spss案例分析

1、某班共有28个学生，其中女生14人，男生14人，下表为某次语文测验的成绩，请用描述统计方法分析女生成绩好，还是男生成绩好。 方法一：频率分析

（1） 步骤：分析→描述统计→频率→女生成绩、男生成

绩右移→统计量设置→图表（直方图）→确定 （2） 结果：

统计量

女生成绩

男生成绩

N

有效 15

15 缺失

73 73 均值 69.9333 67.0000 中值 71.0000 72.0000 众数 76.00a

48.00a

标准差 8.91601 14.53567 方差 79.495 211.286 全距 30.00 46.00 极小值 54.00 43.00 极大值 84.00 89.00 和

1049.00

1005.00

a. 存在多个众数。显示最小值

（3）分析：由统计量表中的均值、标准差及直方图可知，女生成绩比男生成绩好。

方法二：描述统计

（1）步骤：分析→描述统计→描述→女生成绩、男生成绩右移→选项设置→确定

（2）结果：

描述统计量

N 极小值极大值均值标准差方差

女生成绩15 54.00 84.00 69.9333 8.91601 79.495 男生成绩15 43.00 89.00 67.0000 14.53567 211.286 有效的 N （列表状态）15

（3）分析：由描述统计量表中的均值、标准差、方差可知，女生成绩比男生成绩好。

2、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，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？

（1）方法：单样本T检验

H 0:u＝u

,该经理的宣称可信

H 1:u≠u

,该经理的宣称不可信

（2）步骤：①输入数据：（80，81，…76）

②分析→比较均值→单样本T检验→VAR00001右移→检验值（75）

→确定

（3）结果：

单个样本统计量

N 均值标准差均值的标准

误

VAR00001 11 73.73 9.551 2.880

（4）分析：由单个样本检验表中数据知t＝0.668>0.05，所以接受H

，即该经理的宣称是可信的。

3、某医院分别用 A 、B 两种血红蛋白测定仪器检测了16名健康男青年的血红蛋白含量（g/L ），检测结果如下。问：两种血红蛋白测定仪器的检测结果是否有差别？

仪器A ：113，125，126，130，150，145，135，105，128，135，100，130，110，115，120 ，155

仪器B ：140，150，138，120，140，145，135，115，135，130，120，133，147，125，114，165

（1）方法：配对样本t 检验

H 0:u 1＝u 2，两种血红蛋白测定仪器的检测结果无差别 H 1:u 1≠u 2，两种血红蛋白测定仪器的检测结果有差别

（2）步骤：①输入两列数据：A 列（113，125，…155）；B 列（140，125，…165）；

②分析→比较均值→配对样本t 检验→仪器A 、仪器B 右移→确定

（3）结果：

成对样本统计量

均值 N

标准差 均值的标准误

对 1

仪器A 126.38 16 15.650 3.912 仪器B

134.50

16

13.770

3.442

（4）分析：由成对样本检验表的Sig 可见t ＝0.032小于0.05，所以拒绝H 0，即两种血红蛋白测定仪器的检测结果有差别。

成对样本相关系数

N

相关系数

Sig. 对 1

仪器A & 仪器B

16

.570

.021

4、某公司准备推出一个新产品，但产品名称还没有正式确定，决定进行抽样调 查，在受访200人中，52人喜欢A 名称，61人喜欢B 名称，87人喜欢C 名称，请问ABC 三种名称受欢迎的程度有无差别？ （1）方法：多项分布的卡方检验

H 0:u ＝u 0，ABC 三种名称受欢迎的程度无差别 H 1:u ≠u 0，ABC 三种名称受欢迎的程度有差别

（2）步骤：①定义变量，输入数据

②数据→加权个案→加权个案（人数右移）→确定 ③分析→非参数检验→卡方→人数右移→确定 （3）结果：

人数

观察数

期望数

残差

52 52 66.7 -14.7 61 61 66.7 -5.7 87 87 66.7

20.3

总数

200

（4）分析：2 = 0.007小于显著性水平0.05，因此拒绝H 0，即A 、B 、C 三种名称受欢迎的程度有差异。

检验统计量

人数

卡方

9.910a

df 2 渐近显著性

.007

a. 0 个单元 (.0%) 具有小于 5 的期望频

率。单元最小期望频率为 66.7。