spss练习题及简 答

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。

（计算transform---count或）选取data---select cases9、利用第2题数据，采用频数分析，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。

Analyze--- descriptive statistics---frequencies10、利用第2题数据，从数据的集中趋势、离散程度和分布形状等角度，分析被调查者本次存款金额的基本特征，并与标准分布曲线进行对比，进一步，对不同常住地住房存款金额的基本特征进行对比分析。

An DS d Analyze---Descriptive Statistics---Descriptives,选择存款金额到Variable(s)中。

按Option,然后选择Mean,std.deviation,Minlmum,Variance,Maximum,Range,Kutosis,Skewness,Variablelist.然后按continue，ok11、将第1题的数据看作来自总体的样本，试分析男生和女生的课程平均分是否存在显著差异；试分析哪些课程的平均差异不显著。

Transform compute课程平均分=mean() analyze->compare means->independent-samples T；选择若干变量作为检验变量到test variables框（课程平均分）；选择代表不同总体的变量（sex）作为分组变量到grouping variable框；.定义分组变量的分组情况Define Groups...：（填1，2）。

1.两总体方差是否相等F检验：F的统计量的观察值为0.257,对应的P值为0.614,；如果显著性水平为0.05,由于概率P值大于0.05,两种方式的方差无显著差异.看eaual variances assumend。

2.两总体均值的检验：.T统计量的观测值为-0.573,对应的双尾概率为0.569,T的P值＞显著水平0.05,故不能推翻原假设,所以女生男生的课程平均分无显著差异。

配对差异:analyze->compare means->paired-samples T…paired variables框中每科与不同科目配对很麻烦略12、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，如果按照英语六级考试的话，一般平均得分为75，现从雇员中随机随出11人参加考试，得分如下：80、81、72、60、78、65、56、79、77、87、76，请问该经理的宣称是否可信？步骤：采用单样本T检验（原假设H0:u=u0,总体均值与检验值之间不存在显著差异.）；菜单选项：Analyze->compare means->one-samples T test；指定检验值:在test后的框中输入检验值（填75），最后ok!分析：N=11人的平均值（mean）为73.7，标准差（std.deviation）为9.55,均值标准误差(std error mean)为2.87.t 统计量观测值为-4.22，t统计量观测值的双尾概率p-值（sig.(2-tailed)）为0.668，六七列是总体均值与原假设值差的95%的置信区间,为(-7.68,5.14),由此采用双尾检验比较a和p。

T统计量观测值的双尾概率p-值（sig.(2-tailed)）为0.668＞a=0.05所以不能拒绝原假设；且总体均值的95%的置信区间为(67.31,80.14),所以均值在67.31~80.14内,75包括在置信区间内,所以经理的话是可信的。

13、利用促销方式数据，试分析这三种推销方式是否存在显著差异，绘制各组均值的对比图，并利用LSD方法进行多重比较检验。

单因素方差分析对比图为options中的descriptivesLSD为post…中的P值大于a接受所以无关14、已知240例心肌梗塞患者治疗后24小时内的死亡情况如表1所示，问两组病死亡率相差是否显著？（example1.sav）（显著性水平为5%）表1：急性心肌梗塞患者治疗后24小时生死情况·提出假设H0：是否接受治疗的急性心肌梗塞患者的病死率相差不显著H1：是否接受治疗的急性心肌梗塞患者的病死率相差显著·操作步骤：1、打开数据文件：file－open－data－example1.sav2、对count变量进行weight cases处理：data－weight cases选中weight cases by；在Frequencies variable中加入变量count。

3、对数据进行交叉汇总，如得出的下列频次交叉表，如图表3－1：用descriptive-cross tab过程，column填status, row填group。

在cell选项中，选中percentages，以计算频数百分比。

·统计表格及分析：表3－1 是否接受治疗与生存状况的相关性检验成果表（Chi-Square Tests）Value df Asymp. Sig. (2-sided)Pearson Chi-Square 6.040(b) 1 .014Linear-by-Linear Association 6.015 1 .014有效个案数240表3－1是相关性卡方检验成果表。

表中依次列出了Pearson卡方系数、线性相关的值（Value）、自由度（df）和双尾检验的显著水平（Asymp. Sig. (2-sided)）。

表3－2显示了根据是否使用单参注射液对急性心肌梗塞患者进行分组后，患者的生存和死亡状况频数和所占总数的百分比。

表3－2 急性心肌梗塞患者是否治疗与生死情况的列联表状况(status) 总数生存死亡分组(group)) 用单参注射液Count 185 10 195% within 分组(group) 94.9% 5.1% 100.0% 未用单参注射液Count 38 7 45% within ·分组(group) 84.4% 15.6% 100.0%总数Count 223 17 240% within ·分组(group) 92.9% 7.1% 100.0%·结论：根据表3－1可以看出，双侧检验的显著性概论为0.014，小于显著性水平0.05；因此否定原假设，接受备择假设，即两组患者的完全缓解率之间差别显著。

15、已知数据如表2所示，比较单用甘磷酰芥（单纯化疗组）与复合使用光霉素、环磷酰胺等药（复合化疗组）对淋巴系统肿瘤的疗效，问两组患者的完全缓解率之间有无差别？(example2.sav)（显著性水平为5%）表2：两化疗组的缓解率比较同上小于拒绝显著16、已知数据如表3所示，问我国南北方鼻咽癌患者（按籍贯分）的病理组织学分类的构成比有无差别？(example3.sav)（显著性水平为5%）同上小于拒绝显著表3：我国南北方鼻咽癌患者病理组织学分类构成17、已知97名被调查儿童体检数据文件为child.sav，请分别计算男性、女性与两性合计的儿童的平均身高与体重、中位身高与体重以及身高与体重的标准差。

1、打开数据文件：file－open－data－child.sav2、均值比较与检验：Analyze－Compare means－means3、在independent V ar. 中选性别，dependent V ar. 中选体重和身高4、在option子框中选择median/mean/Std. Deviation1、男性儿童的平均身高为109.962厘米；平均体重为18.202千克；中位身高为109.10厘米；中位体重为17.50千克；身高的标准差为6.084厘米；体重的标准差为2.786千克。

2、女性儿童的平均身高为109.896厘米；平均体重为18.389千克；中位身高为109.450厘米；中位体重为17.750千克；身高的标准差为5.770厘米；体重的标准差为3.235千克。

3、两性儿童的平均身高为109.930厘米；平均体重为18.292千克；中位身高为109.250厘米；中位体重为17.605千克；身高的标准差为5.905厘米；体重的标准差为2.995千克。

18、已知97名被调查儿童体检数据文件为child.sav，请问儿童的身高与体重是否分别受到性别与年龄的影响？（显著性水平为5%）·提出假设：1、H0：身高与体重受到年龄的影响不显著H1：身高与体重受到年龄的影响显著2、H0：身高与体重受到性别的影响不显著H1：身高与体重受到性别的影响显著·操作步骤：1、打开数据文件：file－open－data－child.sav2、均值比较与检验：analysis－compare means－means3、在independent V ar. 中选性别和年龄，dependent V ar. 中选体重和身高4、在option子框中选择median/mean/ Std. Deviation在statistic for first layer 区域内勾上ANOV A table and eta复选框·统计表格及分析：表7－1 体重、身高与年龄的方差分析表Sum of Squares df MeanSquare F Sig.体重(x4,kg) * 年龄(age) Between Groups 286.215 2 143.107 23.518 .000Within Groups 565.918 93 6.085Total 852.133 95身高(x5,cm) * 年龄(age) Between Groups 1757.707 2 878.853 52.567 .000Within Groups 1554.855 93 16.719Total 3312.562 95在表7－1中，分别列出了平方和（Sum of Squares）、自由度（df）、均方差（Mean Square）、F值以及F值的显著性水平（Sig.）。