卫生统计习题软件分析教程习题SPSS01
医学统计学习题spss操作步骤及答题格式(超详细)
统计描述P.291. Analyze→Description Statistics →Frequencies →Statistic →Percentile，Quartiles2. Analyze→Description Statistics →Explore →Plot Normality plots with testsN Valid 20Missing 0Mean 均数475.3500Std. Error of Mean 均数的标准误13.76748 Median 中位数485.5000Mode 众数334.00aStd. Deviation 标准差61.57005 Variance 方差3790.871 Skewness 偏度系数-.321Std. Error of Skewness .512 Kurtosis 峰度系数.054Std. Error of Kurtosis .992 Range 极差，全距251.00 Minimum 最小值334.00 Maximum 最大值585.Sum 合计9507.00 Percentiles 25 435.500050 485.500075 523.5000a. Multiple modes exist. The smallest value is shownTests of NormalityKolmogorov-Smirnov a（大样本）Shapiro-Wilk（≤30，小样本）Statistic df Sig. Statistic df Sig..099 20 .200*.982 20 .958VAR0001a. Lilliefors Significance Correction*. This is a lower bound of the true significance.┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉一、计量资料单样本t检验P.56 例4-7：已知人参中M物质的含量服从正态分布，u=63.5，今9次测得一批人工培植人参中M物质的含量为40.0、41.0、41.5、41.8、42.4、43.1、43.5、43.8、44.2，推断这批人工培植人参中M物质的含┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉配对t检验P.57例4-8：为研究三棱莪术液的抑瘤效果，将20只小白鼠配成10对，每对中的两只随机分到试验组和对照组，两组都接种肿瘤，试验组在接种肿瘤三天后注射30%的三棱莪术液0.5，正态分布资料两样本均数比较的t检验P.60例4-9：某医师研究转铁蛋白测定对病毒性肝炎诊断的临床意义，测得12名正常人和15名病毒性肝炎患者血清转铁蛋白含量的结果如下：正常人：265.4、271.5、284.6、291.3、254.8、275.9、281.7、268.6、264.1、273.2、270.8、260.5患者：256.9、235.9、215.4、251.8、224.7、228.3、231.1、253.0、221.7、218.8、233.8、230.9、240.7、260.7、224.4本例为完全随机设计资料，推断转铁蛋白测定对病毒性肝炎诊断的意义。
卫生统计学习题软件分析教程例题SPSS
第八章多个均数比较的方差分析【例8-1】研究显示脱氧雪腐镰刀菌烯醇(deoxynivalenol, DON)可能对幼鼠关节软骨代谢产生影响。
为探讨DON 在大骨节病发表中的作用机制，将24 只20 日龄、初始体重为(90.3±7.8)g 的健康Wistar 幼鼠完全随机地分配至对照（零剂量）组、DON 低剂量组和高剂量组，每组8 只，每两天灌胃染毒1 次。
高、低剂量组分别给予0.25μg/g、0.06 μg/g 的DON，对照组给予相同容量生理盐水灌胃，连续80 天后，免疫组化法检测小鼠软骨内II 型胶原。
以IOD(integrated opticaldensity)值表示II 型胶原的相对含量（II 型胶原含量反映软骨细胞和成骨细胞成熟状况，含量降低提示关节软骨损伤）。
实验结果数据见表8-1，试分析DON对关节软骨代谢是否存在影响。
表8-1 不同剂量DON染毒后小鼠的Ⅱ型胶原含量生理盐水(0μg/g) 低剂量(0.06μg/g) 高剂量(0.25μg/g)6.82 5.66 2.135.73 4.82 2.717.19 5.53 2.507.93 4.98 2.677.62 4.40 3.607.77 4.18 3.367.90 4.07 2.337.89 4.11 2.85【操作】1、数据准备定义变量：分组（Value定义：1=生理盐水，2=低剂量，3=高剂量）、胶原含量。
输入数据，如图8-1-1所示。
图8-1-1 SPSS的Date View窗口2、统计分析（1）点击Analyze菜单下的Compare Means子菜单，选择One-Way ANOVA选项，如图8-1-2所示，系统弹出One-Way ANOVA主对话框，选择变量“胶原含量”将其送入Dependent List框内，选择变量“分组”将其送入Factor框中，如图8-1-3所示。
图8-1-2 Analyze→Compare Means→One-Way ANOVA图8-1-3 One-Way ANOVA主对话框（2）单击右侧的Post Hoc，弹出Post Hoc子对话框，在Equal Variances Assumed复选框中选择LSD、S-N-K，如图8-1-4所示，单击Continue返回。
SPSS上机考试练习试题-1
SPSS统计软件上机练习题（第一部分）1.10名15岁中学生身高体重数据如下：表110名15岁中学生身高体重数据编号12345678910性别男男男男男女女女女女身高（cm）166.0169.0170.0165.1172.0159.4161.3158.0158.6169.0体重（kg）57.058.551.058.055.044.745.444.342.851.5体重指数（BMI）＝体重(kg)/身高(m)2，即体重(kg)除以身高(m)的平方。
请利用SPSS计算男生和女生体重指数的均数、标准差值。
2.将126例十二指肠球部溃疡病人随机分为两组。
甲药组治疗62人，54人有效；乙药组治疗64人，44人有效。
请用SPSS分析两种药物的治疗效果有无差别？3.某医师研究物理疗法、药物疗法和外用膏药三种疗法治疗周围性面神经麻痹的疗效，资料见表3。
请用SPSS试比较三种疗法的有效率有无差别？如有差别，哪些组间有差异？表3三种疗法治疗周围性面神经麻痹的疗效分组治疗例数有效例数有效率（％）物理疗法20619996.6药物疗法18216490.1外用膏药14411881.94.某医师在研究血管紧张素I转化酶(ACE)基因I/D多态与Ⅱ型糖尿病肾病(DN)的关系时，将249例Ⅱ型糖尿病患者按有无糖尿病肾病分为两组，资料见表4。
请用SPSS比较两组Ⅱ型糖尿病患者的ACE基因型分布有无差别？表4DN组与无DN组2型糖尿病患者ACE基因型分布的比较组别DD ID II合计DN组42（37.8）48（43.3）21（18.9）111无DN组30（21.7）72（52.2）36（26.1）138合计72（28.9）120（48.2）57（22.9）2495.测得某地5801人的ABO血型和MN血型结果如表5，请用SPSS比较两种血型系统之间是否有关联？如果有关联，关联强度多大？表5测得某地5801人的血型结果ABO血型MN血型合计M N MNO4314909021823A3884108001598B4955879502032AB137********合计14511666268458016.某研究者欲研究年龄与冠状动脉粥样硬化等级之间的关系，将278例尸解资料整理成表6，问年龄与冠状动脉粥样硬化等级之间是否存在线性变化趋势？表6年龄与冠状动脉硬化的关系年龄(岁) (X)冠状动脉硬化等级(y)—++++++合计20～7022429830～2724936340～162313759≥50920151458合计122894126278（1）选用SPSS过程：Weight cases；Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs。
《spss统计软件》练习题库及答案
《spss统计软件》练习题库及答案XXX《SPSS统计软件》练题库及答案(本科)一、选择题（选择类）(A)1、在数据中插入变量的操作要用到的菜单是：AInsert Variable;BInsert Case;CGo to Case;DWeight Cases(C)2、在原有变量上通过一定的计算产生新变量的操作所用到的菜单是：ASort Cases；BSelect Cases；CCompute；DCategorize Variables(C)3、Transpose菜单的功能是：A对数据进行分类汇总；B对数据进行加权处理；C对数据进行行列转置；D按某变量分割数据(A)4、用One-Way ANOVA进行大、中、小城市16岁男性青年平均身高的比较，结果给出sig.=0.043，说明：A.按照0.05显著性水平，拒绝H，说明三种城市的平均身高有差别；B.三种城市身高没有差别的可能性是0.043；C.三种城市身高有差别的可能性是0.043；D.申明城市不是身高的一个影响身分(B)5、下面的例子可以用Paired-Samples T Test过程进行分析的是：A家庭主妇和女大学生对同种商品喜好的差异；B 服用某种药物前后病情的改变情况；C服用药物和没有服用药物的病人身体状况的差异；D性别和年龄对雇员薪水的影响二、填空题（填空类）6、Merge Files菜单用于合并数据库有两种情况：如果两数据库变量相同，是_观测对象__的合并；如果不同，则是_变量__的合并。
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揣度，在分析时能够产生二维或多维列联表，在统计揣度时能进行卡方检修的菜单是_Crosstabs__。
8、One-Samples T Test过程用于进行样本地点总体均数___与__已知总体均数_的比较。
3、名词解释（问答类）9、Repeated Measures：重复测量的方差分析，指的是一个因变量被重复测量好几次，从而同一个个体的几次观察结果间存在相关，这样就不满足普通分析的要求，需要用重复测量的方差分析模型来解决。
spss试题及答案医学
spss试题及答案医学1. 单选题：在SPSS中，进行描述性统计分析的命令是？- A. DESCRIPTIVES- B. FREQUENCIES- C. CROSSTABS- D. MEANS答案：A2. 多选题：以下哪些选项是SPSS中用于数据输入的方法？- A. 数据编辑器- B. 导入Excel文件- C. 导入文本文件- D. 从数据库中导入答案：A, B, C, D3. 判断题：在SPSS中，可以通过“变换”菜单下的“计算变量”功能来创建新变量。
- 正确- 错误答案：正确4. 填空题：在SPSS中，使用________命令可以进行相关性分析。
答案：CORRELATIONS5. 简答题：请简述在SPSS中进行t检验的步骤。
答案：首先，需要打开数据文件或创建新的数据文件。
然后，选择“分析”菜单下的“比较均值”选项。
接着，选择“独立样本T检验”或“配对样本T检验”，根据需要选择相应的变量和组别。
最后，点击“确定”执行分析。
6. 操作题：打开SPSS软件，创建一个新的数据文件，输入以下数据：| 编号 | 年龄 | 性别 | 身高(cm) | 体重(kg) |||||-|-|| 1 | 25 | 男 | 175 | 65 || 2 | 30 | 女 | 165 | 55 || 3 | 28 | 男 | 180 | 70 || 4 | 22 | 女 | 170 | 60 |答案：操作步骤如下：- 打开SPSS软件。
- 点击“文件”菜单，选择“新建”。
- 选择“数据”选项卡，点击“数据视图”。
- 在数据视图中，按照表格格式输入上述数据。
7. 分析题：使用SPSS进行卡方检验，以判断性别和身高是否有关联。
答案：首先，需要将性别和身高变量编码为数值型数据。
然后，选择“分析”菜单下的“描述统计”选项，选择“交叉表”。
在“交叉表”对话框中，将性别变量放入“行”框中，将身高变量放入“列”框中。
点击“统计”按钮，勾选“卡方”选项，然后点击“继续”和“确定”执行分析。
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第1章)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第1章SPSS统计分析软件概述1、SPSS的中文全名和英文全名是什么SPSS的中文全名是：社会科学统计软件包（后改名为：统计产品与服务解决方案）英文全名是：Statistical Package for the Social Science.(Statistical Product and Service Solutions)2、SPSS有哪两个主要窗口它们的作用和特点各是什么SPSS的两个主要窗口是数据编辑器窗口和结果查看器窗口。
数据编辑器窗口的主要功能是定义SPSS数据的结构、录入编辑和管理待分析的数据；结果查看器窗口的主要功能是现实管理SPSS统计分析结果、报表及图形。
3、什么是SPSS的数据集什么是SPSS的活动数据集SPSS的数据集：SPSS运行时可同时打开多个数据编辑器窗口。
每个数据编辑器窗口分别显示不同的数据集合（简称数据集）。
活动数据集：其中只有一个数据集为当前数据集。
SPSS只对某时刻的当前数据集中的数据进行分析。
4、SPSS有哪三种主要使用方式各自的特点是什么SPSS的三种基本运行方式：完全窗口菜单方式、程序运行方式、混合运行方式。
完全窗口菜单方式：是指在使用SPSS的过程中，所有的分析操作都通过菜单、按钮、输入对话框等方式来完成，是一种最常见和最普遍的使用方式，最大优点是简洁和直观。
程序运行方式：是指在使用SPSS的过程中，统计分析人员根据自己的需要，手工编写SPSS命令程序，然后将编写好的程序一次性提交给计算机执行。
该方式适用于大规模的统计分析工作。
混合运行方式：是前两者的综合。
5、.sav、.spo、.sps分别是SPSS哪类文件的扩展名.sav是数据编辑器窗口中的SPSS数据文件的扩展名.spv是结果查看器窗口中的SPSS分析结果文件的扩展名.sps是语法窗口中的SPSS程序6、SPSS的数据加工和管理功能主要集中在哪些菜单中统计绘图和分析功能主要集中在哪些菜单中SPSS的数据加工和管理功能主要集中在编辑、数据等菜单中；统计分析和绘图功能主要集中在分析、图形等菜单中。
医学统计学习题spss操作步骤及答题格式（超详细）
医学统计学习题spss操作步骤及答题格式（超详细）统计描述P.291. Analyze→Description Statistics →Frequencies →Statistic →Percentile，Quartiles2. Analyze→Description Statistics →Explore →Plot Normality plots with testsN Valid 20Missing 0Mean 均数475.3500Std. Error of Mean 均数的标准误13.76748 Median 中位数485.5000Mode 众数334.00aStd. Deviation 标准差61.57005 Variance ⽅差3790.871 Skewness 偏度系数-.321Std. Error of Skewness .512 Kurtosis 峰度系数.054Std. Error of Kurtosis .992 Range 极差，全距251.00 Minimum 最⼩值334.00 Maximum 最⼤值585. 0Sum 合计9507.00 Percentiles 25 435.500050 485.500075 523.5000a. Multiple modes exist. The smallest value is shownTests of NormalityKolmogorov-Smirnov a（⼤样本）Shapiro-Wilk（≤30，⼩样本）Statistic df Sig. Statistic df Sig.VAR 0001 .099 20 .200*.982 20 .958a. Lilliefors Significance Correction*. This is a lower bound of the true significance.┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉⼀、计量资料单样本t检验P.56 例4-7：已知⼈参中M物质的含量服从正态分布，u=63.5，今9次测得⼀批⼈⼯培植⼈参中M物质的含量为40.0、41.0、41.5、41.8、42.4、43.1、43.5、43.8、44.2，推断这批⼈⼯培植⼈参中M物质的含┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉配对t检验P.57例4-8：为研究三棱莪术液的抑瘤效果，将20只⼩⽩⿏配成10对，每对中的两只随机分到试验组和对照组，两组都接种肿瘤，试验组在接种肿瘤三天后注射30%的三棱莪术液0.5，正态分布资料两样本均数⽐较的t检验P.60例4-9：某医师研究转铁蛋⽩测定对病毒性肝炎诊断的临床意义，测得12名正常⼈和15名病毒性肝炎患者⾎清转铁蛋⽩含量的结果如下：正常⼈：265.4、271.5、284.6、291.3、254.8、275.9、281.7、268.6、264.1、273.2、270.8、260.5患者：256.9、235.9、215.4、251.8、224.7、228.3、231.1、253.0、221.7、218.8、233.8、230.9、240.7、260.7、224.4本例为完全随机设计资料，推断转铁蛋⽩测定对病毒性肝炎诊断的意义。
spss统计分析软件习题
spss统计分析软件习题复习参考题一、选择题1.应用统计学原理进行试验设计，其最终目的是（C）A．选择该病暴露因素 B.使论文具有可续性C.达到齐同对比、均衡化抽样D.观察指标稳定可靠E.使研究内容达到先进性、创新性2.专业设计主要包括（E）A．选择观察对象 B.需组织多少观察病例C.观察结果可重复性D.减少或排除抽样误差E.确立研究目的和建立假设3.实验设计的主要目的（ABCDE）A.解决试验结果可重复性B.提高试验效率C.保证样本代表性D.样本间可比性E.观察结果精确性4.临床研究设计中的主要困难是（ABDE）A.不能在人身上复制疾病模板B.样本一致性较差C.只能应用整体水平进行研究D.观察条件不易控制E.观察结果离散度大5．专业设计中建立假设是（BDE）A.对某一问题的学说设定B.一种科学预见C．主观推测 D.对提出问题的释疑E.推理指导下安排试验与调查6.实验设计中的处理因素是指（D）A.随机化B.盲法C.观察对象代表性D.分组因素及其水平E.指标的客观性、稳定性7.实验设计中必须贯彻的基本原则是（ADE）A.随机化与盲法B.观察对象金标准C.制定明确的纳入与排除标准D.设立对照组E.达到有统计意义的最低样本含量8.随机误差（抽样误差）的数据特点是（ADE）A.个体反应差异B.数据差异具有方向性C.数据常不呈正态分布D.数据趋向于接近均值水平E.可通过统计学处理缩小或排除9.产生偏倚的原因和控制是（CE）A.数据无规律，随机变化B.个体反应差异所产生变化C.不能用统计方法控制D.数据服从正态分布E.实验设计不周所产生的数据变化10.选择性偏倚产生的主要原因是（BCDE）A.个体反应差异B.测量上具有主观倾向性C.选择病例未应用金标准D.分组时有关特征构成的差异显著E.抽样及分组时未采用随机盲法11．样本代表性与下列哪些因素有关（ABCDE）A.诊断金标准B.贯彻随机化原则C.是否排除了偏倚产生D.确定达到统计要求的最低样本含量E.样本抽取与分组要有选择12.数据资料能进行统计学处理的必须是哪一类资料（AE）A.抽样误差产生数据B.诊断性偏倚产生数据C.分组偏倚产生数据D.入院率偏倚产生数据E.具有组间可比性、随机盲法分组产生的数据13.求样本大小设定的统计学范围是（BCE）A.设定总体标准差B.设定检验水准C.设定检验效能D.设定样本均数与总体均数差值E.设定把握度14.那些实验设计应用正交设计（DE）A.单个处理因素、两个样本均数比较B.单个处理因素、两个样含量不等的均数比较C.两个处理因素、且每个因素又有两个水平的实验设计D.三个处理因素以上（含三个处理因素）、各因素之间又存在交互作用E. 三个处理因素以上（含三个处理因素）、各因素之间不存在交互作用15.正交的表头设计基本步骤是（ABCDE）A.根据实验目的确定试验因素B.确定各试验因素水平数C.看主效应水平数D.各因素是否存在交互作用，查交互作用表E.安排正交试验数据作方差的误差计算途径16.均值对比（正态、方差条件下）选择应用（CE）A.X2检验B.秩和检验C.方差分析D.数据变量转换E.t检验17.多样本均值对比（正态、方差齐条件下）选择应用（C）A.X2检验B.秩和检验C.方差分析D.数据变量转换E.t检验18.均值对比（偏态、方差不齐条件下）选择应用（BD）A.X2检验B.秩和检验C.方差分析D.数据变量转换E.t检验19.计数（率）对比实验中，选择应用（A）A.X2检验B.方差分析C.t检验D.F检验E.Bartlett法20.多组均数（呈正态、方差齐）比较，若要求任意两组之间均数差异是否存在显著意义应选用（DE）A.X2检验B.单因素方差分析C.t检验D.q检验（SNK）E.LSD法检验21．不依赖于总体分布的具体形式的假设检验是（D）A.t检验B.X2检验C.方差分析D.秩和检验E.多元相关分析22．秩和检验，作为首选统计方法，仅在哪几种情况下应用（ACE）A.等级资料B.资料分布类型已确定C.不同地点、不同年份的某种实验结果D.方差齐E.各种资料初步分析包括新观察指标的分析23．多个样本率的比较中两两比较时应进行（CE）A.四格表X2检验B.行*列表X2检验C.行*列表分割X2检验D.原来设定检验水准@=0.05E.重新计算检验水准24．下列哪一项X2检验结果为不可信的，须扩大样本含量或根据医学合理性作合理的合并（A）A.最小理论值为0.98,40%格子的理论数小于5B.最小理论值为30.72,0格子理论数小于5C.最小理论值为37.88，0格子理论数小于5D.最小理论值为20.17,0格子理论数小于5E.最小理论值为63.30,0格子理论数小于525.四格表专用公式应在下列哪些条件下使用（T:理论频数）（CE）A.1<t< p="">B.T<5C.T>5D.N≤40E.N≥4026.四格表校正公式应在下列哪些条件下使用（T:理论频数）（CDE）A.T>5B.N>40C.T>1D.T<5E.N≥4027.假设检验时P值>@提示（CDE）A.按所取@水准显著B.拒绝H0，接受H1C.按所取@水准不显著D.不拒绝H0E.差别很可能是由于抽样误差造成的28．评估论文的科学性应考察哪些内容（A）A.是否按照统计学要求进行实验设计B.论文是否新颖，见解独到C.研究是否针对前人研究工作中的薄弱环节D.论文结果是否填补空白E.论文主题是否明确，文体是否脉络清晰，层次分明29.实验设计的统计学要求是（ABCDE）A.样本对总体具有代表性B.样本组间具有可比性C.足够大的样本含量D.检验及实验方法的精确性E.数据的统计处理方法选择是否准确30．统计学上检验效能是指测量下述哪类概率（DE）A.抽样误差概率B.偏倚产生误差概率C.假阳性误差概率D.假阴性误差概率E.在设定检验水准下，若总体间确实存在差异，能发现此差异的概率31.论文写作时，那些资料选择要服从表达论点的需要（BCDE）A.数据资料取舍B.理论资料取舍C.文章结构安排D.言语运用E.结论或提示要与论点相呼应32.对整篇文章起统帅作用的是（ABCDE）A.具有统计学意义的实验数据B.该研究有关的国内外报道中实验结果与理论分析C.合乎逻辑推理的论证D.确立该研究的论点E.提示论点与论据之间的逻辑关系33.阳性纵然比（+LR）的构成比是（D）A.正确判定有病的百分率（真阳性率）B.正确判定无病的百分率（真阴性率）C.ROC曲线分界值D.总检测例数中该试验真阳性率与真阴性率之比值E.该判断试验真阳性率与真阴性率之比值二、填空题1.临床试验设计包括实验性研究和分析性研究。
SPSS习题1课件
七
1、什么是非参数检验？ 2 、在SPSS的哪个过程中可进行非参数检验？共包括几种方法？ 3 、100名健康成年女子血清蛋白含量如下：
7.43 7.88 6.88 7.80 7.04 8.05 6.97 8.05 7.12 7.35 7.95 7.56 7.50 7.88 7.20 7.43 7.20 7.12 7.20 6.70 7.50 7.35 7.88 7.43 7.58 6.50 7.43 7.12 6.97 7.20 7.35 7.50 7.20 6.43 7.58 8.03 6.97 7.43 7.35 7.58 7.35 7.58 6.88 7.65 7.04 7.12 8.12 7.50 7.04 6.80 7.04 7.20 7.65 7.43 7.65 7.76 6.73 7.20 7.50 7.43 7.35 7.95 7.35 7.47 6.50 7.65 8.16 7.54 7.27 6.72 7.27 7.65 7.27 7.04 7.72 6.88 6.63 6.73 7.27 6.73 7.58 7.35 7.50 7.27 7.35 7.27 7.35 8.18 7.03 7.43 7.35 7.95 7.04 7.15 7.27 7.72 8.43 7.50 7.65 7.04 试用Chi-Square过程检验健康成年女子血清蛋白含量是否服从正态分布 ？ 4、对一台设备进行寿命试验，记录10次无故障工作时间，并从小到大排 列如下： 420 500 920 1380 1510 1650 1760 2100 2300 2350
SPSS 习题1
一
1. SPSS for Windows 软件有几种运行方式？什么是混合运行 方式，它有什么特点？
2. SPSS for Windows 有几种类型的窗口，每个窗口主要功能 是什么？
卫生统计学习题软件分析教程习题R01
第一篇设置目录setwd("D:\\data\\section1")综合分析题1（1）data1.1<-read.csv("1-1.csv")par(mar=c(3.6,3.7,0.8,1.7),bty="l",cex.axis=0.8,font.axis=2,mgp=c(1.4,0.3,0),tck=-0.02)###################################################################### hist(data1.1$V1,xlab="",ylab="",b=1.2,b=2,breaks=11,main=NULL,axes=F,xlim=c(0,200),ylim=c(0,50))axis(1,at=seq(0,200,20),pos=c(0),tck=-0)axis(2,at=seq(0,50,10),pos=c(0),las=1)mtext("频数",side=2,0.8,font=2,at=25)mtext("生命质量评估总分",side=1,1.5,font=2,at=100)x<-hist(data1.1$V1,xlab="",ylab="",b=1.2, b=2,breaks=11,main=NULL,axes=F,xlim=c(0,200),ylim=c(0,50))######################################################################zuduan1<-x$breakszuduan1##[1]20406080100120140160180200pinshu<-x$countspinshu##[1]13521205048338pinlv<-round(pinshu/sum(pinshu),2)pinlv##[1]0.010.020.030.110.110.260.250.170.04leijipinshu<-cumsum(pinshu)leijipinshu##[1]1493050100148181189leijipinlv<-round(leijipinshu/sum(pinshu),2)leijipinlv##[1]0.010.020.050.160.260.530.780.961.00 zuduan<-zuduan1[-length(zuduan1)]a<-data.frame(zuduan,pinshu,pinlv,leijipinshu,leijipinlv) a##zuduan pinshu pinlv leijipinshu leijipinlv##12010.0110.01##24030.0240.02##36050.0390.05##480210.11300.16##5100200.11500.26##6120500.261000.53##7140480.251480.78##8160330.171810.96##918080.04189 1.00（2）m<-median(data1.1$V1)m##[1]139f<-quantile(data1.1$V1)f##0%25%50%75%100%##27119139157189f[[4]]-f[[2]]##[1]38（3）zuzhongzhi<-c()for(i in1:length(zuduan1)-1){zuzhongzhi[i]<-(zuduan1[i]+zuduan1[i+1])/2}zuzhongzhi##[1]30507090110130150170190xbar<-round(sum(pinshu*zuzhongzhi)/sum(pinshu),2)xbar##[1]134.66a<-sum(pinshu*zuzhongzhi^2)b<-sum(pinshu*zuzhongzhi)^2/sum(pinshu)s<-round(sqrt((a-b)/(sum(pinshu)-1)),2)s##[1]31.41p25<-zuduan[5]+20/pinshu[5]*(sum(pinshu)*0.25-leijipinshu[4]) p25##[1]117.25p50<-zuduan[6]+20/pinshu[6]*(sum(pinshu)*0.5-leijipinshu[5]) p50##[1]137.8p75<-zuduan[7]+20/pinshu[7]*(sum(pinshu)*0.75-leijipinshu[6]) p75##[1]157.3958（4）mean<-mean(data1.1$V1)mean##[1]135.7725sd<-sd(data1.1$V1)sd##[1]30.59909c(f[2],f[3],f[4])##25%50%75%##119139157综合分析题2zuduan<-c(0,4,8,12,16,20,24,28)lishu<-c(14,22,29,18,15,6,1,2)pinlv<-c(13.1,20.6,27.1,16.8,14.0,5.6,0.9,1.9)/100leijipinshu<-c(14,36,65,83,98,104,105,107)leijipinlv<-c(13.1,33.6,60.7,77.6,91.6,97.2,98.1,100)/100b<-data.frame(zuduan,lishu,pinlv,leijipinshu,leijipinlv)b##zuduan lishu pinlv leijipinshu leijipinlv##10140.131140.131##24220.206360.336##38290.271650.607##412180.168830.776##516150.140980.916##62060.0561040.972##72410.0091050.981##82820.019107 1.000zuduan1<-c(zuduan,32)zuzhongzhi<-c()for(i in1:length(zuduan1)-1){zuzhongzhi[i]<-(zuduan1[i]+zuduan1[i+1])/2}zuzhongzhi##[1]26101418222630xbar<-round(sum(lishu*zuzhongzhi)/sum(lishu),2)xbar##[1]11.12p50<-zuduan[3]+4/lishu[3]*(sum(lishu)*0.5-leijipinshu[2])p50##[1]10.41379p25<-zuduan[2]+4/lishu[2]*(sum(lishu)*0.25-leijipinshu[1])p75<-zuduan[4]+4/lishu[4]*(sum(lishu)*0.75-leijipinshu[3])p75-p25##[1]9.070707综合分析题3（1）value<-c(53.18,135.01,133.48,86.52,118.50,111.86,121.35,120.58,126.71,114.96, 111.49,116.48,68.65,121.48,92.03,120.89,95.25,131.68,105.51,146.98,76.25,142.37,121.95,119.57,138.15,131.35,135.85,140.05,55.33,140.10,133.00,120.86,130.75,129.53,127.87,119.53,93.59,123.37,143.21,119.77,115.52,99.27,118.22,78.66,119.80,128.79,106.49,143.34,134.00,86.11,110.85,130.95,121.21,84.25,97.71,117.06,103.57,94.64,128.83,133.61,112.19,134.86,139.31,114.58,111.88,111.56,88.22,117.99,88.13,135.91,83.63,137.34,141.59,121.80,111.29,134.02,117.33,125.57,131.32,129.98,109.31,115.58,139.48,70.72,91.82,105.25,125.62,180.08,97.97,68.33,57.93,61.50,114.63,113.71,139.74,126.20,114.85,131.94,53.06,121.47,126.90,101.23,108.19,83.64,133.19,96.79,89.63,94.40,102.61,141.53,117.87,100.36,137.39,143.67,137.96,98.25,119.57,88.92,145.06,110.66) IQR(value)##[1]31.345（2）q<-quantile(value)q[[4]]+1.5*IQR(value)##[1]178.45q[[2]]-1.5*IQR(value)##[1]53.07（3）par(mar=c(3.6,3.7,0.8,1.7),bty="l",cex.axis=0.8,font.axis=2,mgp=c(1.4,0.3,0),tck=-0.02)######################################################################boxplot(value,xlim=c(0,2),ylim=c(0,200),boxwex=0.6,axes=F,xlab=NA)points(180.08)axis(1,at=seq(0,2,0.5),labels=c("","","","",""),pos=c(0),tck=0)axis(2,las=1,pos=c(0))mtext("硬度指数",side=2,0.8,font=2)（4）m1<-mean(value)m1##[1]114.4453m2<-mean(value[-which.max(value)]) m2##[1]113.8937综合分析题5（1）data1.5<-read.csv("1-5.csv")data1.51<-data1.5[1:15,]data1.52<-data1.5[16:30,]par(mar=c(3,2.5,1.8,1),bty="l",cex.axis=0.9,font.axis=2, mgp=c(1,0.2,0),tck=-0.015,mfrow=c(1,2))###################################################################### plot(data1.51$gys~data1.51$fgys,pch=20,xlab=NA,ylab=NA,col="gray40", xlim=c(0,50),ylim=c(0,50),axes=F)axis(1,pos=c(0))axis(2,pos=c(0),las=1)text(10,45,"正常人",font=2)mtext("非惯用手骨骼强度",side=1,1,font=2,at=25,cex=1.0)mtext("惯用手骨骼强度",side=2,1,font=2,at=25,cex=1.0)###################################################################### plot(data1.52$gys~data1.52$fgys,pch=20,xlab=NA,ylab=NA,col="gray40",xlim=c(0,50),ylim=c(0,50),axes=F)axis(1,pos=c(0))axis(2,pos=c(0),las=1)text(10,45,"运动员",font=2)mtext("非惯用手骨骼强度",side=1,1,font=2,at=25,cex=1.0)mtext("惯用手骨骼强度",side=2,1,font=2,at=25,cex=1.0)（2）cor(data1.51$fgys,data1.51$gys)##[1]0.9048938cor(data1.52$fgys,data1.52$gys)##[1]0.7935887（3）lm1<-lm(gys~fgys,data=data1.51)summary(lm1)####Call:##lm(formula=gys~fgys,data=data1.51)####Residuals:##Min1Q Median3Q Max##-2.0462-1.1422-0.6053 1.0565 3.1385####Coefficients:##Estimate Std.Error t value Pr(>|t|)##(Intercept) 2.7386 1.9992 1.3700.194##fgys0.93600.12217.6653.56e-06***##---##Signif.codes:0'***'0.001'**'0.01'*'0.05'.'0.1''1 ####Residual standard error:1.613on13degrees of freedom##Multiple R-squared:0.8188,Adjusted R-squared:0.8049##F-statistic:58.76on1and13DF,p-value:3.559e-06lm2<-lm(gys~fgys,data=data1.52)summary(lm2)####Call:##lm(formula=gys~fgys,data=data1.52)####Residuals:##Min1Q Median3Q Max##-7.2385-2.9969-0.1454 2.029410.5789####Coefficients:##Estimate Std.Error t value Pr(>|t|)##(Intercept)0.8865 5.45530.1620.873413##fgys 1.37310.2920 4.7030.000413***##---##Signif.codes:0'***'0.001'**'0.01'*'0.05'.'0.1''1####Residual standard error:5.151on13degrees of freedom##Multiple R-squared:0.6298,Adjusted R-squared:0.6013##F-statistic:22.11on1and13DF,p-value:0.0004133par(mar=c(3,2.5,1.8,1),bty="l",cex.axis=0.9,font.axis=2, mgp=c(1,0.2,0),tck=-0.015,mfrow=c(1,2))###################################################################### plot(data1.51$gys~data1.51$fgys,pch=20,xlab=NA,ylab=NA,col="gray40",xlim=c(0,50),ylim=c(0,50),axes=F)axis(1,pos=c(0))axis(2,pos=c(0),las=1)text(10,45,"运动员",font=2)mtext("非惯用手骨骼强度",side=1,1,font=2,at=25,cex=1.0)mtext("惯用手骨骼强度",side=2,1,font=2,at=25,cex=1.0)segments(0,2.7386,50,49.5386,lwd=1.5,lty=1)###################################################################### plot(data1.52$gys~data1.52$fgys,pch=20,xlab=NA,ylab=NA,col="gray40",xlim=c(0,50),ylim=c(0,50),axes=F)axis(1,pos=c(0))axis(2,pos=c(0),las=1)text(10,45,"运动员",font=2)mtext("非惯用手骨骼强度",side=1,1,font=2,at=25,cex=1.0)mtext("惯用手骨骼强度",side=2,1,font=2,at=25,cex=1.0)segments(0,0.8865,36,50,lwd=1.5,lty=1)（4）lm1.pre<-data.frame(fgys=16)predict(lm1,lm1.pre)##1##17.71419lm2.pre<-data.frame(fgys=16)predict(lm2,lm2.pre)##1##22.85574（5）lm1.pre<-data.frame(fgys=c(15.7,25.2,17.9,19.1)) predict(lm1,lm1.pre)##1234##17.4334026.3251319.4925320.61570c(16.3,26.9,18.7,22.0)-round(predict(lm1,lm1.pre),2)##1234##-1.130.57-0.79 1.38lm2.pre<-data.frame(fgys=c(17.0,16.9,17.7,21.2)) predict(lm2,lm2.pre)##1234##24.2288224.0915125.1899729.99575c(19.3,19.0,25.2,37.7)-round(predict(lm2,lm2.pre),2)##1234##-4.93-5.090.017.70。
统计分析与SPSS课后习题课后习题答案汇总
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》课后练习答案第一章练习题答案1、SPSS的中文全名是：社会科学统计软件包（后改名为：统计产品与服务解决方案）英文全名是：Statistical Package for the Social Science.(Statistical Product and Service Solutions)2、SPSS的两个主要窗口是数据编辑器窗口和结果查看器窗口。
数据编辑器窗口的主要功能是定义SPSS数据的结构、录入编辑和管理待分析的数据；结果查看器窗口的主要功能是现实管理SPSS统计分析结果、报表及图形。
3、SPSS的数据集：SPSS运行时可同时打开多个数据编辑器窗口。
每个数据编辑器窗口分别显示不同的数据集合（简称数据集）。
活动数据集：其中只有一个数据集为当前数据集。
SPSS只对某时刻的当前数据集中的数据进行分析。
4、SPSS的三种基本运行方式：完全窗口菜单方式、程序运行方式、混合运行方式。
完全窗口菜单方式：是指在使用SPSS的过程中，所有的分析操作都通过菜单、按钮、输入对话框等方式来完成，是一种最常见和最普遍的使用方式，最大优点是简洁和直观。
程序运行方式：是指在使用SPSS的过程中，统计分析人员根据自己的需要，手工编写SPSS命令程序，然后将编写好的程序一次性提交给计算机执行。
该方式适用于大规模的统计分析工作。
混合运行方式：是前两者的综合。
5、.sav是数据编辑器窗口中的SPSS数据文件的扩展名.spv是结果查看器窗口中的SPSS分析结果文件的扩展名.sps是语法窗口中的SPSS程序6、SPSS的数据加工和管理功能主要集中在编辑、数据等菜单中；统计分析和绘图功能主要集中在分析、图形等菜单中。
7、概率抽样(probability sampling)：也称随机抽样，是指按一定的概率以随机原则抽取样本，抽取样本时每个单位都有一定的机会被抽中，每个单位被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的。
SPSS统计软件上机练习题
《医学统计学》SPSS统计软件上机练习题一、10名15岁中学生身高体重数据如下：编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10性别男男男男男女女女女女身高（cm）166.0 169.0 170.0 165.1 172.0 159.4 161.3 158.0 158.6 169.0体重（kg）57.0 58.5 51.0 58.0 55.0 44.7 45.4 44.3 42.8 51.5体重指数（BMI）＝体重(kg) / 身高(m)2，即体重(kg)除以身高(m)的平方。
回答下列问题：（1）男生体重指数的均数为19.74 （kg/m2）；标准差为：1.54 （kg/m2）（2）女生体重指数的均数为17.57 （kg/m2）；标准差为：0.38 （kg/m2）参考：用Compute过程bmi = kg /(cm / 100) ** 2 ；Mean，性别为分组变量二、将126例十二指肠球部溃疡病人随机分为两组。
甲药组治疗62人，54人有效；乙药组治疗64人，44人有效。
问两种药物的治疗效果有无差别？1. 选用SPSS过程：Weight cases, Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs 。
2. SPSS的结果与解释（包括检验方法、统计量、P值和统计推断）：经χ2检验，χ2=6.13，P = 0.013。
可认为两种药物的治疗效果有差别，即甲药疗效（90.0%）优于乙药（68.8%）。
三、为研究口服二号避孕药对血液凝固的影响，随机抽取服药组10例，对照组10例，分别测定其抗凝血酶活力（u）如下。
问服用二号避孕药对抗凝血酶活力是否有影响？口服二号避孕药对血液凝固的影响服药组126 135 136 143 141 138 142 116 110 108对照组150 140 135 138 150 138 150 160 140 1501. 选用SPSS过程：Analyze→Compare means→Independent-Sample T test 。
统计分析与SPSS课后习题课后习题答案汇总(第五版)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》课后练习答案第一章练习题答案1、SPSS的中文全名是：社会科学统计软件包（后改名为：统计产品与服务解决方案）英文全名是：Statistical Package for the Social Science.(Statistical Product and Service Solutions)2、SPSS的两个主要窗口是数据编辑器窗口和结果查看器窗口。
●数据编辑器窗口的主要功能是定义SPSS数据的结构、录入编辑和管理待分析的数据；●结果查看器窗口的主要功能是现实管理SPSS统计分析结果、报表及图形。
3、SPSS的数据集：●SPSS运行时可同时打开多个数据编辑器窗口。
每个数据编辑器窗口分别显示不同的数据集合（简称数据集）。
●活动数据集：其中只有一个数据集为当前数据集。
SPSS只对某时刻的当前数据集中的数据进行分析。
4、SPSS的三种基本运行方式：●完全窗口菜单方式、程序运行方式、混合运行方式。
●完全窗口菜单方式：是指在使用SPSS的过程中，所有的分析操作都通过菜单、按钮、输入对话框等方式来完成，是一种最常见和最普遍的使用方式，最大优点是简洁和直观。
●程序运行方式：是指在使用SPSS的过程中，统计分析人员根据自己的需要，手工编写SPSS命令程序，然后将编写好的程序一次性提交给计算机执行。
该方式适用于大规模的统计分析工作。
●混合运行方式：是前两者的综合。
5、.sav是数据编辑器窗口中的SPSS数据文件的扩展名.spv是结果查看器窗口中的SPSS分析结果文件的扩展名.sps是语法窗口中的SPSS程序6、SPSS的数据加工和管理功能主要集中在编辑、数据等菜单中；统计分析和绘图功能主要集中在分析、图形等菜单中。
7、概率抽样(probability sampling)：也称随机抽样，是指按一定的概率以随机原则抽取样本，抽取样本时每个单位都有一定的机会被抽中，每个单位被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的。
统计分析与SPSS的应用(第6版)课后习题参考答案人大版
《统计分析与SPSS的应用（第六版）》课后练习参考答案目录第一章练习题答案 (1)第二章练习题答案 (3)第三章练习题答案 (4)第四章练习题答案 (4)第五章练习题答案 (12)第六章练习题答案 (16)第七章练习题答案 (20)第八章练习题答案 (23)第九章练习题答案 (27)第十章练习题答案 (30)第十一章练习题答案 (32)第十二章练习题答案 (37)第一章练习题答案1、SPSS的中文全名是：社会科学统计软件包（后改名为：统计产品与服务解决方案）英文全名是：Statistical Package for the Social Science.(Statistical Product and Service Solutions)2、SPSS的两个主要窗口是数据编辑器窗口和结果查看器窗口。
●数据编辑器窗口的主要功能是定义SPSS数据的结构、录入编辑和管理待分析的数据；●结果查看器窗口的主要功能是现实管理SPSS统计分析结果、报表及图形。
3、SPSS的数据集：●SPSS运行时可同时打开多个数据编辑器窗口。
每个数据编辑器窗口分别显示不同的数据集合（简称数据集）。
●活动数据集：其中只有一个数据集为当前数据集。
SPSS只对某时刻的当前数据集中的数据进行分析。
4、SPSS的三种基本运行方式：●完全窗口菜单方式、程序运行方式、混合运行方式。
●完全窗口菜单方式：是指在使用SPSS的过程中，所有的分析操作都通过菜单、按钮、输入对话框等方式来完成，是一种最常见和最普遍的使用方式，最大优点是简洁和直观。
●程序运行方式：是指在使用SPSS的过程中，统计分析人员根据自己的需要，手工编写SPSS命令程序，然后将编写好的程序一次性提交给计算机执行。
该方式适用于大规模的统计分析工作。
●混合运行方式：是前两者的综合。
5、.sav是数据编辑器窗口中的SPSS数据文件的扩展名.spv是结果查看器窗口中的SPSS分析结果文件的扩展名.sps是语法窗口中的SPSS程序6、SPSS的数据加工和管理功能主要集中在编辑、数据等菜单中；统计分析和绘图功能主要集中在分析、图形等菜单中。
(完整版)《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第1章).docx
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第 1 章 SPSS统计分析软件概述1、 SPSS的中文全名和英文全名是什么？SPSS的中文全名是：社会科学统计软件包（后改名为：统计产品与服务解决方案）英文全名是： Statistical Package for the Social Science.(Statistical Productand Service Solutions)2、 SPSS 有哪两个主要窗口？它们的作用和特点各是什么？SPSS的两个主要窗口是数据编辑器窗口和结果查看器窗口。
数据编辑器窗口的主要功能是定义SPSS数据的结构、录入编辑和管理待分析的数据；结果查看器窗口的主要功能是现实管理SPSS统计分析结果、报表及图形。
3、什么是SPSS的数据集？什么是SPSS的活动数据集？SPSS的数据集：SPSS 运行时可同时打开多个数据编辑器窗口。
每个数据编辑器窗口分别显示不同的数据集合（简称数据集）。
活动数据集：其中只有一个数据集为当前数据集。
SPSS 只对某时刻的当前数据集中的数据进行分析。
4、 SPSS 有哪三种主要使用方式？各自的特点是什么？SPSS的三种基本运行方式：完全窗口菜单方式、程序运行方式、混合运行方式。
完全窗口菜单方式：是指在使用SPSS的过程中，所有的分析操作都通过菜单、按钮、输入对话框等方式来完成，是一种最常见和最普遍的使用方式，最大优点是简洁和直观。
程序运行方式：是指在使用 SPSS的过程中，统计分析人员根据自己的需要，手工编写 SPSS命令程序，然后将编写好的程序一次性提交给计算机执行。
该方式适用于大规模的统计分析工作。
混合运行方式：是前两者的综合。
5、 .sav、 .spo、 .sps 分别是 SPSS 哪类文件的扩展名？.sav 是数据编辑器窗口中的SPSS数据文件的扩展名.spv是结果查看器窗口中的SPSS分析结果文件的扩展名.sps是语法窗口中的SPSS程序6、SPSS 的数据加工和管理功能主要集中在哪些菜单中？统计绘图和分析功能主要集中在哪些菜单中？SPSS的数据加工和管理功能主要集中在编辑、数据等菜单中；统计分析和绘图功能主要集中在分析、图形等菜单中。
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》课后练习答案第一章练习题答案1、SPSS的中文全名是：社会科学统计软件包（后改名为：统计产品与服务解决方案）英文全名是：Statistical Package for the Social Science.(Statistical Product and Service Solutions)2、SPSS的两个主要窗口是数据编辑器窗口和结果查看器窗口。
●数据编辑器窗口的主要功能是定义SPSS数据的结构、录入编辑和管理待分析的数据；●结果查看器窗口的主要功能是现实管理SPSS统计分析结果、报表及图形。
3、SPSS的数据集：●SPSS运行时可同时打开多个数据编辑器窗口。
每个数据编辑器窗口分别显示不同的数据集合（简称数据集）。
●活动数据集：其中只有一个数据集为当前数据集。
SPSS只对某时刻的当前数据集中的数据进行分析。
4、SPSS的三种基本运行方式：●完全窗口菜单方式、程序运行方式、混合运行方式。
●完全窗口菜单方式：是指在使用SPSS的过程中，所有的分析操作都通过菜单、按钮、输入对话框等方式来完成，是一种最常见和最普遍的使用方式，最大优点是简洁和直观。
●程序运行方式：是指在使用SPSS的过程中，统计分析人员根据自己的需要，手工编写SPSS命令程序，然后将编写好的程序一次性提交给计算机执行。
该方式适用于大规模的统计分析工作。
●混合运行方式：是前两者的综合。
5、.sav是数据编辑器窗口中的SPSS数据文件的扩展名.spv是结果查看器窗口中的SPSS分析结果文件的扩展名.sps是语法窗口中的SPSS程序6、SPSS的数据加工和管理功能主要集中在编辑、数据等菜单中；统计分析和绘图功能主要集中在分析、图形等菜单中。
7、概率抽样(probability sampling)：也称随机抽样，是指按一定的概率以随机原则抽取样本，抽取样本时每个单位都有一定的机会被抽中，每个单位被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的。
spss统计试题及答案
spss统计试题及答案SPSS统计试题及答案1. 单项选择题- 1.1 SPSS中，用于进行数据描述性分析的命令是（）。
- A. DESCRIPTIVES- B. FREQUENCIES- C. MEANS- D. T-TEST- 答案：A- 1.2 在SPSS中，要进行方差分析，应该使用以下哪个命令？（） - A. DESCRIPTIVES- B. ANOVA- C. REGRESSION- D. CROSSTABS- 答案：B2. 多项选择题- 2.1 下列哪些选项是SPSS中的数据类型？（）- A. Numeric- B. String- C. Date- D. Time- 答案：A、B、C、D- 2.2 在SPSS中，进行相关性分析可以使用以下哪些命令？（）- A. CORRELATIONS- B. REGRESSION- C. CROSSTABS- D. MEANS- 答案：A、B3. 简答题- 3.1 简述SPSS中如何进行数据的导入和导出。
- 答案：在SPSS中，数据的导入可以通过“文件”菜单下的“打开”选项，选择“数据”并导入不同格式的数据文件。
数据的导出则可以通过“文件”菜单下的“另存为”选项，选择导出为SPSS、Excel、CSV等格式。
- 3.2 解释在SPSS中进行回归分析的步骤。
- 答案：在SPSS中进行回归分析的步骤包括：打开数据文件，选择“分析”菜单下的“回归”选项，选择“线性”或“逻辑”回归，指定因变量和自变量，点击“确定”进行分析。
4. 计算题- 4.1 假设有一组数据：10, 15, 20, 25, 30。
计算这组数据的平均值和标准差。
- 答案：平均值 = (10+15+20+25+30)/5 = 20；标准差 =√[(10-20)²+(15-20)²+(20-20)²+(25-20)²+(30-20)²]/5 =7.071。
SPSS习题[1]
![SPSS习题[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/e88b62e26294dd88d0d26b67.png)
1、甲、乙两种抗生素治疗急性细菌性下呼吸道感染的效果如表所示，请分析两种药物疗效是否有差别？组别有效无效合计有效率（%）甲药12 2 14 85.71乙药8 8 16 50.002、某单位研究饲料中缺乏维生素E与肝中维生素A含量的关系，将大白鼠按性别、体重等配为8对，每对中两只大白鼠分别喂给正常饲料和维生素E缺乏饲料，一段时期后将之宰杀，测定其肝中维生素A含量（μmol/L）如下，问饲料中缺乏维生素E对鼠肝中维生素A 含量有无影响？大白鼠对别肝中维生素A含量（μmol/L）正常饲料组维生素E缺乏饲料组1 2 3 4 5 6 7 8 37.220.931.441.439.839.336.131.925.725.118.833.534.028.326.218.33、为研究大豆对缺铁性贫血的恢复作用，某研究者进行了如下实验：选取已做成贫血模型的大鼠36只，随机分为3组，每组12只。
分别用三种不同的饲料喂养：不含大豆的普通饲料、含10%大豆饲料和含15%大豆饲料。
喂养一周后，测定大鼠红细胞（*1012/L），试分析喂养三种不同饲料的大鼠贫血恢复情况是否不同？两组饲料组是否有统计学差异？普通饲料10%大豆饲料15%大豆饲料4.78 4.65 6.804.65 6.925.913.984.44 7.284.04 6.16 7.513.44 5.99 7.513.77 6.67 7.743.65 5.29 8.194.91 4.70 7.154.795.05 8.185.316.01 5.534.055.67 7.795.16 4.68 8.034、将钩端螺旋体患者的血清用标准株和水生株作凝溶试验，测得稀释倍数如表，两组的平5、某单位研究两种不同制剂治疗钩虫的效果，用大白鼠作试验。
11只大白鼠随机分配于3组：一组为对照组、另外二组分别为使用甲、乙制剂的实验组。
试验方法是：用药前每鼠人工感染500条钩蚴，感染后第8天实验组分别给予甲、乙制剂，对照组不给药，第10天全部解剖检查鼠体内活虫数，结果如下，问两制剂是否有效？甲乙两组有无差异？对照组甲制剂组乙制剂组279 334 303 338 298 1291741102102851176、用火箭电泳对已知浓度的血清进行含量测定，IgA浓度和电泳高度如表所列，试进行相关性分析，并计算回归方程。
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第一篇认识数据二、综合分析题1．（1）编制生命质量评分数据的频数分布表并绘制直方图，概括描述其分布特征。
【操作】1）建立数据库：激活SPSS的数据编辑窗口，单击窗口左下角的Variable View，定义变量名score，如图1-1-1所示。
点击菜单File→Save as，以“综合分析1-1.sav”文件名保存。
图1-1-1 SPSS的Variable View窗口2）输入数据：点击数据编辑窗口左下角的Date View，按顺序输入数据，如图1-1-2所示。
图1-1-2 SPSS的Date View窗口3）重新分段编码：点击Transform菜单下的Recode into Different Variables，如图1-1-3所示，系统弹出Recode主对话框，将变量“score”选入Input Variable →Output Variable框中，在Output Variable框中输入新变量名“subscore”，在Lable栏中输入“分组”，单击Change，如图1-1-4所示。
图1-1-3 Transform → Recode into Different Variables操作图1-1-4 Recode 主对话框单击Old and New Values，系统弹出Old and New Values子对话框。
根据手工分组，最小值为27，最大值为189，极差为162，分为9组，组距为10，第一组为20~39，第二组为40~59，依此类推。
在Old Value的Range栏中输入组下限，在through栏中输入组上限，在New Value的Value栏输入对应的新变量值，单击Add，Old→New框中就会加入赋值的内容，如图1-1-5所示，完成后单击Continue，再单击OK，系统就会按要求生成新变量“subscore”。
图1-1-5 Old and New Values子对话框4）绘制频率分布表和直方图：点击Analyze菜单中的下的Descriptive Statistics子菜单，选择Frequencies选项，如图1-1-6所示，系统弹出Frequencies主对话框，点击变量subscore进入Variable(s)框内，如图1-1-7所示。
单击Frequencies主对话框中的Charts，弹出Charts子对话框，如图1-1-8所示。
在Chart Type区域内，选择Histograms和With normal curve，单击Continue返回，再单击OK，输出结果。
如果对图形不满意，可双击图形进入图形编辑状态进行调整。
图1-1-6 Descriptive Statistics→Frequencies图1-1-7 Frequencies 主对话框图1-1-8 Charts子对话框【结果】输出结果如下：表1-1-1 频率分布表Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 1 1 .5 .5 .52 2 1.1 1.1 1.63 5 2.6 2.6 4.24 22 11.6 11.6 15.95 18 9.5 9.5 25.46 49 25.9 25.9 51.37 50 26.5 26.5 77.88 32 16.9 16.9 94.79 10 5.3 5.3 100.0Total 189 100.0 100.0（2）利用原始数据，选用合适的统计指标描述生命质量评分的平均水平和变异程度。
【操作】1）正态性检验：单击Analyze菜单下的Nonparametric Tests子菜单，选择1-Sample K-S，如图1-1-10所示。
系统弹出1-Sample K-S Test对话框，将score选入Test Variable List中，结果如表1-1-2，P＞0.05，符合正态分布。
图1-1-10 Analyze→Nonparametric Tests→1-Sample K-S图1-1-11 1-Sample K-S Test对话框表1-1-2 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test生命质量评价得分N 189Normal Parameters a,b Mean 135.77Std. Deviation 30.599Most Extreme Differences Absolute .069Positive .046Negative -.069Kolmogorov-Smirnov Z .943Asymp. Sig. (2-tailed) .336a. Test distribution is Normal.b. Calculated from data.2）用均值和标准差描述平均水平和变异程度：在图1-1-11中选择options ，系统弹出1-Sample K-S ：Options 子对话框，如图1-1-12所示，勾选Descriptive,点击Contimue,再点击OK ，结果如表1-1-3。
图1-1-12 1-Sample K-S ：Options 子对话框表1-1-3 Descriptive StatisticsN Mean Std. DeviationMinimumMaximum生命质量评价得分189135.7730.59927189（3）利用频率表计算x̅、s 、P25、P50 及P75。
其中k ：频数表的组段数；f ：频数；X ：组中值=（本组段下限值+下组段下限值）/2。
x 1=(20+40)/2=30，x2=（40+60）/2=50，……x̅ =（1×30+2×50+5×70+22×90+18×110+49×130+50×150+32×170+10×90）/189=135.71 S=√∑fx 02−（∑fx 0)2nn−1=31.30(x 0为组中值)中位数P50＝120+20×[(189x50%－48)/49]＝138.98P25=100+20×[(189x25%－30)/18]＝119.17 P75=140+20×[(189x75%－97)/50]＝157.90112233123k kkfXf X f X f X f X X f f f f f++++==++++∑∑(%)XX X L Xi P L nX f f =+-∑（4）利用原始数据与利用频数分布表计算相同的统计指标，结果是否相同？为什么？答：结果同但接近。
因为频率表法计算的结果是原始数据的近似值，概括了原始数据的信息，虽然不如原始数据精确，但在样本量很大而计算工具不可及时，仍可通过手工计算，较为方便地得到近似的统计指标。
2．调查测定某地107 名成年人尿铅含量(mg/L)如下，某研究者用均数和标准差描述数据的集中位置和离散程度，是否恰当？为什么？答：不恰当。
均数和标准差适用于对称分布，特别是正态分布资料，该资料明显为偏态分布，应该用中位数和四分位数间距分别描述集中位置和离散趋势。
【操作】用SPSS检验其正态性：1）录入数据，如图1-2-1所示。
图1-2-1 录入数据2）加权：点击Date菜单中的下的Weight Cases，如图1-2-2所示。
在弹出的对话框中选择Weight Cases by，将number选入Frequency variable框中，如图1-2-3所示。
结果见表1-2-1，p＜0.05，不符合正态分布。
图1-2-2 Date→Weight Cases【结果】表1-2-1 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Testnumber N 107 Normal Parameters a,b Mean 19.73Std. Deviation 7.246 Most Extreme Differences Absolute .171Positive .118Negative -.171 Kolmogorov-Smirnov Z 1.765 Asymp. Sig. (2-tailed) .004 a. Test distribution is Normal.b. Calculated from data.图1-2-3 输出的分析结果3．（1）求上述数据的IQR。
【操作】1）数据准备：如图1-3-1所示。
图1-3-1 数据准备2）统计分析：点击Analyze菜单下的Descriptive Statistics子菜单，选择Frequencies选项，系统弹出Frequencies主对话框，如图1-3-2所示。
图1-3-2 Analyze→Descriptive Statistics→Frequencies点击变量“x”进入Variable(s)框内，如图1-3-3所示。
单击Statistics，弹出Statistics子对话框，在Percentile Values框下勾选Quartiles项，如图1-3-4所示。
单击Continue返回，再单击OK，输出结果。
图1-3-3 操作过程图1-3-4 操作过程中的选项选择【结果】结果如图1-3-5所示，四分位数间距=P75-P25=32.055图1-3-5 输出的分析结果（2）用1.5×IQR 计算离群值。
【操作】1.5×32.055=48.0825P75+48.0825=179.68P25-48.0825=51.46则大于179.68和小于51.46者为离群值。
将数据按大小顺序排序，如图1-3-6所示，找到离群值180.08。
图1-3-6 右键单击→Sort Ascending或Sort Descending（3）利用上述数据绘制箱式图并识别图中离群值，验证（2）的计算结果。
【操作】1）数据准备：输入数据。
2）绘制绘制箱式图：点击Graphs菜单下的Legacy Dialogs子菜单，选择Boxplot选项，如图1-3-7所示，系统弹出Boxplot预定义对话框，在Data in Chart Are单选框内选择Summaries for groups of cases，如图1-3-8所示。
图1-3-7 Graphs→Legacy Dialogs→Boxplot图1-3-8 Boxplot预定义对话框单击Define，弹出DefineSampleBoxplot: Summaries for groups of cases对话框：选中变量“x”将其送入Variable框，选中变量“类型”将其送入Category Axis框，如图1-3-9所示，单击OK，输出结果，如图1-3-10所示，有一个离群值，与（2）相符。