spss期末作业

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：

一元线性回归spss作业

一元线性回归实验指导 一、使用spss进行线性回归相关计算 题目： 为研究医药企业销售收入与广告支出的关系，随机抽取了20家医药企业，得到它们的销售收入和广告支出的数据如下表（数据在‘广告.sav’中） 1.绘制散点图描述收入与广告支出的关系 结果：（散点图粘贴在下面） 从散点图可直观看出销售收入和广告支出（存在/不存在）线性关系 2.计算两个变量的相关系数r及其检验 相关性结果表格：（粘贴在下面）

从结果中可看出，销售收入与广告支出的相关系数为（），双侧检验的P值（），r在0.01显著性水平下（），表明销售收入与广告支出之间（存在/不存在）线性关系。 3.一元线性回归分析 计算回归分析；并输出标准化残差的pp图和直方图 分析输出的结果： 模型汇总表格：（粘贴在下面） 这个表格给出相关系数R=（）以及标准估计的误差（） 方差分析（ANOVA）表格：（粘贴在下面） 这个表格给出回归模型的方差分析表，包括回归平方和SSR、回归均方MSR、残差平方和SSE、残差均方MSE、总平方和SST和总均方MST，F值129.762以及P值（），此处p 值（），说明回归的线性关系（显著/不显著） 系数表格：（粘贴在下面） 上面这个表格给出的是参数估计和检验的有关内容，包括回归方程的常数项、非标准化回归系数、常数项和回归系数检验的统计量t和显著性水平sig，以及回归系数的%95置信区间从此表可以得出销售收入与广告支出的估计方程为（）。回归系数（）表示广告支出每变动1万元，销售收入平均变动（）万元。

4.残差的检验 从上面的输出结果中可得到标准化残差的标准pp图和直方图（粘贴在下面） 同时在数据表格中出现残差以及估计值和区间的上下界，其中 PRE_1为点估计值； RES_1为非标准化残差； ZRE_1为标准化残差； LMCI_1和UMCI_1表示平均值的置信区间（均值的预测区间）； LICI_1和UICI_1表示个别值的预测区间的上界和下界； 下面绘制非标转化残差图：（粘贴在下面） 从残差图上可以看出，各个残差随机分布于0轴两侧，没有任何固定模式，这表明在销售收入与广告支出的一元线性回归中，线性假定以及等方差的假定成立。 下面检验残差正态性： 做出标准化残差（ZRE_1）的散点图，并在图上画出0,2，-2三条y轴参考线（粘贴在下面）

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：

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 ____________ 1. 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：rj sxcj 11391.0090.0061.00242.0D 1.00 r 214女91.0090.0061 Q0242,00 1.D0 31女95.0079.0065.00239.03200匸4Q女95.0079.0065 00239.00 2.D0 53立92.00B4.0062.00230.00200 S 4 女92.0084.0062 00238.00 2.00 79女眨00S2.0062.00236.00200 310女92.0002.0062 0023G.OO 2 DO 95男39.00S5.0D69 00233.03 1.00 10E男39.0085.0059 00233.00 1.00 1111立9U.OO SO.OO60.00230.0J200「1212女90.0080.0060 00230.00 2.00 1319立眨0075.0062.00229.03200 20女92.0076.00G2 00229.00 2 DO 1 1516男SB.00B2.0053.00220.03200 15男38.0077.0068 00223.00200 1 1717女91.0071.00 61 00223.00 3.00 女91.0071.0061 00223.03 3.00 1016 1 19 1女89.0067.0059 00215.00 3.00 202女39.0067.0069 00215.0J 3. DO 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：

数据分析spss作业

数据分析方法及软件应用 （作业） 题目：4、8、13、16题 指导教师： 学院：交通运输学院 姓名： 学号：

4、在某化工生产中为了提高收率，选了三种不同浓度，四种不同温度做试验。在同一浓度与温度组合下各做两次试验，其收率数据如下面计算表所列。试在α=0.05显著性水平下分析 (1)给出SPSS数据集的格式(列举前3个样本即可)； (2)分析浓度对收率有无显著影响； (3)分析浓度、温度以及它们间的交互作用对收率有无显著影响。 解答：（1）分别定义分组变量浓度、温度、收率，在变量视图与数据视图中输入表格数据，具体如下图。 (2)思路：本问是研究一个控制变量即浓度的不同水平是否对观测变量收率产生了显著影响，因而应用单因素方差分析。假设：浓度对收率无显著影响。 步骤：【分析-比较均值-单因素】，将收率选入到因变量列表中，将浓度选入到因子框中，确定。 输出： 變異數分析 收率 平方和df 平均值平方 F 顯著性 群組之間39.083 2 19.542 5.074 .016 在群組內80.875 21 3.851 總計119.958 23 显著性水平α为0.05，由于概率p值小于显著性水平α，则应拒绝原假设，认为浓度对收率有显著影响。

（3）思路：本问首先是研究两个控制变量浓度及温度的不同水平对观测变量收率的独立影响，然后分析两个这控制变量的交互作用能否对收率产生显著影响，因而应该采用多因素方差分析。假设，H01：浓度对收率无显著影响；H02：温度对收率无显著影响；H03：浓度与温度的交互作用对收率无显著影响。 步骤：【分析-一般线性模型-单变量】，把收率制定到因变量中，把浓度与温度制定到固定因子框中，确定。 输出： 主旨間效果檢定 因變數: 收率 來源第 III 類平方 和df 平均值平方 F 顯著性 修正的模型70.458a11 6.405 1.553 .230 截距2667.042 1 2667.042 646.556 .000 浓度39.083 2 19.542 4.737 .030 温度13.792 3 4.597 1.114 .382 浓度 * 温度17.583 6 2.931 .710 .648 錯誤49.500 12 4.125 總計2787.000 24 校正後總數119.958 23 a. R 平方 = .587（調整的 R 平方 = .209） 第一列是对观测变量总变差分解的说明；第二列是观测变量变差分解的结果；第三列是自由度；第四列是均方；第五列是Ｆ检验统计量的观测值；第六列是检验统计量的概率ｐ值。可以看到观测变量收率的总变差为119.958，由浓度不同引起的变差是39.083，由温度不同引起的变差为13.792，由浓度和温度的交互作用引起的变差为17.583，由随机因素引起的变差为49.500。浓度，温度和浓度*温度的概率p值分别为0.030,0.382和0.648。 浓度：显著性<0.05说明拒绝原假设（浓度对收率无显著影响），证明浓度对收率有显著影响；温度：显著性＞0.05说明不拒绝原假设（温度对收率无显著影响），证明温度对收率无显著影响；浓度与温度: 显著性＞0.05说明不拒绝原假设（浓度与温度的交互作用对收率无显著影响），证明温浓度与温度的交互作用对收率无显著影响。 8、以高校科研研究数据为例：以课题总数X5为被解释变量，解释变量为投入人年数X2、投入科研事业费X4、专著数X6、获奖数X8；建立多元线性回归模型，

SPSS大作业-环境保护

当代大学生对全球气候变化 认知程度的研究 摘要：随着我国经济建设的飞速发展,人们向大自然排放的有害物质与日俱增,环境问题日益严重。环境污染问题不仅影响我国人民的生存环境和生存质量,也危害人民的身体健康,在环境污染中城市环境污染已经成为制约社会发展的重要问题。本研究采样方式为匿名方式随机投放网络问卷以及纸质问卷，采用SPSS statistics软件分析采样数据，得到频率表以及考虑性别的交叉表。本文考虑性别、城乡等差异，分别从基本的环保知识到主动投身环保事业等各方面加以分析，研究当代大学生对环境污染问题认知程度的差异。 关键字：性别；气候变化；差异；SPSS 一、研究背景 我国改革开放30多年的经济发展迅速，主要是以粗放式发展为主要模式。由此而带来的就是高增长、高能耗、高排放的三高企业，我国是发展中国家，在经济发展的过程中，政府对环境破坏的监管不力，睁一眼闭一眼，所以我国改革开放30年快速发展以牺牲能源、破坏环境为代价的，尤其我国的经济发展又极不平衡，主要是以城市主力军，这样城市的环境恶化就很严重。同样，农村人口环境保护意识淡薄，农村环境恶化也不可小觑，我国高速发展的近几十年来，环境的恶化程度逐年增加，应该引起政府环保部门的重视。 环境污染对人们的生活影响越来越严重，我们现在出门看到的最打眼的一景就是戴口罩的人越来越多，人们越来越感受到空气污染对

自己身心健康的威胁，据统计，世界儿童死亡80%是由于空气污染导致的，这个数字让人触目惊心。 环境污染很大因素是由于企业恣意排放污染物，但在日常生活中，民众的环保意识与环保行为对生活污染——尤其是随处可见的污染——有较大的影响。性别、年龄等不同，对气候变化认知程度也会存在差异。本文考虑到男女性别的差异、城乡区别，分别从基本的环保知识到主动投身环保事业等各方面加以分析，研究不同性别对环境污染问题认知程度的差异。 二、研究方法及样本描述 （一）研究方法 本研究采样方式为匿名方式随机投放网络问卷以及纸质问卷调查的方法，与2014年5月在西安交通大学进行问卷调查。调查面向西安交大本科生以及研究生，最终获得有效问卷431份。 （二）样本特征描述 431位被访者中，女性209位，占48.5%；男性222位，占51.5%。如图1所示，样本主要来自大一、大二以及大三群体，总共381位，占88.4%；大四毕业生以及研究生占11.6%。被访者所读专业性质也有较大差别，文科生178位，占41.3%；工科生人数122位，占28.3%；理科生108位，占比25.1%，如表1所示。

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

spss期末大数据分析报告

SPSS在教育研究中的应用某大学学生对本校的满意度调查 学院：教育学院 专业：课程与教学论 学号：201411000156 姓名：李平 2014年12月13日

目录 一、研究问题的提出 (3) 二、研究内容与方法 (3) (一) 研究内容 (3) (二) 研究方法 (3) 三、调查对象及人数 (4) 四、问卷分析 (5) （一）回收情况 (5) （二）信度分析 (5) 五、数据统计与分析 (6) （一）数据输入 (6) （二）数据分析 (7) 1.描述统计 (7) （1）多选题描述统计 (7) （2）单选题描述统计 (9) 2.推断统计 (12) （1）独立样本T检验 (12) （2）单一样本T检验 (15) （3）单因素方差分析 (17) （4） X2检验 (21) 3.相关分析 (22) （1）变量间相关分析 (22) （2）维度间相关分析 (23) 六、结论 (27) 七、附录 (28)

一、研究问题的提出 学生的学校生活和成长密切相关。我们通过对他们的大学生活满意度的调查结果向有关部门提出建议，并希望能引起学校对这一系列问题的关注，最终希望大学生对其大学的满意度有所提升，大学生是一个庞大的群体，特别是近几年，随着高校的扩招，我国越来越多人能够上大学。上大学是很多人的梦想，他们都憧憬着大学校园的生活，然而当他们进了大学后才发现大学生活并非所想的美好，取而代之的却是对校园生活的不满，大学生是十分宝贵的人才资源，他们对校园生活的体验和感受，与他们的更好的学习。 二、研究内容与方法 (一)研究内容 了解学生对于学校的师资水平、环境、日常管理等各方面的满意度。 (二)研究方法 1.问卷编制 本研究采用自编问卷，问卷共由两部分组成：基本情况部分包括被调查者的性别、年级等，问卷主体部分包括师资水平、学校环境、日常管理三大维度，细分为12个三级指标（见表2-1），问卷采用五点制计分法，即“非常满意”、“满意”、“一般”、“不满意”、“非常不满意”，分别赋值5分、4分、3分、2分、1分。 表2-1 某大学学生对本校的满意度测评指标体系 一 级指标 二级指标（潜在变量）三级指标（观测变量） 对自己师资水平对教师教学方法、对教师工作态 度、对教师人品修养、对师资配备 学校的意学校环境对学习环境、对就餐环境、对居住 环境、对校园绿化环境 满度指数日常管理对专业课时安排、对收费标准、对 奖、助学金制度、对学校治安

SPSS作业

一、作业分析 案例背景：拟分析导致急救后颅脑损伤的主要影响因素，某省医院的外科 医生收集了2003-2005年间在该科室进行过急救治疗的脑外伤病例共201例。 研究目的：差异性比较 资料类型：本例根据是否出现迟发性脑损伤将数据分为两个独立样本。 本例的数据变量有性别、年龄、入院时血循环指标、入院时症状、入院时 意识程度、是否手术急救、其它治疗、是否出现迟发性脑损伤。在这些变量中 既有连续变量又有分类变量，所以在检验时需分成两种：定量检验与定性检验。 其中定量检验为：年龄、入院时血循环指标；定性检验为：性别、入院时 症状、入院时意识程度、是否手术急救、其它治疗。 二、数据描述 1 数量变量的描述 利用SPSS软件分析→描述统计→描述，将年龄、收缩压、舒张压、血小 板拖入，得到下表： 通过表格可以发现血小板的极差为372，标准差为63.568.极差和标准差都较大，通过求自然对数来减小标准差，所以我们改用血小板的自然对数为数据。得到下表：

2.分类变量的描述 利用SPSS软件分析→表→设定表，选中性别、脑挫伤、中线移位、脑肿胀、意识程度、手术、止血药、激素、脱水剂拖入框中，得到下表： 从表中可以大致看出，脑挫伤、手术、中线移位、意识程度、激素和脱水剂几个变量和是否发生脑损伤有关。但是，这些关联是否具有统计学意义还需要进行检验。 三、差异性比较 1数量变量的差异性比较

（1）年龄与迟发性脑损伤的关系 本案例为两独立样本，我们对其进行正态性检验。 利用SPSS软件分析→统计描述→探索，得到下表： 从表中，可得出年龄成正态性分布。 利用SPSS软件分析→比较均值→独立样本T检验，检验变量为年龄，分组变量为迟发性脑损伤，单击确定得到如下结果： 发生迟发性脑损伤与未发生迟发性脑损伤组中年龄均服从正态分布，两总体方差齐。 采用两独立样本的t检验：t=-1.038,df=199,P=0.300,可以得出，以 α=0.05为检验水准，年龄与是否发生迟发性脑损伤无明显差异。 （2）收缩压、舒张压与迟发性脑损伤的关系 与上述方式相同，对数据进行正态性检验，检验结果为：

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

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。

spss课后作业答案

SPSS课后作业 第一章 1-1、spss的运行方式有几种？分别是什么？ 答：SPSS的运行方式有三种，分别是批处理方式、完全窗口菜单运行方式、程序运行方式。1-2、SPSS中“DataView”所对应的表格与一般的电子处理软件有什么区别？ 答：与一般电子表格处理软件相比，SPSS的“Data View”窗口还有以下一些特性：（1）一个列对应一个变量，即每一列代表一个变量（Variable）或一个被观测量的特征；（2）行是观测，即每一行代表一个个体、一个观测、一个样品，在SPSS中称为事件（Case）；（3）单元包含值，即每个单元包括一个观测中的单个变量值；（4）数据文件是一张长方形的二维表。 第二章 2-1、在SPSS中可以使用那些方法输入数据？ 答：SPSS中输入数据一般有以下三种方式：（1）通过手工录入数据；（2）可以将其他电子表格软件中的数据整列（行）的复制，然后粘贴到SPSS中；（3）通过读入其他格式文件数据的方式输入数据。 2-2、对于缺失值，如何利用SPSS进行科学替代？ 答：选择“Transform”菜单的Replace Missing Values命令，弹出Replace Missing Values 对话框。先在变量名列中选择1个或多个存在缺失值的变量，使之添加到“New Variable(s)”框中，这时系统自动产生用于替代缺失值的新变量。最后选择合适的替代方式即可。 2-3、在计算数据的加权平均数时，如何对变量进行加权？ 答：选择“Data”菜单中的Weight Cases命令，出现如图2-22所示的Weight Cases对话框。其中， Do not weight cases项表示不做加权，这可用于取消加权；Weight cases by 项表示选择1个变量做加权。 2-4、如何对变量进行自动赋值？ 答：变量的自动赋值可以将字符型、数字型数值转变成连续的整数，并将结果保存在一个新的变量中。具体操作的过程如下：选择“Transform”菜单中的Automatic Recode命令，在出现的对话框中，从左边的变量列表中选择需要自动赋值的变量，将它添加到Variable -> New Name框中，然后在下面New Name右边的文本框中输入新的变量名称，单击New Name 按钮，将新的变量名添加到上面的框中。从Recode Starting from框中有两个选项中选择一个，然后单击OK按钮，即可完成自动赋值运算。 3-1、一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度？ 答：一组数据的分布特征可以从平均数、中位数、众数、方差、百分位、频数、峰度、偏度等方面描述。 3-2、简述众数、中位数和均值的特点及应用场合。 答：均值是总体各单位某一数量标志的平均数。平均数可应用于任何场合，比如在简单时序预测中可用一定观察期内预测目标的时间序列的均值作为下一期的预测值。中位数是指将数据按大小顺序排列起来，形成一个数列，居于数列中间位置的那个数据。中位数的作用与算术平均数相近，也是作为所研究数据的代表值。在一个等差数列或一个正态分布数列中，中位数就等于算术平均数。在数列中出现了极端变量值的情况下，用中位数作为代表值要比用算术平均数更好，因为中位数不受极端变量值的影响。众数是指一组数据中出现次数最多的那个数据。它主要用于定类（品质标志）数据的集中趋势，当然也适用于作为定序（品质标志）数据以及定距和定比（数量标志）数据集中趋势的测度值。 3-3、

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。

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调查报告期末作业

S P S S调查报告期末作业 Document serial number【LGGKGB-LGG98YT-LGGT8CB-LGUT-

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上表表明，5中不同年级形式下共有80个样本，大一的均值最高，大二的均值次之，接着，大四的均值排第三，而大三的均值是最低的。由于在录入数据当中，选择调查问卷中选项A“是”，身边有请人带过课的同学，则录为1:；选择调查问卷中选项B“否”，身边没有请人带过课的同学，则录为2。所以，均值的结果表明，数值越大，则身边出现代课同学越少，数值越小，则表明身边出现的代课同学越多。因此，大三中的代课同学是最多的，大四次之，大二次之，大一最少。 上表表明，不同年级下代课情况的方差齐性检验值为，概率为,。如果显着性水平为，由于概率值大于显着性水平，不应拒绝零假设，认为不同年级下代课情况的总体方差无显着差异，满足方差分析的前提要求。 上表分别显示了两两不同年级下代课情况均值检验的结果。通过两两比较，最终可以得出，大一的均值>大二的均值>大三的均值，大四的均值大小情况不能确定，基本上得出的结论与实际情况相符。 五、建议 在以上对数据的分析过程当中，我们提到了逃课现象严重，收费代课行为愈发普遍的原因，这里稍微再做一下总结。原因如下： a.一些专业课程，教学内容循规蹈矩，考试题目照本宣科，无法引起学生兴趣； b.学校管理有较大漏洞，上课学生中“替身”大量潜伏而不知； c.学生自身自制力不够，容易受到外界的影响，不能静心学习； d.社会就业压力大，导致学生青睐于早点实习； 针对以上这些导致收费代课产生的原因，我想提出几点建议： （一）学校在专业设置、教师的互动性教学、知识的创新性和灵活体现、教学管理体系建设等诸多方面，都应反思，并采取一定的措施。高校则应该实行自主办学措施，在课程设置、专业方向设置上应当有自我特色。与其大张旗鼓地对“收费代课”现象进行大力批判，还不如放开手来，从根本上指导学生如何学会自主学习，如何利用有限的学习时间。倘若不加以反思，做出课程设置、教师互动性教学的改进，而是纯粹地一味加强考勤管理，必然会扼杀一部分学生的学习积极性，“人在心不在”的上课状态恐怕也难以培养出符合时代需求的大学生。 (二)学生应该分清楚学习和工作的不同意义，学习是一种能力的提高过程。大学生应当学会对自己的现在以及未来负责。大学四年，是相当宝贵的青春年华。我们年轻，我们活动，但是这些都不应该成为我们虚度时间，不学习的理由。调查结果中显示，大三的收费代课现象是最为严重的，这样的结果确实应该引起学生的重视了。我们都知道，大三是专业学习的主要一年，很多的专业课都在大三进行安排。可是大三的同学的不认真学习专业课，选择请人代课，这不是明显浪费了学习专业课的机会吗所以，这里，我想提醒本部的同学们，要合理地定位自己的身份与任务，不要在该学习的阶段去实习或娱乐。另外，也要明确自己上大学的初衷，不要因为大学生活的闲适，而慢慢丢失了自己的理想。 （三）政府要给大学生提供公平的就业环境，打击不规范的就业行为，消除掉大学生的就业焦虑。为大学生就业，提供更加全面完整的服务系统，让大学生在大学期间安心学

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