spss实践题分析及答案(二)
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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 Statistics
Mean Std. Deviation N
消费金额（元）3964.06933.49450
年收入（元）43480.0014550.74250
家庭人口（人） 3.42 1.73950
Correlations
消费金额（元）年收入（元）家庭人口（人）Pearson Correlation消费金额（元） 1.000.631.753
年收入（元）.631 1.000.173
家庭人口（人）.753.173 1.000 Sig. (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）505050
Model Summary b
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 .909a
.826 .818 398.091
ANOVA b
Model Sum of Squares
df
Mean Square F Sig.
1
Regression 35250755.672 2 17625377.836 111.218
.000a
Residual 7448393.148 47 158476.450
Total
42699148.820
49
Coefficients a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients t Sig. B Std. Error
Beta
1
(Constant) 1304.905
197.655
6.602
.000 年收入（元） .033 .004 .516 8.350 .000 家庭人口（人）
356.296
33.201
.664
10.732
.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。 由分析得：
121304.9050.033356.296y x x =++
y ：信用卡支付金额 1x ：年收入 2x ：家庭人口
拟合优度检验2R为0.818，回归方程能很好的代表样本数据。回归方程F检验和回归系数T检验的相伴概率都小于显著性水平，拒绝零假设即回归方程和回归系数都具显著型。
二、下表为运动员与大学生的身高（cm）与肺活量（cm3）的数据，考虑到身高与肺活量有关，而一般运动员的身高高于大学生，为进一步分析肺活量的差异是否由于体育锻炼所致，试作控制身高变量的协方差分析，并给出分析报告。
Between-Subjects Factors
Value Label N
类别0020
1120
Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable:肺活量
Source Type III Sum
of Squares df Mean Square F Sig.
Corrected
Model
6981685.135a23490842.56822.860.000
Intercept208064.2901208064.290 1.363.251
身高1630762.63511630762.63510.679.002
类别1407847.0951*******.0959.220.004
Error5649992.36537152702.496
Total 6.633E840
Corrected Total12631677.50039
a. R Squared = .553 (Adjusted R Squared = .529
结果分析：控制变量的相伴概率值是0.004，小于显著性水平0.05，因此拒绝零假设，故在剔除身高对肺活量的影响前提下，是否经常进行体育锻炼对肺活量有显著影响；另外协变量相伴概率为0.002，说明身高的不同水平对肺活量也有显著影响。
三、甲地区为大城市，乙地区为县城，丙地区为农村。某地分别调查了上述三类地区8岁男生三项身体生长发育指标：身高、体重和胸围，数据见下表，问：三类地区之间男生三项身体生长发育指标的差异有无显著性？试就此问题进行分析并给出分析报告。
结果分析：
由方差齐次性检验表可知，甲乙丙三个地区的的身高、体重和胸围的方差检验相伴概率都大于显著性水平，因此接受零假设，即三个地区的身高、体重和胸围方差相同没有显著性差异，即不同地区，身高、体总和胸围各总体均值服从方差相同的正态分布，因此可以用下面的单因素方差检验。
身高：(2,87)12.164
F 相伴概率为0.000小于显著性水平，则各地区身高有显著性差异。