《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第10章)
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《统计分析与S P S S的应用(第五版)》(薛薇)课后练习答案第10章SPSS的聚类分析1、根据“高校科研研究.sav”数据,利用层次聚类分析对各省市的高校科研情况进行层次聚类分析。
要求:1)根据凝聚状态表利用碎石图对聚类类数进行研究。
2)绘制聚类树形图,说明哪些省市聚在一起。
3)绘制各类的科研指标的均值对比图。
4)利用方差分析方法分析各类在哪些科研指标上存在显著差异。
采用欧氏距离,组间平均链锁法利用凝聚状态表中的组间距离和对应的组数,回归散点图,得到碎石图。
大约聚成4类。
步骤:分析→分类→系统聚类→按如下方式设置……结果:凝聚计划阶段组合的集群系数首次出现阶段集群下一个阶段集群 1 集群 2 集群 1 集群 21 26 30 328.189 0 0 22 26 29 638.295 1 0 73 20 25 1053.423 0 0 54 4 12 1209.922 0 0 155 8 20 1505.035 0 3 66 8 16 1760.170 5 0 97 24 26 1831.926 0 2 108 7 11 1929.891 0 0 119 5 8 2302.024 0 6 2210 24 31 2487.209 7 0 2211 2 7 2709.887 0 8 1612 22 28 2897.106 0 0 1913 6 23 2916.551 0 0 1714 10 19 3280.752 0 0 2515 4 21 3491.585 4 0 2116 2 3 4229.375 11 0 2117 6 13 4612.423 13 0 2018 9 18 5377.253 0 0 2519 14 22 5622.415 0 12 2420 6 15 5933.518 17 0 2321 2 4 6827.276 16 15 2622 5 24 7930.765 9 10 2423 6 27 9475.498 20 0 2624 5 14 14959.704 22 19 2825 9 10 19623.050 18 14 2726 2 6 24042.669 21 23 2827 9 17 32829.466 25 0 2928 2 5 48360.854 26 24 2929 2 9 91313.530 28 27 3030 1 2 293834.503 0 29 0将系数复制下来后,在EXCEL中建立工作表。
《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案与解析(第9章)
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》(薛薇)课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据,任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量,利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。
请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图,并在图上绘制三条回归直线,其中,第一条针对全体样本,第二和第三条分别针对男生样本和女生样本,并对各回归直线的拟和效果进行评价。
选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤:图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将fore导入Y轴,将phy导入X轴,将sex导入设置标记→确定。
接下来在SPSS输出查看器中,双击上图,打开图表编辑在图表编辑器中,选择“元素”菜单→选择总计拟合线→选择线性→应用→再选择元素菜单→点击子组拟合线→选择线性→应用。
分析:如上图所示,通过散点图,被解释变量y(即:fore)与解释变量phy有一定的线性关系。
但回归直线的拟合效果都不是很好。
2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的?相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续。
相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式,而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。
只有当变量之间存在高度相关时,进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前,就进行回归分析,很容易造成“虚假回归”。
与此同时,相关分析只研究变量之间相关的方向和程度,不能推断变量之间相互关系的具体形式,也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况,因此,在具体应用过程中,只有把相关分析和回归分析结合起来,才能达到研究和分析的目的。
线性回归分析是相关性回归分析的一种,研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。
3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验?一般需要对哪些方面进行检验?检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案-(1)
《统计分析与S P S S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(第五版)》课后练习答案(第9章)
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》(薛薇)课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据,任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量,利用SPSS提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。
请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图,并在图上绘制三条回归直线,其中,第一条针对全体样本,第二和第三条分别针对男生样本和女生样本,并对各回归直线的拟和效果进行评价。
选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤:图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将fore导入Y轴,将phy 导入X轴,将sex导入设置标记→确定。
接下来在SPSS输出查看器中,双击上图,打开图表编辑在图表编辑器中,选择“元素”菜单→选择总计拟合线→选择线性→应用→再选择元素菜单→点击子组拟合线→选择线性→应用。
分析:如上图所示,通过散点图,被解释变量y(即:fore)与解释变量phy有一定的线性关系。
但回归直线的拟合效果都不是很好。
2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的?相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续。
相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式,而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。
只有当变量之间存在高度相关时,进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前,就进行回归分析,很容易造成“虚假回归”。
与此同时,相关分析只研究变量之间相关的方向和程度,不能推断变量之间相互关系的具体形式,也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况,因此,在具体应用过程中,只有把相关分析和回归分析结合起来,才能达到研究和分析的目的。
线性回归分析是相关性回归分析的一种,研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。
3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验?一般需要对哪些方面进行检验?检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案.doc(1)
《统计分析与SPSS的应⽤(第五版)》课后练习答案.doc(1)《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。
《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案与解析(第9章)
《统计分析与SPSS的应用〔第五版〕》〔薛薇〕课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据,任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量,利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。
请绘制全部样本以与不同性别下两门课程成绩的散点图,并在图上绘制三条回归直线,其中,第一条针对全体样本,第二和第三条分别针对男生样本和女生样本,并对各回归直线的拟和效果进行评价。
选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤:图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将fore导入Y轴,将phy导入X轴,将sex 导入设置标记→确定。
接下来在SPSS输出查看器中,双击上图,打开图表编辑在图表编辑器中,选择"元素"菜单→选择总计拟合线→选择线性→应用→再选择元素菜单→点击子组拟合线→选择线性→应用。
分析:如上图所示,通过散点图,被解释变量y<即:fore>与解释变量phy有一定的线性关系。
但回归直线的拟合效果都不是很好。
2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的?相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续。
相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式,而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。
只有当变量之间存在高度相关时,进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
如果在没有对变量之间是否相关以与相关方向和程度做出正确判断之前,就进行回归分析,很容易造成"虚假回归"。
与此同时,相关分析只研究变量之间相关的方向和程度,不能推断变量之间相互关系的具体形式,也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况,因此,在具体应用过程中,只有把相关分析和回归分析结合起来,才能达到研究和分析的目的。
线性回归分析是相关性回归分析的一种,研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。
3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验?一般需要对哪些方面进行检验?检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。
统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第11章)
统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第11章)因子分析是一种用于降维的统计方法,其主要步骤包括:前提条件、因子提取、使因子具有命名解释性和计算样本的因子得分。
针对“基本建设投资分析.sav”数据,我们可以利用主成分方法进行因子分析,以特征根大于1为原则提取因子变量,并从变量共同度角度评价因子分析的效果。
如果因子分析效果不理想,可以重新指定因子个数并进行分析,对两次分析结果进行对比。
另外,对比未旋转的因子载荷矩阵和利用方差极大法进行旋转的因子载荷矩阵,可以直观理解因子旋转对因子命名可解释性的作用。
在进行因子分析之前,我们需要先检查原有变量之间是否存在较强的相关关系。
从相关系数矩阵表中可以看出,一些变量的相关系数都较高,呈较强的线性关系,因此适合进行因子分析。
接下来,我们可以进行KMO和___检验。
从表二中可以看出,巴特利特球度检验统计量的观测值为119.614,相应的概率P-值接近0,说明相关系数矩阵与单位阵有显著差异,原有变量适合做因子分析。
同时,KMO值为0.706,根据KMO 度量标准可知原有变量可以进行因子分析。
最后,我们可以进行因子提取。
在本例中,我们采用主成份分析的方法,并以特征根大于1为原则提取因子变量。
根据结果表格,我们可以看到提取出了一个因子,其初始值为1.000,提取值为0.196,表明该因子解释了一定的方差。
提取方法采用主成份分析,旋转方法采用Kaiser标准化最大方差法。
经过3次迭代后,旋转已收敛。
首先,根据成分矩阵计算各变量的变量共同度以及各因子变量的方差贡献,以此评价因子分析的总体效果。
各变量的共同度如下:食品为0.8999,衣着为0.827,居住为0.788,家庭设备用品及服务为0.806,医疗保健为0.747,交通和通信为0.915,教育文化娱乐服务为0.936,杂项商品和服务为0.814.变量共同度反映了因子对变量信息解释的程度。
在本次因子分析中,大多数原有变量的变量共同度较高,说明提取的因子可以解释原有变量的大部分信息,因子分析效果较好。
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第9章)
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》(薛薇)课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据,任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量,利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。
请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图,并在图上绘制三条回归直线,其中,第一条针对全体样本,第二和第三条分别针对男生样本和女生样本,并对各回归直线的拟和效果进行评价。
选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤:图形今旧对话框今散点图今简单散点图今定义分将fore导入Y轴,将phy导入X轴,将sex导入设置标记今确定。
sexO femaleOrnateOU.UU-60.00-40.00-20.00-40.0050.0060.0070.0080.0090.00100.00phy接下来在SPSS输出查看器中,双击上图,打开图表编辑今点击子组拟合线今选择线性3应用。
分析:如上图所示,通过散点图,被解释变量y(即:fore)与解释变量phy有一定的线性关系。
但回归直线的拟合效果都不是很好。
2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的?相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续。
相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式,而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。
只有当变量之间存在高度相关时,进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前,就进行回归分析,很容易造成“虚假回归”。
与此同时,相关分析只研究变量之间相关的方向和程度,不能推断变量之间相互关系的具体形式,也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况,因此,在具体应用过程中,只有把相关分析和回归分析结合起来,才能达到研究和分析的目的。
线性回归分析是相关性回归分析的一种,研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。
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《统计分析与SPSS的应用(第五版)》(薛薇)课后练习答案第10章SPSS的聚类分析1、根据“高校科研研究.sav”数据,利用层次聚类分析对各省市的高校科研情况进行层次聚类分析。
要求:1)根据凝聚状态表利用碎石图对聚类类数进行研究。
2)绘制聚类树形图,说明哪些省市聚在一起。
3)绘制各类的科研指标的均值对比图。
4)利用方差分析方法分析各类在哪些科研指标上存在显著差异。
采用欧氏距离,组间平均链锁法利用凝聚状态表中的组间距离和对应的组数,回归散点图,得到碎石图。
大约聚成4类。
步骤:分析→分类→系统聚类→按如下方式设置……结果:凝聚计划阶段组合的集群系数首次出现阶段集群下一个阶段集群 1 集群 2 集群 1 集群 21 26 30 328.189 0 0 22 26 29 638.295 1 0 7 320251053.4235 44 121209.922155 8201505.035 03 66 8 16 1760.170 5 0 97 24 26 1831.926 0 2 108 7 11 1929.891 0 0 119 5 8 2302.024 0 6 2210 24 31 2487.209 7 0 2211 2 7 2709.887 0 8 1612 22 28 2897.106 0 0 1913 6 23 2916.551 0 0 1714 10 19 3280.752 0 0 2515 4 21 3491.585 4 0 2116 2 3 4229.375 11 0 2117 6 13 4612.423 13 0 2018 9 18 5377.253 0 0 2519 14 22 5622.415 0 12 2420 6 15 5933.518 17 0 2321 2 4 6827.276 16 15 2622 5 24 7930.765 9 10 2423 6 27 9475.498 20 0 2624 5 14 14959.704 22 19 2825 9 10 19623.050 18 14 2726 2 6 24042.669 21 23 2827 9 17 32829.466 25 0 2928 2 5 48360.854 26 24 2929 2 9 91313.530 28 27 3030 1 2 293834.503 0 29 0选中数据列,点击“插入”菜单 拆线图……碎石图:由图可知,北京自成一类,江苏、广东、上海、湖南、湖北聚成一类。
《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案与解析(第9章)
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》(薛薇)课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据,任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量,利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。
请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图,并在图上绘制三条回归直线,其中,第一条针对全体样本,第二和第三条分别针对男生样本和女生样本,并对各回归直线的拟和效果进行评价。
选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤:图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将fore导入Y轴,将phy导入X轴,将sex导入设置标记→确定。
接下来在SPSS输出查看器中,双击上图,打开图表编辑→点击子组拟合线→选择线性→应用。
分析:如上图所示,通过散点图,被解释变量y(即:fore)与解释变量phy有一定的线性关系。
但回归直线的拟合效果都不是很好。
2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的?相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续。
相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式,而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。
只有当变量之间存在高度相关时,进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前,就进行回归分析,很容易造成“虚假回归”。
与此同时,相关分析只研究变量之间相关的方向和程度,不能推断变量之间相互关系的具体形式,也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况,因此,在具体应用过程中,只有把相关分析和回归分析结合起来,才能达到研究和分析的目的。
线性回归分析是相关性回归分析的一种,研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。
3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验?一般需要对哪些方面进行检验?检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。
主要包括回归方程的拟合优度检验、显著性检验、回归系数的显著性检验、残差分析等。
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第10章)
《统计分析与S P S S的应用(第五版)》(薛薇)课后练习答案第10章SPSS的聚类分析1、根据“高校科研研究.sav”数据,利用层次聚类分析对各省市的高校科研情况进行层次聚类分析。
要求:1)根据凝聚状态表利用碎石图对聚类类数进行研究。
2)绘制聚类树形图,说明哪些省市聚在一起。
3)绘制各类的科研指标的均值对比图。
4)利用方差分析方法分析各类在哪些科研指标上存在显著差异。
采用欧氏距离,组间平均链锁法利用凝聚状态表中的组间距离和对应的组数,回归散点图,得到碎石图。
大约聚成4类。
步骤:分析→分类→系统聚类→按如下方式设置……结果:凝聚计划阶段组合的集群系数首次出现阶段集群下一个阶段集群 1 集群 2 集群 1 集群 21 26 30 328.189 0 0 22 26 29 638.295 1 0 73 20 25 1053.423 0 0 54 4 12 1209.922 0 0 155 8 20 1505.035 0 3 66 8 16 1760.170 5 0 97 24 26 1831.926 0 2 108 7 11 1929.891 0 0 119 5 8 2302.024 0 6 2210 24 31 2487.209 7 0 2211 2 7 2709.887 0 8 1612 22 28 2897.106 0 0 1913 6 23 2916.551 0 0 1714 10 19 3280.752 0 0 2515 4 21 3491.585 4 0 2116 2 3 4229.375 11 0 2117 6 13 4612.423 13 0 2018 9 18 5377.253 0 0 2519 14 22 5622.415 0 12 2420 6 15 5933.518 17 0 2321 2 4 6827.276 16 15 2622 5 24 7930.765 9 10 2423 6 27 9475.498 20 0 2624 5 14 14959.704 22 19 2825 9 10 19623.050 18 14 2726 2 6 24042.669 21 23 2827 9 17 32829.466 25 0 2928 2 5 48360.854 26 24 2929 2 9 91313.530 28 27 3030 1 2 293834.503 0 29 0将系数复制下来后,在EXCEL中建立工作表。
《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案与解析(第9章)
v1.0 可编写可改正《统计剖析与SPSS的应用(第五版)》(薛薇)课后练习答案第 9 章 SPSS的线性回归剖析1、利用第 2 章第 9 题的数据,随意选择两门课程成绩作为解说变量和被解说变量,利用SPSS供给的绘制散点图功能进行一元线性回归剖析。
请绘制所有样本以及不一样性别下两门课程成绩的散点图,并在图上绘制三条回归直线,此中,第一条针对全体样本,第二和第三条分别针对男生样本和女生样本,并对各回归直线的拟和成效进行评论。
选择 fore 和phy 两门成绩系统散点图步骤:图形旧对话框散点图简单散点图定义将fore导入Y轴,将phy导入X轴,将sex 导入设置标志确立。
v1.0可编写可改正接下来在 SPSS输出查察器中,双击上图,翻开图表编写在图表编写器中,选择“元素” 菜单选择总计拟合线选择线性应用再选择元素菜单点击子组拟合线选择线性应用。
v1.0可编写可改正剖析:如上图所示,经过散点图,被解说变量y( 即:fore) 与解说变量 phy有必定的线性关系。
但回归直线的拟合成效都不是很好。
2、请说明线性回归剖析与有关剖析的关系是如何的有关剖析是回归剖析的基础和前提,回归剖析则是有关剖析的深入和持续。
有关剖析需要依靠回归剖析来表现变量之间数目有关的详细形式,而回归剖析则需要依赖有关剖析来表现变量之间数目变化的有关程度。
只有当变量之间存在高度有关时,进行回归剖析追求其有关的详细形式才存心义。
假如在没有对变量之间能否有关以及有关方向和程度做出正确判断之前,就进行回归剖析,很简单造成“虚假回归”。
与此同时,有关剖析只研究变量之间有关的方向和程度,不可以推测变量之间互相关系的详细形式,也没法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化状况,所以,在详细应用过程中,只有把有关剖析和回归剖析联合起来,才能达到研究和剖析的目的。
v1.0可编写可改正线性回归剖析是有关性回归剖析的一种,研究的是一个变量的增添或减少会不会惹起另一个变量的增添或减少。
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。
《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案与解析(第9章)
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》(薛薇)课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据,任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量,利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。
请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图,并在图上绘制三条回归直线,其中,第一条针对全体样本,第二和第三条分别针对男生样本和女生样本,并对各回归直线的拟和效果进行评价。
选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤:图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将fore导入Y轴,将phy导入X轴,将sex导入设置标记→确定。
接下来在SPSS输出查看器中,双击上图,打开图表编辑在图表编辑器中,选择“元素”菜单→选择总计拟合线→选择线性→应用→再选择元素菜单→点击子组拟合线→选择线性→应用。
分析:如上图所示,通过散点图,被解释变量y(即:fore)与解释变量phy有一定的线性关系。
但回归直线的拟合效果都不是很好。
2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的?相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续。
相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式,而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。
只有当变量之间存在高度相关时,进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前,就进行回归分析,很容易造成“虚假回归”。
与此同时,相关分析只研究变量之间相关的方向和程度,不能推断变量之间相互关系的具体形式,也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况,因此,在具体应用过程中,只有把相关分析和回归分析结合起来,才能达到研究和分析的目的。
线性回归分析是相关性回归分析的一种,研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。
3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验?一般需要对哪些方面进行检验?检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。
《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案与解析(第9章)
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》(薛薇)课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据,任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量,利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。
请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图,并在图上绘制三条回归直线,其中,第一条针对全体样本,第二和第三条分别针对男生样本和女生样本,并对各回归直线的拟和效果进行评价。
选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤:图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将fore导入Y轴,将phy导入X轴,将sex导入设置标记→确定。
接下来在SPSS输出查看器中,双击上图,打开图表编辑在图表编辑器中,选择“元素”菜单→选择总计拟合线→选择线性→应用→再选择元素菜单→点击子组拟合线→选择线性→应用。
分析:如上图所示,通过散点图,被解释变量y(即:fore)与解释变量phy有一定的线性关系。
但回归直线的拟合效果都不是很好。
2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的?相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续。
相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式,而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。
只有当变量之间存在高度相关时,进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前,就进行回归分析,很容易造成“虚假回归”。
与此同时,相关分析只研究变量之间相关的方向和程度,不能推断变量之间相互关系的具体形式,也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况,因此,在具体应用过程中,只有把相关分析和回归分析结合起来,才能达到研究和分析的目的。
线性回归分析是相关性回归分析的一种,研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。
3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验?一般需要对哪些方面进行检验?检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。
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。
《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案与解析(第9章)
《统计分析与SPSS的应用〔第五版〕》〔薛薇〕课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据,任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量,利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。
请绘制全部样本以与不同性别下两门课程成绩的散点图,并在图上绘制三条回归直线,其中,第一条针对全体样本,第二和第三条分别针对男生样本和女生样本,并对各回归直线的拟和效果进行评价。
选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤:图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将fore导入Y轴,将phy导入X轴,将sex 导入设置标记→确定。
接下来在SPSS输出查看器中,双击上图,打开图表编辑在图表编辑器中,选择"元素"菜单→选择总计拟合线→选择线性→应用→再选择元素菜单→点击子组拟合线→选择线性→应用。
分析:如上图所示,通过散点图,被解释变量y<即:fore>与解释变量phy有一定的线性关系。
但回归直线的拟合效果都不是很好。
2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的?相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续。
相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式,而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。
只有当变量之间存在高度相关时,进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
如果在没有对变量之间是否相关以与相关方向和程度做出正确判断之前,就进行回归分析,很容易造成"虚假回归"。
与此同时,相关分析只研究变量之间相关的方向和程度,不能推断变量之间相互关系的具体形式,也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况,因此,在具体应用过程中,只有把相关分析和回归分析结合起来,才能达到研究和分析的目的。
线性回归分析是相关性回归分析的一种,研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。
3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验?一般需要对哪些方面进行检验?检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。
(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。
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《统计分析与SPSS的应用(第五版)》(薛薇)
课后练习答案
第10章SPSS的聚类分析
1、根据“高校科研研究.sav”数据,利用层次聚类分析对各省市的高校科研情况进行层次聚类分析。
要求:
1)根据凝聚状态表利用碎石图对聚类类数进行研究。
2)绘制聚类树形图,说明哪些省市聚在一起。
3)绘制各类的科研指标的均值对比图。
4)利用方差分析方法分析各类在哪些科研指标上存在显著差异。
采用欧氏距离,组间平均链锁法
利用凝聚状态表中的组间距离和对应的组数,回归散点图,得到碎石图。
大约聚成4类。
步骤:分析→分类→系统聚类→按如下方式设置……
结果:
凝聚计划
阶段
组合的集群
系数
首次出现阶段集群
下一个阶段集群 1 集群 2 集群 1 集群 2
1 26 30 328.189 0 0 2
2 26 29 638.295 1 0 7
3 20 25 1053.423 0 0 5
4 4 12 1209.922 0 0 15
5 8 20 1505.035 0 3 6
6 8 16 1760.170 5 0 9
7 24 26 1831.926 0 2 10
8 7 11 1929.891 0 0 11
9 5 8 2302.024 0 6 22
10 24 31 2487.209 7 0 22
11 2 7 2709.887 0 8 16
12 22 28 2897.106 0 0 19
13 6 23 2916.551 0 0 17
14 10 19 3280.752 0 0 25
15 4 21 3491.585 4 0 21
16 2 3 4229.375 11 0 21
17 6 13 4612.423 13 0 20
18 9 18 5377.253 0 0 25
19 14 22 5622.415 0 12 24
20 6 15 5933.518 17 0 23
21 2 4 6827.276 16 15 26
22 5 24 7930.765 9 10 24
23 6 27 9475.498 20 0 26
24 5 14 14959.704 22 19 28
25 9 10 19623.050 18 14 27
26 2 6 24042.669 21 23 28
27 9 17 32829.466 25 0 29
28 2 5 48360.854 26 24 29
29 2 9 91313.530 28 27 30
30 1 2 293834.503 0 29 0
将系数复制下来后,在EXCEL中建立工作表。
选中数据列,点击“插入”菜单 拆线图……
碎石图:
由图可知,北京自成一类,江苏、广东、上海、湖南、湖北聚成一类。
其他略。
接下来,添加一个变量CLU4_1,其值为类别值。
(1、2、3、4),再数据→汇总→设置……→确定。
均值对比,依据聚类解,利用分类汇总,计算各个聚类变量的均值
方差分析结果:分析→比较均值→单因素ANOVA→设置……→确定
不同组在各个聚类变量上的均值均存在显著差异。
2、试说明当变量存在数量级上的差异,进行层次聚类分析时为什么要对数据进行标准化处理?
因为数量级将对距离产生较大影响,并影响最终聚类结果。
3、试说明变量之间的高度相关性是否会对层次聚类分析结果造成影响?为什么?
会。
如果所选变量之间存在较强的线性关系,能够相互替代,在计算距离时同类变量将重复
“贡献”,占有较高权重,而使最终的聚类结果偏向该类变量。
4、试说明K-Mean聚类分析的基本步骤。
K-Means聚类分析步骤:
确定聚类数目K--确定K个初始类中心点--根据距离最近原则进行分类--重新确定K个类中心点--判断是否已经满足终止条件。
是一个反复迭代的分类过程。
在聚类过程中,样本所属的类会不断调整,直至达到最终稳定为止。
5、收集到我国2007年各地区城镇居民家庭平均每人全年消费支出数据,数据文件名为:“消费结构.sav”,变量包括:地区、消费性支出总额、食品、衣着、居住、家庭设备用品及服
务、医疗保健、交通和通信、教育文化娱乐服务、医疗保健、杂项商品和服务支出。
若采用层次聚类法(个体间距离定义为平方欧氏距离,类间距离定义为组间平均链锁距离),绘制的碎石图如下:
(1)依据上图,数据聚成几类较为恰当?
(2)试采用K-MEANS聚类方法,从类内相似性和类间差异性角度分析将数据聚成几类较为恰当。
(1)聚成3类较为恰当。
注:碎石图可按第9章第1题方式绘制,也可按如下方式绘制。
步骤:分析→降维→因子分析→导入全部变量到变量框中(地区变量除外)→抽取:选中碎石图→继续→确定。
得到:(可以看出,分成3类恰当)
(2)用K-MEANS聚类方法进行分类,比较分类数为2、3、4时的差别。
步骤:分析→分类→K-平均聚类→地区变量导入到标注个案,其他变量全部导入到变量框中→聚类数填2→选项:选中初始聚类中心和ANOVA→继续→确定。
得到:
ANOVA
聚类错误
均方df 均方df
F 显著性
食品13927902.967 1 246753.779 29 56.445 .000 衣着278718.565 1 37555.425 29 7.422 .011 居住667583.436 1 31940.764 29 20.901 .000 家庭设备用品及服务411657.258 1 14558.041 29 28.277 .000 医疗保健325304.302 1 34400.296 29 9.456 .005 交通和通信10285607.457 1 57486.400 29 178.922 .000 教育文化娱乐服务5226361.465 1 69080.933 29 75.656 .000 杂项商品和服务248312.931 1 6496.550 29 38.222 .000 仅当出于描述目的时才应该使用 F 检验,因为已选择聚类用于将不同聚类中的个案的差异最大化。
受观察的显著性级别并未因此得到更正,所以无法将这些级别解释为“聚类方法是等同的”假设的检验。
每个聚类中的个案数量
聚类 1 4.000
2 27.000
有效31.000
缺失.000
ANOVA
聚类错误
F 显著性
均方df 均方df
食品8311754.509 2 159294.770 28 52.178 .000
衣着100878.509 2 41645.317 28 2.422 .107 居住565811.147 2 16508.690 28 34.274 .000 家庭设备用品及服务237257.836 2 12833.027 28 18.488 .000 医疗保健198689.996 2 33054.746 28 6.011 .007 交通和通信4709934.064 2 90458.748 28 52.067 .000 教育文化娱乐服务2676015.304 2 67059.926 28 39.905 .000 杂项商品和服务150742.666 2 4829.555 28 31.213 .000 仅当出于描述目的时才应该使用 F 检验,因为已选择聚类用于将不同聚类中的个案的差异最大化。
受观察的显著性级别并未因此得到更正,所以无法将这些级别解释为“聚类方法是等同的”假设的检验。
每个聚类中的个案数量
聚类 1 1.000
2 25.000
3 5.000
有效31.000
缺失.000
将上图中的聚类数修改为4,则得到:
ANOVA
聚类错误
均方df 均方df
F 显著性
食品6461251.597 3 62963.251 27 102.619 .000 衣着135334.013 3 35623.106 27 3.799 .022 居住237725.271 3 32618.140 27 7.288 .001 家庭设备用品及服务142250.914 3 15077.322 27 9.435 .000 医疗保健111992.289 3 36553.186 27 3.064 .045 交通和通信3596731.324 3 43056.263 27 83.536 .000 教育文化娱乐服务1812882.568 3 66335.586 27 27.329 .000 杂项商品和服务97486.291 3 5342.741 27 18.246 .000 仅当出于描述目的时才应该使用 F 检验,因为已选择聚类用于将不同聚类中的个案的差异最大化。
受观察的显著性级别并未因此得到更正,所以无法将这些级别解释为“聚类方法是等同的”假设的检验。
每个聚类中的个案数量
聚类 1 1.000
2 3.000
3 15.000
4 12.000
有效31.000
缺失.000
从3个ANOVA表可以看出,分为2类时,P-值均小于0.05,表明有显著差异;分
为3类时,出现了“衣着”的P-值为0.107,大于0.05;分为4类时,P-值均小于0.05,
表明有显著差异。
表明仅从ANOVA表看,分为3类,不合适。
再看F值,F值大表明组间差大,组内差小,即类内相似性大,类间差异性大,经比较可以看出,分类2类时,组间方差和组内方差均较大,而分为4类时,组间方差和组内方差相对来说,组内方差缩小得明显一些。
故分为4类较为恰当。