spss统计软件期末课程考试题

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《SPSS统计软件》课程作业

要求：数据计算题要求注明选用的统计分析模块和输出结果；并解释结果的意义。完成后将作业电子稿发送至

1. 某单位对100名女生测定血清总蛋白含量，数据如下：

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。

解：

描述

统计量标准误

血清总蛋白含量均值.39389

均值的95% 置信区间下限

上限

5% 修整均值

中值

方差

标准差

极小值

极大值

范围

四分位距

偏度.054.241

峰度.037.478

样本均值为：；中位数为：；方差为：；标准差为：；最大值为：；最小值为：；极差为：；偏度为：；峰度为：；均值的置信水平为95%的置信区间为：【，】。

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。解：

正态性检验

Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk

统计量

df Sig. 统计量

df Sig. 血清总蛋白含量

.073

100

.200*

.990

100

.671

a. Lilliefors 显着水平修正 *. 这是真实显着水平的下限。

表中显示了正态性检验结果，包括统计量、自由度及显着性水平，以K-S 方法的自由度sig.=,明显大于，故应接受原假设，认为数据服从正态分布。

3. 正常男子血小板计数均值为9

22510/L , 今测得20名男性油漆工作者的血小板计数值（单位：9

10/L ）如下：

220 188 162 230 145 160 238 188 247 113 126 245 164 231 256 183 190 158 224 175 问油漆工人的血小板计数与正常成年男子有无异常

解：

下表给出了单样本T检验的描述性统计量，包括样本数（N）、均值、标准差、均值的标准误差：

单个样本统计量

N均值标准差均值的标准误

血小板计数值20

本例置信水平为95%，显着性水平为，从上表中可以看出，双尾检测概率P值为，小于，故原假设不成立，也就是说，油漆工人的血小板计数与正常成年男子有异常。

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着性差异。

解：

组统计量

性别N均值标准差均值的标准误

成绩a10

b10

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、标准差和均值的标准误差。

根据上表“方差方程的Levene 检验”中的sig.为，远大于设定的显着性水平，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，在显着性水平为的情况下，T统计量的概率p值小于，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，能认为男女得分有显着性差异。

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

解：

上表是几种药物分析的结果，组间（Between Groups）平方和（Sum of Squares）为，自由度（df）为4，均方为；组内（Within Groups）平方和为，自由度为25，均方为；F统计量为。由于组间比较的相伴概率Sig.（p值）=<，故应拒绝H0假设（五种药物对人的效果无显着差异），说明五种药物对人的效果有显着性差异。

通过上面的步骤，只能判断5种药物对人的效果是否有显着差异。如果想进一步了解究竟是哪种药物与其他组有显着性的均值差别（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，故选择一种方差相等的方法，这里选LSD方法；显着性水平默认取；

*.88318.048.0144

.88318.268

*. 均值差的显着性水平为。

从整个表反映出来五种药物相互之间均存在显着性差异，从效果来看是第1种最好。

上图为几种药物均值的折线图，可以看均值差异较大。

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：

地区销售（箱）人数（千人）人均收入（元）11622742450 21201803254 32233753802 41312052838

567862347

61692653782

781983008 81923302450 91161952137

1055532560 112524304020 122323724427 131442362660 141031572088 152123702605

(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。

解：