spss例题

x Frequency 2 5 6 16 25 18 12 9 3 3 99 Percent 2.0 5.1 6.1 16.2 25.3 18.2 12.1 9.1 3.0 3.0 100.0 Valid Percent 2.0 5.1 6.1 16.2 25.3 18.2 12.1 9.1 3.0 3.0 100.0 Cumulative Percent 2.0 7.1 13.1 29.3 54.5 72.7 84.8 93.9 97.0 100.0
ANOVAb Model 1 Sum of Squares 81444969 305795.0 81750764 df 1 5 6 Mean Square 81444968.68 61159.007 F 1331.692 Sig. .000a
Regression Residual Total
a. Predictors: (Constant), 人人GDP/ 元 b. Dependent Variable: 人人人人人人/ 元
回归系数的显著性检验——F检验法 t 检验法 P<0.05，显著
最后一个表给出回归方程中的常数项，回 归系数的估计值和检验结果，对各参数进 行的t检验。
操作者1 操作者2 操作者3 操作者4 操作者5
实验指标：产量
Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable: x Source Corrected Model Intercept 机机 操操操 机机 * 操操操 Error Total Corrected Total Type III Sum of Squares 224.000a 40560.000 130.000 72.000 22.000 .000 40784.000 224.000 df 14 1 2 4 8 0 15 14 Mean Square 16.000 40560.000 65.000 18.000 2.750 . F Sig. Partial Eta Squared 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
练习八 非参数检验
检验例六的数据是否来自正态分布的随机变量 绘制P-P图和Q-Q图，进行K-S检验
练习九 单因素方差分析
某灯泡厂用4种不同配方料方案制成的灯丝 生产了4批灯泡。从每批灯泡中随机地抽取 ni（i=1,2,3,4）个灯泡，测试出使用寿命。 根据使用寿命的测试数据分析4批灯泡的使 用寿命是否有显著差异。 P(F＞Fα(n1,n2)，+∞)=α 拒绝域(Fα(n1,n2)，+∞)
独立样本检验练习八非参数检验检验例六的数据是否来自正态分布的随机变量绘制pp图和qq图进行ks检验练习九单因素方差分析某灯泡厂用4种不同配方料方案制成的灯丝生产了4批灯泡
练习一 为评价家电行业售后服务的质量，随 机抽取了由100个家庭构成一个样本。服务 质量的等级分别表示为：A.好；B.较好；C. 一般；D.较差；E.差。根据评价数据制作 频数分布表，绘制条形图和饼形图。
练习六 单样本的假设检验
某工厂用自动打包机打包，每包标准质量 为100kg。为了保证生产的正常运行，每天 开工后需要先行试机，检查打包机是否有 系统偏差，以及时进行调整。某日开工后 在试机中共打了9个包，测得9包的质量数 据。问打包机是否需要进行调整？
练习七 成组设计两样本的均值比较
某化工原料的处理前后取样分析，测得样 本的含脂率。假定处理前后含脂率服从正 态分布，且标准差σ相同。试问在显著性水 平α=0.05下，处理前后的含脂率是否有显 著差异？ （独立样本检验）

Model Summary Model 1 R .998a R Square .996 Adjusted R Square .996 Std. Error of the Estimate 247.303
a. Predictors: (Constant), 人人GDP/元
相关系数 判别系数 校正后的 判别系数 回归系数 的标准误
23.600 6.500 .
p<0.001 p<0.05 .
a. R Squared = 1.000 (Adjusted R Squared = .)
因此，可以认为机器类型和操作者的影响均是 显著的。
练习十一 相关分析与回归分析
下面是7个地区2000年的人均国内生产总值 和人均消费水平的统计数据。要求： （1）人均GDP做自变量，人均消费水平做因变量， 绘制散点图，说明二者之间的关系形态； （2）计算两个变量之间的线性相关系数，说明两 个变量之间的关系强度； （3）求出估计的回归方程； （4）检验回归方程线性关系的显著性； （5）如果某地区的人均GDP为5000，预测其人均 消费水平； （6）求人均GDP为5000时，人均消费水平在95% 置信水平下的置信区间和预测区间。
注：简单线图，多重线图，垂线图
练习五 参数估计
一家保险公司收集到由36投保个人组成的 随机样本,得到每个投保人的年龄数据(单位： 周岁)，试估计投保人的平均年龄，并建立 投保人年龄90%的置信区间。
探索性分析—稳健估计值，区间估计
Descriptives 年年 Mean 90% Confidence Interval for Mean 5% Trimmed Mean Median Variance Std. Deviation Minimum Maximum Range Interquartile Range Skewness Kurtosis Statistic 39.50 37.31 41.69 39.61 39.00 60.429 7.774 23 54 31 11 -.227 -.448 Std. Error 1.296
Lower Bound Upper Bound
.393 .768
M-Estimators Huber's a M-Estimator 39.76 Tukey's b Biweight 39.81 Hampel's c M-Estimator 39.77 Andrews' d Wave 39.81
年年
等等
Frequency 14 20 32 18 15 99 Percent 14.1 20.2 32.3 18.2 15.2 100.0 Valid Percent 14.1 20.2 32.3 18.2 15.2 100.0 Cumulative Percent 14.1 34.3 66.7 84.8 100.0
a. The weighting constant is 1.339. b. The weighting constant is 4.685. c. The weighting constants are 1.700, 3.400, and 8.500 d. The weighting constant is 1.340*pi.
100%
75%
Percent
50%
25%
0% 660 680 700 720 740
V1
练习三
根据我国几个主要城市各月平均相对湿 度数据绘制箱线图，并分析各城市平均相 对湿度的分布特征。
练习四
1.根据1978-1999年我国的国内生产总值数据 绘制线图； 2.绘制第一、二、三产业国内生产总值的线 图；
Valid
A B C D E Total
B
A B C D E Pies show counts
练习二
为了确定灯泡的使用寿命，在一批灯泡中随机抽取100只进 行测试。 要求： 1.对测试数据排序； 2.以组距为10进行等距分组，编制频数分布数列，绘制直方 图，累积直方图和茎叶图 步骤: 1.分组：转换-重新编码-到不同变量 2.茎叶图和箱线图：分析-描述统计-探索分析 3.累积直方图在交互式选项卡中选择
基本应用条件：独立性、正态性、方差齐性
ANOVA SHOUMING Sum of Squares 38002.418 190151.4 228153.8 df 3 22 25 Mean Square 12667.473 8643.247 F 1.466 Sig. .251
Between Groups Within Groups Total
方差来源 组间因素 组内误差 总 和
平方和
自由度
均方
P值 P ＞0.05
4批灯泡的使用寿命无显著差异。
练习十 双因素方差分析 从由五名操作者操作的三台机器每小时产量 中分别各抽取1 个不同时段的产量，观测到 的产量如下表所示。试进行产量是否依赖于 机器类型和操作者的方差分析。
三台机器五名操作者的产量数据 机器1 53 47 46 50 49 机器2 61 55 52 58 54 机器3 51 51 49 54 50
Valid
650.00 660.00 670.00 680.00 690.00 700.00 710.00 720.00 730.00 740.00 Total
注：下线不在内
V1 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf
1.00 Extremes (=<651) 1.00 65 . 8 5.00 66 . 14568 6.00 67 . 134679 14.00 68 . 11233345558899 26.00 69 . 00111122233445566677888899 17.00 70 . 01122345666778889 13.00 71 . 0022335677889 10.00 72 . 0122567899 3.00 73 . 356 2.00 74 . 17 1.00 Extremes (>=749) Stem width: Each leaf: 10 1 case(s)