spss统计软件期末课程考试题

《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：

74.3 78.8 68.8 78.0 70.4 80.5 80.5 69.7 71.2 73.5

79.5 75.6 75.0 78.8 72.0 72.0 72.0 74.3 71.2 72.0

75.0 73.5 78.8 74.3 75.8 65.0 74.3 71.2 69.7 68.0

73.5 75.0 72.0 64.3 75.8 80.3 69.7 74.3 73.5 73.5

75.8 75.8 68.8 76.5 70.4 71.2 81.2 75.0 70.4 68.0

70.4 72.0 76.5 74.3 76.5 77.6 67.3 72.0 75.0 74.3

73.5 79.5 73.5 74.7 65.0 76.5 81.6 75.4 72.7 72.7

67.2 76.5 72.7 70.4 77.2 68.8 67.3 67.3 67.3 72.7

75.8 73.5 75.0 73.5 73.5 73.5 72.7 81.6 70.3 74.3

73.5 79.5 70.4 76.5 72.7 77.2 84.3 75.0 76.5 70.4

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73.6680 .39389

均值的 95% 置信区间下限72.8864

上限74.4496

5% 修整均值73.6533

中值73.5000

方差15.515

标准差 3.93892

极小值64.30

极大值84.30

围20.00

四分位距 4.60

偏度.054 .241

峰度.037 .478

样本均值为：73.6680；中位数为：73.5000；方差为：15.515；标准差为：3.93892；最大值为：84.30；最小值为：64.30；极差为：20.00；偏度为：0.054；峰度为：0.037；均值的置信水平为95%的置信区间为：【72.8864，74.4496】。

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 显著水平修正 *. 这是真实显著水平的下限。

表中显示了正态性检验结果，包括统计量、自由度及显著性水平，以K-S 方法的自由度sig.=0.671,明显大于0.05，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20 192.1500 42.23652 9.44437

本例置信水平为95%，显著性水平为0.05，从上表中可以看出，双尾检测概率P 值为0.003，小于0.05，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著性差异。

解：

组统计量

性别N 均值标准差均值的标准误

成绩 a 10 84.0000 11.52774 3.64539

b 10 62.9000 18.45385 5.83562

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0.221，远大于设定的显著性水平0.05，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0.007，在显著性水平为0.05的情况下，T统计量的概率p值小于0.05，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著性差异。

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36.467，自由度（df）为4，均方为9.117；组（Within Groups）平方和为58.500，自由度为25，均方为2.340；F统计量为3.896。由于组间比较的相伴概率Sig.（p 值）=0.014<0.05，故应拒绝H0假设（五种药物对人的效果无显著差异），说明五种药物对人的效果有显著性差异。

通过上面的步骤，只能判断5种药物对人的效果是否有显著差异。如果想进一步了解究竟是哪种药物与其他组有显著性的均值差别（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；显著性水平默认取0.05；