数据分析spss作业
第4章 SPSS基本统计分析(课后练习参考)
第4章 SPSS基本统计分析(课后练习参考)1、利用习题二第6题数据，采用SPSS数据筛选功能将数据分成两份文件。
其中，第一份数据文件存储常住地是“沿海或中心繁华城市”且本次存款金额在1000至5000之间的调查数据；第二份数据文件是按照简单随机抽样所选取的70%的样本数据。
第一份文件：选取数据数据——选择个案——如果条件满足——存款>=1000&存款<5000&常住地=沿海或中心繁华城市。
第二份文件：选取数据数据——选择个案——随机个案样本——输入70。
2、利用习题二第6题数据，将其按常住地（升序）、收入水平（升序）、存款金额（降序）进行多重排序。
排序数据——排序个案——把常住地、收入水平、存款金额作为排序依据分别设置排列顺序。
3、利用习题二第4题的完整数据，对每个学生计算得优课程数和得良课程数，并按得优课程数的降序排序。
计算转换——对个案内的值计数输入目标变量及目标标签，把所有课程选取到数字变量，定义值——设分数的区间，之后再排序。
4、利用习题二第4题的完整数据，计算每个学生课程的平均分以及标准差。
同时，计算男生和女生各科成绩的平均分。
方法一：利用描述性统计，数据——转置学号放在名称变量，全部课程放在变量框中，确定后，完成转置。
分析——描述统计——描述，将所有学生变量全选到变量框中，点击选项——勾选均值、标准差。
先拆分数据——拆分文件按性别拆分，分析——描述统计——描述，全部课程放在变量框中，选项——均值。
方法二：利用变量计算，转换——计算变量分别输入目标变量名称及标签——均值用函数mean完成平均分的计算，标准差用函数SD完成标准差的计算。
数据——分类汇总——性别作为分组变量、全部课程作为变量摘要、（创建只包含汇总变量的新数据集并命名）——确定5、利用习题二第6题数据，大致浏览存款金额的数据分布状况，并选择恰当的组限和组距进行组距分组。
根据存款金额排序，观察其最大值与最小值，算出组数和组距。
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。
4.单击【图表】按钮，勾选【直方图】和【显示正态曲线】复选框，即直方图中附带正态曲线。
再单击【继续】按钮，返回【频率】对话框。
最后，单击【确定】按钮，操作完成。
SPSS数据统计与分析考试习题集(附答案淮师)
SPSS数据统计与分析考试习题集(附答案淮师)第三章统计假设检验二、计算题1.桃树枝条的常规含氮量为2.40%，现对一桃树新品种枝条的含氮量进行了10次测定，其结果为2.38%、2.38%、2.41%、2.50%、2.47%、2.41%、2.38%、2.26%、2.32%、2.41%，试问该测定结果与常规枝条含氮量有无差别。
单个样本显著值0.349>0.052.随机抽测了10只兔的直肠温度，其数据为：38.7、39.0、38.9、39.6、39.1、39.8、38.5、39.7、39.2、38.4（℃），已知该品种兔直肠温度的总体平均数为39.5（℃），试检验该样本平均温度与该品种兔直肠温度的总体平均数是否存在显著差异？单个样本显著值0.027<0.053.假说：“北方动物比南方动物具有较短的附肢。
”为验证这一假说，调查了如下鸟类翅长(mm)资料。
试检验这一假说。
双个样本成组这个说法不正确，差异不明显。
显著值0.581>0.05北方（1）120 113 125 118 116 114 119 /南方（2）116 117 121 114 116 118 123120234.11只60日龄的雄鼠在x射线照射前后之体重数据见下表（单位：g）：检验雄鼠在照射x射线前后体重差异是否显著？双个样本成对编号123456789111照射前25.724.421.125.226.423.821.522.923.125.129.5照射222222222224后2.53.2 0.6 3.4 5.4 0.4 0.6 1.9 2.6 3.54.35. 用中草药青木香治疗高血压，记录了13个病例，所测定的舒张压数据如下：试检验该药是否具有降低血压的作用。
双个样本 成对序 号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 治疗前 110 115 133 133 126 108 110 110 140 104 160 120 120 治疗后90116101103110889210412686114881126.为测定A、B两种病毒对烟草的致病力，取8株烟草，每一株皆半叶接种A病毒，另半叶接种B病毒（每一株的哪半边接种哪一种病毒由抽签随机决定），以叶面出现枯斑病的多少作为致病力强弱的指标，得结果如下表。
SPSS简单的练习作业
在上图中，分别显示了两两广告形式下销售额均值检验的结果。在SPSS中全部采用了LSD方法中的分布标准误，因此各种方法的前两列计算结果完全相同。表中第三列是检验统计量观测值在不同分布中概率值p，可以发现各种方法在检验敏感度上市存在差异的。以报纸广告与其他三种广告形式的两两检验结果为例，如果显著性水平α=0.05，在LSD方法中，报纸广告和广播广告的效果没有显著性差异，p值为0.412，与宣传品和体验均有显著性差异，概率p值分别是0.00，接近和0.021；但是在其他三种方法中，报纸广告只与宣传品广告存在显著性差异，而与体验无显著性差异。表中第一列星号的含义是，在显著性水平α=0.05的情况下，相应两总体的均值存在显著性差异，与第三列的结果相对应。
实验一SPSS的方差分析、相关分析与线性回归分析………………………17
1.单因素方差分析的基本操作……………………………………………17
2.单因素方差分析进一步分析的操作……………………………………18
作业一SPSS数据文件的建立和管理、数据的预处理
实验一SPSS数据文件的建立和管理、数据的预处理
【实验目的】
【实验结果与分析】
以上结果是广告形式对销售额的单因素方差的分析结果。可以看到，观测变量销售额的总离差平方和为26169.306；如果仅考虑“广告形式”单个因素的影响，则销售额总变差中，广告形式可解释的变差为5866.083，抽样误差引起的变差为20303.222，它们的方差（平均变差）分别为1955.361和145.023，相除所得的F统计量的观测值为13.483，对应的概率p值近似为0。如果显著性水平α为0.05，由于概率p值小于显著性水平α，则应拒绝零假设，认为不同广告形式对销售产生显著影响，它对销售额的影响效应不全为0。
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 23a. 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。
用SPSS对数据进行分析
1.某轮胎厂的质量分析报告中说明，该厂某轮胎的平均寿命在一定的载重负荷与正常行驶条件下会大于25000公里。
平均轮胎寿命的公里数近似服从正态分布。
现对该厂的这种轮胎抽取一容量为15个的样本如下，能否作出结论：该产品与申报的质量标准是否相符？21000，19000，33000，31500，18500，34000，29000，26000，25000，28000，30000，28500，27500，28000，26000表一表示有15个变量，平均值为27000，样本数据分布的标准差为4636.809，样本均值分布的标准误差为1197.219.表二表示即在假设总体轮胎的寿命为25000公里的情况下，计算T统计量为1.671，自由度为14，双侧检验为0.117，样本均值与假设的差为20000，样本均值与原假设的差的95%的置信区间为[-567.78，4567.78]。
也就是说，在总体均值为25000公里的情况下，抽出的样本均值为27000平方米的概率大于等于0.117，2.某物质在处理前与处理后分别抽样分析其含脂率如下：处理前：0.19，0.18，0.21，0.30，0.41，0.12，0.27处理后：0.15，0.13，0.07，0.24，0.19，0.06，0.08，0.12假定处理前后的含脂率都服从正态分布，且方差相同。
问：处理前后的含脂率的是否有显著变化？组统计量VAR00002 N 均值标准差均值的标准误含脂率 1.00 7 .2257 .09778 .036962.00 8 .1300 .06234 .02204表1是分1，2进行的描述统计。
其内容的解释与单个样本描述统计的解释完全相同表2是两组平均数差异的T检验结果。
下面对表中各项的内容解释如下：①等方差假定。
也就是检验的原假设为两总体分布的方差相等。
②方差齐性检验。
采用T检验的方法对两个总体的均值差进行检验的前提条件是两个总体分布的方差必须相等。
SPSS数据分析与应用(微课版)-实训案例参考答案 第1-8章
SPSS数据分析与应用（微课版）-实训案例参考答案参考实训案例1数据分析案例：未来一周某电商平台手机的销量分析。
（1）在这个问题中，手机的销量就是不确定性因素，在未来一周，有的手机可以畅销、也可能滞销，具体销量会是多少，都是不确定性。
（2）为了分析未来一周手机的销量，可以通过网络爬虫获取该平台手机的相关信息，比如，手机的品牌、型号、主屏幕尺寸、重量、颜色、商家、价格、评论数、好评率、销量等。
参考实训案例2（1）利用SPSS分别导入数据集“个人信息.xlsx”“支出数据.xlsx”。
图1 数据导入（2）在菜单栏中选择【数据（D）】→【合并文件（G）】→【添加变量（V）】。
图2 合并文件菜单（3）在弹出的对话框中，将另一个打开数据集选中，点击继续。
图3 变量添加对话框（4）选择合并方法为“基于键值一对一合并（N）”，点击确定。
图4 合并方法（5）查看合并后的数据集，包括了5列。
图5 合并后数据样例（6）在菜单栏中选择【文件（F）】→【另存为（A）】，在弹出的对话框中选择存储的路径，并命名文件名为“学生消费信息”后保存。
图6 数据另存对话框参考实训案例3本案例通过2020条数据来探究信用卡是否按期还款问题。
数据集见“信用卡还款.csv”。
案例因变量为是否按期还款，是定性变量，共分为按期与逾期两个水平，分别用 1 和 0 表示。
案例自变量性别，是定性变量，分为男女两类，分别用 1 和 0 表示；已婚_未婚，是定 性变量，已婚用 1 表示，未婚用 0 表示；已育_未育，是定性变量，已育用 1 表示，未育用 0 表示；收入，是连续变量，取值范围为[426,120940]；教育水平，是定性变量，共分为高中及以下、大专、本科、研究生及以上四个水平，分别用 1、2、3、4 来表示；英语水平，是定性变量，共分为三级及以下、四级、六级、八级及以上四个水平，分别用 1、2、3、4 来表示；微博好友数，是连续变量，取值范围为[6,114]；消费理念，是连续变量，取值范围为[0,1]。
spss数据分析题目
一、单选题1.F值越大，组间方差中（）所占比例就越大。
A.试验误差B. 互作效应C.主效应D.处理效应2.中心极限定理表明，不管原总体的分布形态如何，其样本容量（）的抽样分布呈正态分布。
A. B. C. D.3.显著性水平由研究者事先确定，常用的 值有0.01、0.05、0.10，分别代表（）、（）、（）水平。
A.显著、建议显著、极显著B.显著、极显著、建议显著C.极显著、显著、建议显著4.在自然和社会现象中存在最多的关系是（）。
A..函数关系B.相关关系C.线性关系5.统计推断的基本问题可以分为两大类：一类是参数估计；另一类是（）。
A.方差分析B.t检验C.假设检验D.实验验证二、多选题1.原假设为待检验的假设，又称“（）。
A.有效假设B.无效假设C.0假设D.研究假设2.秩和检验不受总体分布限制，适用面广，（）型数据皆可。
A.数值B.顺序C.分类3.试验设计中必须遵循的重要基本原则是（）。
A.重复B.循环C.局部控制D.随机4.逐步引入-剔除法（Stepwise）亦称（）。
A.向前引入法B.向后剔除法C.逐步法D.步进法5.影响置信区间宽窄的因素有（）。
A.样本容量B.置信水平 (1- a)值C.总体数据的离散程度三、判断题1.定量计算样本容量，最关键的是确定边际误差。
A.正确B.错误2.χ2分布是F分布的基础。
A.正确B.错误3.显著差异就是指有大的差异。
A.正确B.错误4.不考虑是否有用，得到一高置信水平的区间估计很容易。
A.正确B.错误5.用什么统计量进行假设检验，由研究者随意选择。
A.正确B.错误四、问答题1.多重比较有哪些常用方法？2.为什么统计推断的结论有可能发生错误？3.进行多重比较的充分必要条件是什么？A B C DⅠⅡ鲜叶处理工艺流程肥料用量配合比例1111178.978.1 212227777 3133377.578.9 4212380.180.9 5223177.678.4 623127879 7313276.776.3 8321381.382.7度重复0.97 0.91 0.86 0.83 0.80 0.80 0.44 0.96 0.90 0.85 0.82 0.80 0.79 0.45A电极 5.78 5.74 5.84 5.80 5.80 5.79 5.82 5.81 5.85 5.78 B电极 5.82 5.87 5.96 5.89 5.90 5.81 5.83 5.86 5.90 5.80。
(完整版)SPSS数据分析题目软件操作步骤
【1】 11 瓶罐头的净重（ g）分别为 450， 450， 500， 500， 500， 550，550， 550， 600， 600， 650，计算平均数，方差，标准差。
【2】例 4-5 海关抽检出口罐头质量，发现有胀听现象，随机抽取了 6 个样品，同时随机抽取 6 个正常罐头样品测定其 SO2 含量，测定结果见表 4-3。
试分析两种罐头的SO2 含量有无差异。
表 4-3 正常罐头与异常罐头 SO2 含量测定结果Excel:SPSS:【例 4-6】现有两种茶多糖提取工艺，分别从两种工艺中各取 1 个随机样本来测定其粗提物中的茶多糖含量，结果见表4-4。
问两种工艺的粗提物中茶多糖含量有无差异？表 4-4 两种工艺粗提物中茶多糖含量测定结果【例 4-8】为研究电渗处理对草莓果实中的钙离子含量的影响，选用 10 个草莓品种进行电渗处理与对照处理对比试验，结果见表 4-5。
问电渗处理对草莓钙离子含量是否有影响？本例因每个品种实施了一对处理，试验资料为成对资料。
表 4-5 电渗处理对草莓钙离子含量的影响SPSS：例 5-1 】以淀粉为原料生产葡萄糖过程中，残留的许多糖蜜可用于酱色生产。
生产酱色之前应尽可能彻底除杂，以保证酱色质量。
今选用 5 中除杂方法，每种方法做 4 次试验，试验结果见表 5-2 ，试分析不同除杂方法的除杂效果有无差异？分折〔①田形(0 序(LD 附加内容(Q) 窗口醴帑助枪告►禰述缎计►做T) ►RFM分折►2∙ FVAROOO05 酸价L组别」re 亡Γι 4 r∩ 11111出蛟均他(妙►一股线It模型(©►广义线性橫型►眠合復型Gg ►M均做妙•••t单/水T桧峻(5…Λ越立推本I检敝T)… α∖紀对届本T检扯(曰…用关9) ►ξ 单≡^; ANOVA...0<3(R) ►J1V H r‰√. 1.20 1艸纶网络►- 1.40 1 分类(巳►. 1.70 2 晦堆►■ 1.90■ 2|∕S*(S)► 2.00 2 非移数桧脸(吵►■ 2.50 2 预测(!) ►■ 2.70 2 生存讲数G) ►. 1.80 2 ⅛ SL^JS(U) ►0.90 3 蚩缺夾谊分折CO・・・• 1.00 3 爹重归因(D ►. 130 3 ⅛⅛ttl^(L) ►- 1.10 3 欣量投剧(⑨►. 1.90 3 0 RoC曲盘图GO… 1.60 3• • 1.50 31.80 4• •■ 2.00 4• • 1.70 42.10 4选择两两比较，后按确定。
Spss试题(附解答和Spss数据库)
Spss试题（附解答和Spss数据库）一、对某型号的20根电缆依次进行耐压试验，测得数据如数据1，试在α=0.10的水平下检验这批数据是否受到非随机因素干扰。
解:本题采用单样本游程检验的方法来判断样本随机性。
原假设:这批数据是随机的;备择假设:这批数据不是随机的。
SPSS操作:Analyze -> Nonparametric Test -> Runs数据分析结果如下表所示:Runs Test耐电压值aTest Value 204.55Cases < Test Value 10Cases >= Test Value 10Total Cases 20Number of Runs 13Z .689Asymp. Sig. (2-tailed) .491a. Median结果:-- Test Value:204.55(即上面Cut Point设置的值)-- Asymp. Sig.=0.491，即P值=0.491大于显著水平0.10，则接受原假设，即样本是随机抽取的，这批数据未收到非随机因素干扰。
1二、为研究吸烟有害广告对吸烟者减少吸烟量甚至戒烟是否有作用。
从吸烟者总体中随机抽取33位吸烟者，调查他们在观看广告前后的每天吸烟量(支)。
试问影片对他们的吸烟量有无产生作用,(见数据2)解:本题采用配对样本T检验的方法。
原假设:影片对他们的吸烟量无显著影响;备择假设:影片对他们的吸烟量有显著影响。
SPSS操作:Analyze -> Compare Means -> Paired-Samples T Test… 数据分析结果如下表所示:Paired Samples StatisticsMean N Std. Deviation Std. Error MeanPair 1 21.58 33 10.651 1.854 看前(支)17.58 33 10.680 1.859 看后(支)Paired Samples CorrelationsN Correlation Sig.Pair 1 33 .878 .000 看前(支) & 看后(支)Paired Samples TestPaired Differences95% ConfidenceInterval of the Std.Difference Sig. Std. ErrorMean Deviation Mean Lower Upper t df (2-tailed)Pair 1 看前(支) 4.000 5.268 .917 2.132 5.868 4.362 32 .000 - 看后(支) 由表可知，看前样本均值为21.58，看后样本均值为17.58，此外，p值为0.000<0.05，因此，拒绝原假设，接受备择假设，即在α=0.05显著性水平下，影片对他们的吸烟量有显著影响。
spss试题及答案
spss试题及答案SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种用于统计分析和数据处理的软件工具，被广泛应用于社会科学领域。
本文将为您提供一些SPSS试题及答案，帮助您巩固和扩展SPSS的应用知识。
1. 选择题1.1 SPSS是以下哪种类型的软件？A. 文字处理软件B. 统计分析软件C. 图像处理软件D. 电子表格软件答案：B. 统计分析软件1.2 SPSS可以用于哪些数据类型的处理？A. 数值型数据B. 文字型数据C. 图像数据D. 所有类型的数据答案：D. 所有类型的数据1.3 SPSS的输入数据文件的扩展名是什么？A. .xlsB. .docC. .csvD. .spss答案：D. .spss2. 判断题2.1 在SPSS中，可以使用语法来进行数据操作和分析。
答案：正确2.2 SPSS中的数据视图是用来展示数据分析结果的。
答案：错误2.3 SPSS只适用于Windows操作系统。
答案：错误3. 简答题3.1 请解释“变量”在SPSS中的概念。
答：在统计学中，变量是指可变化的属性或特征。
在SPSS中，变量用于表示数据的不同维度或特征，例如性别、年龄、收入等。
变量在SPSS中可以是数值型或文字型，根据数据的属性选择合适的变量类型进行存储和分析。
3.2 请描述一下SPSS中数据分析的流程。
答：SPSS中数据分析的流程通常包括数据导入、数据清洗、数据转换、数据分析和结果报告等步骤。
首先，将待分析的数据导入SPSS软件中，可以选择打开Excel、CSV等格式的数据文件。
然后，对数据进行清洗，包括去除异常值、缺失值处理等。
接下来，可以进行数据转换，如计算新的变量、合并数据集等。
最后，进行具体的数据分析，例如描述性统计、相关分析、回归分析等。
完成数据分析后，生成结果报告并进行解释和讨论。
4. 计算题4.1 请利用SPSS计算以下数据的均值和标准差：样本数据：10, 8, 12, 15, 11, 9, 13, 14, 10, 9答：使用SPSS的描述性统计功能，计算得到均值为 11.1，标准差为 2.21。
数据分析与SPSS软件应用试题及答案
数据分析与SPSS软件应用试题及答案一、填空题（每空2分，共20分）1.SPSS软件包含的运行方式有批处理方式、和。
2.Data菜单中，Insert variable的意义是。
3.SPSS中对变量进行加权操作的菜单是。
4.根据两组样本的关系，可将均值比较分为和。
5.单因素方差分析要求资料满足的基本条件是随机性、独立性、正态分布和。
6.两独立样本的曼-惠特尼U检验的原假设为。
7.简单相关分析包括定距变量的相关分析和变量的相关分析。
8.线性回归模型y=bx+a+e(a和b均为位置参数)中，e被称为。
二、选择题（每小题2分，共20分）1.SPSS输出文件的扩展名是（）A spvB savC sasD sps2.下列不是SPSS对变量名称的制定规则的是（）A 变量最后一个字符不能是句号。
B 不能使用空白字符或其他特殊字符（如“！”、“？”等）。
C变量命名可以有两个相同的变量名。
D 变量名称不区分大小写。
3.下列不属于测度数据集中趋势的统计量有（）A 方差B 平均值C 中位数 D众数4.对于两配对样本T检验，其相关前提条件不正确的是？（）A 样本是配对的B 总体服从正态分布C 样本观察数目相同D 观察值顺序可以随意改变5.下列关于方差分析说法错误的是( )A 判断因素的水平是否对因变量有影响，实际上就是比较组间方差与组内方差之间差异的大小B 组间方差包含系统误差和随机误差C 组间方差和组内方差的大小均与观测量大小有关D 在原假设成立的情况下，可以根据组间方差和组内方差的比值构造一个服从卡方分布的统计量6.与参数检验相比，非参数检验的主要特点是?（）A 对总体的分布没有任何要求B 不依赖于总体的分布C 只考虑总体的位置参数D 只考虑总体的分布7.测定变量之间相关密切程度的指标是（）A 均值 B协方差 C 相关系数 D标准差8.关于拟合优度的说法，下面表述正确的是（）A 拟合优度越小，残差平方和小B 拟合优度越大，残差平方和大C 拟合优度与残差平方和无关D 拟合优度越小，残差平方和大9.聚类分析中，不属于小类与小类、样本与小类间聚类方法的是（）A 最近邻元素法 B组间链接法 C质心聚类法 D 快速聚类法10.设A是载荷矩阵，则衡量（公共）因子重要性的一个量是（）A A的列元素平方和B A的行元素平方和C A的元素平方和D A的元素三、判断题（每小题2分，共20分）1.SPSS可以用于多种格式数据之间的转换。
《数据分析与SPSS软件应用》期末试卷及答案2套
《数据分析与SPSS软件应用》试卷A一、填空题（每空2分，共20分）1. 统计分析所使用的数据按照其测量精度，可以分为四种类型，分别是定性数据、定序数据、和。
2. SPSS中可以进行变量转换的命令有。
3. 多选项二分法是将设置为一个SPSS变量，而多选项分类法是将设置为SPSS变量。
4. 进行两独立样本群均值比较前，首先要验证的是。
5. 协方差分析中，对协变量的要求是数值型，多个协变量间互相独立和。
6. 多配对样本的柯克兰Q检验适用的数据类型为。
7. 衡量定距变量间的线性关系常用相关系数。
8.常用来刻画回归直线对数据拟合程度的检验统计量指标为。
二、选择题（每小题2分，共20分）1. 在SPSS中，以下哪种不属于SPSS的基本运行方式？（）A 完全窗口菜单方式B 批处理命令方式C 程序运行方式D 混合运行方式2. 设置变量属性时，不属于SPSS提供的变量类型的是（）A 数值型B 科学计数型C 分数型D 字符型3. 数据的描述统计分析结果显示偏度值为-1.3，则下列对数据分布状态说法正确的是（）A 左偏B 正偏C 与正态分布一致D 可能存在极大值4. 若原假设与备择假设为：H0:μ1=μ2 H1:μ1≤μ2，则：（）A 应使用右侧单尾检验B 应使用左侧单尾检验C 应使用双尾检验D 无法检验5. 下列哪个不是单因素方差分析的基本假定？（）A 各总体的均值相等B 各总体相互独立C 样本来自于正态总体D 各总体的方差相等6. 两个配对样本的Wilcoxon符号秩检验所对应的参数检验方法是?（）A 两个独立总体均值差的检验B 两个配对总体均值差的检验C 一个总体均值的检验D 单因素方差分析7. 皮尔逊简单相关系数为1，说明（）A 两变量之间不存在线性相关关系B 两变量之间是负相关关系C 两变量之间存在完全的线性相关关系D 两变量之间具有高度相关性8.下列说法正确的是（）A回归分析是以变量之间存在函数关系为前提的B回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法C 回归分析中自变量个数只能为一个D 回归分析是反应确定性问题的统计分析方法9.以下关于聚类分析的叙述中错误的是（）A 聚类分析的目的在于将事物按其特性分成几个聚类，使同一类内的事物具有高度相似性B 不同聚类的事物则具有高度的异质性C 对于衡量相似性，只能使用距离的工具D 建立聚类的方法，有层次聚类法和快速聚类法10. 关于因子分析，错误的说法是（）A 适用于多变量、大样本B 原变量间不必要存在高度的相关性C定类和定序变量不适合做因子分析D 因子得分可以作为新变量存储在数据表格中三、判断题（每小题2分，共20分）1. SPSS中可将”.”用于变量命名，且”.”可以位于变量名末尾。
Spss作业数据分析说明
Spss作业数据分析说明本问卷构成情况：由13个分问卷组成，每个问卷在数据录入时只录入总分。
num anx焦虑exa考试焦虑mch数学成绩con学习信任cla课堂焦虑sex性别use有用性tin工作投入hom家庭背景suc成功态度ein自我投入fea压力惧怕mot探究动机
wor情绪担忧att数学态度 以下是对几个分测验总分的描述：
本表为性别差异对各分测验影响的描述：
结果：数学成绩、考试焦虑、焦虑总数、学习信任这四项在性别上差异显著，达到显著性水平（P<.05）;其余各项有差异 ,但都不显著.
家庭背景对各分测验的影响:
有差异，但不显著。
各分测验成绩相关表：
结果：有用性、成功态度、自我投入与情绪担忧，有用性、成功态度、与考虑焦虑，自我投入与课堂焦虑，成功态度与焦虑总分，自我投入与学习信任，自我投入与有用性，探究动机、数学态度与自我投入，自我投入与工作投入，等相关不显著。
其余相关都非常显著。
结果：两者主效应都不显著，交互作用也不显著。
结果：数学成绩总体近似线性分布。
因素分析：
上图为因素分析的碎石图，如图所示，我们提出前三个因素即可以解释原有的这些变量。
如上表所示，新析取的三个因子变量之间只有很弱的相关性，这说明我们成功提取出三个变量，综合上述表格，我们对三个新变量解释如下：F1主要解释压力惧怕、情绪担忧、考试焦虑、课堂
焦虑、焦虑这几个项目，显然主要是关于焦虑因子；F2主要解释了学习信任、有用性、成功态度、探究动机、数学态度、工作投入这些变量，可是认为它主要是主体在学习数学时的动机和态度问题；F3主要解释了自我投入水平即自我调动水平和花费的时间多少等因素。
SPSS数据分析与应用试题及答案
SPSS数据分析与应用试题及答案一、单项选择题（本大题共15小题，每小题2分，共30分）1、下列用来描述一组数据的平均水平的是 [ ]A．均值 B.标准差 C.偏度 D.峰度2、下列用来描述数据的波动程度的是 [ ]A．中位数 B.均值 C. 方差 D.偏度3、在SPSS中双定性变量适合绘制下面那种图形 [ ]A．堆积百分比图 B.箱线图C. 直方图D.散点图4、在SPSS中双定量变量适合绘制下面那种图形 [ ]A．堆积百分比图B.箱线图C. 直方图D.散点图5、在SPSS中一个定性变量、一个定量变量适合绘制下面那种图形[ ] A．堆积百分比图B.箱线图C. 直方图D.散点图6、下列属于定性变量的是[ ]A.年龄B.驾龄C.性别D.销量7、以下不属于定量变量的是 [ ]A.婚姻B.收入C.工龄D.体重8、以下哪个变量适合做线性回归的因变量[ ]A．是否购买 B.是否出险 C.是否恋爱 D.房价9、以下哪个变量适合做逻辑回归的因变量 [ ]A．客户是否流失 B.酒店价格 C.二手房价 D.以上都不正确10、因子分析的作用是 [ ]A．分类 B.降维 C.回归D.以上都不正确11、关于聚类分析，下列说法错误的是 [ ]A.聚类就是把“类似”的对象聚到一起B.聚类分析首先要确定特征指标C.聚类分析中刻画相似度方法只有欧式距离D.层次聚类法是聚类分析的一种12“物以类聚，人以群分”与下列哪个模型特征相似 [ ]A.线性回归B.逻辑回归C.聚类分析D.因子分析13、以下哪个因变量可以用线性回归模型进行分析 [ ]A.大学生薪资影响因素分析B.信用卡是否逾期C.某用户是否患胃病的预测D.明天是否降雨的预测14、线性回归模型的整体评价，不包括以下哪一项 [ ]A.F检验的结果B.调整的R方C.AUC值D.R方的大小15、关于聚类分析的要点，错误的是 [ ]A.根据不同的特征指标聚出的类是不同的B.定义什么是“相似的研究对象”C.层次聚类就是k均值聚类D.如何归类二、多项选择题（本大题共5小题，每小题4分，共20分）在每小题列出的五个备用选项中至少有两个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。
spss数据分析结果(作业)
已知某大型游乐园五月份、六月份、七月份、八月份每天不同时间段入园游玩人数统计表，现在利用spss统计分析原理对这些数据进行一些分析处理。
1.打开“分析”——>“比较均值”——>“均值”菜单项：统计100个个案中，12点至20点之间入园人数的均值、标准差、极小值以及方差。
报告12点至14点之间入园人数16点至18点之间入园人数18点至20点之间入园人数均值21163.40 20020.15 9630.60N 100 100 100标准差7747.180 9544.587 3976.274极小值3331 2922 105方差60018804.566 91099140.452 15810752.2022.将数据中12点至14点之间入园人数小于等于15000，即a1<=15000的个案标记为a3=1，命令如下：IF(a1 = 15000) a3=1&a1 = 15000.EXECUTE.3.对数据中12点至14点入园人数a1进行标记，人数小于10000的标记为0，人数大于10000的标记为1，其命令为：COUNT b3=a1(10000 thru Highest).VARIABLE LABELS b3 '人数'.EXECUTE.4.打开“转换”——>“个案排秩”菜单项：已创建的变量a源变量函数新变量标签ID b秩RID Rank of ID by a2a. 相同的值的平均秩用于结。
b. 秩按升序排列。
5 打开“分析”——>“描述统计”——>“描述”菜单项，对数据中16点至18点之间入园人数b1进行描述：描述统计量N 极小值极大值均值标准差方差16点至18点之间入园人数100 2922 46400 20020.15 9544.587 91099140.452 有效的 N （列表状态）1006.对数据中14点至16点之间入园人数a2进行“标识重复个案”：可以看出重复个案有19个，主个案有81个。
spss数据分析作业-中国区域经济类型的聚类和判别分析
应用数理统计（论文）中国区域经济类型的聚类和判别分析指导老师：**院系名称：材料科学与工程学号：SY********名：***2014年12月20日摘要区域经济发展的指标体系，包括人口总数、第一产业总产值、第二产业总产值、第三产业总产值、财政收入、社会消费品零售总额、货物进出口总额、平均工资、人均可支配收入和居民消费水平等。
本文主要通过系统类聚的方法，将全国31 个省市（自治区）的2013年经济发展状况进行归类分析，得出全国区域经济发展水平的一些基本情况，并进行了相应的判别分析，为我国经济在快速发展的前提下，做好协调发展提供一些启示。
关键字：区域经济聚类分析判别分析中国区域经济类型的聚类和判别分析目录1引言 (4)2数据收集 (5)3聚类分析 (8)3.1聚类分析概述 (8)3.2聚类分析过程及结果输出 (8)3.3讨论 (12)4判别分析 (14)4.1判别分析概述 (14)4.2判别分析过程及结果输出 (14)4.3讨论 (17)5结论 (18)参考文献 (19)应用数理统计（论文）1引言在制定国民经济和社会发展规划时，通常需要按照行政区域进行经济类型的划分，这有助于对不同地区经济发展存在的差异进行宏观调控，从而因地制宜出台相应的经济政策，促进各地区经济的协调发展，为国民经济持续协调健康发展奠定了坚实基础。
明确当前我国发达地区和落后地区的区间格局, 对于进一步的研究和分析我国各区域间经济发展的状况，并探求切实可行的区域协调发展政策以实现我国经济的可持续发展有着极为重要的现实意义。
在多元统计分析中,常常使用聚类分析和判别分析来解决样本的分类问题。
在事先并不知道应将样品或指标分为几类的情况下，可以使用聚类分析根据样本或指标的相似程度，将样本或指标归组分类；而在事先已经建立了样品分类，需要将新样本归入到已知分类的样本组中时，就可以使用判别分析。
本文试图通过聚类分析的方法，分析2013 年中国31 个省市（区域）经济发展发展状况和差异情况，从中寻找一些有用的信息，提出对我国经济如何在快速发展的基础上，做到协调发展的一些思考。
数据分析与SPSS软件应用(微课版)-课后习题答案1-10章全书章节练习题答案
第1章统计分析与SPSS软件概述习题与思考题（一）填空题1.定性数据，定序数据，定距数据，定比数据2.主成分分析，因子分析，聚类分析，判别分析，对应分析等3.数据清理，数据转换，缺失数据插补，数据的合并汇总拆分4.完全窗口菜单运行方式，程序运行方式5.SPSS Base（二）选择BADAD（三）判断√√×√×（四）简答题1.目前常用的统计分析工具或软件有哪些？你使用过哪些？它们之间的区别在哪里？解：常用的统计分析工具有SPSS、SAS、STATA、Python等。
2.试检查自己的SPSS软件共有几个模块，其中包括了哪些基本功能，并思考平时的统计分析需要哪些模块才能满足需要。
解：SPSS软件共有11个模块，分别是SPSS Base、SPSS Advance、SPSS Categories、SPSS Complex Sample、SPSS Conjoint、SPSS Exact Test、SPSS Maps、SPSS Missing Value Analysis、SPSS Regression、SPSS Tables和SPSS Trends。
其中SPSS Base是必需的，SPSS的整体框架、基本数据的获取、数据准备和整理等基本功能都集中在这一模块上，其他模块必须在该模块的基础上才能工作。
3.阐述定性、定序、定距、定比数据，并各举1例。
解：定性变量又称为名义变量。
这是一种测量精度最低、最粗略的基于“质”因素的变量，它的取值只代表观测对象的不同类别，如“班级”。
定序变量又称为有序变量、顺序变量，它取值的大小能够表示观测对象的某种顺序关系（等级、方位或大小等），也是基于“质”因素的变量，如“满意度”。
定距变量又称为间隔变量，它的取值之间可以比较大小，可以用加减法计算出差异的大小，如“重量”。
定比变量又称为比率变量，它与定距变量意义相近，差别在于定距变量中的“0”值只表示某一取值，定比数据变量表示“没有”，如“年龄”。
SPSS数据统计与分析考试习题集附答案淮师
1 第三章统计假设检验二、计算题1.桃树枝条的常规含氮量为2.40%，现对一桃树新品种枝条的含氮量进行了10次测定，其结果为2.38%、2.38%、2.41%、2.50%、2.47%、2.41%、2.38%、2.26%、2.32%、2.41%，试问该测定结果与常规枝条含氮量有无差别。
单个样本显著值0.349>0.052.随机抽测了10只兔的直肠温度，其数据为：38.7、39.0、38.9、39.6、39.1、39.8、38.5、39.7、39.2、38.4（℃），已知该品种兔直肠温度的总体平均数为39.5（℃），试检验该样本平均温度与该品种兔直肠温度的总体平均数是否存在显著差异？单个样本显著值0.027<0.053.假说：“北方动物比南方动物具有较短的附肢。
”为验证这一假说，调查了如下鸟类翅长(mm)资料。
试检验这一假说。
双个样本成组这个说法不正确，差异不明显。
显著值0.581>0.054.11只60日龄的雄鼠在x射线照射前后之体重数据见下表（单位：g）：检验雄鼠在照射x射线前后体重差异是否显著？双个样本成对5.用中草药青木香治疗高血压，记录了13个病例，所测定的舒张压数据如下：试检验该药是否具有降低血压的作用。
双个样本成对6.为测定A、B两种病毒对烟草的致病力，取8株烟草，每一株皆半叶接种A病毒，另半叶接种B病毒（每一株的哪半边接种哪一种病毒由抽签随机决定），以叶面出现枯斑病的多少作为致病力强弱的指标，得结果如下表。
试检验两种病毒的致病能力是否有显著差异。
0.034<0.052双个样本成对7.下表为随机抽取的国光苹果和红富士苹果果实各11个的果肉硬度（磅/cm2，1磅＝0.453 6kg），问两品种的果肉硬度有无显著差异?双个样本成组苹果果实的果肉硬度（磅/cm2）8.为研究电渗处理对草莓果实中钙离子含量的影响，选用10个草莓品种来进行电渗处理与对照的对比试验，结果见下表。
T306炼数-数据分析与SPS-SPSS作业12
对十一周的前两个数据集使用KNN算法进行分类分析，可以跟原来学习的决策树算法、Logistics回归算法等进行精度比较。
1Abalone Data SetData Set Information:Predicting the age of abalone from physical measurements. The age of abalone is determined by cutting the shell through the cone, staining it, and counting the number of rings through a microscope -- a boring and time-consuming task. Other measurements, which are easier to obtain, are used to predict the age. Further information, such as weather patterns and location (hence food availability) may be required to solve the problem.From the original data examples with missing values were removed (the majority having the predicted value missing), and the ranges of the continuous values have been scaled for use with an ANN (by dividing by 200).Attribute Information:Given is the attribute name, attribute type, the measurement unit and a brief description. The number of rings is the value to predict: either as a continuous value or as a classification problem.Name / Data Type / Measurement Unit / Description-----------------------------Sex / nominal / -- / M, F, and I (infant)Length / continuous / mm / Longest shell measurementDiameter / continuous / mm / perpendicular to lengthHeight / continuous / mm / with meat in shellWhole weight / continuous / grams / whole abaloneShucked weight / continuous / grams / weight of meatViscera weight / continuous / grams / gut weight (after bleeding)Shell weight / continuous / grams / after being driedRings / integer / -- / +1.5 gives the age in yearsRing属性作为分类的目标属性，这是一个具有29类问题的多类分类问题，由于类别太多，很多算法结果精度都不高，可以考虑如何提高分类精度。
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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 23a. 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，分析它们之间的关系。
解释变量采用逐步筛选策略，并做多重共线性、方差齐性和残差的自相关性检验。
解答：思路：根据要求采用逐步筛选的解释变量筛选策略，利用回归分析方法建立多元线性回归模型，分析它们之间的关系，并且要求做多重共线性、方差齐性和残差的自相关性检验。
（1）步骤：【分析-回归-线性】，X5选入因变量，X2、X4、X6、X8选入自变量，方法选择【逐步】。
【统计量】勾选【估计】、【模型拟合度】、【共线性诊断】与【Durbin-Waston(U)】。
【绘制（T）按钮】，将*ZRESID添加到Y(Y)框中，将*ZPRED 添加到X2（X）框中，勾选【正态概率图】，【保存（S）】按钮。
在预测值与残差中勾选【标准化】选项。
选择菜单【分析→相关→双变量】将标准化预测值和标准化残差选入【变量】框，在相关系数中选择Spearman,各项完成后点击【确定】。
输出：變數已輸入/已移除a模型變數已輸入變數已移除方法1投入人年数. 逐步（準則：F-to-enter 的機率 <= .050，F-to-remove 的機率 >= .100）。
a. 應變數: 课题总数模型摘要b模型R R 平方調整後 R 平方標準偏斜度錯誤Durbin-Watson1 .959a.919 .917 241.9582 1.747a. 預測值：（常數），投入人年数b. 應變數: 课题总数表中变量为投入人年数，参考调整的判定系数，由于调整的判定系数(0.917)较接近于1，因此认为拟合优度较高，被解释变量可以被模型解释的部分较多，未能被解释的部分较少。
方程DW检验值为1.747，残差存在一定的正自相关。
變異數分析a模型平方和df 平均值平方 F 顯著性1 迴歸19379040.047 1 19379040.047 331.018 .000b殘差1697769.953 29 58543.791總計21076810.000 30a. 應變數: 课题总数b. 預測值：（常數），投入人年数被解释变量的总离差平方和为21076810.00，回归平方和及均方分别为19379040.047 和19379040.047，剩余平方和及均方分别为1697769.953和58543.791，检验统计量的观测值为331.018，对应的概率值近似为0。
依据该表可进行回归方程的显著性检验。
如果显著性水平为0.05，由于概率值小于显著性水平，应拒绝回归方程显著性检验的零假设，认为回归系数不为0，被解释变量与解释变量的线性关系是显著的，可建立线性模型。
係數a模型非標準化係數標準化係數T 顯著性共線性統計資料B 標準錯誤Beta 允差VIF1 （常數）-94.524 72.442 -1.305 .202投入人年数.492 .027 .959 18.194 .000 1.000 1.000 a. 應變數\: 课题总数依据该表可以进行回归系数显著性检验，写出回归方程和检测多重共线性。
可以看到，如果显著性水平为0.05，投入人年数变量的回归系数显著性t检验的概率p值小于显著性水平，因此拒绝零假设，认为其偏回归系数与0有显著差异，与被解释变量与解释变量的线性关系是显著的，应保留在方程中。
同时从容忍度和方差膨胀因子看，解释变量与投入人年数多重共线性很弱，可以建立模型。
最终回归方程为，课题总数= -94.524+0.492投入人年数。
排除的變數a模型Beta 入T 顯著性偏相關共線性統計資料允差VIF允差下限1 投入科研事业费（百元）.152b 1.528 .138 .278 .267 3.748 .267专著数.023b.182 .857 .034 .188 5.308 .188 获奖数.030b.411 .684 .077 .542 1.846 .542a. 應變數: 课题总数b. 模型中的預測值：（常數），投入人年数该表展示回归方程的剔除变量，可以看到，如果显著性水平为0.05，表中三个变量的回归系数显著性t检验的概率p值大于显著性水平，因此不拒绝零假设，认为其偏回归系数与0无显著差异，与被解释变量与解释变量的线性关系是不显著的，不应保留在方程中。
同时从容忍度和方差膨胀因子看，解释变量与三个解释变量多重共线性严重，在建立模型的时候应当被剔除。
共線性診斷a模型維度特徵值條件指數變異數比例（常數）投入人年数1 1 1.800 1.000 .10 .102 .200 3.001 .90 .90a. 應變數: 课题总数依据该表可进行多重共线性检测，从方差比例上看第二个变量可解释常量的90%，也可解释投入人年数的90%，一次认为这些变量存在多重共线性。
条件指数都小于10，说明存在共线性较弱，低个变量特征值小于0.7，说明线性相关关系较弱。
殘差統計資料a最小值最大值平均數標準偏差N預測值-57.642 3246.986 960.000 803.7213 31殘差-466.2850 509.6787 .0000 237.8914 31標準預測值-1.266 2.845 .000 1.000 31標準殘差-1.927 2.106 .000 .983 31a. 應變數: 课题总数数据点围绕基准线还存在一定的规律性，但标准化残差的非参数检验结果表明标准化残差与标准正态分布不存在显著差异，可以认为残差满足了线性模型的前提要求。
随着标准化预测值的变化，残差点在0线周围随机分布，但残差的等方差性并不完全满足，方差似乎有增大的趋势。
但计算残差与预测值的Spearman 等级相关系数为-0.176，且检验并不显著，因此认为异方差现象并不明显。
相關Standardized PredictedValueStandardized ResidualSpearman 的 rhoStandardized Predicted Value相關係數 1.000-.176 顯著性 （雙尾） . .344 N31 31 Standardized Residual相關係數 -.176 1.000顯著性 （雙尾） .344 . N3131依据该表可以对标准化残差和标准化预测值的Spearman 等级进行分析，可以看到，计算残差与预测值的相关性弱，认为异方差现象不明显。
13、利用1950年～1990年的天津食品消费数据，分析这段时间内的人均生活费用年收入的变化情况。
要求：数据进行对数变换后，运用Holt 线性趋势平滑模型分析。
(1)输出均方根误差和参数估计结果；(2)输出ACF 和PACF 图形并对其特征进行分析，是否满足白噪声序列的条件； (3)给出1991-1992的预测值，并输出拟合图。
解答：思路：根据题意，先不进行序列图和自相关、偏自相关的观察和检验阶段处理。
直接利用指数平滑模型中的Holt 线性趋势模型对数据进行分析，同时输出均方根误差和参数估计误差，ACF 和PACF 图像判断是否满足白噪音序列的条件；最后然后对数据进行1991年、1992年做出预测，并用模型进行拟合。
步骤：【分析-预测-创建模型】，将人均生活费年收入选入【因变量】中，将【方法】选为【指数平滑法】；点击【条件】，在【因变量转换】中选【自然对数】，在【模型类型】中【Holt线性趋势】，【继续】。
【统计量】，在【拟合度量】中选择【平稳的R方、均方根误差】，在【个别模型的统计量】中选中【参数估计】，在【比较模型的统计量】中选中【拟合优度】，选中【显示预测值】，【确定】【图表】，在【单个模型图】中选择【序列、残差自相关函数、残差部分自相关函数】，在【每张图显示的内容】中现则【观察值、预测值、拟合值】。