 117.9 159.2 251.4 181.1 164.0 153.4 246.4 196.6 155.4 解答：1、输入数据：单列，81行。 2、Analyze━Descriptive Statistics━Frequences━将变量值加入Variable框━点击Statistics按钮━选中Mean━Continue━点击OK 实习二定量资料的统计分析 第1题--会做：从某单位1999年的职工体检资料中获得101名正常成年女子的血清总胆固醇（m m o l/L）的测量结果如下，试对其进行正态性检验。 2.35 4.21 3.32 5.35 4.17 4.13 2.78 4.26 3.58 4.34 4.84 4.41 4.78 3.95 3.92 3.58 3.66 4.28 3.26 3.50 2.70 4.61 4.75 2.91 3.91 4.59 4.19 2.68 4.52 4.91 3.18 3.68 4.83 3.87 3.95 3.91 4.15 4.55 4.80 3.41 4.12 3.95 5.08 4.53 3.92 3.58 5.35 3.84 3.60 3.51 4.06 3.07 3.55 4.23 3.57 4.83 3.52 3.84 4.50 3.96 4.50 3.27 4.52 3.19 4.59 3.75 3.98 4.13 4.26 3.63 3.87 5.71 3.30 4.73 4.17 5.13 3.78 4.57 3.80 3.93 3.78 3.99 4.48 4.28 4.06 5.26 5.25 3.98 5.03 3.51 3.86 3.02 3.70 4.33 3.29 3.25 4.15 4.36 4.95 3.00 3.26 解答：样本量大，近似于正态。 1、输入数据（1列，101行）。 2、Analyze━Descriptive Statistics━Explore━Dependent List中加入血清总胆固醇━点击Plots按钮━选中normality plots with tests━Continue━ OK 3、结果分析：T est of norminaty表中P＝0.994，大于0.05，服从正态分布。 （会做）第2题：某医院分别用A、B两种血红蛋白测定仪器检测了16名健康男青年的血红蛋白含量（g/L），检测结果见下表。问：两种血红蛋白测定仪器的检测结果是否有差别。 编号仪器A仪器B （1）（2）（3） 1 113 140 2 125 150 3 126 138 4 130 120 5 150 140 6 145 145 7 135 135 8 105 115 9 128 135 10 135 130 11 100 120 12 130 133 13 110 147 14 115 125 15 120 114 16 155 165 解答：配对t检验。 1、输入两列数据：A列（113，125，…155）；B列（140，125，…165）； 2、Analyze━Compare Means━Paired-Samples T Test━同时将A和B均选入Paired Variabkes框━OK 3、结果分析：由Paired Samples Test表的Sig可见小于0.05，有差别。