浅谈排序题的统计分析报告
计数排序算法实验报告
一、实验目的1. 理解计数排序算法的基本原理和适用场景。
2. 掌握计数排序算法的实现方法。
3. 通过实验验证计数排序算法的性能和效率。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.83. 开发工具：PyCharm三、实验内容1. 理解计数排序算法原理2. 实现计数排序算法3. 实验数据准备4. 性能测试与分析5. 总结与展望四、实验原理计数排序是一种非比较排序算法，其基本思想是统计数组中每个元素的出现次数，然后按照统计结果依次输出元素。
计数排序的时间复杂度为O(n+k)，空间复杂度为O(n+k)，其中n为待排序数组长度，k为最大元素与最小元素之差。
计数排序的步骤如下：（1）找出数组中的最大值和最小值，计算它们的差值d；（2）创建一个长度为d+1的数组count，初始化所有元素为0；（3）遍历待排序数组，将每个元素值作为索引，将count数组对应索引位置的值加1；（4）遍历count数组，将count数组中非0元素依次输出到新数组result中；（5）将result数组赋值给原数组，完成排序。
五、实验步骤1. 实现计数排序算法```pythondef counting_sort(arr):max_val = max(arr)min_val = min(arr)d = max_val - min_valcount = [0] (d + 1)result = [0] len(arr)# 统计元素出现次数for num in arr:count[num - min_val] += 1# 计算前缀和for i in range(1, d + 1):count[i] += count[i - 1]# 逆序输出元素到新数组for num in arr[::-1]:result[count[num - min_val] - 1] = num count[num - min_val] -= 1# 将result数组赋值给原数组for i in range(len(arr)):arr[i] = result[i]```2. 准备实验数据```pythonimport random# 生成随机数组def generate_random_array(length, min_val, max_val):return [random.randint(min_val, max_val) for _ in range(length)] # 测试数据test_array = generate_random_array(1000, 0, 1000)```3. 性能测试与分析```pythonimport time# 测试计数排序算法def test_counting_sort():start_time = time.time()counting_sort(test_array)end_time = time.time()print("排序耗时：{:.6f}秒".format(end_time - start_time))test_counting_sort()```4. 总结与展望本次实验通过对计数排序算法的学习和实现，加深了对排序算法的理解。
数据排列实验报告
一、实验目的1. 了解数据排列的基本概念和方法。
2. 掌握常用数据排列算法的原理和实现。
3. 通过实验验证不同排列算法的性能和适用场景。
二、实验原理数据排列是指将一组无序的数据按照一定的顺序进行排序的过程。
常见的排列算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
本实验主要研究以下几种排序算法：1. 冒泡排序：通过比较相邻元素，将较大的元素交换到后面，直到整个序列有序。
2. 选择排序：在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。
3. 插入排序：将一个记录插入到已经排好序的有序表中，从而得到一个新的、记录数增加1的有序表。
4. 快速排序：通过一趟排序将待排序的记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，再分别对这两部分记录继续进行排序。
5. 归并排序：将两个或两个以上的有序表合并成一个新的有序表。
三、实验内容1. 编写数据生成函数，生成一定数量的随机数作为待排序数据。
2. 分别实现冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序算法。
3. 对每种排序算法进行性能测试，包括排序时间、空间复杂度等。
4. 分析不同排序算法的适用场景和优缺点。
四、实验步骤1. 导入必要的库文件，如random、time等。
2. 编写数据生成函数，生成一定数量的随机数。
3. 编写冒泡排序算法，实现数据排序功能。
4. 编写选择排序算法，实现数据排序功能。
5. 编写插入排序算法，实现数据排序功能。
6. 编写快速排序算法，实现数据排序功能。
7. 编写归并排序算法，实现数据排序功能。
8. 对每种排序算法进行性能测试，记录排序时间和空间复杂度。
9. 分析不同排序算法的适用场景和优缺点。
五、实验结果与分析1. 数据生成函数：生成10000个随机数，范围在0到9999之间。
2. 冒泡排序：- 排序时间：约0.02秒- 空间复杂度：O(1)- 适用场景：数据量较小，几乎可以忽略排序时间。
数组排序实验报告分析(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过编程实现几种常见的数组排序算法，并对它们的性能进行分析比较。
通过实验，加深对排序算法的理解，掌握不同排序算法的原理和应用场景，提高编程能力。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.83. 开发工具：PyCharm三、实验内容本次实验选择了以下几种常见的排序算法进行实现和比较：1. 冒泡排序2. 选择排序3. 插入排序4. 快速排序5. 归并排序四、实验步骤1. 编写冒泡排序算法2. 编写选择排序算法3. 编写插入排序算法4. 编写快速排序算法5. 编写归并排序算法6. 对各种排序算法进行性能测试，包括排序时间、内存占用等7. 分析比较各种排序算法的性能特点五、实验结果与分析1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法，基本思想是相邻元素进行比较和交换，直到没有可交换的元素为止。
在最好情况下（数组已排序），冒泡排序的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。
但在最坏情况下（数组逆序），时间复杂度降为O(n^2)。
实验结果显示，冒泡排序在最好情况下排序速度较快，但在最坏情况下性能较差。
2. 选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法，基本思想是每次从待排序的序列中选取最小（或最大）的元素，放到序列的起始位置，然后继续对剩余未排序的元素进行同样的操作，直到全部排序完毕。
实验结果显示，选择排序在最好、最坏和平均情况下的时间复杂度均为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。
其性能与冒泡排序相似，但排序速度略慢。
3. 插入排序插入排序是一种简单直观的排序算法，基本思想是将待排序的序列分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分取出一个元素，将其插入到已排序部分的合适位置，直到全部排序完毕。
实验结果显示，插入排序在最好情况下（数组已排序）的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。
但在最坏情况下（数组逆序），时间复杂度降为O(n^2)。
在平均情况下，插入排序的性能优于冒泡排序和选择排序。
排序检验实验报告
一、实验目的1. 理解排序检验的基本原理和方法。
2. 掌握排序检验的应用场景。
3. 通过实际操作，验证排序检验的有效性。
二、实验原理排序检验（Rank Test）是一种非参数检验方法，用于检验两个独立样本是否来自同一总体。
其基本思想是将样本数据从小到大排序，计算两个样本的秩和，然后根据秩和比较两个样本是否具有显著差异。
三、实验材料1. 计算机2. 数据处理软件（如SPSS、R等）3. 实验数据四、实验步骤1. 收集实验数据，确保两组数据相互独立。
2. 对两组数据进行排序，得到各自的秩。
3. 计算两组数据的秩和。
4. 根据秩和计算检验统计量。
5. 根据检验统计量查表得到临界值。
6. 判断两组数据是否来自同一总体。
五、实验结果与分析1. 数据描述本实验选取了两组独立样本，分别为样本A和样本B。
样本A包含10个数据，样本B包含10个数据。
两组数据如下：样本A：3, 5, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15样本B：1, 4, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 132. 排序及秩计算将两组数据从小到大排序，得到各自的秩：样本A：1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10样本B：1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 103. 秩和计算计算两组数据的秩和：样本A秩和：1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 = 55样本B秩和：1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 = 554. 检验统计量及临界值计算检验统计量：T = |秩和A - 秩和B| / √[nA nB (nA + nB + 1) / 12]T = |55 - 55| / √[10 10 (10 + 10 + 1) / 12]T = 0查表得到临界值，以α = 0.05为例，查表得到临界值为1.98。
5. 判断结果由于计算得到的检验统计量T = 0小于临界值1.98，因此无法拒绝原假设，即两组数据来自同一总体。
算法排序问题实验报告
《排序问题求解》实验报告一、算法得基本思想1、直接插入排序算法思想直接插入排序得基本思想就是将一个记录插入到已排好序得序列中,从而得到一个新得,记录数增 1 得有序序列。
直接插入排序算法得伪代码称为InsertｉonＳorｔ，它得参数就是一个数组A[1、、n］,包含了n个待排序得数。
用伪代码表示直接插入排序算法如下:IｎsｅrtｉonＳｏｒt (Ａ)for i←2 tｏnｄo ｋeｙ←Ａ[i］／/key 表示待插入数//Ｉnsｅrt A［i] ｉnto ｔhｅsｏrteｄｓequence A［1、、i-１］j←i-1wｈｉｌe j＞0 ａnｄＡ[j]＞keydo A[j＋１］←A［j］j←j-1Ａ[j+1］←keｙ2、快速排序算法思想快速排序算法得基本思想就是，通过一趟排序将待排序序列分割成独立得两部分，其中一部分记录得关键字均比另一部分记录得关键字小,则可对这两部分记录继续进行排序,以达到整个序列有序。
假设待排序序列为数组A[１、、n]，首先选取第一个数Ａ[0],作为枢轴(ｐｉvｏt)，然后按照下述原则重新排列其余数:将所有比Ａ[0]大得数都排在它得位置之前,将所有比A[０]小得数都排在它得位置之后,由此以A[0]最后所在得位置i 作为分界线,将数组A[1、、n]分成两个子数组Ａ［1、、i－1］与Ａ[ｉ+1、、n］。
这个过程称作一趟快速排序。
通过递归调用快速排序,对子数组A[1、、ｉ-1]与A[i＋1、、n]排序。
一趟快速排序算法得伪代码称为Paｒtｉtion，它得参数就是一个数组A[１、、n］与两个指针ｌoｗ、high,设枢轴为ｐｉvotｋeｙ，则首先从higｈ所指位置起向前搜索,找到第一个小于ｐivｏtｋey得数,并将其移到低端,然后从low 所指位置起向后搜索,找到第一个大于pivotkey 得数,并将其移到高端，重复这两步直至low=ｈigh。
最后,将枢轴移到正确得位置上。
用伪代码表示一趟快速排序算法如下:Partiｔｉｏn ( Ａ，low，higｈ)A[０］←A[low]／／用数组得第一个记录做枢轴记录priｖotkey←Ａ[low]//枢轴记录关键字wｈile lｏw<ｈigh //从表得两端交替地向中间扫描whｉle low<high ＆＆A［high]>＝pｒivotｋey do ｈｉｇh←higｈ-1A［loｗ]←Ａ[high] //将比枢轴记录小得记录移到低端ｗｈile low<ｈigh &＆A[ｌow］＜＝pivｏｔkｅｙ)dｏlow←lｏw+１A[hｉｇｈ]←A[ｌoｗ] ／/将比枢轴记录大得记录移到高端A［ｌow]←Ａ［０] //枢轴记录到位retｕｒn low ／/返回枢轴位置二、算法得理论分析1、直接插入排序算法理论分析从空间来瞧，直接插入排序只需要一个数得辅助空间;从时间来瞧,直接插入排序得基本操作为:比较两个关键字得大小与移动记录。
数据结构排序实践报告(2篇)
第1篇一、引言随着计算机技术的飞速发展，数据结构在计算机科学中扮演着越来越重要的角色。
排序算法作为数据结构的重要组成部分，对于提高数据处理的效率具有重要意义。
本报告旨在通过实践，探讨几种常见的排序算法，分析其优缺点，并验证其在实际应用中的性能。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.73. 数据集：随机生成的10000个整数，范围在0到10000之间三、实验内容本次实验主要针对以下几种排序算法进行实践：1. 冒泡排序2. 选择排序3. 插入排序4. 快速排序5. 归并排序四、实验步骤1. 定义排序算法（1）冒泡排序```pythondef bubble_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n):for j in range(0, n-i-1):if arr[j] > arr[j+1]:arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j] return arr```（2）选择排序```pythondef selection_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n):min_idx = ifor j in range(i+1, n):if arr[min_idx] > arr[j]:min_idx = jarr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i] return arr```（3）插入排序```pythondef insertion_sort(arr):for i in range(1, len(arr)):key = arr[i]j = i-1while j >=0 and key < arr[j]:arr[j+1] = arr[j]j -= 1arr[j+1] = keyreturn arr```（4）快速排序```pythondef quick_sort(arr):if len(arr) <= 1:return arrpivot = arr[len(arr) // 2]left = [x for x in arr if x < pivot]middle = [x for x in arr if x == pivot]right = [x for x in arr if x > pivot]return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right) ```（5）归并排序```pythondef merge_sort(arr):if len(arr) <= 1:return arrmid = len(arr) // 2left = merge_sort(arr[:mid])right = merge_sort(arr[mid:])return merge(left, right)def merge(left, right):result = []i = j = 0while i < len(left) and j < len(right):if left[i] < right[j]:result.append(left[i])i += 1else:result.append(right[j])j += 1result.extend(left[i:])result.extend(right[j:])return result```2. 生成随机数据集```pythonimport randomdata = [random.randint(0, 10000) for _ in range(10000)] ```3. 测试排序算法```pythondef test_sort(sort_func):start_time = time.time()sorted_data = sort_func(data.copy())end_time = time.time()print(f"{sort_func.__name__} took {end_time - start_time:.6f} seconds")return sorted_datasorted_data_bubble = test_sort(bubble_sort)sorted_data_selection = test_sort(selection_sort)sorted_data_insertion = test_sort(insertion_sort)sorted_data_quick = test_sort(quick_sort)sorted_data_merge = test_sort(merge_sort)```五、实验结果与分析1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法，其时间复杂度为O(n^2)。
排队分析报告
排队分析报告摘要排队是各种场合中常见的现象，如银行、超市、餐厅等。
合理的排队管理能够提高服务效率，减少等待时间，提升顾客满意度。
本文将介绍一种排队分析的方法，以帮助组织或企业优化排队管理。
引言排队问题一直以来都是组织和企业面临的挑战。
长时间的等待可能导致顾客的不满，影响他们对服务质量的评价。
因此，了解排队现象并采取相应的措施成为组织和企业管理者的任务。
步骤以下是一种基本的排队分析方法，可用于排队问题的分析和优化。
步骤1：数据收集首先，需要收集与排队相关的数据。
这包括顾客的到达时间、服务开始时间和服务结束时间。
可以通过观察和记录数据的方式进行收集。
此外，还可以使用电子系统来自动记录相关数据。
步骤2：计算平均等待时间和平均服务时间在收集到数据后，可以计算平均等待时间和平均服务时间。
平均等待时间是指顾客在排队中等待的平均时间。
平均服务时间是指服务员为每个顾客提供服务的平均时间。
平均等待时间 = 总等待时间 / 顾客数量平均服务时间 = 总服务时间 / 顾客数量步骤3：计算系统利用率系统利用率是指服务员在一定时间内为顾客提供服务的时间与总时间的比值。
它反映了系统的繁忙程度。
系统利用率 = 总服务时间 / 总时间步骤4：计算队列长度和排队时间队列长度是指排队中顾客的数量。
排队时间是指顾客在队列中所花费的总时间。
步骤5：分析结果并制定优化措施根据以上计算结果，可以分析排队问题并制定相应的优化措施。
例如，如果平均等待时间过长，则可以考虑增加服务员的数量或提供更高效的服务方式。
如果系统利用率较低，则可以考虑优化服务员的工作安排，以充分利用系统资源。
结论排队分析是一种常用的优化工具，可以帮助组织和企业提高服务质量，减少等待时间。
通过收集数据、计算指标和分析结果，可以更好地理解排队问题并制定相应的改进策略。
希望本文介绍的步骤对于排队管理有所帮助，并能为组织和企业提供更好的服务。
对排名的分析报告模板
对排名的分析报告模板在网络竞争日益激烈的当下，搜索引擎排名已经成为了影响网站流量和用户转化的关键指标之一。
对排名的分析报告就是对一个网站在搜索引擎中的排名情况进行定期监测和分析，以便及时跟进和调整网站的SEO优化策略，提升网站在搜索引擎中的排名，从而带来更多的流量。
报告格式对排名的分析报告通常以文章形式输出，包含以下方面的内容：•日期：报告的生成日期，用于标识报告的时效性。
•关键词：监测的关键词列表，列出所有关键词及其排名位置。
•排名变化：每个关键词在本次和上次监测中的排名变化情况。
•热点新闻：列出最近一段时间内与网站或相关行业有关的热点新闻。
•SEO建议：结合排名变化情况和热点新闻，给出SEO优化建议。
该报告的格式可以通过Markdown文本格式来输出，便于查看和分享。
具体的排版风格可以根据团队的需要自行调整。
监测指标为了更好的监测和分析排名情况，需要考虑以下几个指标：关键词关键词是搜索引擎上搜索和查找某个网站的主要关键词。
通过监测关键词的排名情况，可以确定网站在目标用户搜索时的搜索结果位置。
在制作报告前，需要确定好关键词列表，以便进行排名监测。
排名变化排名变化是指在此次和上次监测中，每个关键词的排名变化情况。
排名变化分为上升、下降和持平三种情况，需要记录下来并总结出规律和趋势。
热点新闻热点新闻是指最近一段时间内与网站或相关行业有关的新闻事件。
了解和跟踪热点新闻，可以及时调整和优化SEO策略，以适应当前的市场需求。
SEO建议在了解了排名变化和热点新闻后，需要结合自己的SEO经验和市场研究，给出具有实际可行性的SEO优化建议。
报告输出周期为了及时了解和调整SEO策略，需要定期输出对排名的分析报告，建议按照以下周期输出：•日报：适用于新站点或特别重要的关键词，每天监测一次并输出报告。
•周报：适用于普通站点或不十分重要的关键词，每周监测一次并输出报告。
•月报：适用于稳定的站点或很不重要的关键词，每月监测一次并输出报告。
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排序题的统计分析
【说明】这里的排序题指的是封闭性排序题，排序题是一种特殊形式的多项选
择题，因此，对于排序题的统计分析有很多之处与普通多项选择题类似，某些环
节就是重复做几次而已
一个排序题相当于若干个子问题，实际上就是问排在第1的是哪项，排在第
2…n的是哪项,也就是第1个选项排在第几位，第2…m选项排在第几位。因此，
设置子问题有两个角度：一是根据题项，二是根据选项。
采用第一种方法设置子问题时，设置出来的问题数等于排位数，即题中要求
的排出；第二种方法设置子问题时，设置出来的问题数等于选项数。下面以这个
问题“请从下列5个运动鞋品牌中选出你第3喜欢的品牌，并按喜欢的程度最高
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到低排列： 宁 安踏 361 双星 鸿星尔克”来说明这两种方法的操作：
第一种方法：上述问题相当于下面3个问题
1.请从下列5个运动鞋品牌中选出你第1喜欢的品牌：
A宁 B安踏 C361 D双星 E鸿星尔克
2.请从下列5个运动鞋品牌中选出你第2喜欢的品牌：
A宁 B安踏 C361 D双星 E鸿星尔克
3.请从下列5个运动鞋品牌中选出你第3喜欢的品牌：
A宁 B安踏 C361 D双星 E鸿星尔克
第二种方法：上述问题相当于下面5个问题
1.在宁、安踏、361、鸿星尔克、双星5个运动鞋品牌中，你喜欢宁的程度
如何？（ ）
A不在前3名 B排在第1 C排在第2 D排在第3
2.在宁、安踏、361、鸿星尔克、双星5个运动鞋品牌中，你喜欢安踏的程
度如何？（ ）
A不在前3名 B排在第1 C排在第2 D排在第3
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3.在宁、安踏、361、鸿星尔克、双星5个运动鞋品牌中，你喜欢361的程
度如何？（ ）
A不在前3名 B排在第1 C排在第2 D排在第3
4.在宁、安踏、361、鸿星尔克、双星5个运动鞋品牌中，你喜欢鸿星尔克
的程度如何？（ ）
A不在前3名 B排在第1 C排在第2 D排在第3
5.在宁、安踏、361、鸿星尔克、双星5个运动鞋品牌中，你喜欢双星的程
度如何？（ ）
A不在前3名 B排在第1 C排在第2 D排在第3
无论采用那种方法设置子问题，各子问题的选项是一致的，并且顺序必须一
致，这样是为了在数据录入时输入的数据具有可比性。
一个排序题相当于若干个子问题，因此，对排序题的编码是对构成其的各个
子问题的备选项进行编码，同样，在建立数据库时，对排序题设置变量就是对构
成其的各个子问题设置变量，这意味着对一个排序题需要设置若干个（选项数量
或排位数，即子问题数量）子变量。
对于“请从下列5个运动鞋品牌中选出你第3喜欢的品牌，并按喜欢的程度
最高到低排列： 宁 安踏 361 双星 鸿星尔克”这个问题，下面从采用
第二种方法设置子问题的角度来讲解编码、设置变量、数据录入以及统计分析。
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对采用第二种方法设置的5个子问题的选项的编码我们可以如下设置：不在
前3名(0) 排在第1 (1) 排在第2(2) 排在第3(3)，对5个子问题设置的
变量分别为LN、AT 、SLY、SHX、HXEK（当然也可以是其他的，这些变量分别用
来衡量作答者宁、安踏 、361、双星、鸿星尔克各品牌在五个品牌中喜欢的程度
位置）。作答者在排序题中将哪个选项排在第1位，则该选项对应的子问题的答
案是B，在数据库中输入数据时， 相应变量的数据为1;将哪个选项排在第2位，
则该选项对应的子问题的答案是C，在数据库中输入数据时， 相应变量的数据
为2，将哪个选项排在第3位，则该选项对应的子问题的答案是D，在数据库中
输入数据时， 相应变量的数据为3；对于作答者在排序题中没有选中的选项，
其对应的子问题的答案是A，在数据库中输入数据时， 相应变量的数据为0。
输入数据完后，统计分析有两种方法：
第一种方法就是，点击“AnalyzeDescriptives Statistics
Descriptives ”或“AnalyzeDescriptive Statistics Frequencies ”，
二者的区别在于输出结果是否涉及图/表以及涉及到的指标不一样（具体的差异
大家可以进行观察比较）。使用这两个命令可以一个一个变量单独进行操作，也
可以多项同时进行操作（输出的结果及图/表是按照一个一个变量展开，即所有
变量的统计结果可以一次输出，但不会出现在一图/表中）
第二种方法与将各变量合并成若干个（排位数）对一定数字进行计数的新变
量，然后，再执行一定的命令即可输出结果，与第一种方法相比，输出的结果不
会涉及到图以及各变量的统计结果会集中在一种表中反映等。具体如下：
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将各变量合并成若干个（排位数）对一定数字进行计数的新变量：点击
“analyse emultiple response define sets”，将”set definition” 框
中所需要合并的变量送入右框，在“dichotomies counted value”后框中 输入
计数的数字（在上例中，我们需要统计的是各品牌在五个品牌中的喜欢程度位置，
即统计排在第1的品牌情况、排在第2的品牌情和排在第3的品牌情况，不，而
1代表第1喜欢，2代表第2喜欢，3代表第3喜欢，0代表不在前3，所以需要
输入1、2、3，注意1、2、3不是一次输入，而是分三次输入，从而生生成三个
新变量），并在name后框中输入新变量的名称（变量反映排在第1/2/3的品牌
情况），如下图所示：
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完成上述步骤后，点击add并点击close。【注意：定义一个新变量点击一
次add，待所有的新变量都定义完毕并点击了add后再点击close】。所有的新
变量都定义完毕并点击了add后，出现如下图表：
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执行一定的命令即可输出结果:在“analyse emultiple response
define sets Frequencies”，将刚才定义的变量从左框送入右框（如
下图所示），点击ok即可。定义的变量可以一个一个单独进行统计，也可
以一次性进行统计（输出的结果按变量列示，即一个变量对应一个表格）。
【与多项选择题的比较】：原理一致，编码的数量增加，采用第二种方法进
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行统计分析时需要定义多个新的变量
【练习】请从采用第二种方法设置子问题的角度进行编码、变量设置、数据
录入以及统计分析相关演练（补充：从这个角度进行统计时，相关数字的含义发
生了变化，新变量的含义也发生了变化，请大家进行具体比较）
【补充说明】对于相关窗口中的参数选项请大家在操作的过程中进行比较
【特别说明】采用第二种方法是针对各子问题的变量都必须设置成数字型