spss思考与练习解析
spss练习题及简 答解读
SPSS练习题1、现有两个SPSS数据文件，分别为“学生成绩一”和“学生成绩二”，请将这两份数据文件以学号为关键变量进行横向合并，形成一个完整的数据文件。
先排序data---sort cases再合并data---merge files2、有一份关于居民储蓄调查的数据存储在EXCEL中，请将该数据转换成SPSS数据文件，并在SPSS中指定其变量名标签和变量值标签。
转换Data---transpose，输题目3、利用第2题的数据，将数据分成两份文件，其中第一份文件存储常住地是“沿海或中心繁华城市”且本次存款金额在1000-2000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。
选取数据data---select cases4、利用第2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data---sort cases一个一个选，加5、根据第1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transform---count按个输，把所有课程选取，define设区间，再排序6、根据第1题的完整数据，计算每个学生课程的平均分和标准差，同时计算男生和女生各科成绩的平均分。
描述性统计，先转换Data---transpose学号放下面，全部课程（poli到his）放上面，ok，analyze---descriptive statistics---descriptives，全选，options。
先拆分data---split file 按性别拆分，analyze---descriptive statistics---descriptives全选所有课程options---mean7、利用第2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。
数据分组Transform---recode---下面一个，输名字，change，old，range，new value---add 挨个输，从小加到大，等距8、在第2题的数据中，如果认为调查“今年的收入比去年增加”且“预计未来一两年收入仍会会增加”的人是对自己收入比较满意和乐观的人，请利用SPSS的计数和数据筛选功能找到这些人。
统计学spss课后题答案解析
实操训练答案目录第一章 (1)第二章 (2)第三章 (3)第四章 (4)第五章 (7)第六章 (10)第七章 (17)第八章 (21)第九章 (26)第十章 (31)第一章（一）思考题略（二）练习题1.（1）定类变量（2）定类变量（3）定序变量（4）数值型变量（5）数值型变量2. A3. B4. A B C D5. D A6. A B（三）操作题略1第二章（一）思考题略（二）练习题1. BD AC2. C3. D4. D5. A（三）操作题1. 见SPSS文件2.1.sav。
2. 略。
3. 略。
4. 略。
第三章1. 2011年人均国内生产总值（agdp2011），排在前五位的是天津、上海、北京、江苏、浙江；排在后五位的是广西、西藏、甘肃、云南、贵州。
. 2011年国内生产总值（gdp2011），在东部各省市里，排在第1位的是广东，排在最后1位的分别是海南；在中部各省市里，排在第1位的是河南，排在最后1位的分别是吉林；在西部各省市里，排在第1位的是四川，排在最后1位的分别是西藏。
2. 见SPSS文件3.2.sav。
3. 见SPSS文件3.3.sav。
4. A老师提供的管理学成绩见SPSS文件3.4-1.sav，B老师提供的经济学成绩见SPSS文件3.4-2.sav，合并后的文件见SPSS文件3.4.sav。
5. 见SPSS文件3.5.sav。
6. 见SPSS文件3.6.sav。
7. 见SPSS文件3.7.sav。
8. 见SPSS文件3.8.sav。
9. 两门课程都在80分以上的共4人，见SPSS文件3.5.sav。
10. 管理学成绩在80-89，经济学成绩在90分以上的只有1人，见SPSS文件3.6.sav。
第四章1. 由于变量品牌（brand）是定类变量，所以分别用众数和异众比来描述其集中趋势和离散趋势。
由分析结果可知，众数是B，异众比是（800-279）/800=65.1%。
统计量品牌N 有效800缺失0众数 2品牌频率百分比有效百分比累积百分比有效 A 164 20.5 20.5 20.5B 279 34.9 34.9 55.4C 110 13.8 13.8 69.1D 55 6.9 6.9 76.0E 192 24.0 24.0 100.0合计800 100.0 100.02．由于变量《统计学》这门课程难吗（v2.4）是定序变量，所以用众数，中位数，四分位数来描述其集中趋势，用四分位差来描述其离散趋势。
SPSS思路和答案
一、1)对数据集居民储蓄调查数据（存款）.sav按照户口类型和年龄对存款金额进行分类汇总，计算其均值和标准差。
(方法一：打开数据-分类汇总-“年龄和户口”移入分组变量、将“存款金额”两次移动到变量摘要里-分别点击下方函数——得到变量摘要里“a5 mean 和a5sd”---再点击下方“创建只包含汇总变量。
”)（方法二：利用拆分-比较组点进“年龄和户口”-分析-描述统计-描述-点进“存款金额”）得到如下：2)分组、频数分析（对数据集居民储蓄调查数据（存款）.sav进行分析）（原理与上题方法二一样利用拆分--只是最后将“描述统计”中的“描述”换成“频率”）得到：（也可以加上直方图）3)分析储户的户口和职业的基本情况（听老师说可以直接做饼状图：去掉拆分——图形-——旧对话框——饼图——个案组摘要、定义——职业移入“定义区分”，户口移入“行”）得出：4)分析储户一次存款金额的分布，并对城镇储户和农村储户进行比较。
存款金额分为500元以下(包括500元)、500~2000元,2000~3500元、3500-5000元，5000以上。
(将存款金额重新编码为不同变量,定义新值，做拆分—描述——频率：转换——重新编码不同变量——。
这个应该都熟悉具体不赘述，重新定义完后要返回到变量视图给“金额等级”赋值1代表500一下，2代表500-2000.。
然后做拆分（选入户口）——分析——频率——选入“金额等级”）得到：然后可以利用“复式条形图”做出下面：（去掉拆分——图形——旧对话框——条形图——复式条形图、定义——“金额等级”到类别轴，户口到定义类聚。
两个颠倒无所谓）二. 打开数据Employee data.sav，进行如下操作：1）计算薪水增加额（saladd = salary- salbegin）（简单不说了）2）将薪水增加额分为四组（1：<=10000；2：10000-20000；3：20000-30000；4：>30000）并将分组结果保存在为变量saladd_g，定义变量saladd_g的Label （变量名标签）为薪水增加等级。
《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案与解析(第9章)
《统计分析与SPSS的应用〔第五版〕》〔薛薇〕课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据,任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量,利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。
请绘制全部样本以与不同性别下两门课程成绩的散点图,并在图上绘制三条回归直线,其中,第一条针对全体样本,第二和第三条分别针对男生样本和女生样本,并对各回归直线的拟和效果进行评价。
选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤：图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将fore导入Y轴,将phy导入X轴,将sex 导入设置标记→确定。
接下来在SPSS输出查看器中,双击上图,打开图表编辑在图表编辑器中,选择"元素"菜单→选择总计拟合线→选择线性→应用→再选择元素菜单→点击子组拟合线→选择线性→应用。
分析：如上图所示,通过散点图,被解释变量y<即：fore>与解释变量phy有一定的线性关系。
但回归直线的拟合效果都不是很好。
2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的？相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续。
相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式,而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。
只有当变量之间存在高度相关时,进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
如果在没有对变量之间是否相关以与相关方向和程度做出正确判断之前,就进行回归分析,很容易造成"虚假回归"。
与此同时,相关分析只研究变量之间相关的方向和程度,不能推断变量之间相互关系的具体形式,也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况,因此,在具体应用过程中,只有把相关分析和回归分析结合起来,才能达到研究和分析的目的。
线性回归分析是相关性回归分析的一种,研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。
3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验？一般需要对哪些方面进行检验？检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。
spss思考与练习解析
1、 （1）操作：分析-回归-线性，因变量y,自变量x1，x2-确定。
得方程y=+。
（2）对回归方程的显著性检验：采用P 值法做检验，提出原假设H 0：β1=β2=0，构造统计量F=1)-p -SSE/(n SSR/p，p 是自变量个数此时是2，n 是样本个数14。
F 服从分布：F~F （2,11）。
从上图最后两列看出，在显著性水平α=的条件下，p 值=sig<α，从而拒绝原假设，即在显著性水平α=的条件下，认为y 与x1，x2有显著的线性关系。
对回归系数的显著性检验：采用P 值法做检验，提出原假设H 0：βi =0（i=1,2），构造统计量)1(t ~iii--=∧∧p n i c t σβ，其中1--=∧p n SSEσ。
p值=sig<α），从而拒绝原假设，即在显著性水平α=的条件下，认为xi（i=1,2）对因变量y的线性效果显著。
（3）操作：分析-回归-线性，因变量y,自变量x1，x2-统计量-回归系数-置信区间、估计。
得到βi 的1-α的置信区间为（）β1的置信水平为的置信区间是（,）；β2的置信水平为的置信区间是（，）；（4）回归方程的复相关系数SST SSRR2=，比较接近1，说明回归方程拟合效果较好。
模型汇总模型RR 方 调整 R 方 标准 估计的误差1 .941a.885 .864a. 预测变量: (常量), x2, x1。
（5）操作：先把待预测的数据输入表格，分析-回归-线性，因变量y,自变量x1，x2，保存-预测值、残差项选择“未标准化”-预测区间（“均值”）。
得到E （y ）的点估计值是，置信水平为的置信区间是（,）3、（1）操作：分析-回归-线性，因变量y,自变量x，确定。
得方程y=。
系数a模型 非标准化系数标准系数tSig. B标准 误差试用版 1(常量).442.065 x.004 .000.839.000a. 因变量: y（2）诊断该问题是否存在异方差性，两种方法等级相关系数法残差图e y ~∧。
《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案与解析(第9章)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据，任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量，利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。
请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图，并在图上绘制三条回归直线，其中，第一条针对全体样本，第二和第三条分别针对男生样本和女生样本，并对各回归直线的拟和效果进行评价。
选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤：图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将fore导入Y轴，将phy导入X轴，将sex导入设置标记→确定。
接下来在SPSS输出查看器中，双击上图，打开图表编辑→点击子组拟合线→选择线性→应用。
分析：如上图所示，通过散点图，被解释变量y(即：fore)与解释变量phy有一定的线性关系。
但回归直线的拟合效果都不是很好。
2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的？相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。
相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。
只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”。
与此同时，相关分析只研究变量之间相关的方向和程度，不能推断变量之间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，因此，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。
线性回归分析是相关性回归分析的一种，研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。
3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验？一般需要对哪些方面进行检验？检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。
主要包括回归方程的拟合优度检验、显著性检验、回归系数的显著性检验、残差分析等。
SPSS思路和标准答案
一、
1)对数据集居民储蓄调查数据(存款）．sav按照户口类型和年龄对存款金额进
行分类汇总,计算其均值和标准差。
(方法一：打开数据-分类汇总-“年龄和户口”移入分组变量、将“存款金额”两次移动到变量摘要里-分别点击下方函数——得到变量摘要里“a5 mｅan 和a5sd”---再点击下方“创建只包含汇总变量。
”）(方法二:利用拆分-比较组点进“年龄和户口”-分析-描述统计-描述-点进“存款金额”）得到如下：
2)分组、频数分析(对数据集居民储蓄调查数据(存款).ｓav进行分析)
(原理与上题方法二一样利用拆分--只是最后将“描述统计”中的“描述”换成“频率”)得到:（也可以加上直方图）
3)分析储户的户口和职业的基本情况(听老师说可以直接做饼状图:去掉拆分—
—图形-——旧对话框——饼图——个案组摘要、定义——职业移入“定义区分”,户口移入“行”)得出：。
spss习题及其答案
spss习题及其答案
SPSS习题及其答案
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种统计分析软件，广泛应用于社会科学和商业研究。
它可以帮助研究人员对数据进行分析、建模和预测。
在学习和使用SPSS的过程中，习题和答案是非常重要的，可以帮助我们更好地理解和掌握SPSS的使用方法和技巧。
下面是一些常见的SPSS习题及其答案，供大家参考：
1. 问题：如何在SPSS中导入数据？
答案：在SPSS中，可以通过“文件”菜单中的“打开”选项来导入数据，也可以直接拖拽数据文件到SPSS的工作区。
2. 问题：如何计算变量的描述性统计量？
答案：在SPSS中，可以使用“分析”菜单中的“描述统计”选项来计算变量的描述性统计量，包括均值、标准差、最大值、最小值等。
3. 问题：如何进行相关性分析？
答案：在SPSS中，可以使用“分析”菜单中的“相关”选项来进行相关性分析，可以计算变量之间的皮尔逊相关系数或斯皮尔曼相关系数。
4. 问题：如何进行回归分析？
答案：在SPSS中，可以使用“回归”选项来进行回归分析，可以进行简单线性回归、多元线性回归等不同类型的回归分析。
5. 问题：如何进行因子分析？
答案：在SPSS中，可以使用“因子”选项来进行因子分析，可以帮助研究人员发现变量之间的潜在结构和关联。
通过以上习题及其答案的学习和实践，我们可以更好地掌握SPSS的使用方法，提高数据分析的效率和准确性。
希望大家在学习SPSS的过程中能够多多练习，不断提升自己的数据分析能力。
SPSS习题及其答案是我们学习的好帮手，也是我们进步的动力。
《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案与解析(第9章)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据，任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量，利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。
请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图，并在图上绘制三条回归直线，其中，第一条针对全体样本，第二和第三条分别针对男生样本和女生样本，并对各回归直线的拟和效果进行评价。
选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤：图形旧对话框散点图简单散点图定义将fore导入Y轴，将phy导入X轴，将sex导入设置标记确定。
接下来在SPSS输出查看器中，双击上图，打开图表编辑在图表编辑器中，选择“元素”菜单选择总计拟合线选择线性应用再选择元素菜单点击子组拟合线选择线性应用。
分析：如上图所示，通过散点图，被解释变量y(即：fore)与解释变量phy有一定的线性关系。
但回归直线的拟合效果都不是很好。
2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的？相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。
相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。
只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”。
与此同时，相关分析只研究变量之间相关的方向和程度，不能推断变量之间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，因此，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。
线性回归分析是相关性回归分析的一种，研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。
3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验？一般需要对哪些方面进行检验？检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。
spss习题详解
一，一、某单位将进行薪酬改革，2008年员工的工资表如下（表1）。
为了了解不同性别、不同工作性质的员工收入状况、绩效评分等，以便为决策者制定合理的薪酬体系提供科学依据，请分析以下问题：1.建立相应的数据文件，变量视图如下2.年收入的降序排列操作过程：执行Data——sort cases命令，打开排序主对话框，将绩效评分变量移入sort by变量框，sort order选项选择descending命令。
截图如下：3.对绩效评分变量求秩，将秩值1赋给评分最高者，节的处理方式为High操作过程：执行Transform——Rank Cases命令，选择“绩效评价”变量移入Variables变量框，选择Assign rank 1 to largest Value选项，Ties功能按钮下选择high选项。
截图如下4.对年收入进行等级分组，分组标准为：20000以下→1；，20001-40000→2；40001-60000→3；60001-80000→4；80001-100000→5；100000以上→6。
操作过程：执行Transform——recode——into different Variables命令，选择“年收入”变量移入input Variable——output Variable变量框，定义output Variable的变量名为“年收入分组”，点击Change按钮。
定义Old and New Values .3.4题前20个变量截图如下5．分析分组后年收入的分布情况，并用条形图解释分析过程：执行Analyze——Descriptive statistic ——Frequencies命令，选择“年收入分组”变量移入Variables变量框，statistics功能按钮下选择mean、std.deviation，Variance、Range、Minimum、Maximum 等功能。
Chart功能按钮下选择chart Type为Bar charts 功能，Chart Values下选择Frequencies功能。
spss实践题分析及答案(二)
s p s s实践题分析及答案(二)本页仅作为文档封面，使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.March期末实践考查一、一家消费者调查有限公司，它为许多企业提供消费者态度和消费者行为的调查。
在一项研究中，客户要求调查消费者的消费特征，此特征可以用来预测用户使用信用卡的支付金额。
研究人员收集了50位消费者的年收入、家庭人口和每年使用信用卡支付的金额数据。
试按照客户要求进行分析，给出分析报告（数据见附表）。
Descriptive StatisticsMean Std. Deviation N消费金额（元）50年收入（元）50家庭人口（人）50Correlations消费金额（元）年收入（元）家庭人口（人）Pearson Correlation消费金额（元）.631.753年收入（元）.631.173家庭人口（人）.753.173Sig. (1-tailed)消费金额（元）..000.000年收入（元）.000..115家庭人口（人）.000.115.N消费金额（元）505050年收入（元）505050家庭人口（人）505050Model Summary bModel R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate1.909a.826.818ANOVA bModel Sum of SquaresdfMean SquareFSig. 1Regression .6722 .836.000aResidual 47Total.82049Coefficients aModel Unstandardized CoefficientsStandardizedCoefficients tSig. BStd. ErrorBeta1(Constant).000 年收入（元） .033.004.516 .000 家庭人口（人）.664.000结果分析：由题目可知客户要求，是根据消费者年收入、家庭人口来预测其每年使用信用卡支付的金额数据，属于多元线性回归问题，其中年收入和家庭人口看作两个自变量，每年信用卡支付金额看作因变量。
思考与练习_SPSS数据分析实用教程（第2版）_[共2页]
![思考与练习_SPSS数据分析实用教程（第2版）_[共2页]](https://img.taocdn.com/s3/m/2b1285385ef7ba0d4b733b5d.png)
128表5-11中，“成对样本统计量”表中对每个分析变量输出两个配对样本的均值、样本量、标准差及均值的标准误。
表5-11中的“成对样本相关系数”表中输出两个配对样本的样本量、相关系数和相关系数的p值。
“对2”（即采用该饮食计划前的体重和采用该饮食计划后的体重）的相关系数为0.996，从显著性值小于0.05可知，该相关系数明显大于0，并且采用该饮食计划前体重和最后体重之间具有强线性相关，而采用该饮食计划前的甘油三酸酯含量和最后的甘油三酸酯含量的相关系数为-0.286，其显著性值为0.283，该相关系数不显著。
表5-11中的“成对样本检验”表中输出配对样本的差值的均值、差值的标准差、差值均值的标准误、差分的95%置信区间、t统计量和相应的Sig.（双侧）值（即显著性值，或p值）。
这里，t统计量的值为差值的均值除以均值的标准误。
“对1”的均值14.063，即采用饮食计划前体重减去采用该饮食计划之后的体重的差值的均值，表明采用该计划后的个体的甘油三酸酯含量减轻了14.063。
而体重减轻了8.063，但由于甘油三酸酯的差值的标准差及差值均值的标准误远远高于体重的标准差和标准误，因而“对2”的t值远远大于“对1”的t值。
从最后的显著性值来看，体重的减轻在统计学上是显著的，即采用该饮食计划的受试者的体重确实减轻了，而受试者的甘油三酸酯在统计学上并没有显著变化。
因此，对该饮食计划最终的评估结果为该减肥药可以减轻体重，但尚不能确定可以减轻甘油三酸酯（脂肪）。
应用配对T检验前，需要先检查两个样本是否服从正态分布。
等价地，可以检验两个配对样本的差值变量是否服从正态分布。
可以应用直方图、Q-Q图或者K-S检验等方法来检验差值变量的正态性。
要特别注意所分析变量中是否含有离群值，用户可以用箱图来检查离群值的情况。
有时候，可以先计算配对样本的差值变量，然后进行单样本的T检验。
5.6 小结本章首先解释了假设检验的思想与原理（这是理解建设检验问题的核心），然后，主要介绍了均值过程，给出了变量的描述性统计量，同时可以给出相应总体的均值是否相等的判断。
SPSS回归模型分析答案及解题思路
电视广告费用和报纸广告费用对公司营业收入的回归模型分析SPSS录入数据：1 j income TV paper196.00 5 00 1.50290.00 2.00 2.00395.00 4 00 1.5&492.00 2 50 2.50595.00 3.00 3 30694.00 3.60 2.30794.00 2 50 4.20694.00 3.00 2.50本研究关注的是电视广告费用和报纸广告费用对公司收入的影响。
公司收入样本总数为8,M=93.75 ,SD=1.909 ；电视广告费用(X1 )M=3.19 , SD=0.961 ；报纸广告费用(x2) M=2.48，SD=0.911。
通过皮尔逊相关性分析得出因变量与自变量x1和x2的相关系数分别为(r=0.8,p=0.008)和(r=-0.02, p=0.48)，说明公司收入与电视广告费用呈显著性正相关，而公司收入与报纸广告费用相关不显著。
以电视广告费用和报纸广告费用分别作为自变量，以公司收入作为因变量，进行线性回归。
具体结果见表1。
结果发现，电视广告费用对公司收入存在显著的正向影响(卩=0.808 B=1.604, t=3.357, p<0.05,R2=0.653),即电视广告费用的增长会提升公司收入，且该模型能够解释结果的65.3%;报纸广告费用对公司收入不存在显著的正向影响(B=.021,t=-0.05,p=0.96)。
表1:广告费用对公司收入的回归结果表注：表格中呈现了预测变量的非标准化系数，括号内是标准误。
以电视广告费用和报纸广告费用同时作为自变量，以公司收入作为因变量，则两个费用对公司收入存在显著的正向影响（卩电视=1.153, B电视=2.29, t=7.532 , p<0.05;卩报纸=0.621, B报纸=1.301 , t=4.057, p<0.052, R2=0.919）,即电视广告和报纸广告费用的同时增长会提升公司收入，且该模型能够解释结果的91.9%。
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。
分析一一描述统计一一频率，选择“常住地”，“职业”和“年龄”到变量中，然后，图表一一条形图一一图表值（频率）一一继续，勾选显示频率表格，点击确定。
职业种果菜专业户10工商运专业34尸退役人员17金融机构35现役军人3Total282年龄Freque ncy Perce nt Valid Perce nt CumulativePerce nt 20岁以下420~35 岁146Valid 35~50 岁9150岁以上41Total282.I賊MItl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。
分析一一描述统计一一描述，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，点击继续一一确定。
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。
分析：由表中可以看出，中心城市有200人，边远郊区为82人。
两部分样本存取款金额均呈右偏尖峰分布，且边远郊区更明显。
SPSS练习题及解答2
实习一SPSS基本操作第2题-----会做：请把下面的频数表资料录入到SPSS数据库中，并划出直方图，同时计算均数和标准差。
身高组段频数110~ 1112~ 3114~ 9116~ 9118~ 15120~ 18122~ 21124~ 14126~ 10128~ 4130~ 3132~ 2134~136 1解答：1、输入中位数（小数位0）：111，113，115，117，....135；和频数1，3，. (1)2、对频数进行加权：DATA━Weigh Cases━Weigh Cases by━频数━OK3、Analyze━Descriptive Statistics━Frequences━将组中值加入Variable框━点击Statistics按钮━选中Mean和Std.devision━Continue━点击Charts按钮━选中HIstograms━Continue━OK第3题—会做：某医生收集了81例30-49岁健康男子血清中的总胆固醇值（mg/dL）测定结果如下，试编制频数分布表，并计算这81名男性血清胆固醇含量的样本均数。
219.7 184.0 130.0 237.0 152.5 137.4 163.2 166.3 181.7176.0 168.8 208.0 243.1 201.0 278.8 214.0 131.7 201.0199.9 222.6 184.9 197.8 200.6 197.0 181.4 183.1 135.2169.0 188.6 241.2 205.5 133.6 178.8 139.4 131.6 171.0155.7 225.7 137.9 129.2 157.5 188.1 204.8 191.7 109.7199.1 196.7 226.3 185.0 206.2 163.8 166.9 184.0 245.6188.5 214.3 97.5 175.7 129.3 188.0 160.9 225.7 199.2174.6 168.9 166.3 176.7 220.7 252.9 183.6 177.9 160.8117.9 159.2 251.4 181.1 164.0 153.4 246.4 196.6 155.4解答：1、输入数据：单列，81行。
spss单因素学生独立思考
spss单因素学生独立思考题目要求某个年级有三个小班，他们进行了一次数据考试，现从各班随机地抽取了一些学生，记录其成绩，并试在显著性水平0.05下检验各班级的平均分数有无显著差异。
关键词单因素方差分析知识点及操作思路方差分析有3个基本的概念：观测变量、因素和水平。
观测变量是进行方差分析所研究的对象；因素是影响观测变量变化的客观或人为条件；因素的不同类别或不通取值则称为因素的不同水平。
根据因素个数，可分为单因素方差分析和多因素方差分析。
具体方法1.录入数据2.选择“分析”→“比较均值”→“单因素ANOVA”命令，弹出【单因素方差分析】对话框；3.选择“成绩”，单击中间第一个向右箭头，使之进入“因变量列表”列表框，选择“班级”并单击中间第二个向右箭头，使之进入“因子”列表框。
4.对组间平方和进行线性分解并检验。
单击“单因素方差分析”对话框右上角的“对比”按钮，选中“多项式”复选框，单击“继续”按钮返回“单因素方差分析”对话框；5.选择各组间两两比较的方法。
单击“两两比较”按钮，在“假定方差齐性”选项组选中LSD，其他设置采用默认值。
单击“继续”返回“单因素方差分析”对话框；6.定义相关统计选项以及缺失值处理方法。
单击“单因素方差分析”对话框右侧的“选项”按钮，在“统计量”选项组中选中“方差同质性检验”复选框，对“缺失值”选项组采用系统默认设置。
单击“继续”按钮返回“单因素方差分析”对话框；7.设置完毕，单击确定按钮，等待结果输出。
【结果分析】方差齐次性检验表输出的显著性为0.892，远大于0.05，因此我们认为各组的总体方差不相等。
2.单因素方差分析表总离差平方和为15610.667，组间离差平方和为105.292，组内离差平方和为15505.375，在组间离差平方和中可以被线性解释的部分为45.125；方差检验F0.153，对应的显著性小于0.859，大于显著性水平0.05，我们认为三组均不存在显著性差异。
spss习题答案
spss习题答案SPSS习题答案是许多学生在学习统计学和数据分析时经常遇到的问题之一。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计软件，广泛应用于社会科学、商业和医学等领域。
在使用SPSS进行数据分析时，学生经常需要解决一些习题，以加深对统计学概念和SPSS软件的理解。
下面将介绍一些常见的SPSS习题，并提供相应的答案和解释。
1. 如何导入数据文件到SPSS？答：首先，打开SPSS软件。
然后，选择“文件”菜单中的“打开”选项。
在弹出的对话框中，选择要导入的数据文件，并点击“打开”。
接下来，根据数据文件的格式选择相应的选项，如数据类型、分隔符等。
最后，点击“确定”按钮即可导入数据文件到SPSS。
2. 如何计算数据的描述性统计？答：首先，选择“分析”菜单中的“描述性统计”选项。
在弹出的对话框中，选择要计算描述性统计的变量，并点击“确定”。
SPSS将生成包括均值、标准差、最小值、最大值等统计指标的输出表。
3. 如何进行相关分析？答：首先，选择“分析”菜单中的“相关”选项。
在弹出的对话框中，选择要进行相关分析的变量，并点击“确定”。
SPSS将生成相关系数矩阵和散点图，以帮助分析变量之间的关系。
4. 如何进行t检验？答：首先，选择“分析”菜单中的“比较手段”选项。
在弹出的对话框中，选择要进行t检验的变量，并选择相应的独立样本t检验或配对样本t检验。
然后，点击“确定”。
SPSS将生成t检验的结果，包括均值差异、t值、p值等。
5. 如何进行回归分析？答：首先，选择“回归”菜单中的“线性”选项。
在弹出的对话框中，选择要进行回归分析的自变量和因变量，并点击“确定”。
SPSS将生成回归方程、回归系数、显著性检验等结果，以帮助分析自变量对因变量的影响。
以上是一些常见的SPSS习题及其答案。
通过解决这些习题，学生可以更好地掌握SPSS软件的使用和统计学知识的应用。
《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案与解析(第9章)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据，任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量，利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。
请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图，并在图上绘制三条回归直线，其中，第一条针对全体样本，第二和第三条分别针对男生样本和女生样本，并对各回归直线的拟和效果进行评价。
选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤：图形旧对话框散点图简单散点图定义将fore导入Y轴，将phy导入X轴，将sex导入设置标记确定。
接下来在SPSS输出查看器中，双击上图，打开图表编辑在图表编辑器中，选择“元素”菜单选择总计拟合线选择线性应用再选择元素菜单点击子组拟合线选择线性应用。
分析：如上图所示，通过散点图，被解释变量y(即：fore)与解释变量phy有一定的线性关系。
但回归直线的拟合效果都不是很好。
2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。
相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。
只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”。
与此同时，相关分析只研究变量之间相关的方向和程度，不能推断变量之间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，因此，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。
线性回归分析是相关性回归分析的一种，研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。
3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验一般需要对哪些方面进行检验检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。
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1、 （1）操作：分析-回归-线性，因变量y,自变量x1，x2-确定。
得方程y=209.875+0.292x1-87.647x2。
（2）对回归方程的显著性检验：采用P 值法做检验，提出原假设H 0：β1=β2=0，构造统计量F=1)-p-SSE/(n SSR/p，p 是自变量个数此时是2，n 是样本个数14。
F 服从分布：F~F （2,11）。
从上图最后两列看出，在显著性水平α=0.05的条件下，p 值=sig<α，从而拒绝原假设，即在显著性水平α=0.05的条件下，认为y 与x1，x2有显著的线性关系。
对回归系数的显著性检验：采用P 值法做检验，提出原假设H 0：βi=0（i=1,2），构造统计量)1(t ~iii--=∧∧p n i c t σβ，其中1--=∧p n SSEσ。
p 值=sig<α），从而拒绝原假设，即在显著性水平α=0.05的条件下，认为xi （i=1,2）对因变量y 的线性效果显著。
（3）操作：分析-回归-线性，因变量y,自变量x1，x2-统计量-回归系数-置信区间、估计。
得到βi 的1-α的置信区间为（）β1的置信水平为0.95的置信区间是（0.096,0.488）；β2的置信水平为0.95的置信区间是（-115.034，-60.261）；（4）回归方程的复相关系数SST SSRR2=0.885，比较接近1，说明回归方程拟合效果较好。
模型汇总模型 R R 方调整 R 方标准 估计的误差 1.941a.885.86423.55766模型汇总模型R R 方调整R 方标准估计的误差1.941a.885.86423.55766a. 预测变量: (常量), x2, x1。
（5）操作：先把待预测的数据输入表格，分析-回归-线性，因变量y,自变量x1，x2，保存-预测值、残差项选择“未标准化”-预测区间（“均值”）。
得到E（y）的点估计值是165.9985，置信水平为0.95的置信区间是（150.61813,181.37887）3、（1）操作：分析-回归-线性，因变量y,自变量x，确定。
得方程y=0.004x-0.831。
模型汇总模型R R 方调整R 方标准估计的误差1.839a.705.699 1.57720a. 预测变量: (常量), x。
Anova b模型 平方和 df均方 F Sig. 1回归 302.633 1 302.633 121.658.000a残差 126.866 51 2.488总计429.49952a. 预测变量: (常量), x 。
b. 因变量: y系数a模型 非标准化系数标准系数 t Sig. B 标准 误差试用版1(常量) -.831 .442-1.882.065 x.004.000.83911.030.000a. 因变量: y（2）诊断该问题是否存在异方差性，两种方法等级相关系数法残差图e y ~∧。
残差图法：分析-回归-线性，因变量y,自变量x 。
保存-残差、预测值-未标准化。
得到残差值：图形-旧对话框-散点-简单分布-定义-y 轴是e （RES_1），x 轴是∧y （PRE_1）-确定：从残差图看出误差项具有明显的异方差性，因为误差随x轴增加呈现明显的增加态势。
第二种方法：等级相关系数法操作：分析-回归-线性，因变量y,自变量x。
保存-残差-未标准化。
求|ei|：转换-计算变量-如图-确定：然后，分析-相关-双变量-操作如图：得到结果：相关系数e绝对值xSpearman 的rho e绝对值相关系数 1.000.318*Sig.（双侧）..021N5353x相关系数.318* 1.000Sig.（双侧）.021.N5353*. 在置信度（双测）为0.05 时，相关性是显著的。
，p值=0.021<0.05，认为|ei|与自变量xi显著相关，存在异方差。
（3）如果存在异方差性，用幂指数型的权函数建立加权最小二乘回归方程。
分析-回归-权重估计-设置权重变量：得到结果：对数似然值b幂-2.000-121.068-1.500-114.545-1.000-108.466-.500-102.983.000-98.353.500-94.8371.000-92.5811.500-91.588a2.000-91.756a. 选择对应幂以用于进一步分析，因为它可以使对数似然函数最大化。
b. 因变量: y，源变量: x模型摘要复相关系数.812 R 方.659调整R 方.652估计的标准误.008对数似然函数值-91.588说明m=1.5时，对数似然函数达到极大，所以幂指数函数的最佳幂指数取1.5，得到回归方程为y=-0.683+0.004xPS:这种方法得到的方程的复相关系数0.812>普通二乘法方程的复相关系数R方（0.705），说明用加权法得到的回归方程更好。
另：此题属于一元加权最小二乘估计建立回归方程的方法，若为多元的（比如多一个x2）,其操作的区别在于分析-相关-双变量时，变量一栏里是x1,x2,e绝对值，得出等级相关系数，再进行权重估计操作时，用等级相关系数最大的那个自变量（比如是x2）作为“权重变量”。
4、（1）用普通最小二乘法建立y关于x的回归方程。
操作：分析-回归-线性，因变量y,自变量x，确定。
得方程y=0.176x-1.427（2）用残差图及DW检验诊断序列相关性。
（误差项独立性的检验，目的是消除自相关）残差图（e t~e t-1）：首先计算残差e:分析-回归-线性-保存-残差（未标准化），计算出残差RES_1（e t-1）。
从第二行复制该列粘贴到下一列，作为e t。
图形-旧对话框-散点-简单分布-定义-y轴是RES_1，x轴是res_2-确定：这些点落在一（三）象限，说明存在正自相关性。
DW检验：分析-回归-线性-统计量-DW：模型汇总b模型R R 方调整R 方标准估计的误差Durbin-Watson1.999a.998.998.09813.683a. 预测变量: (常量), x。
b. 因变量: y（3）分别用迭代法和一阶差分法建立回归方程；迭代法：借助上一小题，求得一元线性回归方程并求得残差间的一阶自相关系数ρ=0.683。
转换-计算变量，令y*i =y i+1—ρyi，x*i=x i+1—ρxi。
分析-回归-线性—自变量x*，因变量y*—统计量-DW-得到回归方程：y*=0.172x*-0.274，即系数a模型非标准化系数标准系数t Sig. B标准误差试用版1(常量)-.274.179-1.528.145 x星.172.004.99647.051.000 a. 因变量: y星模型汇总b模型R R 方调整R 方标准估计的误差Durbin-Watson1.996a.992.992.07432 1.430a. 预测变量: (常量), x星。
b. 因变量: y星Anova b模型平方和df均方F Sig.1回归12.226112.2262213.750.000a 残差.09417.006总计12.32018a. 预测变量: (常量), x星。
b. 因变量: y星此时DW=1.430，表明y*之间不相关，从而迭代结束。
可用下列方程做预测：y*=0.172x*-0.274，即yi+1=0.683*yi-0.274+0.172*(x i+1—0.683xi)一阶差分法（p47）：先分别从第二行复制x,y作为x i+1,y i+1。
转换-计算变量，求Δy=y i+1-yi，Δx=x i+1-xi：分析-回归-线性—自变量Δx，因变量Δy—得到回归方程：Δy=0.161Δx+0.032，即y i+1=yi+0.161(x i+1-xi)+0.032，以下三表说明该方程通过了各种检验。
系数a模型非标准化系数标准系数t Sig. B标准误差试用版1(常量).032.027 1.199.247Δx.161.009.97718.915.000 a. 因变量: Δy模型汇总模型R R 方调整R 方标准估计的误差1.977a.955.952.07687a. 预测变量: (常量), Δx。
（4）比较上述几种不同方法所得的回归方程的优良性。
普通最小二乘法建立的方程：y=0.176x-1.427，R方=0.998，残差平方和SSE=0.173。
迭代法建立的方程：y*=0.172x*-0.274，即yi+1=0.683*yi-0.274+0.172*(x i+1—0.683xi)，R方=0.992，残差平方和SSE=0.094一阶差分法建立的方程：Δy=0.161Δx+0.032，即y i+1=yi+0.161(x i+1-xi)+0.032。
R方=0.955，残差平方和SSE=0.100。