第5章spss的参数检验(课后练习参考)
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课后习题课后习题答案汇总（第五版）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。
第五章SPSS参数检验
假设检验的基本原理
• 基本信念：利用小概率原理进行反证明。小概率事 件在一次实验中不可能发生。
例如：对人民大学男生平均身高进行推断
– H0：平均身高为173
– 样本平均身高为178，由于存在抽样误差，不能直接拒绝H0。 而需要考虑：在H0成立的条件下，一次抽样得到平均身高为178的可 能性有多大。如果可能性较大，是个大概率事件（与相比较），则不 能认为H0不正确。否则，如果可能性较小，是个小概率事件， 但确实发生了，则只能认为H0不正确。
SPSS两配对样本t检验
(一) 含义: 根据配对样本对两总体均值是否有显著差异进行推断.
例如： 某种减肥茶是否有效 (二)要求:
• 两样本数据必须两两配对,即:样本个数相同,个案顺序相同.如:减 肥茶的效果、不同广告形式对销售额的影响.(控制了个案自身的 影响)
• 两总体服从正态分布
SPSS两配对样本t检验
在test后的框中输入检验值
SPSS单样本t检验
(五)option选项
• confidence interval:指定输出－0的置信区间.默认值为 95%.
• Missing values: 缺失值的处理(单样本检验时以下选项没有差别)
– exclude cases analysis by analysis:当分析时涉及到有缺失 值变量时再剔除相应的个案
(三)基本思路
• H0:两总体均值无显著差异,差值序列的均值u0 =0.
• 构造统计量：同单样本均值检验
t D
– D=X- u0 S为差值序列的标准差
S/ n
– 实质是先求出每对测量值的差值;然后检验差值序列的均值
是否与0有显著差异.
第5章 SPSS的参数检验-t检验练习题N
第5章SPSS的参数检验-t检验练习题1、给出配对T检验和两组独立样本分别适用的条件，并叙述其主要操作流程。
2、思考在工作学习中，还有哪些问题与本章案例相似？将它写成本书的案例形式，并给出操作过程和输出结果说明。
3、某学校想要测试一个英语新教学方案的效果，从一个班级中随机抽取15名学生，经过一个学期的教学，其测试前后成绩如下表所示，问该方案是否引起学生成绩的显著变化。
表15名学生测试前后的成绩第5章t检验（参数假设检验）应用练习以数据文件“gd95.xls”（1995年广州市中小学生体质原始数据）的数据为依据。
1、试比较广州市城乡男女7岁学生血红蛋白差异，并说明因此而得到的结果。
【以下是参考案例】复杂格式1(城乡男女7岁学生血红蛋白)男(150人) 女(150人) t值P值城乡13.221±1.05912.130±1.28413.077±1.02712.088±1.1071.195.303P=0.233>0.05P=0.762>0.05t值-8.030 -8.023P值P=0.000<0.05 P=0.000<0.0186说明：由于城市男女7岁学生血红蛋白均值T检验结果P= .23>0.05，差异没有显著性意义，可认为城市男女7岁学生血红蛋白没有差异；同时乡村男女7岁学生血红蛋白均值T检验结果P= .76>0.05，差异没有显著性意义，可认为乡村市男女7岁学生血红蛋白没有差异。
但，城乡7岁男生血红蛋白均值T检验结果P= .00<0.05，有显著性意义，可认为城乡7岁男生血红蛋白有差异；城乡7岁女生血红蛋白均值T检验结果P= .00<0.05，没有显著性意义，可认为城乡7岁男生血红蛋白有差异。
综上所述，7岁学生血红蛋白方面仅仅存在城乡差别而没有性别差异，而且城市学生优于乡村学生。
营养……2、试比较广州市城乡男女8岁、18岁学生下列指标的差异，并说明因此而得到的结果。
第5章-SPSS基本统计分析说课讲解
6.单击Format指定列联表各单元的输出排 列顺序；
7.单击Statistics指定用哪种方法分析行变 量和列变量的关系。
5.5 多选项分析
一、什么是多选项问题 二、分析多选项问题的一般方案 三、多选项分析处理多选项问题
一、什么是多选项问题
③Charts 统计图形
④Format 设置频数表输出格式。
● Multiple variables 多变量栏 •Compare variables，将所有变量结果在一个图形z 中输出 •Organize output by variables ，为每一个变量单独 输出一个图形。
Statistics
variables/File is already sorted。
四、分组计算描述统计量
5.2 变量的频数分析
一、变量频数的描述方法 利用变量的频数分布分析可以方便
的对数据按组进行归类整理，形成各观 测量的不同水平（分组）的频数分布情 况表和图形，以便对数值的数量特征和 内部结构状况有一个概括的认识。
7
11.00
12.00
13.00
16.00
5.4 交叉分组下的频数分析
一、交叉分组下的频数分析
1.主要任务： （1）编制交叉列联表
（2）变量间进行相关性分析
一、交叉分组下的频数分析
1. 交叉列联表 两个或两个以上的变量交叉分组后形成的
列联表。 行变量(Row)：表1、2中 职称 列变量(Column)：表1、2中文化程度 层变量(Layer)：表2中性别
5.3 变量的频数分析
1.频数、百分比 有效百分比：各频数占总有效样本数之比 累计百分比：各百分比逐级累加结果。 2.分位数 4分位数（Quartiles） 3.统计图形 条形图、饼图、直方图
《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第5章)
《统计分析和SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第5章SPSS的参数检验1、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，如果按照英语六级考试的话，一般平均得分为75分。
现从雇员中随机选出11人参加考试，得分如下： 80, 81, 72, 60, 78, 65, 56, 79, 77,87, 76 请问该经理的宣称是否可信。
原假设：样本均值等于总体均值即u=u0=75步骤：生成spss数据→分析→比较均值→单样本t检验→相关设置→输出结果（Analyze->compare means->one-samples T test；）采用单样本T检验（原假设H0:u=u0=75,总体均值与检验值之间不存在显著差异）；单个样本统计量N 均值标准差均值的标准误成绩11 73.73 9.551 2.880单个样本检验检验值 = 75t df Sig.(双侧) 均值差值差分的 95% 置信区间下限上限成绩-.442 10 .668 -1.273 -7.69 5.14分析：指定检验值:在test后的框中输入检验值（填75），最后ok!分析：N=11人的平均值（mean）为73.7，标准差（std.deviation）为9.55,均值标准误差(std error mean)为2.87.t统计量观测值为-4.22，t统计量观测值的双尾概率p-值（sig.(2-tailed)）为0.668，六七列是总体均值与原假设值差的95%的置信区间,为(-7.68,5.14),由此采用双尾检验比较a和p。
T统计量观测值的双尾概率p-值（sig.(2-tailed)）为0.668＞a=0.05所以不能拒绝原假设；且总体均值的95%的置信区间为(67.31,80.14),所以均值在67.31~80.14内,75包括在置信区间内,所以经理的话是可信的。
2、在某年级随机抽取35名大学生，调查他们每周的上网时间情况，得到的数据如下（单位：小时）：（1）请利用SPSS对上表数据进行描述统计，并绘制相关的图形。
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第5章)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第5章SPSS的参数检验1、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，如果按照英语六级考试的话，一般平均得分为75分。
现从雇员中随机选出11人参加考试，得分如下： 80, 81, 72, 60, 78, 65, 56, 79, 77,87, 76 请问该经理的宣称是否可信。
原假设：样本均值等于总体均值即u=u0=75步骤：生成spss数据→分析→比较均值→单样本t检验→相关设置→输出结果（Analyze->compare means->one-samples T test；）采用单样本T检验（原假设H0:u=u0=75,总体均值与检验值之间不存在显著差异）；分析：指定检验值:在test后的框中输入检验值（填75），最后ok!分析：N=11人的平均值（mean）为73.7，标准差（std.deviation）为9.55,均值标准误差(std error mean)为2.87.t统计量观测值为-4.22，t统计量观测值的双尾概率p-值（sig.(2-tailed)）为0.668，六七列是总体均值与原假设值差的95%的置信区间,为(-7.68,5.14),由此采用双尾检验比较a和p。
T统计量观测值的双尾概率p-值（sig.(2-tailed)）为0.668＞a=0.05所以不能拒绝原假设；且总体均值的95%的置信区间为(67.31,80.14),所以均值在67.31~80.14内,75包括在置信区间内,所以经理的话是可信的。
2、在某年级随机抽取35名大学生，调查他们每周的上网时间情况，得到的数据如下（单位：小时）：（1）请利用SPSS对上表数据进行描述统计，并绘制相关的图形。
（2）基于上表数据，请利用SPSS给出大学生每周上网时间平均值的９５％的置信区间。
（1）分析描述统计描述、频率（2）分析比较均值单样本T检验每周上网时间的样本平均值为27.5，标准差为10.7，总体均值95%的置信区间为23.8-31.2.3、经济学家认为决策者是对事实做出反应，不是对提出事实的方式做出反应。
spss习题及其答案
spss习题及其答案
SPSS习题及其答案
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种统计分析软件，广泛应用于社会科学和商业研究。
它可以帮助研究人员对数据进行分析、建模和预测。
在学习和使用SPSS的过程中，习题和答案是非常重要的，可以帮助我们更好地理解和掌握SPSS的使用方法和技巧。
下面是一些常见的SPSS习题及其答案，供大家参考：
1. 问题：如何在SPSS中导入数据？
答案：在SPSS中，可以通过“文件”菜单中的“打开”选项来导入数据，也可以直接拖拽数据文件到SPSS的工作区。
2. 问题：如何计算变量的描述性统计量？
答案：在SPSS中，可以使用“分析”菜单中的“描述统计”选项来计算变量的描述性统计量，包括均值、标准差、最大值、最小值等。
3. 问题：如何进行相关性分析？
答案：在SPSS中，可以使用“分析”菜单中的“相关”选项来进行相关性分析，可以计算变量之间的皮尔逊相关系数或斯皮尔曼相关系数。
4. 问题：如何进行回归分析？
答案：在SPSS中，可以使用“回归”选项来进行回归分析，可以进行简单线性回归、多元线性回归等不同类型的回归分析。
5. 问题：如何进行因子分析？
答案：在SPSS中，可以使用“因子”选项来进行因子分析，可以帮助研究人员发现变量之间的潜在结构和关联。
通过以上习题及其答案的学习和实践，我们可以更好地掌握SPSS的使用方法，提高数据分析的效率和准确性。
希望大家在学习SPSS的过程中能够多多练习，不断提升自己的数据分析能力。
SPSS习题及其答案是我们学习的好帮手，也是我们进步的动力。
spss课后作业答案
SPSS课后作业第一章1-1、spss的运行方式有几种？分别是什么？答：SPSS的运行方式有三种，分别是批处理方式、完全窗口菜单运行方式、程序运行方式。
1-2、SPSS中“DataView”所对应的表格与一般的电子处理软件有什么区别？答：与一般电子表格处理软件相比，SPSS的“Data View”窗口还有以下一些特性：（1）一个列对应一个变量，即每一列代表一个变量（Variable）或一个被观测量的特征；（2）行是观测，即每一行代表一个个体、一个观测、一个样品，在SPSS中称为事件（Case）；（3）单元包含值，即每个单元包括一个观测中的单个变量值；（4）数据文件是一张长方形的二维表。
第二章2-1、在SPSS中可以使用那些方法输入数据？答：SPSS中输入数据一般有以下三种方式：（1）通过手工录入数据；（2）可以将其他电子表格软件中的数据整列（行）的复制，然后粘贴到SPSS中；（3）通过读入其他格式文件数据的方式输入数据。
2-2、对于缺失值，如何利用SPSS进行科学替代？答：选择“Transform”菜单的Replace Missing Values命令，弹出Replace Missing Values 对话框。
先在变量名列中选择1个或多个存在缺失值的变量，使之添加到“New Variable(s)”框中，这时系统自动产生用于替代缺失值的新变量。
最后选择合适的替代方式即可。
2-3、在计算数据的加权平均数时，如何对变量进行加权？答：选择“Data”菜单中的Weight Cases命令，出现如图2-22所示的Weight Cases对话框。
其中， Do not weight cases项表示不做加权，这可用于取消加权；Weight cases by 项表示选择1个变量做加权。
2-4、如何对变量进行自动赋值？答：变量的自动赋值可以将字符型、数字型数值转变成连续的整数，并将结果保存在一个新的变量中。
具体操作的过程如下：选择“Transform”菜单中的Automatic Recode命令，在出现的对话框中，从左边的变量列表中选择需要自动赋值的变量，将它添加到Variable -> New Name框中，然后在下面New Name右边的文本框中输入新的变量名称，单击New Name 按钮，将新的变量名添加到上面的框中。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
SPSS的参数检验
1、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，如果按照英语六级考试的话，一般平均得分为75分。
现从雇员中随机选出11人参加考试，得分如下：
80, 81, 72, 60, 78, 65, 56, 79, 77,87, 76
请问该经理的宣称是否可信。
步骤：依题目录入数据，采用单样本T检验（原假设H0:u=u0,总体均值与检验值之间不存在显著差异.）；菜单选项：分析——比较均值——单样本T检验；指定检验值:在“检验值”后的框中输入检验值（填75），最后“确定”!分析：N=11人的平均值（mean）为，标准差（）为,均值标准误差(std error mean)为统计量观测值为，t统计量观测值的双尾概率p-值（sig.(2-tailed)）为，六七列是总体均值与原假设值差的95%的置信区间,为,,由此采用双尾检验比较a和p。
T统计量观测值的双尾概率p-值（sig.(2-tailed)）为＞a=所以不能拒绝原假设；且总体均值的95%的置信区间为,,所以均值在~内,75包括在置信区间内,所以经理的话是可信的。
2、经济学家认为决策者是对事实做出反应，不是对提出事实的方式做出反应。
然而心理学家则倾向于认为提出事实的方式是有关系的。
为验证哪种观点更站得住脚，调查者分别以下面两种不同的方式随机访问了足球球迷。
l 方式一：假设你已经买了100元一张的足球票，当你来到足球场门口时，发现票丢了且再也找不到了。
球场还有票出售。
你会再掏出100元买一张球票吗（1.买 0.不买）。
随机访问了200人，其中：92人回答买；
l 方式二：你想看足球赛，100元一张票。
当你来到足球场买票时，发现丢了100元钱。
你口袋中还有钱，此时你还会付100元买一张球票吗（1.买 0.不买）。
随机访问了183人，其中：161人回答买；
请恰当建立SPSS数据文件，并利用本章所学习的参数检验方法，说明你更倾向于那种观点，为什么
步骤：菜单选项:分析——比较均值——独立样本T检验；选择若干变量作为检验变量到“检验变量”框（填TD态度）；选择代表不同总体的变量（FS方式）作为分组变量到“分组变量”框；定义分组变量的分组情况“定义组”……：（填1，2）。
分析：从分析结果上可以
看出票弄丢仍购买的人数比例为46%,钱弄丢仍购买的人数比例为88%,两种方式的样本平均值有较大差距。
1.两总体方差是否相等F检验：F的统计量的观察值为,对应的P值为,；如果显著性水平为,由于概率P值小于,两种方式的方差有显著差异.看“假设方差不相等”。
2.两总体均值的检验：.T统计量的观测值为,对应的双尾概率为，T的P值也<,故推翻原假设,有显著差异.由于两种方式之间有差异,所以我更倾向心理学家的说法。
3、一种植物只开兰花和白花。
按照某权威建立的遗传模型，该植物杂交的后代有75%的几率开兰花，25%的几率开白花。
现从杂交种子中随机挑选200颗，种植后发现142株开了兰花，请利用SPSS进行分析，说明这与遗传模型是否一致
采用单样本T检验（原假设H0:u=u0,总体均值与检验值之间不存在显著差异.）；菜单选项:：分析——比较均值——单样本T检验；指定检验值: 在“检验值”后的框中输入检验值（填75）最后确定！由结果中表一可知，开兰花的比例为，由结果中第二张表可知,T的统计量观测值为,相对应的双尾概率为,如果显著水平为,则P值>,可以接受原假设,没有显著差异,95%的置信区间为,,结论为遗传模型一致。
4、给幼鼠喂以不同的饲料，用以下两种方法设计实验：
l 方式1：同一鼠喂不同的饲料所测得的体内钙留存量数据如下：
l 方式2：甲组有12只喂饲料1，乙组有9只喂饲料2所测得的钙留存量数据如下
请选用恰当方法对上述两种方式所获得的数据进行分析，研究不同饲料是否使幼鼠体内钙的留存量有显著不同。
先将数据录入SPSS中，方式1：用两配对样本T检验完成，解读略。
方式2：用两独立样本T检验，解读略。
5、如果将习题二第4题的数据看作是来自总体的样本，试分析男生和女生的课程平均分是
否存在显著差异
转换——计算变量课程平均分=mean() 分析——比较均值——独立样本T检验；选择若干变量作为检验变量到“检验变量”框（课程平均分）；选择代表不同总体的变量（性别sex）作为分组变量到“分组变量”框；定义分组变量的分组情况“定义组”...：（填1，2）。
1.两总体方差是否相等F检验：F的统计量的观察值为,对应的P值为,；如果显著性水平为,由于概率P值大于,两种方式的方差无显著差异.看“假设方差相等”。
2.两总体均值的检验：.T统计量的观测值为,对应的双尾概率为,T的P值＞显著水平,故不能推翻原假设,所以女生男生的课程平均分无显著差异。
6、如果将习题二第4题的数据看作是来自总体的样本，试分析哪些课程的平均分差异不显著。
配对差异:分析——比较均值——配对样本T检验…“成对变量”框中每科与不同科目配对。
略
7、以下是对促销人员进行培训前后的促销数据：
试分析该培训是否产生了显著效果。
采用两配对样本t检验！基本操作步骤(1).菜单选项:分析——比较均值——配对样本T检验…(2).选择一对（培训前和培训后）变量作为检测变量到“成对变量”框.(3)“选项”选项直接点确定。
分析：培训前和培训后样本的平均值（mean）有一定差异，培训后平均值较大；
t检验观测值，t检验统计量观测值对应的双尾概率p-值为０.０４１<显著水平a= 应该拒绝原假设；所以培训前后有显著差异。