SPSS统计软件课程作业
《统计分析与SPSS的应用》课后练习答案
《统计分析与SPSS的应用》课后练习答案在学习《统计分析与 SPSS 的应用》这门课程后，通过课后练习能够帮助我们更好地掌握所学知识，并将其应用到实际的数据分析中。
以下是针对部分课后练习的答案及解析。
一、选择题1、在 SPSS 中，用于描述数据集中变量分布特征的统计量是（）A 均值B 标准差C 中位数D 众数答案：ABCD解析：均值、标准差、中位数和众数都是描述数据分布特征的常用统计量。
均值反映了数据的集中趋势；标准差反映了数据的离散程度；中位数是将数据排序后位于中间位置的数值；众数则是数据集中出现次数最多的数值。
2、进行独立样本 t 检验时，需要满足的前提条件是（）A 样本来自正态分布总体B 两样本方差相等C 两样本相互独立D 以上都是答案：D解析：独立样本 t 检验要求样本来自正态分布总体、两样本方差相等以及两样本相互独立。
只有在这些条件满足的情况下，t 检验的结果才是可靠的。
3、以下哪种方法适用于多组数据的比较（）A 单因素方差分析B 配对样本 t 检验C 相关分析D 回归分析答案：A解析：单因素方差分析用于比较三个或三个以上组别的数据是否存在显著差异。
配对样本 t 检验适用于配对数据的比较；相关分析用于研究变量之间的线性关系；回归分析用于建立变量之间的预测模型。
二、简答题1、请简述 SPSS 中数据录入的基本步骤。
答：SPSS 中数据录入的基本步骤如下：（1）打开 SPSS 软件，选择“新建数据文件”。
（2）在变量视图中定义变量的名称、类型、宽度、小数位数等属性。
（3）切换到数据视图，按照定义好的变量逐行录入数据。
（4）录入完成后，保存数据文件。
2、解释相关分析和回归分析的区别。
答：相关分析主要用于研究两个或多个变量之间的线性关系程度和方向，但它并不确定变量之间的因果关系。
相关分析的结果通常用相关系数来表示，如皮尔逊相关系数。
回归分析则不仅可以确定变量之间的关系，还可以建立数学模型来预测因变量的值。
SPSS统计软件课程作业
《SPSS统计软件》课程作业信计111 刘晓蕾1. 某单位对100名女生测定血清总蛋白含量，数据如下：74.3 78.8 68.8 78.0 70.4 80.5 80.5 69.7 71.2 73.579.5 75.6 75.0 78.8 72.0 72.0 72.0 74.3 71.2 72.075.0 73.5 78.8 74.3 75.8 65.0 74.3 71.2 69.7 68.073.5 75.0 72.0 64.3 75.8 80.3 69.7 74.3 73.5 73.575.8 75.8 68.8 76.5 70.4 71.2 81.2 75.0 70.4 68.070.4 72.0 76.5 74.3 76.5 77.6 67.3 72.0 75.0 74.373.5 79.5 73.5 74.7 65.0 76.5 81.6 75.4 72.7 72.767.2 76.5 72.7 70.4 77.2 68.8 67.3 67.3 67.3 72.775.8 73.5 75.0 73.5 73.5 73.5 72.7 81.6 70.3 74.373.5 79.5 70.4 76.5 72.7 77.2 84.3 75.0 76.5 70.4计算样本均值、中位数、方差、标准差、最大值、最小值、极差、偏度和峰度，并给出均值的置信水平为95%的置信区间。
第1步数据组织：定义1个变量为：“血清总蛋白含量”，其度量标准为“度量”。
第2步探索分析设置：选择菜单“分析→描述统计→探索”，打开“探索”对话框，，将“血清总蛋白含量”字段移入“因变量列表”。
打开“统计量”对话框，选中“描述性”选项；打开“探索：图”对话框，选中“按因子水平分组”、“茎叶图”、“带检验的正态图”、“直方图”等选项。
打开“探索：选项”，选中“按列表排除个案”选项。
第3步运行结果及分析：描述统计量标准误血清总蛋白含量均值73.6680 .39389均值的 95% 置信区间下限72.8864上限74.44965% 修整均值73.6533中值73.5000方差15.515标准差 3.93892极小值64.30极大值84.30范围20.00四分位距 4.60偏度.054 .241峰度.037 .478表中显示“血清总蛋白含量”的描述性统计量，左表中只显示的是均值、均值的95%置信区间的上下限、中值、方差、标准差、极大/小值、偏度、峰度等2. 绘出习题1所给数据的直方图、盒形图和QQ图，并判断该数据是否服从正态分布。
北语21春《SPSS统计分析进阶》离线作业满分答案
北语21春《SPSS统计分析进阶》离线作业满分答案第一题：描述性统计分析数据准备操作步骤1. 打开SPSS，导入数据集。
2. 在菜单栏中选择“分析”→“描述性统计”→“频率”。
3. 将年龄、性别、收入和受教育程度变量拖动到“变量”框中。
4. 点击“确定”执行分析。
满分答案根据分析结果，我们可以得到以下描述性统计结果：- 年龄的平均值为35岁，标准差为10岁。
- 性别的分布中，男性占60%，女性占40%。
- 收入的平均值为5000元，标准差为2000元。
- 受教育程度的分布中，初中及以下占30%，高中/中专占40%，大专占20%，本科及以上占10%。
第二题：t检验数据准备我们需要准备一份数据集，数据集中包含两个变量：治疗前得分（pre_score）和治疗后得分（post_score）。
操作步骤1. 打开SPSS，导入数据集。
2. 在菜单栏中选择“分析”→“比较平均值”→“独立样本t检验”。
3. 将治疗前得分和治疗后得分变量拖动到“变量”框中。
4. 点击“确定”执行分析。
满分答案根据分析结果，我们可以得到以下t检验结果：- t值为2.56，p值为0.01。
- 治疗后的得分显著高于治疗前的得分（p<0.05）。
第三题：方差分析数据准备我们需要准备一份数据集，数据集中包含两个变量：组别（group）和得分（score）。
操作步骤1. 打开SPSS，导入数据集。
2. 在菜单栏中选择“分析”→“比较平均值”→“单因素方差分析”。
3. 将组别变量拖动到“因子”框中，将得分变量拖动到“变量”框中。
4. 点击“确定”执行分析。
满分答案根据分析结果，我们可以得到以下方差分析结果：- F值为3.34，p值为0.03。
- 组别对得分有显著影响（p<0.05）。
第四题：回归分析数据准备操作步骤1. 打开SPSS，导入数据集。
2. 在菜单栏中选择“分析”→“回归”→“线性”。
3. 将年龄、性别、收入和受教育程度变量拖动到“自变量”框中，将目标变量拖动到“因变量”框中。
new 练习3 SPSS统计软件作业
new 练习3 SPSS统计软件作业练习3（注：请把所有的结果放在一个文件夹里，并以姓名+学号命名。
）1、下面的表，分别为某企业1991年～1995年5年中各季度计划完成和实际完成的产量（单位：万吨）数据资料，试建立一个SPSS数据文件保存这两个表中的数据。
年份1991 1992 1993 1994 1995 一季度计划数 14 17 16 18 20 实际数 12.5 17.2 16.5 18.4 20.5 18 18 20 20 21 二季度计划数实际数 21.4 19.8 16.8 19.2 25.8 18 17 18 20 25 三季度计划数实际数 18.5 19.2 17.7 20.5 22.5 四季度计划数 20 20 21 22 25 实际数 20.4 22.5 19.6 20.8 24.5 然后对建立的数据文件调用Aggregate命令分别按季度、年汇总各季度和各年度的计划产量和实际完成的产量、平均产量。
2、某地20家企业的情况如下：编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 部门工业交通商业交通工业工业邮电通讯商业交通工业工业交通工业工业商业邮电通讯工业工业商业交通所有制类型国有国有集体个体集体国有国有个体个体国有集体个体国有集体股份制国有国有股份制国有国有年产值（万元）职工人数（人）年工资总额（万元） 2805.58 1265.40 256.50 26.88 560.00 800.50 2580.98 125.45 590.60 950.00 1556.00 950.00 335.00 2455.08 1780.58 2500.00 775.00 3305.00 498.08 965.58 1235 605 105 20 223 568 890 65 148 325 485 354 105 680 646 485 354 1015 202 246 812.63 435.60 68.58 14.00 156.07 256.74 854.40 65.16 130.24 268.13 394.20 257.90 82.43 639.20 471.25 486.98 272.58 912.00 139.20 159.95 根据上述资料建立数据文件，并完成下列统计整理工作，并回答有关问题：（1）调用Sort Cases命令分别对年产值、职工人数和年工资总额进行排序。
应用统计分析课程作业SPSS软件分析
应用统计分析课程作业（SPSS中文）《大学生手机使用情况调查》可史：22«»ff)222下表为所选题口的脈始数据（截图为部分数据）:53纸準翅或F ； • as （斑琢L i 实冬S EUCUG "忑觀3文作（巳 WWE.I»9（S ） 忏快（I ）分圻（& 应用税殍0D 殆加內4KQ ） SQIBD 淋肪主要研究的问题:原始数据中主要包括的数据有性别、生活费、手机价格、手机品牌、手机款 式、购买于机优先考虑的因素等等。
希堂通过分析这些数据想耍解决的问题：1. 手机使用品牌的频数分布，即哪个品牌的手机最受到学生的喜強。
2. 手机更换频数的分布，目的是看出学生更换手机的集屮趋势。
3. 通过方差分析判断丁•机更换次数对于机满总傻是占冇显著影响；4. 通过列联表分析出牛活费的多少对于『机品牌的选样是否仃影响.5. 通过频数统计分析,绘制直方图同学购买手机的优先考虑因素。
6. 用两独立样木的t 检验來比较男女牛在于机品牌的选拯上是否冇忑异。
国 '心当M 卵M 列代M 圭目乌百© 7专业生活费 更换手机手机&牌推序一排序二推序三手机价搭手机款£1 1i a2 3 400 02 216 7502 2 2 4 1 300 2 10750 1 3 1 4 2 400 1 10 1 2 6 1250 2 4 2 2 2 400 1 1 1 2 6 750 2 5 2 3 3 400 2 6 2 6 1 750 1 61 42 300 2 2 2 1 6 3C00 2 7 1 4 2 400 0 10 1 23 1750 3 8 2 3 3 400 2 1 21 67502 9 1 4 2 300 0 6 ；i2 10 23 2 400 2 1 24 7 750 2 11 2 3 2 400 0 10 6 10 2 750 2 12 1 4 2 400 1 1 10 1 2 1250 2 13 1 4 2 400 0 10 1 27750 2 14 1 2 1 400 0 2 1 71 12602 15 1 4 2 400 2 1 6 1 5 750 1 16 13 2 600 0 2 2 1 7 1750 2 17 2 1 3 400 0 1 1 2 3 SJ0 2 18 1 3 2 300 2 104 3 2 760 2 19 2 4 3 400 1 4 2 1 4 1250 2 20 2 4 2 600 0 2 2 6 1 750 2 21 1 4 3 300 0 2 2 3 4 1250 2 22 1 4 2 400 2 2 2 6 46002 23 132115022261 600 2r ■二4 ----------- 13m甕1住则1D5 A7.通过建立…元线性冋归模世研究牛活费9 F机价格之间的关系。
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。
SPSS统计学习题(课堂PPT)
丙组 5.6 3.6 4.5 5.1 4.9 4.7
单因素方差分析：因变量—合作意愿得分；自变量—不同合作游戏（3 种不同的水平）
Analyze － Compare Means － One-Way ANOVA
6
• 2.现有10名男生进行观察能力的训练，训练前后 各进行一次测验，结果如下表所示。
序号 训练后 训练前
第一组
第二组
第三组
78.00 72.00 66.00 69.00 70.00
61.00 72.00 65.00 66.00 62.00
80.00 70.00 76.00 72.00 72.00
单因素方差分析：因变量：英语成绩；自变量：教法（3种不同的水平）
Analyze － Compare Means － One-Way ANOVA
独立样本T检验：Analyze － Compare Means － Independent-sample T Test
12
• 8、将条件相近的学生配成对，再随机分成两组，采用两 种不同的训练方法进行训练，训练一周后，测得两组学生 跳高成绩如下表，试问两种训练方法的效果是否相同？
X1
151
155
148
Repeated Measures
15
• 11、选择两种类型的文章：不熟悉（A1）/熟悉（A2）， 使用3种生字密度：5：1（B1）、10：1（B2）、20：1 （B3），将24名五年级学生随机分为六组，测得数据见 表，试问文章类型之间、生字密度之间有无差异。
A1
B1
3，6，4，3
B2
4，6，4，2
B3
5，7，5，2
A2 4，5，3，3， 8，9，8，7 12，13，12，11
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。
北语2024春《SPSS统计与分析应用》作业满分答案文档
北语2024春《SPSS统计与分析应用》作业满分答案文档问题一: 描述性统计分析数据收集首先，我们需要收集一组数据以进行描述性统计分析。
在此作业中，我们收集了100个学生的数学成绩数据。
描述性统计分析使用SPSS软件进行描述性统计分析，我们得到了以下结果：- 平均数：78.5- 标准差：9.2- 最小值：60- 最大值：95- 中位数：80- 四分位数：- 第一四分位数：72.5- 第二四分位数：80- 第三四分位数：85结论根据描述性统计分析结果，我们可以得出以下结论：- 这组学生的平均数成绩为78.5，说明整体水平中等偏上。
- 标准差为9.2，说明学生的成绩相对分散。
- 最低分为60，最高分为95，成绩分布较为广泛。
- 中位数为80，说明成绩的中等水平集中在80左右。
- 第一四分位数为72.5，第三四分位数为85，说明成绩的大部分集中在72.5到85之间。
问题二: 相关性分析数据收集我们收集了100个学生的数学成绩和英语成绩数据。
相关性分析使用SPSS软件进行相关性分析，我们得到了以下结果：- 相关系数：0.75- p值：0.001结论根据相关性分析结果，我们可以得出以下结论：- 数学成绩和英语成绩之间存在较强的正相关关系。
- 相关系数为0.75，接近于1，说明两个变量之间的关联程度较高。
- p值为0.001，小于显著性水平0.05，因此可以得出该相关关系是显著的。
问题三: T检验数据收集我们收集了两组学生的数学成绩数据：男生组和女生组。
T检验使用SPSS软件进行T检验，我们得到了以下结果：- T值：2.16- 自由度：98- p值：0.034结论根据T检验结果，我们可以得出以下结论：- 男生组和女生组的数学成绩之间存在显著差异。
- T值为2.16，自由度为98，p值为0.034，小于显著性水平0.05，因此可以得出这种差异是显著的。
问题四: 方差分析数据收集我们收集了三个不同班级的学生的数学成绩数据。
《spss统计软件》练习题库及答案
华中师范大学网络教育学院《SPSS统计软件》练习题库及答案(本科)一、选择题（选择类）1、在数据中插入变量的操作要用到的菜单是：AInsertVariable; BInsertCase;CGotoCase; DWeightCases2、在原有变量上经过必定的计算产生新变量的操作所用到的菜单是：ASortCases ；BSelectCases ；CCompute ；DCategorizeVariables(C)3、Transpose菜单的功能是：对数据进行分类汇总；对数据进行加权办理；对数据进行队列转置；按某变量切割数据(A)4、用One-WayANOVA进行大、中、小城市16岁男性青年均匀身高的比较，结果给出sig.=，说明：A.依据明显性水平，拒绝H0，说明三种城市的均匀身高有差异；三种城市身高没有差其他可能性是；三种城市身高有差其他可能性是；说明城市不是身高的一个影响要素(B)5、下边的例子能够用Paired-SamplesTTest 过程进行剖析的是：A家庭主妇和女大学生对同种商品爱好的差异；服用某种药物前后病情的改变状况；服用药物和没有服用药物的病人身体状况的差异；D性别和年纪对雇员薪资的影响二、填空题（填空类）6、MergeFiles 菜单用于归并数据库有两种状况：假如两数据库变量同样，是_观察对象__的归并；假如不一样，则是_变量__的归并。
7、用于对计数资料和有序分类资料进行统计描绘和简单的统计推测，在剖析时能够产生二维或多维列联表，在统计推断时能进行卡方查验的菜单是_ Crosstabs __。
8、One-SamplesTTest 过程用于进行样本所在整体均数___与__已知整体均数_的比较。
三、名词解说（问答类）9、RepeatedMeasures：重复丈量的方差剖析，指的是一个因变量被重复丈量好几次，进而同一个个体的几次察看结果间存在有关，这样就不知足一般剖析的要求，需要用重复丈量的方差剖析模型来解决。
SPSS课后作业
《应用统计及软件》课后作业一、单选题1. 指出下面的数据哪一个属于分类数据（ D ）。
A.5个人的年龄分布是25,22,34,41,37B.1月份的气温C.某汽车生产企业的产量D.性别2. 2006～2010年我国的国内生产总值数据是（ AC ）。
A.观测数据B.实验数据C.时间序列数据D.截面数据3.某研究部门准备抽取2000个职工家庭推断该城市所有职工家庭的年人均收入。
其中2000个职工家庭的年人均收入是（ B）。
A.总体B.样本统计量C.参数D.样本量4.当需要对不同总体或样本数据的离散程度进行比较时，使用（ A）进行测量。
A. 极差B.平均差C.四分位差D.离散系数5. 下列叙述中，采用推断统计方法的是（ C ）。
A.用饼图描述某企业职工的学历构成B.一个城市在1月分的平均油价C.从一个果园采摘36个桔子，利用这36个桔子的平均重量估计果园中桔子的平均重量。
D.反映大学生统计学成绩的条形6. 峰态通常是与标准正态分布相比较而言的，若峰态系数大于0，表明数据分布比标准正态分布（）。
A.更扁平B.更陡峭C.更对称D.更偏斜7. 一项关于大学生体重状况的研究发现，男生的平均体重为60kg，标准差为5kg；女生的平均体重为50kg，标准差为5kg。
以下哪项结论是错误的（ C ）。
A．女生体重差异比男生体重差异大 B．女生有95%的人体重在40kg～60kg之间C．男生体重差异比女生体重差异大 D．男生有68%的人体重在55kg～65kg之间8.在某地区，人们购买个人医疗保险的百分数是（ A ）。
A.总体参数B.样本统计量C.变量D.样本量9. 对于顺序数据，主要用（）来测度其离散程度。
A.极差B.平均差C. 标准差D. 四分位差10. 对于左偏分布，均值、中位数和众数之间的关系是（）。
A.均值>中位数>众数B.中位数>均值>众数C.众数>中位数>均值D.众数>均值>中位数11.（）是用圆形及圆内扇形的角度来表示数值大小的图形，它主要用于表示一个样本（或总体）中各组成部分的数据占全部数据的比例，对于研究结构性问题十分有用。
SPSS统计软件练习作业
统计软件练习作业请参考数据文件“data1.sav”，完成以下作业。
1、请比较四组病人在年龄、性别、细胞体积、细胞宽度…以及吸烟率等指标有无差异。
（要求：请列出统计表格、检验统计量、概率P以及标明两两比较结果。
并在统计表下注明用什么统计方法）参考答案：计量资料分析结果见表1；计数资料（本例为性别和吸烟）见表2.基本要求：①表格要规范——三线表。
②要能将SPSS分析的结果借助Excel等工具迅速转化为论文中需要的表格；③统计专用符号，如表示样本量的n，概率P(大写)应斜体；检验统计量（如t检验的t值，方差分析的F值，两样本秩和检验的Z值，多样本秩和检验的H值）均应斜体；卡方检验的符号2χ，以及均数±标准差（sx±）应在公式编辑器中输入（可从网上下载或在word自带的公式编辑器中输入）。
④两两比较的结果要会在描述的结果上用不同的符号表示（本例见血小板及表格下的注释）。
表1 各指标比较（sx±）指标组别n sx± F P 两两比较年龄0 107 61.31±9.021.602 0.189——1 59 60.02±9.182 67 62.78±8.623 70 62.97±8.33血小板0 107 169.53±55.684.005 0.0080-1(0.031);0-2(0.008);1-3(0.028);2-3(0.008)1 59 150.26±46.89a2 67 146.71±52.46a3 70 171.59±61.47bc细胞体积0 107 91.30±4.390.273 0.845——1 59 91.46±4.522 67 91.65±4.363 70 90.95±5.65细胞宽度0 107 13.52±0.743.295 0.0210-3（0.004）1-3（0.015）1 59 13.53±0.962 67 13.73±0.943 70 13.93±1.17白细胞0 107 6.43±1.632.286 0.0792-3（0.013）1 59 6.42±1.502 67 6.23±1.383 70 6.90±1.69心厚度1 0 107 1.32±0.201.924 0.1261-3（0.042）2-3（0.047）1 59 1.27±0.222 67 1.28±0.213 70 1.51±1.35心厚度2 0 107 1.31±0.182.899 0.0350-1（0.008）1 59 1.23±0.172 67 1.26±0.193 70 1.30±0.19心功能0 107 66.77±7.553.772 0.0110-1（0.001）1 59 62.44±8.452 67 65.23±8.223 70 64.63±8.27心直径1 0 107 3.40±0.483.330 0.020-1（0.003）0-2（0.038）1 59 3.64±0.452 67 3.57±0.613 70 3.54±0.48心直径2 0 107 4.67±0.695.174 0.0020-1（<0.001)0-2(0.011)0-3(0.015)1 59 5.07±0.692 67 4.94±0.643 70 4.93±0.756血糖0 107 5.25±0.923.731 0.0120-1（0.001）1-2（0.021）1-3（0.031）1 59 5.73±0.852 67 5.36±0.933 70 5.38±0.87总胆固醇0 107 4.60±0.931.068 0.363——1 59 4.08±1.002 67 4.61±3.633 70 4.46±1.40低密度脂蛋白0 107 2.62±0.692.960 0.0330-1（0.011）1-3（0.029）1 59 2.30±0.682 67 2.40±0.763 70 2.60±0.93高密度脂蛋白0 107 1.19±0.232.138 0.0960-3（0.028）1 59 1.08±0.242 67 1.12±0.523 70 1.08±0.33注：与第0组比较，a P＜0.05；与第1组比较，b P＜0.05；与第2组比较，c P＜0.05；统计方法：组间比较采用单因素方差分析（或完全随机设计方差分析）；组间两两比较采用LSD-t 法；表2 四组性别分布和吸烟率的比较组别性别吸烟合计男女不吸烟吸烟0 49（70.3）58（36.7）82（63.6）25（43.4）1071 45（38.7）14（20.3）33(35.0) 26(24.0) 592 55（44.0）12（23.0）32(39.8) 35(27.2) 673 50（46.0）20（24.0）33(41.6) 37(28.4) 702χ30.735 21.599P <0.001 <0.001注：2χ检验2、请完成细胞宽度与心厚度1、心厚度2、心直径1、心直径2间的相关分析。
15春华师《SPSS统计软件》在线作业答案
华师《SPSS统计软件》在线作业
一、单选题（共20 道试题，共40 分。
）
1. 频数分析中常用的统计图包括（）
A. 直方图
B. 柱形图
C. 饼图
D. 树形图
正确答案：C
2. （）的功能是定义SPSS数据的结构、录入编辑和管理待分析的数据。
A. 数据编辑窗口
B. 结果输出窗口
C. 数据视图
D. 变量视图
正确答案：A
3. SPSS中进行参数检验应选择（）主窗口菜单。
A. 视图
B. 编辑
C. 文件
D. 分析
正确答案：D
4. 下面偏度系数的值表明数据分布形态是正态分布的是（）
A. 1.429
B. 0
C. -3.412
D. 1
正确答案：B
5. SPSS的（）就是将数据编辑窗口中数据的行列互换
A. 数据转置
B. 加权处理
C. 数据才分
D. 以上不都是
正确答案：A
6. spss输出结果保存时的文件扩展名是（）
A. .sav
B. .spv
C. .dat。
应用统计分析课程作业(spss软件分析)
应用统计分析课程作业（SPSS中文）《大学生手机使用情况调查》下表为所选题目的原始数据（截图为部分数据）：主要研究的问题：原始数据中主要包括的数据有性别、生活费、手机价格、手机品牌、手机款式、购买手机优先考虑的因素等等。
希望通过分析这些数据想要解决的问题：1．手机使用品牌的频数分布，即哪个品牌的手机最受到学生的喜爱。
2．手机更换频数的分布，目的是看出学生更换手机的集中趋势。
3．通过方差分析判断手机更换次数对手机满意度是否有显著影响。
4．通过列联表分析出生活费的多少对于手机品牌的选择是否有影响。
5．通过频数统计分析，绘制直方图同学购买手机的优先考虑因素。
6．用两独立样本的t检验来比较男女生在手机品牌的选择上是否有差异。
7．通过建立一元线性回归模型研究生活费与手机价格之间的关系。
1．通过spss的频数分析统计出各个手机品牌的用户个数，并画出直方图：由此我们看出各个手机所占的百分比和累计百分比，从直方图中可以看出使用诺基亚的用户最多。
2．用同样的方法我们可以得出学生更换手机的频数分布直方图：3．通过方差分析判断不同的手机更换次数对手机满意度是否有显著影响，所得结果如下图所示：由于概率p值（0.473）明显大于显著性水平，说明这几组数据的方差是相同的，满足方差分析的前提条件。
最后一列是F值对应的p值，其值为0.767。
由于概率p值大于显著性水平，因此接收零假设，认为手机更换次数对手机满意度没有显著性影响。
4．列联表分析：spss中的列联表分析主要用于考察两两变量中是否具有相关性。
在本例中，进行的是“生活费”和“手机品牌的”双因素交叉作用下的列联表分析，并研究“生活费”对“手机品牌”有无显著性影响，输出结果如下：表格中的每个单元格都列出了行百分比、列百分比和总百分比，他们都描述了各类变量占总体的比重。
第四列为概率p值，由于p值大于0.05，则接收原假设，认为生活费对手机品牌的选择无影响。
5．分析选择手机时优先考虑的因素，采用频数分析法，得到结果：可以看出同学们在购买手机时，最优先考虑的都是质量，其次是外观价位等等。
SPSS课后作业
《应用统计及软件》课后作业一、单选题1. 指出下面的数据哪一个属于分类数据（ D ）。
A.5个人的年龄分布是25,22,34,41,37B.1月份的气温C.某汽车生产企业的产量D.性别2. 2006～2010年我国的国内生产总值数据是（ AC ）。
A.观测数据B.实验数据C.时间序列数据D.截面数据3.某研究部门准备抽取2000个职工家庭推断该城市所有职工家庭的年人均收入。
其中2000个职工家庭的年人均收入是（ B）。
A.总体B.样本统计量C.参数D.样本量4.当需要对不同总体或样本数据的离散程度进行比较时，使用（ A）进行测量。
A. 极差B.平均差C.四分位差D.离散系数5. 下列叙述中，采用推断统计方法的是（ C ）。
A.用饼图描述某企业职工的学历构成B.一个城市在1月分的平均油价C.从一个果园采摘36个桔子，利用这36个桔子的平均重量估计果园中桔子的平均重量。
D.反映大学生统计学成绩的条形6. 峰态通常是与标准正态分布相比较而言的，若峰态系数大于0，表明数据分布比标准正态分布（）。
A.更扁平B.更陡峭C.更对称D.更偏斜7. 一项关于大学生体重状况的研究发现，男生的平均体重为60kg，标准差为5kg；女生的平均体重为50kg，标准差为5kg。
以下哪项结论是错误的（ C ）。
A．女生体重差异比男生体重差异大 B．女生有95%的人体重在40kg～60kg之间C．男生体重差异比女生体重差异大 D．男生有68%的人体重在55kg～65kg之间8.在某地区，人们购买个人医疗保险的百分数是（ A ）。
A.总体参数B.样本统计量C.变量D.样本量9. 对于顺序数据，主要用（）来测度其离散程度。
A.极差B.平均差C. 标准差D. 四分位差10. 对于左偏分布，均值、中位数和众数之间的关系是（）。
A.均值>中位数>众数B.中位数>均值>众数C.众数>中位数>均值D.众数>均值>中位数11.（）是用圆形及圆内扇形的角度来表示数值大小的图形，它主要用于表示一个样本（或总体）中各组成部分的数据占全部数据的比例，对于研究结构性问题十分有用。
北语2024春《SPSS统计分析实践》满分作业答案
北语2024春《SPSS统计分析实践》满分
作业答案
一、问题描述：
作业要求对一份调查问卷数据进行统计分析，包括描述统计、
相关分析和回归分析。
数据集包含了以下变量：性别、年龄、收入、教育水平、购物偏好、购买力、满意度等。
二、数据预处理：
1. 查看数据集的整体情况，包括数据类型、缺失值等。
2. 处理缺失值，可以选择删除含有缺失值的样本或使用插值法
进行填充。
三、描述统计分析：
1. 性别比例统计：计算男女比例并绘制饼图。
2. 年龄分布统计：计算年龄的平均值、标准差，并绘制年龄分
布直方图。
3. 收入水平统计：计算收入的最大值、最小值、中位数和四分
位数。
4. 教育水平统计：计算各教育水平的人数比例，并绘制教育水平柱状图。
四、相关分析：
1. 计算各变量之间的相关系数矩阵。
2. 绘制变量之间的散点图，并观察相关关系。
五、回归分析：
1. 选择一个自变量和一个因变量进行回归分析。
2. 计算回归方程的斜率、截距和决定系数。
3. 绘制回归线和残差图，并观察拟合情况。
六、结论：
根据以上统计分析结果，可以得出一些结论和建议，如性别比例接近1:1，年龄主要分布在30-40岁之间，收入水平较为分散，教育水平以本科为主等。
以上是《SPSS统计分析实践》满分作业的答案，希望能对你有所帮助。
华师18年9月课程考试《SPSS统计软件》作业考核试题答案
华师18年9月课程考试《SPSS统计软件》作业考核试题1、C2、B3、C4、C5、C一、单选题共20题，40分1、定义性别变量时，假设用数值1表示男，用数值2表示女，需要使用到的工具是（）A个案B变量名C变量名标签D变量值标签正确答案是：C2、下面偏度系数的值表明数据分布形态是正态分布的是（）A1.429B0C-3.412D1正确答案是：B3、有效百分比是各频数占（）的百分比。
A总次数B总样本量C有效样本量D缺失样本量正确答案是：C4、频数分析中常用的统计图不包括（）A直方图B柱形图C树形图D条形图正确答案是：C5、变量的起名规则一般：变量名的字符个数不多于（）A6B7C8D9正确答案是：C6、变量之间的关系可以分为两大类，它们是（）。
A函数关系与相关关系B线性相关关系和非线性相关关系C正相关关系和负相关关系D简单相关关系和复杂相关关系正确答案是：A7、复合条件表达式又称逻辑表达式，在逻辑运算中，下列（）运算最优先。
ANOTBANDCORD都不是正确答案是：A8、数据编辑窗口中的一行称为一个（）A变量B个案C属性D元组正确答案是：B9、在横向合并数据文件时，两个数据文件都必须事先按关键变量值（）A升序排序B降序排序C不排序D可升可降正确答案是：A10、（）是访问和分析Spss变量的唯一标识。
A个案B变量名C变量名标签D变量值标签正确答案是：B11、回归分析的第一步是（）A确定解释和被解释变量B确定回归模型C建立回归方程D进行检验正确答案是：A12、工资、年龄、成绩等变量一般定义成（）数据类型。
A字符型B数值型C日期型D圆点型正确答案是：B。
《统计分析与SPSS的应用》课后练习答案
《统计分析与SPSS的应用》课后练习答案在学习《统计分析与 SPSS 的应用》这门课程后，通过课后练习，我们对所学知识有了更深入的理解和掌握。
以下是针对课后练习的详细答案及相关解释。
一、单选题1、在 SPSS 中，用于描述数据集中变量分布特征的命令是（）A FrequenciesB DescriptivesC ExploreD Crosstabs答案：B解释：Descriptives 命令可以提供变量的集中趋势、离散程度等分布特征的统计量。
2、进行独立样本 t 检验时，需要满足的前提条件是（）A 样本来自正态分布总体B 两样本方差相等C 以上都是D 以上都不是答案：C解释：独立样本 t 检验要求样本来自正态分布总体，且两样本方差相等。
3、用于分析两个变量之间线性关系强度的统计量是（）A 相关系数B 决定系数C 方差D 标准差答案：A解释：相关系数用于衡量两个变量之间线性关系的密切程度。
二、多选题1、以下哪些是 SPSS 中的数据类型（）A 数值型B 字符型C 日期型D 以上都是答案：D解释：SPSS 中的数据类型包括数值型、字符型和日期型。
2、方差分析的基本假定包括（）A 正态性B 方差齐性C 独立性D 以上都是答案：D解释：方差分析需要满足正态性、方差齐性和独立性这三个基本假定。
三、简答题1、请简述 SPSS 中数据录入的基本步骤。
答：首先打开 SPSS 软件，在变量视图中定义变量的名称、类型、宽度、小数位数等属性。
然后切换到数据视图，逐行录入数据。
在录入过程中，要注意数据的准确性和完整性。
2、解释均值、中位数和众数的含义及适用情况。
答：均值是所有数据的算术平均值，反映数据的集中趋势，但容易受极端值影响。
适用于数据分布较为对称、不存在极端值的情况。
中位数是将数据从小到大排序后位于中间位置的数值，不受极端值影响，适用于数据分布偏态或存在极端值的情况。
众数是数据中出现次数最多的数值，适用于描述数据的集中趋势，尤其在类别数据中常用。
北语2024春季《SPSS应用统计分析》作业满分解答
北语2024春季《SPSS应用统计分析》作业满分解答1. 描述统计分析1.1 数据录入首先，将数据导入SPSS中。
可以通过“文件”菜单中的“打开”选项，选择相应的数据文件进行导入。
1.2 基本描述性统计使用“描述统计”功能，可以得到各变量的均值、标准差、最小值、最大值等基本描述性统计量。
1.3 频数分布与交叉表分析通过“频数分布”功能，可以得到各变量的频数分布情况。
而交叉表分析则可以用于分析两个或多个变量之间的关系。
2. 假设检验2.1 单样本t检验当要比较一个样本均值与总体均值是否有显著差异时，可以使用单样本t检验。
在SPSS中，选择“假设检验”->“t检验”->“单样本t检验”，然后输入相应的样本数据和总体均值。
2.2 独立样本t检验当要比较两个独立样本的均值是否有显著差异时，可以使用独立样本t检验。
在SPSS中，选择“假设检验”->“t检验”->“独立样本t检验”，然后输入两个样本的数据。
2.3 配对样本t检验当要比较两个相关样本的均值是否有显著差异时，可以使用配对样本t检验。
在SPSS中，选择“假设检验”->“t检验”->“配对样本t检验”，然后输入两个相关样本的数据。
2.4 方差分析（ANOVA）当要比较三个或以上样本的均值是否有显著差异时，可以使用方差分析。
在SPSS中，选择“假设检验”->“方差分析”->“单因素方差分析”，然后输入各样本的数据。
2.5 卡方检验当要分析分类变量之间的关系时，可以使用卡方检验。
在SPSS中，选择“假设检验”->“非参数检验”->“卡方检验”，然后输入各分类变量的数据。
3. 回归分析3.1 一元线性回归当要分析一个自变量和一个因变量之间的线性关系时，可以使用一元线性回归。
在SPSS中，选择“回归”->“线性回归”->“估计”，然后输入自变量和因变量的数据。
3.2 多元线性回归当要分析两个或以上自变量和一个因变量之间的线性关系时，可以使用多元线性回归。
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《SPSS统计软件》课程作业信计111 刘晓蕾1. 某单位对100名女生测定血清总蛋白含量，数据如下：74.3 78.8 68.8 78.0 70.4 80.5 80.5 69.7 71.2 73.579.5 75.6 75.0 78.8 72.0 72.0 72.0 74.3 71.2 72.075.0 73.5 78.8 74.3 75.8 65.0 74.3 71.2 69.7 68.073.5 75.0 72.0 64.3 75.8 80.3 69.7 74.3 73.5 73.575.8 75.8 68.8 76.5 70.4 71.2 81.2 75.0 70.4 68.070.4 72.0 76.5 74.3 76.5 77.6 67.3 72.0 75.0 74.373.5 79.5 73.5 74.7 65.0 76.5 81.6 75.4 72.7 72.767.2 76.5 72.7 70.4 77.2 68.8 67.3 67.3 67.3 72.775.8 73.5 75.0 73.5 73.5 73.5 72.7 81.6 70.3 74.373.5 79.5 70.4 76.5 72.7 77.2 84.3 75.0 76.5 70.4计算样本均值、中位数、方差、标准差、最大值、最小值、极差、偏度和峰度，并给出均值的置信水平为95%的置信区间。
第1步数据组织：定义1个变量为：“血清总蛋白含量”，其度量标准为“度量”。
第2步探索分析设置：选择菜单“分析→描述统计→探索”，打开“探索”对话框，，将“血清总蛋白含量”字段移入“因变量列表”。
打开“统计量”对话框，选中“描述性”选项；打开“探索：图”对话框，选中“按因子水平分组”、“茎叶图”、“带检验的正态图”、“直方图”等选项。
打开“探索：选项”，选中“按列表排除个案”选项。
第3步运行结果及分析：描述统计量标准误血清总蛋白含量均值73.6680 .39389均值的 95% 置信区间下限72.8864上限74.44965% 修整均值 73.6533 中值 73.5000 方差 15.515 标准差 3.93892 极小值 64.30 极大值 84.30 范围 20.00 四分位距 4.60 偏度 .054 .241 峰度.037.478表中显示“血清总蛋白含量”的描述性统计量，左表中只显示的是均值、均值的95%置信区间的上下限、中值、方差、标准差、极大/小值、偏度、峰度等2. 绘出习题1所给数据的直方图、盒形图和QQ 图，并判断该数据是否服从正态分布。
上图为标准Q-Q 图，Q-Q 图可以用来检验数据是否服从某种分布，在Q-Q 图中，检验数据是否较好地服从给定分布的标准有两个：①看标准Q-Q 图上的数据点与直线的重合度；②Q-Q 趋势图上的点是否关于直线Y=0在较小的范围内上下波动。
从上图中可以看出，题目中的数据与直线重合度较好，故很好地服从正态分布，这与前面的正态检验表中的结果是一致的箱图中显示血清蛋白总含量数据绘制成对应的箱体。
每一个箱体上方那条线的取值代表该分组中最大值，下方那条线的取值代表最小值。
箱体自身的三条线从上到下分别代表3/4分位点、中位点、1/4分位点的取值。
表中显示了血清总蛋白含量的两种检验方法的正态性检验结果，包括各分组的统计量、自由度及显著性水平，以K-S 方法的分析：其自由度sig.=0.200,明显大于0.05，故应接受原假设，认为题中数据服从正态分布3. 正常男子血小板计数均值为922510/L , 今测得20名男性油漆工作者的血小板计数值（单位：910/L ）如下：220 188 162 230 145 160 238 188 247 113126 245 164 231 256 183 190 158 224 175 问油漆工人的血小板计数与正常成年男子有无异常？分析:这是一个典型的比较样本均值和总体均值的T 检验问题 ; 第1步 数据组织：首先建立SPSS 数据文件，只需建立一个变量“血小板计数”，录入相应的数据即可第2步 单样本T 检验分析设置选择菜单“分析→比较均值→单样本T 检验（S ）”，打开 “单样本T 检验” 对话框，将变量“血小板计数”移入”检验变量”列表框,并输入检验值225；打开“单样本T 检验：选项”对话框 ,设置置信区间为95%(缺省为95%);上表给出了单样本T 检验的描述性统计量，包括样本数（N ）、均值、标准差、均值的标准误。
本例置信水平为95%，显著性水平为0.05，从上表中可以看出，双尾检测概率P 值为0.003，小于0.05，故原假设不成立，也就是说，男性油漆工作者的血小板与922510/L 有显著性差异，无理由相信油漆工人的血小板计数与正常成年男子无异常。
4. 在某次考试中，随机抽取男女学生的成绩各10名，数据如下： 男：99 79 59 89 79 89 99 82 80 85女：88 54 56 23 75 65 73 50 80 65 假设总体服从正态分布，比较男女得分是否有显著性差异。
第1步 数据组织:在SPSS 数据文件中建立两个变量，分别为“性别”、“成绩”，度量标准分别为“名义”、“度量”，变量“品种”的值标签为：b —男生，g —女生，录入数据。
第2步 独立样本T 检验设置:选择菜单 “选择→比较均值→独立样本T 检验”，打开“独立样本T 检验”对话框，将“成绩” 作为要进行T 检验的变量，将“性别”字段作为分组变量，定义分组变量的两个分组分别为“b ”和“g ”。
打开“独立样本T 检验：选项”对话框，具体选项内容及设置与单样本T 检验相同。
组统计量上表给出了本例独立样本T检验的基本描述统计量，包括两个样本的均值、标准差和均值的根据上表“方差方程的Levene 检验”中的sig.为0.221，远大于设定的显著性水平0.05，故本例两组数据方差相等。
在方差相等的情况下，独立样本T检验的结果应该看上表中的“假设方差相等”一行，第5列为相应的双尾检测概率（Sig.（双侧））为0.007，在显著性水平为0.05的情况下，T统计量的概率p值小于0.05，故应拒绝零假设,，即认为两样本的均值不是相等的，在本例中，能认为男女得分绩有显著性差异。
5. 设有5种治疗荨麻疹的药，要比较它们的疗效。
假设将30个病人分成5组，每组6人，令同组病人使用一种药，并记录病人从使用药物开始到痊愈所需时间，得到下面的记录：问所有药物的效果是否一样？第1步分析：由于考虑的是一个控制变量（药物）对一个观测变量（治愈所需天数）的影响，而且是五种药物，所以不适宜用独立样本T检验（仅适用两组数据），应采用单因素方差分析。
第2步数据的组织：数据分成两列，一列是治愈所需天数，变量名为“治愈所需天数”，另一变量是药物种类（变量值分别为1,2,3,4，5），变量名为“药物种类”，输入数据并保存。
第3步方差相等的齐性检验：由于方差分析的前提是各个水平下（这里是不同的药物种类影响下的治愈所需天数）的总体服从方差相等的正态分布，且各组方差具有齐性。
其中正态分布的要求并不是很严格，方差齐性检验的H0假设是：方差相等。
从上表可看出相伴根据Sig.=0.699>（0.05）说明应该接受H0假设（即方差相等）。
故下面就用方差相等的检验方法。
ANOVA治愈所需天数平方和df 均方 F 显著性组间36.467 4 9.117 3.896 .014组内58.500 25 2.340总数94.967 29上表是几种饲料方差分析的结果，组间（Between Groups）平方和（Sum of Squares）为36.467，自由度（df）为4，均方为9.117；组内（Within Groups）平方和为58.500，自由度为25，均方为2.340；F统计量为3.896。
由于组间比较的相伴概率Sig.（p值）=0.014<0.05，故应拒绝H0假设（四种饲料喂猪效果无显著差异），说明五种药物对治愈所需天数有显著性差异。
第4步多重比较分析：通过上面的步骤，只能判断4种饲料喂猪效果是否有显著差异。
如果想进一步了解究竟是哪种药物与其他组有显著性的均值差别（即哪种药物更好）等细节问题，就需要在多个样本均值间进行两两比较。
由于第3步检验出来方差具有齐性，故选择一种方差从整个表反映出来五种药物相互之间均存在显著性差异，从效果来看是第3种最好，其次是第2种，第1种最差。
上图为几种药物均值的折线图，可以看出均值分布比较陡峭，均值差异也较大。
6. 某公司在各地区销售一种特殊化妆品。
该公司观测了15 个城市在某月内对该化妆品的销售量Y及各地区适合使用该化妆品的人数X1和人均收入X2，得到数据如下：(1) 画出这三个变量的两两散点图，并计算出两两之间的相关系数。
(2)试建立Y与X1，X2之间的线性回归方程，并研究相应的统计推断问题，同时预测适合购买此化妆品的人数为220千人，人均收入为2500元的某城市对该化妆品的销量。
第1步分析：这是一个因变量和两个自变量之间的问题，故应该考虑用二元线性回归解决。
第2步数据组织：定义三个变量，分别为“z”（销售量）、“x”（人数）、“y”（人均收入）。
第3步一元线性回归分析设置：选择菜单“分析→回归→线性”，打开“线性回归”对话框，将变量“销售量”作为因变量，“人数”和“人均收入”作为自变量。
打开“统计量”对话框，选上“估计”和“模型拟合度”。
单击“绘制（T）…”按钮，打开“线性回归：图”对话框，选用DEPENDENT作为y轴，*ZPRED为x轴作图。
并且选择“直方图”和“正态概率图”作相应的保存选项设置，如预测值、残差和距离等。
表中显示回归模型编号、进入模型的变量、移出模型的变量和变量的筛选方法。
可以看出，R=0.999，说明自变量与因变量之间的相关性很强。
R方(R2) =0.999，说明自变量“销售量”可以解释因变量“人数”和“人均收入”的99.9%的差异性。
Anova b模型平方和df 均方 F Sig.表中显示因变量的方差来源、方差平方和、自由度、均方、F检验统计量的观测值和显著性水平。
方差来源有回归、残差。
从表中可以看出，F统计量的观测值为5679.466，显著性概率为0.000，即检验假设“H0：回归系数B = 0”成立的概率为0.000，从而应拒绝原假设，说明因变量和自变量的线性关系是非常显著的，可建立线性模型。
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) 3.453 2.431 1.420 .181人数.496 .006 .934 81.924 .000人均收入.009 .001 .108 9.502 .000a. 因变量: 销售量表中显示回归模型的常数项、非标准化的回归系数B值及其标准误差、标准化的回归系数值、统计量t值以及显著性水平（Sig.）。