spss期末考试上机复习题(含答案)

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
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
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 83
69
78
65
3 4 5 6 87
93
78
59
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)
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
所以旧方法的加盟时间平均数为3.5 分数增加量的平均数为10.6111
(2）
检验统计量b
旧方法 - 新方法
Z —2。

530a
渐近显著性(双侧) .011
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=0.11>0.05 所以两种培训方法无显著性差异。

4．26名被试分配在不同的情景中进行阅读理解的实验,结果如下表。

试问情景对学生的阅读理解成绩是否有影响？
情景阅读理解成绩
A 10 13 12 10 14 8 12 13
B 9 8 12 9 8 11 7 6 8 11 9
C 6 7 7 5 8 4 10
答：经过单因素方差分析可知p=0。

000<0。

05 所以情景对学生的阅读理解成绩有影响。

5．研究者将20名被试随机分配在四种实验条件下进行实验，结果如下表.试问四种实验条件对学生有无影响？
实验条件实验成绩
A 13 14 17 19 22
B 4 5 10 3 3
C 24 28 31 30 22
D 12 11 6 13 8
描述性统计量
N 均值标准差极小值极大值
实验成绩20 14.7500 9。

01972 3。

00 31。

00
实验条件20 2。

5000 1.14708 1。

00 4。

00
检验统计量(a)(,）（b）
实验成绩
卡方17.076
df 3
渐近显著性.001
a。

Kruskal Wallis 检验
b。

分组变量: 实验条件
答：根据肯德尔W系数分析可得p=0.001<0。

05 所以四种实验条件对学生有影响。

6．家庭经济状况属于上、中、下的高中毕业生，对于是否愿意报考师范大学有三种不同的态度，其人数分布如下表.试问学生报考师范大学与家庭经济状况是否有关系？
表12—8 家庭经济状况与报考师范的态度调查结果表
家庭经济状况
报考师范大学的态度
愿意不愿意不表态
上13 27 10
中20 19 20
下18 7 11
家庭状况＊是否愿意交叉制表
计数
是否愿意
合计
愿意不愿意不表态
家庭状况上13 27 10 50 中20 19 20 59
下18 7 11 36
合计51 53 41 145
卡方检验
值df 渐进 Sig。

(双
侧）
Pearson 卡方12。

763a 4 .012 似然比12.790 4 。

012 线性和线性组合.459 1 .498 有效案例中的 N 145
答：根据交叉表分析可知，r=12.763，p〈0。

05,有显著性差异，即学生报考师范大学与家庭经济状况有关系。

7．假定我们在某大学对400名大学生进行民意测验，询问文理科的男女学生对于开设文理交叉的校选课的看法,即不同专业的男女学生对文科开设一定的理科课程和理科开设一定的文科课程的意见是否相同。

结果如下.
表12—7 文理科男女的态度调查表
学科男生女生
文科80 40
理科120 160
案例处理摘要
案例
有效的缺失合计
N 百分比N 百分比N 百分比性别 * 文理
科
400 100。

0% 0 .0% 400 100。

0%
性别* 文理科交叉制表
计数
文理科
合计
文科理科
性别男80 120 200
女40 160 200
合计120 280 400
卡方检验
值df 渐进 Sig.
（双侧)
精确 Sig。

（双
侧)
精确 Sig。

（单
侧)
Pearson 卡方19.048a 1 .000
连续校正b18。

107 1 .000
似然比19。

326 1 。

000
Fisher 的精确检
验
.000 .000
答：根据交叉表分析可知p=0。

000〈0.05,所以不同专业的男女学生对文科开设一定的理科课程和理科开设一定的文科课程的意见不相同。

8．对20名睡眠有困难的被试，随机分为三组，每组随机采用一种睡眠训练方法（A、B、C）进行训练，两个月让他们在0到50的范围对自己睡眠效果进行评分。

结果为下。

试问三种训练方法有无显著差异?
A法：16, 9，14，19，17,11，22
B法：43，38，40,46，35,43,45
C法：21，34，36，40，29,34
秩
方法N 秩均值
评分方法A 7 4。

14
方法B 7 16.50
方法C 6 10。

92
总数20
检验统计量（a）(,）（b）
评分
卡方15。

347
df 2
渐近显著性.000
a. Kruskal Wallis 检验
b。

分组变量: 方法
答:根据肯德尔W系数分析可知p=0。

000〈0。

05，,因此有非常显著性差异，即三种方法训练均有显著性差异，方法B的效果最为显著。

9．用三种不同的教学方法分别对三个随机抽取的实验组进行教学实验,实验后统一测验成绩如下，试问三种教学方法的效果是否存在显著差异？（假设实验结果呈正态分布）
教法A：76，78，60，62，74
教法B:83，70，82,76，69
教法C：92，86,83,85，79
答：根据单因素方差分析可知p=0。

013<0。

05因此有显著性差异，即三种教学方法均有显著性差异。

10．某研究者想了解不同性别的消费者对某种商品的态度，在所调查的228名男性消费者中有160人喜欢该商品,而在208名女性消费者中有90人喜欢该商品，试问不同性别对该商品的态度是否有差异?
案例处理摘要
案例
有效的缺失合计
N 百分比N 百分比N 百分比
性别＊是否喜
欢
436 100.0％0 .0% 436 100.0%
性别＊是否喜欢交叉制表
计数
是否喜欢
合计
喜欢不喜欢
性别男160 68 228
女90 118 208
合计250 186 436
卡方检验
值df 渐进 Sig。

(双
侧)
精确 Sig.（双
侧)
精确 Sig。

(单
侧)
Pearson 卡方32.191a 1 .000
连续校正b31.101 1 .000
似然比32。

554 1 。

000
Fisher 的精确检验。

000 。

000 线性和线性组合32.117 1 .000
有效案例中的 N 436
答：根据交叉表分析可知，卡方=32.191，p〈0.01,有非常显著性相关，即不同性别对该商品的态度有差异。

11．下面是在三种实验条件下的实验结果,不同实验条件在结果上是否存在差异.
实验结果（X）
A 55 50 48 49 47
B 45 48 43 42 44
C 41 43 42 40 36
答：根据单因素方差分析可知p=0。

001<0。

05，所以不同实验条件在结果上是存在差异.
12．从两所高中随机抽取的普通心理学的成绩如下（假设总体呈正态).试问两所高中的成绩有无显著不同？
A校：78 84 81 78 76 83 79 75 85 91
没有显著不同.
13。

为研究练习效果，取10名被试，每人对同一测验进行2次，试问练习效果是否显著？
被 试 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
测试1 121 125 134 134 170 176 178 187 189 190
答：根据配对样本t 检验可知，
p=0。

94>0.05，因此没有显著性差异，即练习效果无显著性
差异。

14．将三岁幼儿经过配对而成的实验组施以5种颜色命名的教学，而对照组不施以教学，后
成对差分
t
df Sig.（双侧）
均值
标准差
均值的标
准误
差分的 95％ 置
信区间 下限
上限
对 1 实验组 — 对照组
3。

08333
4。

83281 1。

39511 。

01271 6.1539
5
2.210 11。

049
答：根据配对样本t 检验可知p=0。

49<0.05，因此，有显著性差异,即两组测验得分有显著性差异。

15．已建立的数据文件child.sav 。

试完成下面的操作：
1．仅对女童身高进行描述性分析；
2．试对身高(x5，cm ）按如下方式分组：并建立一个新的变量c 。

c=1时，100cm 以下； c=2时,100cm —120cm; c=3时,120cm 以上
描述统计量 N 极小值 极大值 均值 标准差 性别 46 2 2 2。

00 。

000
身高,cm 46 99。

3 122。

3 109.896 5。

7706 有效的 N （列表状态） 46
16．某种电子元件的平均寿命x （单位：小时)服从正态分布，现测得16只元件的寿命分别为159、280、101、212、224、379、179、264、222、362、168、149、260、485、170，问有没有理由认为元件的平均寿命显著地大于225小时（ =0.05）.
单个样本检验
答：根据单样本t检验可知,p=0.555〉0。

05，因此，无显著性差异，即
件的平均寿命显著地大于225小时。

17.一个诊所的心理医生想要比较减少大学生敌意水平的三种方法，他使用了某种测试以测量敌意程度.测试中高分表示敌意度大，心理医生取得了试验中得到高分以及高分分数比较接近的24名学生。

随机分配到三种治疗方法中，所有的治疗均连续进行了一个学期，每个学生在学期末都做HLT测试.问三种方法的平均分是否有差异。

方法1：96、79、91、85、83、91、82、87
方法2：77、76、74、73、78、71、78
方法二—4。

28571 2.12370 .057 —8.7022 。

1308
＊。

均值差的显著性水平为 0.05。

答：根据单因素方差分析可知,p=0。

000〈0.01,因此有非常显著性差异，即三种方法的平均分有非常显著性差异。

18.请根据已建立的数据文件：child。

sav，完成下列的填空题。

请找出男童身高分布中的奇异值有1个观测量。

所有6周岁男孩的体重变量的标准差是 1.8297；中位数是17.450.
所有幼儿的身高和坐高的相关系数是0.924 。

19.为研究某合作游戏对幼儿合作意愿的影响，将18名幼儿随机分到甲、乙、丙3个组，每组6人，分别参加不同的合作游戏,12周后测量他们的合作意愿，数据见表，问不同合作游戏是否对幼儿的合作意愿产生显著影响?
描述
成绩
N 均值标准差标准误均值的 95% 置信区间
极小值极大值下限上限
甲 6 3。

8167 。

44907 。

18333 3.3454 4。

2879 3。

30 4.30 乙 6 4.2333 .39328 。

16055 3.8206 4.6461 3.50 4。

60 丙 6 4.7333 .67132 。

27406 4.0288 5。

4378 3。

60 5.60 总数18 4.2611 。

62133 。

14645 3。

9521 4。

5701 3.30 5.60 方差齐性检验
成绩
Levene 统计量df1 df2 显著性。

640 2 15 .541
ANOVA
成绩
平方和df 均方 F 显著性
组间2。

528 2 1.264 4.698 .026
组内 4.035 15 .269
总数6。

563 17
多重比较
成绩
LSD
（I) 分组（J) 分
组
均值差
(I-J) 标准误显著性
95％置信区间
下限上限
甲乙—.41667 。

29944 .184 -1。

0549 。

2216
丙—.91667*.29944 .008 —1.5549 -。

2784
乙甲.41667 。

29944 .184 —.2216 1.0549
丙—.50000 .29944 。

116 -1。

1382 。

1382
丙甲。

91667*。

29944 。

008 .2784 1。

5549
乙。

50000 。

29944 .116 —。

1382 1。

1382
＊. 均值差的显著性水平为 0.05。

答：根据单因素方差分析可知p=0。

026〈0。

05,因此有显著性差异，即不同合作游戏对幼儿
的合作意愿会产生显著影响。

20。

某教师为考察复习方法对学生记忆单词效果的影响，将20名学生随机分成4组，每组5人采用一种复习方法，学生学完一定数量单词之后，在规定时间内进行复习,然后进行测试。

结果见表.问各种方法的效果是否有差异？并将各种复习方法按效果好坏排序。

描述性统计量
N 均值标准差极小值极大值
分数20 23.8500 10.08529 8.00 45。

00
复习方式20 2。

5000 1.14708 1.00 4。

00
秩
复习方式N 秩均值
分数集中循环复习 5 3.60
分段循环复习 5 17.20
逐个击破复习 5 7.40
梯度学习 5 13。

80
总数20
检验统计量a，b
分数
卡方16.204
df 3
渐近显著性.001
a。

Kruskal Wallis 检验
b. 分组变量: 复习方式
答：根据非参数检验中的多个独立样本非参数检验可知，p=0。

001<0.01，有显著性差异,即四种方法均有显著性差异，复习效果排序为分段循环复习〉梯度学习〉逐个击破学习>集中循环复习.
21。

下面的实验显示了睡眠剥夺对智力活动的影响，8个被试同意48个小时保持不睡眠，每隔12个小时，研究者给被试若干算术题，表中记录了被试正确解决的算术题数目。

根据上述数据，研究者能否做出睡眠剥夺对被试基本智力活动有显著影响的结论？
描述
正确题目
N
均值 标准差 标准误 均值的 95% 置信区间
极小值 极大值 下限 上限 12 8 9.0000 1.69031 。

59761 7.5869 10.4131 7。

00 12。

00 24 8 9.0000 1。

69031 .59761 7。

5869 10。

4131 7。

00 12。

00 36 8 8.7500 2。

18763 。

77344 6.9211 10。

5789 6。

00 12。

00 48 8 8.5000 2.00000 .70711 6。

8280 10.1720 6.00 11.00 总数
32
8。

8125
1.82169
.32203
8.1557
9。

4693
6。

00
12.00
ANOVA
正确题目
平方和 df
均方 F 显著性 组间 1.375 3 。

458 。

126。

944
组内 101。

500 28 3.625
总数
102.875
31
多重比较
正确题目 LSD
(I ） 剥夺睡眠时间 （J ） 剥夺睡眠时
间 均值差 (I —J ）
标准误 显著性
95% 置信区间 下限
上限 12
24 .00000 。

95197 1。

000 —1。

9500 1.9500 36。

25000。

95197
.795
—1.7000
2。

2000
方差齐性检验
正确题目 Levene 统计量
df1
df2
显著性
.482
3
28
.698
答:根据单因素方差分析可知，p=0.944〉0.05，因此没有显著性差异,即研究者不能做出睡眠
剥夺对被试基本智力活动有显著影响的结论.
22。

一个年级有三个小班，他们进行了一次数学考试。

现从各个班级随机抽取了一些学生，记录其成绩如下:
1班：73，89,82，43，80，73，66，45
2班:88,78，48，91，51，85,74
3班:68，79,56, 91，71，87，41，59
若各班学生成绩服从正态分布，且方差相等，试在0.05显著性水平下检验各班级的平均分数有无显著差异？
描述
成绩
N 均值标准差标准误均值的 95％置信区间
极小值极大值下限上限
1班8 68.8750 16.83056 5。

95050 54.8043 82。

9457 43.00 89.00 2班7 73.5714 17.44379 6。

59313 57.4386 89。

7042 48.00 91。

00 3班8 69.0000 16。

75879 5.92513 54。

9893 83.0107 41。

00 91.00 总数23 70.3478 16.34739 3。

40867 63.2787 77。

4170 41。

00 91。

00 方差齐性检验
成绩
Levene 统计量df1 df2 显著性。

014 2 20 。

987
ANOVA
成绩
平方和df 均方 F 显著性
组间104.628 2 52。

314 。

181 。

836
组内5774。

589 20 288.729
总数5879.217 22
多重比较
成绩
LSD
（I) 班级（J）班
级
均值差
(I—J）标准误显著性
95% 置信区间
下限上限
1班2班—4。

69643 8。

79422 .599 -23。

0408 13.6480
3班-。

12500 8。

49602 。

988 —17。

8474 17.5974
2班1班4。

69643 8。

79422 。

599 —13。

6480 23.0408
3班4。

57143 8。

79422 。

609 -13.7730 22.9158
3班1班.12500 8。

49602 .988 —17。

5974 17。

8474
2班-4.57143 8.79422 。

609 -22.9158 13.7730
答：根据单因素方差分析可知，p=0.836>0。

05，因此没有显著性差异,即在0。

05显著性水平下各班级的平均分数无显著差异.
23。

在一项元记忆发展研究中,研究者从初一、初二、初三三个年级中各随机抽取8名学生参加实验。

实验的任务是:学习5大类共50个单词，每一大类都有10个单词。

单词打印再一张纸上，顺序是随机。

学会后进行自由回忆，然后按照某种规则计算其输出的群集分数，结果如下表：
这些学生在记忆过程中的策略水平有无年级差异？其发展是均衡的吗？
描述
分数
N 均值标准差标准误均值的 95％置信区间
极小值极大值下限上限
初一8 20.8750 6。

46833 2.28690 15。

4673 26。

2827 10。

00 30。

00 初二8 22。

3750 7。

53918 2。

66550 16.0721 28.6779 12。

00 35.00 初三8 29。

8750 5。

19443 1。

83651 25。

5323 34。

2177 24.00 40。

00 总数24 24。

3750 7。

37689 1。

50580 21.2600 27.4900 10.00 40.00 方差齐性检验
分数
Levene 统计量df1 df2 显著性
.644 2 21 .535
ANOVA
分数
平方和df 均方 F 显著性
组间372.000 2 186.000 4。

441 .025
答:根据单因素方差分析可知p=0。

025<0。

05，因此有显著性差异,即这些学生在记忆过程中的策略水平有年级差异，经过LSD 比较可知,初三年级的记忆策略水平最好,初一年级的记忆策略水平较差.
24.某研究者调查了一减肥产品的使用效果，结果如下表所示：试问产品的效果究竟如何？
体重控制情况
有效 无效 合计 是否使用该产
未使用 27 19 46 使用 20 33 53 合计
47
52
99
有效案例中的 N 99
a。

0 单元格（。

0%) 的期望计数少于 5。

最小期望计数为 21。

84.
b。

仅对 2x2 表计算
答:根据交叉表分析可知，p=0.030<0。

05，因此具有显著性差异，即产品效果具有显著性差
异,效果较好。

25.某心理学工作者为研究汉字优势字体结构，选取10名被试，要求每一被试在实验控制条件，对电脑屏幕上呈现的四种不同结构的汉字作出快速识别反应，记录其正确率和反应时间。

其中反应时间的实验数据如下表所示。

试分析不同字体结构下，被试的识别速度是否存在显著性差异。

被试左右上下独体
1 445 755 422
2 530 545 530
3 452 630 240
4 540 756 630
5 428 835 435
6 538 440 320
7 350 548 536
8 452 640 625
9 330 650 430
答：根据单因素方差分析可知，p=0。

003<0。

05因此有显著性差异,即不同字体结构下，被试的识别速度存在显著性差异，通过LSD比较可知，除左右结构与独体结构不存在显著性差异外，其他均具有显著性差异,上下结构的识别速度最快。

26。

五名被试在四种不同的环境条件下参加某一心理测验，结果如下。

问不同的测验环境是否对这一测验成绩有显著影响。

被试
测验环境
ⅠⅡⅢⅣ
1 30 28 16 34
2 14 18 10 22
3 2
4 20 18 30
4 38 34 20 44
5 2
6 28 14 30
描述
成绩
N 均值标准差标准误均值的 95% 置信区间
极小值极大值下限上限
一 5 26。

4000 8。

76356 3。

91918 15.5186 37。

2814 14。

00 38。

00
二 5 25.6000 6.54217 2。

92575 17。

4768 33.7232 18.00 34.00
三 5 15。

6000 3.84708 1。

72047 10.8232 20.3768 10。

00 20。

00
四 5 32.0000 8。

00000 3.57771 22。

0667 41。

9333 22.00 44。

00 总
数
20 24。

9000 8.86091 1.98136 20。

7530 29.0470 10.00 44。

00
方差齐性检验
成绩
Levene 统计
量df1 df2 显著性。

599 3 16 。

625
ANOVA
答：根据单因素方差分析可知,p=0。

016〈0。

05，因此有显著性差异，即不同的测验环境对这一测验成绩有显著性影响，经过LSD比较可知,除环境一与环境四外，均有显著性差异,在环境四的效果最好。

27.研究者为考察反应时间的发展性变化趋势，分别从5岁、10岁、15岁、20岁人群中随机抽取5名男性被试，在相同实验条件下完成一相同的快速反应作业，记录反应时间，结果如下表所示。

试问：被试是否存在反应时间的显著性差异？
5岁10岁15岁20岁
300 230 190 165
350 190 175 160
320 185 180 145
345 215 165 150
答：根据单因素方差分析可知，p=0。

000〈0。

05,因此有显著性差异，即在不同年龄阶段，被试存在反应时间的显著性差异，在经过LSD比较可知，除10岁与15岁相比较无显著性差异外，其他均有显著性差异，在5岁时反应时间最长
28．某次教改实验后，从施行两种不同教学方法的班级中随机各抽出10份和9份试卷，得到如下的成绩数据：
控制班：85 76 83 93 78 75 80 79 90 88
对比班：75 86 96 90 62 83 95 70 58
试比较实验的效果是否有差异.
组统计量
班级N 均值标准差均值的标准误
成绩控制班10 82.7000 6.14727 1.94394
对比班9 79.4444 13。

94732 4.64911
答:根据独立样本t检验可知，p=0。

532>0。

05,因此没有显著性差异，即不同教学方法的班
级对实验的效果有差异。

29.某研究者为考察所喝咖啡的浓度是否会影响人们反应的快慢，从某大学一年级男生中随机抽取了15名学生，再随机分成三组。

每一学生都要喝一杯咖啡,20分钟后测试每一被试的简单反应时间.三组所喝咖啡的浓度分别为：淡、中、浓，实验数据如下表所示，请问：咖
被试号淡中浓
1 150 160 145
2 160 155 130
3 165 170 140
4 15
5 145 150
5 160 160 130
描述
结果
N 均值标准差标准误均值的 95％置信区间
极小值极大值下限上限
淡 5 158。

0000 5。

70088 2。

54951 150.9214 165.0786 150.00 165。

00 中 5 158。

0000 9.08295 4。

06202 146.7220 169.2780 145。

00 170.00 浓 5 139。

0000 8。

94427 4.00000 127。

8942 150.1058 130.00 150。

00 总数15 151.6667 11。

90238 3。

07318 145。

0753 158。

2580 130.00 170.00 方差齐性检验
结果
Levene 统计量df1 df2 显著性
.569 2 12 。

580
ANOVA
结果
平方和df 均方 F 显著性
组间1203。

333 2 601。

667 9。

256 .004
组内780.000 12 65。

000
总数1983。

333 14
答：根据单因素方差分析可知,p=0。

004〈0。

01，因此有非常显著性差异，即咖啡浓度对反应速度有明显影响，
30．某研究者调查了一减肥产品的使用效果,结果如下表所示:
是否使用* 是否有效交叉制表
计数
是否有效
合计
有效无效
是否使用使用20 33 53
未使用27 19 46 合计47 52 99
值df 渐进 Sig. (双
侧)
精确 Sig。

（双
侧）
精确 Sig.(单
侧）
Pearson 卡方 4.339a 1 。

037 连续校正b3。

539 1 。

060 似然比4。

367 1 .037
Fisher 的精确检验.045 .030
线性和线性组合4。

295 1 .038
有效案例中的 N 99
答：根据交叉表分析可知，p=0.03<0.05,因此具有显著性差异，即产品效果具有显著性差异,效果较好.
31。

一家汽车厂设计出3种新型号的手刹，现欲比较它们与传统手刹的寿命。

分别在传统手刹，型号I、II、III中随机选取了5只样品，在相同的试验条件下,测量其使用寿命（单位：月），结果如下。

传统手刹：21。

2、13.4、17。

0、15。

2、12。

0
型号I: 21。

4、12.0、15.0、18.9、24。

5
型号II：15.2、19.1、14.2、16.5、20。

3
型号III: 38.7、35。

8、39.0、32。

2、29。

6
各种型号间寿命有没有差别？
描述
结果
N 均值标准差标准误均值的 95％置信区间
极小值极大值下限上限
传统手刹 5 15。

7600 3。

57603 1.59925 11.3198 20。

2002 12.00 21。

20 类型一 5 18。

3600 4.97423 2。

22454 12。

1837 24.5363 12.00 24。

50 类型二 5 17.0600 2.57934 1.15352 13。

8573 20。

2627 14。

20 20。

30 类型三 5 35。

0600 4.10219 1。

83456 29。

9665 40.1535 29.60 39.00 总数20 21.5600 8.81371 1.97081 17.4351 25.6849 12。

00 39。

00 方差齐性检验
结果
Levene 统计量df1 df2 显著性
.868 3 16 。

478
ANOVA
结果
平方和df 均方 F 显著性
组间1231。

900 3 410.633 26.921 。

000
组内244。

048 16 15.253
总数1475.948 19
答：根据单因素方差分析可知，p=0.000<0.01，因此有非常显著性差异，即各种型号间寿命
有差别。

32。

研究者为考察反应时间的发展性变化趋势，分别从5岁、10岁、15岁、20岁人群中随机
抽取5名男性被试，在相同实验条件下完成一相同的快速反应作业，记录反应时间,结果如下
表所示。

试问：被试是否存在反应时间的显著性差异？
5岁10岁15岁20岁
300 230 190 165
350 190 175 160
320 185 180 145
345 215 165 150
330 190 210 170
答：根据单因素方差分析可知，p=0.000〈0。

01，因此有非常显著性差异，即在不同年龄阶段，被试存在反应时间的显著性差异。

33.在一次就一项重大决策的表决中,民主党与共和党人士的态度如下表所示，请问：在有关此项决策的态度上，两党派是否存在显著差异。

卡方检验
值df 渐进 Sig. (双侧）
Pearson 卡方9。

739a 2 。

008
似然比9.781 2 .008
线性和线性组
合
8。

591 1 。

003
有效案例中的
N
400
a。

0 单元格(.0%）的期望计数少于 5.最小期望计数为 31。

00。

答：根据交叉表分析可知，p=0。

008<0.01,因此有非常显著性差异，即在有关此项决策的态度上，两党派存在显著差异。

34．三组运动员分别由三名年龄不同的教练员训练(假设其它条件相同）.经一段训练后进行了统一测验，测验结果如下表所示.试问三种不同年龄的的教练员训练是否有差异（采用非参数检验）?
答：根据非参数检验中的多个独立样本非参数检验可知,p=0.305>0.05，没有显著性差异，即三种不同年龄的的教练员训练不存在差异。

35。

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？
中等中等
男
答:通过皮尔慢分析可知，p=0。

563>0.05，没有显著性差异,即男女生在学业成绩上无显著性差异。

36。

请根据已建立的数据文件:child。

sav，完成下列的填空题。

(1) 请找出所有幼儿身高分布中的奇异值有0个.
（2）所有6周岁男孩的体重变量的标准差是 1.8297;中位数是17.450。

（3)问女孩的身高是否显著高于男孩？
答：根据独立样本t检验可知，p=0.994>0.05因此没有显著性差异，即女孩的身高不显著高于男孩的身高。

37.请根据已建立的数据文件：child。

sav，完成下列的填空题。

(1）问不同年龄的幼儿体重是否有显著性差异？
(2)试检验身高数据是否服从正态分布。

（1）
检验统计量a，b
体重，kg
卡方33。

844
df 2
渐近显著性.000
a。

Kruskal Wallis 检验
b. 分组变量：年龄
答：根据多个独立样本非参数检验可知，p=0。

000〈0。

01,因此，存在非常显著性差异，即不同年龄的幼儿体重存在显著性差异
（2)
答：根据图形显示，身高数据服从正态分布
38。

已建立的数据文件：child。

sav。

(1）试检验不同年龄、不同性别的儿童在身高上是不是存在显著差异。

（2)求男童身高与体重之间的相关系数.
秩
年龄N 秩均值
身高，cm 5(周岁) 17 15。

88
6(周岁) 51 44。

60
7（周岁）28 75。

41
总数96
检验统计量a，b
身高，cm
卡方50。

450
df 2
渐近显著性.000
检验统计量a，b
身高，cm
卡方50。

450
df 2
渐近显著性.000
a。

Kruskal Wallis 检验
b. 分组变量：年龄
答:根据多个独立样本非参数检验可知，p=0。

000<0。

01，因此,存在非常显著性差异，即不
答：根据独立样本t检验可知p=0.994>0。

05因此没有显著性差异，即女孩的身高不显著高于男孩的身高。

(2）
相关性
身高，cm 体重,kg
身高，cm Pearson 相关性 1 .864**
显著性(双侧）。

000
N 50 50
体重,kg Pearson 相关性.864＊＊ 1
显著性（双侧）.000
N 50 50
*＊. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。

答：根据皮尔逊相关分析可知，相关系数为0.864。

39.一个样本中有14个被试,随机分成两组，要求他们学习20个某种不熟悉的外语词汇。

给每组被试视觉呈现这些词的方式不一样，但所有的被试在测试前都有时间研究这些词.每个被试的错误个数记录如下.第一组的两个学生未参加测试。

请检验两种呈现方式下平均错误数是否相同。

方式A:3 4 1 1 6 8 2
方式B：5 8 7 9 1 4 6 8
答:根据独立样本t检验可知p=0。

098〉0.05,因此没有显著性差异，即两种呈现方式下平均错误数不相同。

40。

随机抽取10名大学生对三位专业课教师的教学效果进行0到100的评定。

结果如下表,试问三位教师的教学质量有无显著差异？
学生编号
教师
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
甲50 32 60 41 72 37 39 25 49 51
乙58 37 70 66 73 34 48 29 54 63
丙54 25 63 59 75 31 44 18 42 68
答:根据Friedman检验可知，p=0。

020<0.05,因此有显著性差异,即三位教师的教学质量有显
著性差异。

41。

下面是在三种实验条件下的实验结果，请对下列结果进行检验。

实验结果（X）
A 55 50 48 49 47
B 45 48 43 42 44
C 41 43 42 40 36
答：根据单因素方差分析可知，p=0。

001〈0。

01,因此有非常显著性差异,即三种实验条件
下结果均有显著性差异.
42。

下边这个图形叫做箱图，它主要是用来反映四个组测试分数各自的分布状态.从这个图形可以看出,四个组中，中位数最低的是第 2 组，数据的离散性最大的是第 2 组，没有出现奇异值的是第 3 组，“最大值"最小的是第 1 组.
43。

某研究者调查了一减肥产品的使用效果，结果如下表所示：试问产品的效果究竟如何？请给出具体的P值和分析结论.
体重控制情况
有效无效合计
是否使用该产品未使用27 19 46 使用20 33 53 合计47 52 99
是否使用＊是否有效交叉制表
计数
是否有效
合计
有效无效
是否使用使用20 33 53 未使
用
27 19 46
合计47 52 99
卡方检验
值df 渐进 Sig.
(双侧)
精确 Sig.
（双侧）
精确
Sig.(单侧)
Pearson 卡方 4.339a 1 .037 连续校正b3。

539 1 。

060 似然比4。

367 1 .037
Fisher 的精确。

045 。

030 检验
线性和线性组合 4.295 1 。

038
有效案例中的 N 99
答：根据交叉表分析可知，p=0.045<0.05,因此具有显著性差异，即产品效果具有显著性差异，效果较好。

44。

某心理学工作者为研究线段长度和箭头角度对缪勒—莱伊尔错觉的影响，选取20名被试再随机分成四组，分别在四种实验条件下完成线段长度判断任务。

使用SPSS软件进行统计分析.
答:根据单因素方差分析可知，p=0。

000〈0。

01，因此有非常显著性差异，即四种实验条件下完成线段长度均有显著性差异，经过LSD比较可知，除150-10cm与450—10cm，150-20cm 与450—20cm比较无显著性差异，其他均有显著性差异，在150-20cm中的影响最大.
45.有20名被试随机分配到两种实验条件下测试记忆力，结果如表1所示:
表记忆力测试成绩
被试序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 条件1 67 56 75 66 45 50 75 60 86 50
条件2 80 45 75 80 75 80 85 69 76 95
这20个被试的测试结果中有 4 个被试的结果属于极大值或奇异值，应排除这些被试的测试分数后再进行统计分析。

排除极大值或奇异值后对两种条件下的测试结果进行t 检验
46．已建立的数据文件：child。

sav。

(1)试检验不同年龄儿童在身高上是不是存在显著差异。

(2）求儿童身高与体重是否相关。

（1）
身高，cm 5（周岁）17 15。

88
6（周岁）51 44.60
7（周岁）28 75。

41
总数96
检验统计量a,b
身高,cm
卡方50。

450
df 2
渐近显著性.000
a. Kruskal Wallis 检验
b. 分组变量: 年龄。

01，因此,存在非常显著性差异，即不同年龄的幼儿身高存在显著性差异。

(2）
相关性
体重，kg 身高,cm
体重,kg Pearson 相关性 1 .826**
显著性(双侧）。

000
N 96 96
身高，cm Pearson 相关性.826＊* 1
显著性（双侧) 。

000
N 96 96
*＊。

在 .01 水平(双侧)上显著相关。

答：根据皮尔逊相关分析可知,p=0。

000<0.01,因此,儿童的身高与体重相关
47。

如下数据：
（1）对语文成绩重新赋值.85分以上为“1”（优秀），75分以上为“2"（良好)，75分以下为“3”（合格）。

（2）试检验不同性别的学生在英语成绩上是否存在差异.
（1）。