统计学与spss作业

《多元统计与SPSS》作业

作业1：举例说明总体、个体、抽样、样本、样本含量、抽样误差

作业2：举例说明什么是统计量、参数

作业3、把下列表1的154个分数输入SPSS，请完成下列各项：

（1）计算这154个分数的极差、最大值、最小值、中位数、百分位数（8%、15%、25%、41%、57%、64%、73.3%、82.55%、91.6%、99%）、平均数、标准差、标准误、方差。并检验这个

样本与总体（μ=58.5）是否有显著性差异。

（2）计算成绩大于等于60分的数据的极差、最大值、最小值、中位数、百分位数（10%、25%、50%、75%、90%）、平均数、标准差、标准误、方差。并检验这个样本与总体（μ=76.5）

是否有显著性差异

（3）按下列规则对全部数据重新编码：大于等于90的标为9，80分以上（含80）至89分（含89分）标为8，其它类推为7、6、5、4、3、2、1、0。然后统计各分数段的频数和频率

表1 原始数据

12 5 23 34 46 52 64 77 82 93 21 67 87 69

4 13 3

5 31 47 53 63 7

6 88 91 78 68 86 85 12 24 35 46 5

7 6

8 7

9 80 91 56 67 76 87 76 34 45 56 67 68 78 77 79 86 83 84 91 56 57 45 65 57 76 78 67 87 67 76 91 45 67 78 87 56 67 78 89 55 66 77 85 66 68 62 76 76 82 45 56 67 68 60 76 75 78 76 86 85 74 71 70 91 87 83 77 78 71 72 73 65 67 63 61 56 54 43 44 55 66 77 88 90 22 11 34 45 56 67 76 56 65 76 67 78 87 71 72 74 75 75 65 65 82 34 45 65 76 56 67 68 69 76 75 78 76 86 87

作业4、下列表2是实验组A（22人）和对照组B（21人）在实验前后的数据，实验组在音乐的伴奏下进行为期3个月的立定跳远训练，对照组进行为期3个月的传统立定跳远训练，请把数据输入SPSS，并把差异检验结果列在一个三线表格内，再对检验结果进行分析。

表2 两个组实验前后情况

A实验前 2.00 2.02 2.03 2.05 2.10 2.11 2.03 2.04 2.05 2.08 2.08

2.05 2.12 2.15 1.98 1.96 2.08 2.10 2.11 2.05 2.04 2.03 A实验后 2.23 2.25 2.28 2.34 2.35 2.36 2.34 2.38 2.39 2.27 2.33

2.36 2.39 2.38 2.35 2.33 2.41 2.42 2.43 2.35 2.33 2.29 B实验前 2.00 2.01 2.05 2.26 2.01 2.11 2.15 2.05 2.08 2.09 2.08

2.11 2.09 2.08 1.98 1.95 2.11 2.08 2.07 2.07 2.05

B实验后 2.18 2.19 2.20 2.21 2.22 2.23 2.18 2.17 2.16 2.23 2.19

2.23 2.25 2.19 2.18 2.18 2.16 2.20 2.21 2.22 2.19

作业5

（1）ABCD四组立定跳远的成绩如下，检验他们之间的显著性差异。

（2）按照下列标准重新编码：2.20以下计为1，2.21—2.30之间计为2，2.31以上计为3，则检验四组之间是否有显著性差异?

（3）利用（2）的数据，把1、2、3看作是收入高、中、低标志，把ABCD看作是经济发达程度渐低的4个区域，问从四个区域抽出的样本的收入与地区发达程度的关系如何？

表3 原始数据

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

A 2.34 2.41 2.17 2.17 2.31 2.44 2.33 2.43 2.16 2.40 2.44 2.30 2.14 2.20 2.24 2.16

B 2.41 2.45 2.22 2.21 2.35 2.43 2.32 2.34 2.18 2.42 2.38 2.28 2.16 2.22 2.25 2.17

C 2.35 2.41 2.26 2.24 2.30 2.46 2.28 2.36 2.20 2.42 2.46 2.26 2.10 2.24 2.22 2.18

D 2.30 2.38 2.25 2.18 2.32 2.40 2.26 2.41 2.18 2.48 2.48 2.32 2.16 2.22 2.26 2.19

17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32

A 2.22 2.34 2.26 2.23 2.24 2.35 2.36 2.61 2.51 2.34 2.41 2.36 2.54 2.35 2.51 2.43

B 2.24 2.36 2.28 2.24 2.30 2.30 2.34 2.56 2.58 2.36 2.46 2.40 2.50 2.41 2.48

C 2.26 2.41 2.32 2.26 2.33 2.36 2.34 2.52 2.51 2.40 2.41 2.45 2.53 2.39

D 2.22 2.33 2.30 2.30 2.28 2.36 2.33 2.55 2.55 2.40 2.39 2.41 2.51 2.41 2.50 2.41

作业6、S为性别，G组别，X前测成绩，Y后测成绩（经过一段时间的实验），问：

（1）不同性别前测成绩是否相当？能否直接检验不同性别后测成绩的差异以确定实验手段的作用？（2）不同组别前测成绩是否相当？能否直接检验不同组别后测成绩的差异以确定实验手段的作用？（3）能否用单因素方差分析直接解决上述（1）、（2）问题？试一试！

S G X Y S G X Y

1 1.00 1.00 25.00 30.00 25 2.00 2.00 11.00 23.00

2 1.00 1.00 10.00 15.00 26 1.00 2.00 11.00 24.00

3 1.00 1.00 22.00 25.00 27 2.00 2.00 13.00 26.00

4 1.00 1.00 23.00 26.00 28 2.00 2.00 14.00 27.00

5 2.00 1.00 23.00 29.00 29 1.00 2.00 15.00 25.00

6 2.00 1.00 23.00 30.00 30 2.00 2.00 16.00 25.00

7 2.00 1.00 24.00 28.00 31 1.00 2.00 16.00 26.00

8 2.00 1.00 24.00 30.00 32 2.00 2.00 17.00 26.00

9 2.00 1.00 24.00 31.00 33 2.00 3.00 15.00 31.00

10 2.00 1.00 25.00 29.00 34 2.00 3.00 16.00 32.00

11 1.00 1.00 28.00 32.00 35 2.00 3.00 18.00 34.00

12 2.00 1.00 28.00 34.00 36 2.00 3.00 19.00 32.00

13 1.00 1.00 29.00 33.00 37 2.00 3.00 19.00 35.00

14 1.00 1.00 29.00 33.00 38 2.00 3.00 20.00 33.00

15 2.00 1.00 29.00 35.00 39 1.00 3.00 22.00 33.00

16 1.00 1.00 16.00 20.00 40 1.00 3.00 23.00 32.00

17 2.00 2.00 9.00 20.00 41 1.00 3.00 23.00 34.00

18 1.00 2.00 16.00 28.00 42 1.00 3.00 23.00 34.00

19 1.00 2.00 19.00 34.00 43 2.00 3.00 23.00 36.00

20 2.00 2.00 10.00 21.00 44 1.00 3.00 10.00 19.00

21 1.00 2.00 10.00 22.00 45 1.00 3.00 9.00 20.00

22 2.00 2.00 10.00 22.00 46 2.00 3.00 18.00 31.00

23 1.00 2.00 10.00 23.00 47 1.00 3.00 19.00 29.00

24 1.00 2.00 10.00 25.00 48 1.00 3.00 20.00 30.00

作业7：举例说明什么是函数关系，什么是相关关系？什么是正、负、完全、零相关？

作业8：下列数据是A班32人两次测验的结果，请把数据输入SPSS，问：

（1）用什么方法计算两次数据的相关系数，

（2）请针对下列情形分析该相关系数的含义：

○1如果这些数据是A班的重复测验结果（如立定跳远测验）；

○2如果这些数据是B裁判对A班学生C录像动作的两次独立评分；

○3如果第一次为A班睁眼立定跳远（设为效标）数据，第二次为A班闭眼立定跳远（设为自编测验）数据；

表5 原始数据

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

2.34 2.41 2.17 2.17 2.31 2.44 2.33 2.43 2.16 2.40 2.44 2.30 2.14 2.20 2.24 2.16 2.41 2.45 2.22 2.21 2.35 2.43 2.32 2.34 2.18 2.42 2.38 2.28 2.16 2.22 2.25 2.17 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 2.22 2.34 2.26 2.23 2.24 2.35 2.36 2.61 2.51 2.34 2.41 2.36 2.54 2.35 2.51 2.43 2.22 2.33 2.30 2.30 2.28 2.36 2.33 2.55 2.55 2.40 2.39 2.41 2.51 2.41 2.50 2.41

作业9：下表是某次比赛（假定每个球队打了8场左右的比赛）球队的名次排名及其平均投篮命中率、平均犯规次数的数据，（1）通过统计计算并分析投篮命中率、犯规次数对比赛成绩的影响作用。（2）计算并分析投篮命中率与犯规次数的关系。

表6 球队的原始数据

队名比赛成绩（名次）投篮命中率% 犯规次数

A B C D E F G H 1

2

3

4

5

6

7

8

53.5

56.8

51.6

50.3

48.8

43.4

38.6

25.8

23.2

21.3

25.6

28.8

31.3

30.7

33.1

34.7

作业10：回归分析作业作业11：聚类分析作业作业12：因子分析作业

教育统计学与SPSS课后作业答案祥解题目

教育统计学课后作业 一、P118 1 题目：10位大一学生平均每周所花的学习时间与他们的期末考试成绩见表6-17.试问： （1）学习时间与考试成绩之间是否相关？ （2）比较两组数据谁的差异程度大一些？ （3）比较学生2与学生9的期末考试测验成绩。 表6-17 学习时间与期末考试成绩 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 学习时间考试成绩40 58 43 73 18 56 10 47 25 58 33 54 27 45 17 32 30 68 47 69 解题步骤： （1）第一步：定义变量：“xuexishijian”、“xuexichengji”后，输入数据.如下图： 1

第二步：单击选择“分析(Analyze)”中的“相关(Correlate)”中的“双变量(Bivariate Correlations)”， 将上图中的“xuexishijian”和“xuexichengji”添加到右边变量框中，如下图： 第三步：点击“确定“后，输出结果如下图： 第四步：分析结果

3 由上图可知：学习时间与学习成绩之间的pearson 相关系数为0.714，p （双侧）为0.20。自由度 df=10-2=8时，查“皮尔逊积差相关系数显著临界值表”知：r 0.05= 0.623 ； r 0.01=0.765。 因为0.765 > 0.714 >0.623，所以在0.05水平上学习时间和学习成绩是相关显著的。 （2）SPSS 软件分析结果如下图： 由上图可知：学习时间标准差和平均值为：S 1=12.037 ?X 1= 29.00 ；学习时间标准差和平均值为：S 2=12.437?X 2=56.00 根据差异系数公式可知： 学习时间差异系数为：%100?=X S CV S =12.037/29.00×100%=41.51% 学习成绩差异系数为：%100?= X S CV S =12.437/56.00×100%=22.27% 有上述结果可知学习时间差异程度大于学习成绩差异程度。 （4） 把学生2和学生9的期末考试成绩转化成标准分数： Z 2=(X -?X) /S= (73—56)/12.437=1.367 Z 9=(X-?X)/S=(68—56)/12.437=0.965 由上计算可知：学生2期末考试测验成绩优于学生9的期末考试测验成绩。 二、P119 2 题目：某班数学的平均成绩为90，标准差10；化学的平均分为85，标准差为8；物理的平均分为79，标准差为15.某生这三科成绩分别为95,80,80.试问 （1） 该生在哪一学科上突出一些？ （2） 该班三科成绩的差异度如何？有无学习分化现象？ （3） 该生的学期分数是多少？ （4） 三科的总平均和总标准差是多少？ 解题步骤：

统计分析及SPSS的应用课后练习答案解析

《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇） 课后练习答案 第4章SPSS基本统计分析 1、利用第2章第7题数据采用SPSS频数分析，分析被调查者的常住地、职业和年龄分布特征，并绘制条形图。 分析——描述统计——频率，选择“常住地”，“职业”和“年龄”到变量中，然后，图表——条形图——图表值（频率）——继续，勾选显示频率表格，点击确定。 Statistics 户口所在 地 职业年龄 N Valid282282282 Missing000 户口所在地 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 中心城市200 边远郊区82 Total282 职业 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 国家机关24商业服务业54文教卫生18公交建筑业15经营性公司18学校15一般农户35种粮棉专业 户 4

种 果菜专业 户 10 工商运专业 户 34 退役人员17 金融机构35 现役军人3 Total282 年龄 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 20岁以下4 20~35岁146 35~50岁91 50岁以上41 Total282

分析：本次调查的有效样本为282份。常住地的分布状况是：在中心城市的人最多，有200人，而在边远郊区只有82人；职业的分布状况是：在商业服务业的人最多，其次是一般农户和金融机构；年龄方面：在35-50岁的人最多。由于变量中无缺失数据，因此频数分布表中的百分比相同。 2、利用第2章第7题数据，从数据的集中趋势、离散程度以及分布形状等角度，分析被调查者本次存款金额的基本特征，并与标准正态分布曲线进行对比。进一步，对不同常住地储户存款金额的基本特征进行对比分析。 分析——描述统计——描述，选择存款金额到变量中。点击选项，勾选均值、标准差、方差、最小值、最大值、范围、偏度、峰度、按变量列表，点击继续——确定。 分析：由表中可以看出，有效样本为282份，存（取）款金额的均值是，标准差为，峰度系数为，偏度系数为。与标准正态分布曲线进行对比，由峰度系数可以看出，此表的存款金额的数据分布比标准正态分布更陡峭；由偏度系数可以看出，此表的存款金额的数据为右偏分布，表明此表的存款金额均值对平均水平的测度偏大。

spss作业15-17

CHAPTER 15 西北研究院蔡嘉驰131246 15.4 (i) What we choose is part of u t. Then gMIN t and u t are correlated, which causes OLS to be biased and inconsistent. (ii) I think it is uncorrelate because gGDP t controls for the overall performance of the U.S. economy. (iii) The change of U.S. minimum may someway change the state minimum and vice versa. If the state minimum is always the U.S. minimum, then gMIN t is exogenous in this equation and we would just use OLS. 15.7 (i) Because students that would do better anyway are also more likely to attend a choice school. (ii) Since u1 does not contain income, random assignment of grants within income class means that grant designation is not correlated with unobservables such as student ability, motivation, and family support. (iii) The reduced form is choice= π0 + π1faminc + π2grant + v2, and we need π2≠ 0. (iv) The reduced form for score is just a linear function of the exogenous variables: score= α0 + α1faminc + α2grant + v1. This equation allows us to directly estimate the effect of increasing the grant amount on the test score, holding family income fixed.So it is useful. C15.1 (i) The regression of log(wage) on sibs gives

教育统计学与SPSS名解总结

第一章导论（阅览前必读：书上每个章节后的名解我全都列出来了，黑色字体的都是书上原文，量多，但有些不重要的名解没必要背，你挑着背不要被吓到。绿色是章节题目，红色的就是我的一些说明、补充、吐槽，一个人打字很无聊啊有木有！一直自言自语啊有木有！并非书上的名词解释，看看就好，可删。这段紫色的也删了哈。接下来……正文，走你！） 统计学（statistics）：即研究统计原理与方法的科学。 教育统计学（educational statistics）：是专门研究如何搜集、整理、分析在心理和教育方面有实验或调查所获得的数字资料，如何根据这些资料所传递的信息，进行数学推论，找出客观规律的一门学科。简言之，教育统计学是运用统计学的一般原理和方法研究教育科学领域数量关系的一门科学。 描述统计（descriptiive statistics）：是实验或调查所获得的数据加以整理（如制表、绘图），并计算其各种代表量数（如集中量数、差异量数、相关量数等），其基本思想是平均。 Or：是研究如何整理心理与教育科学实验或调查得来的大量数据，描述一组数据的全貌，表达一件事物的性质的一种统计方法。 推断统计（inferencial statistics）：又称抽样统计，它是根据对部分个体进行观测所得到的信息，通过概括性的分析、论证，在一定可靠程度上去推测相应的团体。 Or：是研究如何通过局部数据所提供的信息，运用概率的理论进行分析论证，在一定可靠程度上推论总体或全局情形的统计方法。这是统计学中的主要内容。 实验设计（experimental statistics）：是研究如何更加合理、有效的获得观测资料，如何更正确、更经济、更有效的达到实验目的，以揭示实验中各种变量关系的实验计划。 Or：实验者为了揭示实验中自变量与因变量的关系，在实验之前所制定的实验计划，称为实验设计。他是研究如何科学地、经济地以及更有效地进行实验。 统计常态法则：从总体中随机抽取一部分个体所组成的样本，差不多可以保持总体的特征。 小数永存法则：从总体中抽取的第一个样本中所表现的特性，在其他样本中也会存在。 大量惰性原则：某一事物的某一性质或状态，在反复观察或试验中是保持不变的。 有效数字：是指能影响测量准确性的数字。 随机变量（random variable）：在统计学中把在取值之前不能预料到取什么值的量称为变量（随机变量）。 数据（data）：如果一旦某个数值被取定了，成这个数值为随机变量的一个观察值，即数据。 总体（population）：指客观存在的，并在同一性质的基础上结合起来的许多个别单位的整体，即具有某一特性的一类事物的全体，又叫母体或全域。 个体（individual）: 构成总体的基本单位或单元，又称元素或个案。 样本（sample）：从总体中抽取的一部分个体。 参数（parameter）：表示总体特征的量数。 统计量（statistic）：是直接从样本计算出的量数，代表样本的特征。

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习标准答案(第2章)

《统计分析与SPSＳ的应用（第五版)》（薛薇) 课后练习答案 第2章SＰSS数据文件的建立和管理 １、SPSS中有哪两种基本的数据组织形式？各自的特点和应用场合是什么？ SＰSS中两个基本的数据组织方式：原始数据的组织方式和计数数据的组织方式。 ●原始数据的组织方式:待分析的数据是一些原始的调查问卷数据,或是一些基本的 统计指标。 ●计数数据的组织方式:所采集的数据不是原始的调查问卷数据,而是经过分组汇总 后的数据。 ２、什么是SＰSS的个案？什么SPSＳ的变量? 个案:在原始数据的组织方式中,数据编辑器窗口中的一行称为一个个案或观测。 变量:数据编辑器窗口中的一列。 3、在定义SPＳS数据结构时,默认的变量名和变量类型是什么？如果希望增强ＳPSS统计分析结果的易读性,还需要对数据结构的哪些方面进行必要说明？ 默认的变量名:VAR---－--；默认的变量类型：数值型。 变量名标签和变量值标签可增强统计分析结果的可读性。 ４、收集到以下关于两种减肥产品试用情况的调查数据，请问在SPSS中应如何组织该份资料? 产品类型体重变化情况 明显减轻无明显变化 第一种产品2７１９ 第二种产品20 33 问:在SＰＳS中应如何组织该数据? 数据文件如图所示: ５、什么是SＰSS的用户缺失值？为什么要对用户缺失值进行定义?如何在SPSＳ中指定用户缺失值? 缺失值分为用户缺失值(User Missing Valuｅ）和系统缺失值（Ｓｙstｅm Ｍiｓｓing

Ｖaｌue）。用户缺失值指在问卷调查中,将无回答的一些数据以及明显失真的数据当作缺失值来处理。用户缺失值的编码一般用研究者自己能够识别的数字来表示，如“０”、“9”、“9９”等。系统缺失值主要指计算机默认的缺失方式，如果在输入数据时空缺了某些数据或输入了非法的字符,计算机就把其界定为缺失值,这时的数据标记为一个圆点“?”。在变量视图中定义。 6、从计量尺度角度看，变量包括哪三种主要类型？请各举出一个相应的实际数据。如何在ＳＰSS中指定变量的计算尺度？ 变量类型包括：数值型（身高）、定序型（受教育程度)以及定类型（性别)。在变量视图中定义。 ７、有一份关于居民储蓄调查的模拟数据存储在Eｘｃel中，文件名为“居民储蓄调查数据．ｘｌs”。该数据的第一行是变量名，格式如下图所示。请将该份数据转换成SPSＳ数据文件，并在SＰSＳ中指定其变量名标签和变量值标签。(该份数据的具体含义见Excel文件的后半部分) 【文件(F)】→【打开（O)】→【数据(A)】→文件类型选“Ｅｘceｌ(＊.xｌｓ,…)”,文件名选“居民储蓄调查数据.xls”→【打开】→选中“从第一行数据读取变量名”,在“范围” 中输入“A１：Q２８3”→【确定】→在“变量视图”窗口，调整Ａ1变量的宽度,输入变量名标签和变量值标签→在主菜单窗口选定【文件（F)】→【保存】→选择保存路径,保存类型为“saｖ”，文件名为“居民储蓄调查数据”→【保存】. ８、现有股民投资状况调查的文本数据，文件名为“股民投资数据．txt”。其中各变量的含义和编码见文件“股民投资数据.xls”。请将该文本数据读入ＳＰSS，并定义变量名标签和变量值标签。其中各变量取值为9的均为用户缺失值，请加以定义说明。（注：本调查问卷中涉及多选项问题,以及多选项问题的编码等，可先忽略。） 【文件(Ｆ)】→【打开文本数据(D)】→【数据（A)】→文件类型选“Text（＊.txt,…)”，文件名选“股民投资数据.ｔxｔ”，【打开】→在“您的文本文件与预定义的格式匹配吗？”中选“否”，【下一步】→在“变量名称是否包括在文件的顶部”中选“是”,【下一步】→在“第一个数据个案从哪个行号开始”中输入“2”,其他默认,【下一步】→【下一步】→在“数据格式”中输入“字符串”,接着在弹出的窗口输入“4”，【下一步】→默认各选项,【完成】→在主菜单窗口选定【文件(Ｆ)】→【保存】→选择保存路径,保存类型为“sav”，文件名为“股民投资数据”→【保存】.

SPSS操作实验作业1(附答案)

SPSS操作实验 (作业1) 作为华夏儿女都曾为有着五千年的文化历史而骄傲过，作为时代青年都曾为中国所饱受的欺压而愤慨过，因为我们多是炎黄子孙。然而，当代大学生对华夏文明究竟知道多少呢 某研究机构对大学电气、管理、电信、外语、人文几个学院的同学进行了调查，各个学院发放问卷数参照各个学院的人数比例，总共发放问卷250余份，回收有效问卷228份。调查问卷设置了调查大学生对传统文化了解程度的题目，如“佛教的来源是什么”、“儒家的思想核心是什么”、“《清明上河图》的作者是谁”等。调查问卷给出了每位调查者对传统文化了解程度的总得分，同时也列出了被调查者的性别、专业、年级等数据信息。请利用这些资料，分析以下问题。 问题一：分析大学生对中国传统文化的了解程度得分，并按了解程度对得分进行合理的分类。 问题二：研究获得文化来源对大学生了解传统文化的程度是否存在影响。 要求： 直接导出查看器文件为.doc后打印（导出后不得修改） 对分析结果进行说明，另附(手写、打印均可)。 于作业布置后，1周内上交 本次作业计入期末成绩

答案 问题一 操作过程 1.打开数据文件作业。同时单击数据浏览窗口的【变量视图】按钮，检查各个 变量的数据结构定义是否合理，是否需要修改调整。 2.选择菜单栏中的【分析】→【描述统计】→【频率】命令，弹出【频率】对 话框。在此对话框左侧的候选变量列表框中选择“X9”变量，将其添加至【变量】列表框中，表示它是进行频数分析的变量。 3.单击【统计量】按钮，在弹出的对话框的【割点相等组】文本框中键入数字 “5”，输出第20％、40％、60％和80％百分位数，即将数据按照题目要求分为等间隔的五类。接着，勾选【标准差】、【均值】等选项，表示输出了解程度得分的描述性统计量。再单击【继续】按钮，返回【频率】对话框。

统计学 SPSS作业

频率 统计量 XB性别MRC月消费金额 N 有效126 126 缺失0 0 频率表 XB性别 频率百分比有效百分比累积百分比 有效 A.男65 51.6 51.6 51.6 A.女61 48.4 48.4 100.0 合计126 100.0 100.0 MRC月消费金额 频率百分比有效百分比累积百分比 有效 A.300元-400元 1 .8 .8 .8 B.401元-600元9 7.1 7.1 7.9 C.601元-1000元77 61.1 61.1 69.0 D.1000元以上39 31.0 31.0 100.0 合计126 100.0 100.0

通过以上交叉表可知，男性日常用品花费在41-60元和61-100元这两个区间所占比 游程检验 2 XB性别NL年龄 检验值a 1.48 19.59 案例 < 检验值65 70 案例 >= 检验值61 56 案例总数126 126 Runs 数8 35 Z -10.017 -5.112 渐近显著性(双侧) .000 .000 a. 均值 从上图中可以知道图中显示性别的分割点分别为1和1.48，,SPSS计算出游程数分别共有1和8，表格中年龄所使用的分割点为均数19和19.59，而不是原先的中位数20，导致游程增加到46和35.

可见在年龄为21时样本的信心指数均值为1.8556，低于基线水平100.样本均数抽样误差为0.13216 由上面的检验结果t=-742.635 p=0 由于p值小于检验水准0.05。因此拒绝H0，所以样本所在的均值与假设的在总体均值相同。

分析结果的第一部分为Levene’s方差齐性检验，用于判别两总体方差是否为齐性方差，这里的检测结果为F=10.975，P=0.006，因此拒绝Ho,认为本例中两个样本所在总体的方差是不齐的。 相关性 控制变量NL年龄YY MRC月消费金额NL年龄相关性 1.000 . 显著性（双侧）. . df 0 15 YY 相关性. 1.000 显著性（双侧）. . df 15 0 在控制了月消费金额之后计算出的年龄和总指数的偏相关矩阵，可见两者的偏相关系数为1。 G图

spss期末作业

吉林财经大学 《SPSS统计软件分析》作业（2010——2011学年第一学期） 学院信息学院 专业班级电子商务0806班 学生姓名王瑞霞 学号1403080616

1、对未分组资料频数分析 从中国统计局中获得从11月21日至30日国内50个城市主要食品平均价格变动情况，以该数据为例为例，进行频数分析。 首先输入数据： 选择Analyze中Descriptive Statistics——Frequencies，打开Frequencies对话框；将需处理的变量键入变量框中

单击Statistics…按钮统计量子对话框12指标，选中所需要计算的指标： 单击Charts …按钮,选择需绘制的统计图： 单击OK按钮开始运行，运行结果为：

从上图中可以看出数据中缺失值为0，花生油的平均价格104.84是最高的，而巴氏牛奶的平均价格1.81最低，全部食品平均价格的平均数为16.5327，标准差为22.4668，各种食品的平均价格差距较大。

条形图、饼形图以及直方图是用不同的图形表示方法来说明数据的指标，其实质是一样的，从图中可以看出平均价格在0—22元之间的食品是最多的，20—40元之间的食品数次之，接下来是40—60元之间的食品，不存在平均价格在60—100之间的食品。 2、以食品平均价格为依据对数据进行分组并对分组后的数据进行频数分析： Transform —Recode—Into same V ariables ，将要分组的变量放入Numeric 栏中，单击Old and new V alues分组：

分组结果如下图所示： 回到数据编辑窗，定义变量的V alue labels ： 再对食品平均价格进行频数分析，分析结果如下截图所示

教育统计学 SPSS练习题

1.某学校初中一年级80名学生的数学考试成绩如下，制作频数分布表和图形并作频数分布分析。 某校初一年级80名学生的数学考试成绩 88,89,90,72,89,88,84,83,92,86 90,86,76,87,91,90,90,74,85,84 90,85,89,76,77,85,93,91,81,84 91,83,80,85,87,86,87,84,89,91 84,89,88,84,83,95,85,89,89,89 80,95,83,91,86,87,92,93,89,73 95,82,87,89,80,70,85,85,68,83 82,89,88,85,90,89,80,90,77,72 2.将第1题中的80名学生的数学考试成绩分成0-60，60-70，70-80，80-90，90-100五段，进行分段频数统计，并绘制频数分布条形图 3.某班学生政治面貌分布情况为：党员21人，团员35人，群众43人，请绘制统计图。 4.某班学生政治面貌分布情况为：党员21人（其中男生11人，女生10人），团员35人（其中男生15人，女生20人），群众43人（其中男生23人，女生20人），请绘制统计图。 5.某职业技术学院2000年对其240名学生家长的职业调查结果如下：公务员58人，医生26人，军人15人，工人90人，个体工商业主45人，教师6人，请据此绘制一个圆形图。 6.对15名初三学生用一套初中数学水平测验试卷进行测试，其测验得分如下，另以这些学生的校内数学期末考试成绩为效标，试计算初中数学水平测验的效标关联效度系数。 学生序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 水平测验得分56 73 65 78 64 77 90 61 54 75 45 72 88 95 61 期末成绩63 65 70 74 68 85 92 64 59 70 50 79 90 91 65 7.某大学一年级12名学生的英语阅读理解能力测验成绩与其平时阅读作业成绩如下表所列，试计算阅读理解能力测验的效标关联效度系数。 学生序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 测验得分32 33 34 34 36 37 38 39 40 41 43 45 作业成绩（等级）6 4 2 7 5 9 1 3 11 12 10 8 8. 从某班学生中随机抽取15名，测得他们的数学成绩如下： 65,77,80,78,89,90,74,73,89,95,83,56,68,92,82 （1）试对该班学生的数学平均成绩和成绩的离散程度作出估计。 （2）试求该班成绩均值的95%和99%的置信区间。 9.已知某年级学生的语文成绩服从正态分布，其中总体平均数为76.9，标准差未知。现从该年级某班随机抽取16名学生的语文成绩，数据如下： 75,88,73,93,85,76,68,90,61,58,78,89,95,77,60,74，问该班学生的平均语文成绩是否也是76.9？（α=0.01）

SPSS调查报告 - 期末作业

---------------------------------------------装--------------------------------- --------- 订 -----------------------------------------线---------------------------------------- 班级 姓名 学号 - 广 东 财 经 大 学 答 题 纸（格式二） 课程 数据处理技术与SPSS 20 15 －20 16 学年第 1 学期 成绩 评阅人 评语： ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ （题目）关于本部学生对收费代课现象支持度的调查报告 （正文） 一、调查背景 如今，大学生逃课现象屡见不鲜，随之衍生了“收费代课”的现象。据了解，在全国近百所高校中，存在“收费代课”现象的高校居然有一半之多。当“收费代课”现象衍变成了一种行业，成为有领导、有组织、有规模、有纪律的机构，不仅仅应当引起社会的关注，更应引起校方对教育方式的深刻反思。“有偿代课”作为一种不正常的校园现象，有其存在的社会土壤，其原因有多方面，值得让人对当前大学教育深思。在“收费代课”现象蔚然成风之时，我们学校的学生们也加入了这支大队伍。对于这样的一种收费代课的行为，同学们褒贬不一，每个人都有自己的看法。然而，这种行为经常在我们的身边发生着，无疑应该引起我们的关注，并引发我们的深思，形成一定的判别能力与认知能力。

二、调查目的 我们希望通过本次调查了解广东财经大学本部学生选择收费代课的原因，以及对本专业学习、实习实践的认知程度，是否支持放弃学习去实习或者做自己的事情，是否支持收费代课。同时，我们也希望通过这份调查报告揭露出的一些情况，一方面，帮助学生更好地权衡学习与实习的利弊，更加理性地对待收费代课的行为，做出对自己正确合适的选择；另一方面，引起学校对这种收费代课现象的重视，给学校提一些建议，希望学校采取一些措施改善这种不良校风。 三、调查方法 从可行性角度出发，本次调查采用非概率随机抽样的街头拦截法，集中对象为本部大三大四的同学，以自愿形式对本部同学分发调查问卷，总共发出80份问卷，回收80份，有效问卷80份。收集问卷之后，利用spss软件进行数据整理与分析，最后把结论整理成调查报告。调查报告中采用的数据分析方法主要有：频数分析、多选项分析、交叉列联表行列变量间关系的分析、单因素方差分析等。 四、描述统计 1、对样本性别作频数分析 从上表可以看出，这次填写问卷的女生较多，占了样本的66.3%，这与我们学校男女比例不均衡有很大的关系，样本的男女比例不相等，也可以较好地接近学校的实际情况，有利于我们得到更为准确的结论。 2、对样本年级作频数分析 从上表可知，参加问卷调查的大三大四学生比例明显比较高，这与一开始我们预期相符，样本中大三大四学生所占比例较多，有利于我们得到更为有针对性的结论。

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案解析(第4章)

WORD 格式整理 《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇） 课后练习答案 第 4 章 SPSS基本统计分析 1、利用第2章第7题数据采用SPSS频数分析，分析被调查者的常住地、职业和年龄分布特征，并绘制条形图。 分析——描述统计——频率，选择“常住地”，“职业”和“年龄”到变量中，然后，图表——条形图——图表值（频率）——继续，勾选显示频率表格，点击确定。 Statistics 户口所在职业年龄 地 Valid282282282 N Missing 000 户口所在地 Frequency Percent Valid Cumulative Percent Percent 中心城市20070.970.970.9 Valid 边远郊区8229.129.1100.0 Total282100.0100.0 职业 Frequency Percent Valid Cumulative Percent Percent 国家机关248.58.58.5 商业服务业5419.119.127.7 文教卫生18 6.4 6.434.0 公交建筑业15 5.3 5.339.4 Valid 经营性公司18 6.4 6.445.7学校15 5.3 5.351.1 一般农户3512.412.463.5 种粮棉专业 4 1.4 1.464.9 户

WORD 格式整理 种果菜专业 10 3.5 3.568.4 户 工商运专业 3412.112.180.5户 退役人员17 6.0 6.086.5 金融机构3512.412.498.9 现役军人3 1.1 1.1100.0 Total282100.0100.0 年龄 Frequency Percent Valid Cumulative Percent Percent 20 岁以下4 1.4 1.4 1.4 20~35 岁14651.851.853.2 Valid 35~50 岁9132.332.385.5 50 岁以上4114.514.5100.0 Total282100.0100.0

SPSS期末大作业-完整版

第1题：基本统计分析1 分析：本题要求随机选取80%的样本，因而需要选用随机抽样的方法，在此选择随机抽样中的近似抽样方法进行抽样。其基本操作步骤如下：数据→选择个案→随机个案样本→大约（A）80 所有个案的%。 1、基本思路： （1）由于存款金额为定距型变量，直接采用频数分析不利于对其分布形态的把握，因而采用数据分组，先对数据进行分组再编制频数分布表。此处分为少于500元，500~2000元，2000~3500元，3500~5000元，5000元以上五组。分组后进行频数分析并绘制带正态曲线的直方图。 （2）进行数据拆分，并分别计算不同年龄段储户的一次存取款金额的四分位数，并通过四分位数比较其分布上的差异。 操作步骤： （1）数据分组：【转换→重新编码为不同变量】，然后选择存取款金额到【数字变量→输出变量（V）】框中。在【名称（N）】中输入“存取款金额1”，单击【更改（H）】按钮；单击【旧值和新值】按钮进行分组区间定义。 存取款金额1 频率百分比有效百分比累积百分比 有效1.00 82 34.6 34.6 34.6 2.00 76 32.1 32.1 66.7 3.00 10 4.2 4.2 70.9 4.00 22 9.3 9.3 80.2 5.00 47 19.8 19.8 100.0 合计237 100.0 100.0 （2）【分析→描述统计→频率】；选择“存款金额分组”变量到【变量（V）】框中；单击【图标（C）】按钮，选择【直方图】和【在直方图上显示正态曲线】；选中【显示频率表格】，确定。

（3）【数据→拆分文件】，选择“年龄”变量到【分组方式】框中，选中【比较组】和【按分组变量排序文件】，确定；【分析→描述统计→频率】，选择“存款金额”到【变量】框中，单击【统计量】按钮，选择【四分位数】→继续→确定。 统计量 存(取)款金额 20岁以下 N 有效 1 缺失 0 百分位数 25 50.00 50 50.00 75 50.00 20~35岁 N 有效 131 缺失 0 百分位数 25 500.00 50 1000.00 75 5000.00 35~50岁 N 有效 73 缺失 0 百分位数 25 500.00 50 1000.00 75 4500.00 50岁以上 N 有效 32 缺失 0 百分位数 25 525.00 50 1000.00 75 2000.00 结果及结果描述： 频数分布表表明，有一半以上的人的一次存取款金额少于2000元，且有34.6%的人的存取款金额少于500元，19.8%的人的存取款金额多于5000元，下图为相应的带正态曲线的直方图。

统计学模拟实验spss 实验报告

(此文档为word格式，下载后您可任意编辑修改！) 目录 第一章数据介绍 (3) 1.1研究问题的提出 (3) 1.2数据的来源 (3) 第二章基本统计分析 (4) 2.1 基本统计分析 (4) 2.1.1 全部变量的频数分析 (4) 2.1.3变量的交差分析 (9) 2.1.5 异常值的检验 (12) 2.2 参数检验 (13) 2.2.1 单样本T检验 (13) 2.2.2 两独立样本T检验 (14) 2.3 相关分析 (14) 2.4 多元线性回归分析 (15) 第三章总结和建议 (21) 3.1 存在的问题 (21) 3.2 如何改进这些不足 (21) 附录A22 附录B22

摘要 当前的消费市场中，大学生作为一个特殊的消费群体正受到越来越大的关注。由于大学生年纪较轻，群体较特别，有着不同于社会其他消费群体的消费心理和行为。一方面，他们有着旺盛的消费需求，另一方面，他们尚未获得经济上的独立，消费受到很大的制约。消费观念的超前和消费实力的滞后，都对他们的消费有很大影响。社会大众对大学生的消费存在种种争议，认为他们出手阔绰。本文从我校大学生消费状况，消费的行为、消费结构、消费倾向和消费观念等方面来分析大学生的消费特征以及怎样提高他们的消费观念和理财能力，引导在校大学生树立正确的消费观。 关键词：大学生消费观;理性;问题;改进;数据分析

第一章数据介绍 1.1研究问题的提出 大学生消费问题日渐成为一个社会广为关注的问题，大学生作为一个特殊的群体，处于校园与社会交界处，脱离了父母，开始经济独立，独自生活。大学是一个精彩的世界，社会生活又是充满诱惑的，对大学生的消费都存在着很大的影响。同时也不免回存在一些非理性的消费问题，导致社会群众对大学生消费状况的批评。为了弄清大学生的消费问题的真实问题本小组成员进行了该项调查主要想弄清楚大学生们平时把钱花在哪里，花多少，影响他们消费的因素有哪些，以及他们在消费中有那些问题，应该怎样的去改造这些问题。 1.2数据的来源 本次分析的数据来源于我校90名不同专业和年级的同学消费情况调查。Spss数据中共包含十一变量，分别是：性别，户口状况，家庭年总收入，月生活费，伙食费占生活费的比例，娱乐占生活费的比列，生活费的来源，消费习惯，消费倾向，消费商品是注重，生活费盈余的处理，消费状况是否满意。通过运用spss统计软件，对变量进行基本统计分析、参数检验、相关分析、回归分析，以了解我校同学在上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 第二章基本统计分析 2.1 基本统计分析 2.1.1 全部变量的频数分析 户口情况频数分析（表一） 频率百分比有效百分比累积百分比 有效城镇17 18.9 18.9 18.9 农村73 81.1 81.1 100.0 合计90 100.0 100.0 从表一中可知被调查的同学中有73人来自农村占总人数的81%，只有17个同学来自城镇占总人数的19%。说明我校学生户口大多数分布在农村，生活水平较低。 性别状况的频数分析（表二） 频率百分比有效百分比累积百分比

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案.doc (1)

《统计分析与SPSS的应用（第五版）》课后练习答案 第一章练习题答案 1、SPSS的中文全名是：社会科学统计软件包（后改名为：统计产品与服务解决方案） 英文全名是：Statistical Package for the Social Science.(Statistical Product and Service Solutions) 2、SPSS的两个主要窗口是数据编辑器窗口和结果查看器窗口。 ●数据编辑器窗口的主要功能是定义SPSS数据的结构、录入编辑和管理待分析的数据； ●结果查看器窗口的主要功能是现实管理SPSS统计分析结果、报表及图形。 3、SPSS的数据集： ●SPSS运行时可同时打开多个数据编辑器窗口。每个数据编辑器窗口分别显示不同 的数据集合（简称数据集）。 ●活动数据集：其中只有一个数据集为当前数据集。SPSS只对某时刻的当前数据集 中的数据进行分析。 4、SPSS的三种基本运行方式： ●完全窗口菜单方式、程序运行方式、混合运行方式。 ●完全窗口菜单方式：是指在使用SPSS的过程中，所有的分析操作都通过菜单、按 钮、输入对话框等方式来完成，是一种最常见和最普遍的使用方式，最大优点是简 洁和直观。 ●程序运行方式：是指在使用SPSS的过程中，统计分析人员根据自己的需要，手工 编写SPSS命令程序，然后将编写好的程序一次性提交给计算机执行。该方式适用 于大规模的统计分析工作。 ●混合运行方式：是前两者的综合。 5、.sav是数据编辑器窗口中的SPSS数据文件的扩展名 .spv是结果查看器窗口中的SPSS分析结果文件的扩展名 .sps是语法窗口中的SPSS程序 6、SPSS的数据加工和管理功能主要集中在编辑、数据等菜单中；统计分析和绘图功能主要集中在分析、图形等菜单中。 7、概率抽样(probability sampling)：也称随机抽样，是指按一定的概率以随机原则抽取样本，抽取样本时每个单位都有一定的机会被抽中，每个单位被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的。概率抽样包括简单随机抽样、系统抽样（等距抽样）、分层抽样（类型抽样）、整群抽样、多阶段抽样等。 ●简单随机抽样(simple random sampling)：从包括总体N个单位的抽样框中随机地 抽取n个单位作为样本，每个单位抽入样本的概率是相等的。是最基本的抽样方法，是其它抽样方法的基础。优点：简单、直观，在抽样框完整时，可直接从中抽取样 本，用样本统计量对总体参数进行估计比较方便。局限性：当N很大时，不易构造 抽样框，抽出的单位很分散，给实施调查增加了困难。 ●分层抽样(stratified sampling)：将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同 的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本。优点：保证样本的结构与总体的 结构比较相近，从而提高估计的精度，组织实施调查方便(当层是以行业或行政区 划分时)，既可以对总体参数进行估计，也可以对各层的参数进行估计。 ●整群抽样(cluster sampling)：将总体中若干个单位合并为组(群),抽样时直接抽 取群，然后对选中群中的所有单位全部实施调查。优点：抽样时只需群的抽样框， 可简化工作量；调查的地点相对集中，节省调查费用，方便调查的实施。缺点：估

spss统计软件期末课程考试题

《SPSS统计软件》课程作业 要求：数据计算题要求注明选用的统计分析模块和输出结果；并解释结果的意义。完成后将作业电子稿发送至 1. 某单位对100名女生测定血清总蛋白含量，数据如下： 计算样本均值、中位数、方差、标准差、最大值、最小值、极差、偏度和峰度，并给出均值的置信水平为95%的置信区间。 解： 描述 统计量标准误 血清总蛋白含量均值.39389 均值的95% 置信区间下限 上限 5% 修整均值 中值 方差

标准差 极小值 极大值 范围 四分位距 偏度.054.241 峰度.037.478 样本均值为：；中位数为：；方差为：；标准差为：；最大值为：；最小值为：；极差为：；偏度为：；峰度为：；均值的置信水平为95%的置信区间为：【，】。 2. 绘出习题1所给数据的直方图、盒形图和QQ图，并判断该数据是否服从正态分布。解：

正态性检验 Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk 统计量 df Sig. 统计量 df Sig. 血清总蛋白含量 .073 100 .200* .990 100 .671 a. Lilliefors 显着水平修正 *. 这是真实显着水平的下限。 表中显示了正态性检验结果，包括统计量、自由度及显着性水平，以K-S 方法的自由度sig.=,明显大于，故应接受原假设，认为数据服从正态分布。 3. 正常男子血小板计数均值为9 22510/L , 今测得20名男性油漆工作者的血小板计数值（单位：9 10/L ）如下： 220 188 162 230 145 160 238 188 247 113 126 245 164 231 256 183 190 158 224 175 问油漆工人的血小板计数与正常成年男子有无异常

统计分析与SPSS应用_期末作业

统计分析与SPSS的应用 摘要：为对统计分析与spss应用分析所学知识进行巩固和检验，特运用所学知识进行简单的统计分析应用，下文以某校学生学期成绩进行模拟分析。 一：原始数据：10级市场营销2班成绩 分析一：综测成绩四分位数 上表表明：综测成绩的最小值为68.61分，最大值为89.15分。其中25%的学生综测成绩为74.4100分，50%的学生综测成绩为80.3740分，75%的学生综测成绩为85.2200分。四分位数差从侧面证实了学生综测成绩呈一定左偏分布。

分析二：综测成绩直方图 上图表明：该班学生的综测成绩均分为80.07分，标准差为5.62。从图中可以看出，综测成绩呈左偏性分布，在85分左右的学生人数最多，70分左右的学生人数最少。 分析三：综测成绩的基本统计量分析 上表表明：综测成绩的极差为20.55分，意味着数据相对较分散。另外，综测成绩的最小值和最大值分别为68.61分和89.15分，平均分为80.0734分，标准差为5.61963。从偏度系数可以看出，系数小于0，偏度标准误差为0.421，因而该班综测成绩呈左偏分布，。从峰度系数可以看出，峰度值小于0，峰度标准误差为0.821，因而数据的分布比标准正态分布更加平缓，称

为平峰分布。 分析四：各科成绩的统计量分析比较 各科成绩统计量结果分析表 由上表可知：宏观经济学的全距最大，而生产与运作管理的全距最小，表明宏观经济学的成绩离散程度最高，而生产与运作管理的成绩离散程度最低；同时，对于标准差而言，也是宏观经济学的标准差最大而生产与运作管理的标准差最小。各科成绩平均分最高的为体育成绩，平均分最低的为英语成绩。各科成绩中只有人力资源管理的成绩是呈右偏分布，其他各科成绩均呈左偏分布。另外，各科成绩中，只有宏观经济学的成绩呈尖峰分布，其他各科呈平峰分布。

SPSS数理统计软件与应用作业

《统计软件及应用》课程论文

我国区域农业经济聚类分析 一、提出问题 农业是通过培育动植物生产食品及工业原料的产业，是支撑国民经济建设与发展的基础产品。农业问题的本质及其重大意义。农业是国之根本，它的发展关系到其他两大产业的繁荣与否。与此同时，面对复杂多变的国内国际政治、经济环境，中国在农业方面的基础地位日渐薄弱。然而，在强劲的GDP增速背后，农民的收入水平却提高不够。由于受自然、经济等因素的影响，农业发展具有很强的区域性。不同地区农业发展水平发展方式很是不同。对区域农业进行聚类分析对针对性的制定区域农业发展战略政策有很强的指导性。 二、数据收集 为了对我国区域农业经济进行聚类分析，这里选择与区域农业发展相关的11个评价指标，它们分别代表农业发展的总量方面，水利设施、除涝面积方面，家庭土地经营方面。具体而言，总量方面包括地区生产总值x1（亿元），农业生产总值x2(亿元)；水利设施、除涝面积方面包括水库数x3 座)，水库总容量x4(亿立方米)，除涝面积x5(千公顷)，水土流失治理面积x6(百万元)四项；家庭土地经营方面包括经营耕地面积x7(亩/人)，经营山地面积x8(亩/人)，园地面积x9（亩/人）、牧草地面积x10(亩/人)、养殖水面面积x11(亩/人)五项。 这些指标中国统计年鉴上取得，其原始数据如表1 。 表1 房地产业发展水平的原始数据 地区x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 北京14113. 58 124.36 82 93.8716 149.77 542.8 0.5335 0.061 0.140 6 0.053 9 天津9224.4 6 145.58 28 26.21342 9 377.22 46.43 1.4862 0.006 5 0.024 8 0.037 河北20394. 26 2562.8 1 1066 161.3647 2 1648.6 4 6290.31 1.981 0.118 1 0.079 4 山西9200.8 6 554.48 733 57.53152 6 89.13 5352.495 2.4314 0.034 8 0.200 7 0.0079 内蒙古11672 1095.2 8 497 167.891 277 10897.47 9.6537 0.232 2 0.021 9 126.75 57 辽宁18457. 27 1631.0 8 951 359.2693 6 985.25 3 6333.716 3.4984 0.197 4 0.084 7 0.039 6 吉林8667.5 8 1050.1 5 1643 320.3943 17 1021.4 3586.565 7.7491 0.135 7 0.020 1 黑龙江10368. 6 1302.9 913 178.7056 3334.9 4690.5 11.678 1 0.009 5 0.005 3 0.0217 上海17165. 98 114.15 55.35 0.2826 0.046 5 0.052 9 江苏41425. 48 2540.1 910 189.1796 59 2802.5 06 1052.269 1 1.1232 0.008 9 0.017 8 0.142 8 浙江27722. 31 1360.5 6 4217 398.0666 96 496.71 2431.64 0.6027 0.425 5 0.152 3 0.059 安徽12359. 33 1729.0 2 4819 326.5100 56 2269.0 5 2136.082 1.8662 0.336 7 0.048 1 0.107 2 福建14737. 12 1363.6 7 3225 185.3876 2 129.58 3 1470.802 6 0.8831 1.235 9 0.290 3 0.089 3 江西9451.2 6 1206.9 8 9809 293.7193 72 375.71 5 4514.041 62 1.6078 1.047 9 0.064 7 0.049 2 山东39169. 92 3588.2 8 6291 227.6167 92 2651.8 4651.521 1.5554 0.042 7 0.101 7 0.014 2 河南23092. 36 3258.0 9 2352 402.2094 67 1958.9 7 4428.695 1.68 0.023 8 0.034 0.007 5 湖北15967. 61 2147 5848 992.1486 1219.1 71 4666.472 1.6932 0.668 8 0.053 4 0.127 5 湖南16037. 96 2325.5 1209 2 402.29 3 486.3 4 2898.99 5 1.2504 0.531 2 0.074 4 0.0259 0.056 7 广东46013. 06 2286.9 8 7437 429.0038 88 514.49 1378.454 0.6475 0.308 8 0.117 2 0.069 7 广西9569.8 5 1675.0 6 4367 378.4462 97 209.57 2 1873.769 3 1.4335 0.641 1 0.142 9 0.0331 0.022 2 海南2064.5 539.83 996 100.0175 17.513 32.726 1.2842 0.818 7 0.577 3 0.024 5 重庆7925.5 8 685.38 2840 74.06409 3 2312.33 1.1854 0.343 9 0.066 1 0.005 0.019 2 四川17185. 48 2482.8 9 6759 214.9343 93.98 6329.638 1.0835 0.264 5 0.048 2 0.025 8