SPSS作业
SPSS假设检验作业
统计作业（假设检验）1、应用SPSS计算下题：已知某炼铁厂的铁水含碳量服从正态分布，在正常情况下，其总体均值为 4.55。
现在测了10炉铁水,其含碳量分别为4.42, 4.38, 4.28, 4.40, 4.42, 4.35, 4.37, 4.52, 4.47, 4.56 ，试问总体均值是否发生了显著变化（α=0.05）？One-Sample Test此题为双侧检验，因此P＝0.001<0.025,拒绝H0，所以总体均值发生了显著变化2、文件名：DATA11-01文件说明：从一所学校中抽取27名男女学生身高数据。
变量说明：no: 编号；sex：性别；age：年龄；h：身高；w：体重。
假设该学校身高服从正态分布，请问能否认为该学校学生平均身高为1.57m（α=0.01）。
One-Sample Test此题为双侧检验，P=.003<.005，拒绝H0，所以不能认为该学校学生平均身高为1.57m3、文件名：DATA11-02文件说明：1973年某市测量120名12岁男孩身高资料。
变量说明：height: 12岁男孩身高当显著性水平分别为α=0.05与0.01时，该市12岁男孩平均身高与该地区男孩平均身高（142.3cm）有无显著差异，并说明所得结论的理由。
当α=0.05时One-Sample Statistics此题为双侧检验，因此P=.162>.025，所以该市12岁男孩平均身高与该地区男孩平均身高（142.3cm）无显著差异当α=0.01时One-Sample StatisticsOne-Sample Test此题为双侧检验，因此P=.162>.005，所以该市12岁男孩平均身高与该地区男孩平均身高（142.3cm）无显著差异4、文件名：DATA09-03文件说明：1969-1971年美国一家银行的474名雇员情况的调查数据，其中包括工资、受教育水平、工作经验、种族等数据。
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八、上机作业
1、自学报告分析的各项命令。
2、以“职工数据.sav”为例，要求用基本统计分析完成以下任务：（1）求出性别、工资等级的频次分布表，并用工资等级做条形图、饼形图。
表2 性别表
求工资的均值、中位数、众数、最大值、最小值、标准差、四分位数、十分位数，并用工资做带正态曲线的
F r e q u e n c y
表3 工资的各种数值表
平均值 中位数 众数 标准差 峰度 偏度 最小值 最大值 四分位
数
十分位
数 3130
3100
1800
1073
201
970
1500 5000 1500
1800
F r e q u e n c y
分性别求工资的标准分。
表4 Descriptive Statistics(a)
表5 Descriptive Statistics(a)
3、依据“保险市场调查”数据，对变量q13a、q13b、q13c进行多选项分析，了解人们购买商业养老保险的原因。
①定义多选项变量集
②多选项频数分析
③以工作单位性质（q34）和购买商业养老保险的原因为变量，进行列联表分析。
SPSS操作实验作业1(附答案)
SPSS操作实验 (作业1)作为华夏儿女都曾为有着五千年的文化历史而骄傲过，作为时代青年都曾为中国所饱受的欺压而愤慨过，因为我们多是炎黄子孙。
然而，当代大学生对华夏文明究竟知道多少呢某研究机构对大学电气、管理、电信、外语、人文几个学院的同学进行了调查，各个学院发放问卷数参照各个学院的人数比例，总共发放问卷250余份，回收有效问卷228份。
调查问卷设置了调查大学生对传统文化了解程度的题目，如“佛教的来源是什么”、“儒家的思想核心是什么”、“《清明上河图》的作者是谁”等。
调查问卷给出了每位调查者对传统文化了解程度的总得分，同时也列出了被调查者的性别、专业、年级等数据信息。
请利用这些资料，分析以下问题。
问题一：分析大学生对中国传统文化的了解程度得分，并按了解程度对得分进行合理的分类。
问题二：研究获得文化来源对大学生了解传统文化的程度是否存在影响。
要求：直接导出查看器文件为.doc后打印（导出后不得修改）对分析结果进行说明，另附(手写、打印均可)。
于作业布置后，1周内上交本次作业计入期末成绩答案问题一操作过程1.打开数据文件作业。
同时单击数据浏览窗口的【变量视图】按钮，检查各个变量的数据结构定义是否合理，是否需要修改调整。
2.选择菜单栏中的【分析】→【描述统计】→【频率】命令，弹出【频率】对话框。
在此对话框左侧的候选变量列表框中选择“X9”变量，将其添加至【变量】列表框中，表示它是进行频数分析的变量。
3.单击【统计量】按钮，在弹出的对话框的【割点相等组】文本框中键入数字“5”，输出第20％、40％、60％和80％百分位数，即将数据按照题目要求分为等间隔的五类。
接着，勾选【标准差】、【均值】等选项，表示输出了解程度得分的描述性统计量。
再单击【继续】按钮，返回【频率】对话框。
4.单击【图表】按钮，勾选【直方图】和【显示正态曲线】复选框，即直方图中附带正态曲线。
再单击【继续】按钮，返回【频率】对话框。
最后，单击【确定】按钮，操作完成。
SPSS简单的练习作业
在上图中，分别显示了两两广告形式下销售额均值检验的结果。在SPSS中全部采用了LSD方法中的分布标准误，因此各种方法的前两列计算结果完全相同。表中第三列是检验统计量观测值在不同分布中概率值p，可以发现各种方法在检验敏感度上市存在差异的。以报纸广告与其他三种广告形式的两两检验结果为例，如果显著性水平α=0.05，在LSD方法中，报纸广告和广播广告的效果没有显著性差异，p值为0.412，与宣传品和体验均有显著性差异，概率p值分别是0.00，接近和0.021；但是在其他三种方法中，报纸广告只与宣传品广告存在显著性差异，而与体验无显著性差异。表中第一列星号的含义是，在显著性水平α=0.05的情况下，相应两总体的均值存在显著性差异，与第三列的结果相对应。
实验一SPSS的方差分析、相关分析与线性回归分析………………………17
1.单因素方差分析的基本操作……………………………………………17
2.单因素方差分析进一步分析的操作……………………………………18
作业一SPSS数据文件的建立和管理、数据的预处理
实验一SPSS数据文件的建立和管理、数据的预处理
【实验目的】
【实验结果与分析】
以上结果是广告形式对销售额的单因素方差的分析结果。可以看到，观测变量销售额的总离差平方和为26169.306；如果仅考虑“广告形式”单个因素的影响，则销售额总变差中，广告形式可解释的变差为5866.083，抽样误差引起的变差为20303.222，它们的方差（平均变差）分别为1955.361和145.023，相除所得的F统计量的观测值为13.483，对应的概率p值近似为0。如果显著性水平α为0.05，由于概率p值小于显著性水平α，则应拒绝零假设，认为不同广告形式对销售产生显著影响，它对销售额的影响效应不全为0。
最新spss作业.doc解析
s p s s作业.d o c解析第六章SPSS参数检验——均值比较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。
操作：分析→比较均值→单样本T均值为73.7273，Q值为0.668大于0.05，均值预75没有显著性差异，接受原假设。
即该经理的宣称是可信的。
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？操作：输入数据→分析→比较均值→独立样本T检验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？操作：输入数据→分析→比较均值→独立T检验(输入值为0.75)即：0.215大于0.05，预遗传模型没有差异性4、给幼鼠喂以不同的饲料，用以下两种方法设计实验：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：鼠号饲料1饲料2 133.136.7233.13 4 5 6 7 8 926.8 36.3 39.5 30.925.733.4 34.5 28.628.8 35.1 35.2 43.8 36.5 37.9 28.7配对样本T检验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甲组饲料1 29.726.728.9 31.1 31.1 26.8 26.3 39.5 30.9 33.433.128.6乙组饲料2 28.728.329.3 32.2 31.1 30.0 36.2 36.8 30.0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。
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4-4 用药治疗6名高血压病人，对每一个人治疗前、后的舒张压进行了测量，结果如表4-4 所示（2）治疗前后病人的血压是否有显著变化?解：（1）经过统计分析的到如下结果：Statistics用药前用药后N Valid 6 6Missing 0 0Mean 124.67 118.67Variance 175.467 331.867从表中可以看出：用药前，6名病人的血压的均值是124.67，而用药后的均值则是118.67,。
可以看出均值由大变小：同理，6名病人的血压的方差则是由小变大。
以认为用药前和用药后的血压值无显著差异；T统计量的相伴概率是0.529，大于显著性水平0.05，不能拒绝T假设的零假设，即用药前和用药后病人的血压值不存在显著变化。
4-5A学校要对两位数学老师的教学质量进行评价，这两位老师分别教甲班和乙班，这两班的数学课的成绩如表4-5所示，这两个班的成绩是否存在显著差异？Group Statistics序号N Mean Std. Deviation Std. Error Mean分数甲班20 83.60 6.700 1.498乙班20 75.45 9.179 2.053和9.179.题中的F的相伴概率是0.299，大于显著性水平0.05，不能拒绝方差相等的假设，可以认为两个班的成绩无显著性差异；然后看T的相伴概率是0.003，显然小于显著性水平0.05，可以接受T的零假设，即，两个班存在显著性。
二者相互矛盾，所以不能判断出两个班成绩存在显著性差异。
5-4 谋职业病研究所对29名矿工中肺夕病患者、可疑患者和非患者进行了用力肺活量（L）测定，如表5-4所示，问三名矿工的的用力肺活量有无差别？从表中可以看出：相伴概率是0.669，大于显著性水平，可以认为总体方差是相等的，这组数据可以进行单因素分析ANOVA肺活量，表示拒绝零假设，也就是说这三组中至少有一组和其他两组有明显区别。
这是LSD法多重比较的结果，从中可以看出3个组之间的相伴概率都小于显著性水平0.05，说明这3组之间有显著差异。
SPSS期末大作业-完整版
第1题：基本统计分析1分析：本题要求随机选取80%的样本，因而需要选用随机抽样的方法，在此选择随机抽样中的近似抽样方法进行抽样。
其基本操作步骤如下：数据→选择个案→随机个案样本→大约（A）80 所有个案的%。
1、基本思路：（1）由于存款金额为定距型变量，直接采用频数分析不利于对其分布形态的把握，因而采用数据分组，先对数据进行分组再编制频数分布表。
此处分为少于500元，500~2000元，2000~3500元，3500~5000元，5000元以上五组。
分组后进行频数分析并绘制带正态曲线的直方图。
（2）进行数据拆分，并分别计算不同年龄段储户的一次存取款金额的四分位数，并通过四分位数比较其分布上的差异。
操作步骤：（1）数据分组：【转换→重新编码为不同变量】，然后选择存取款金额到【数字变量→输出变量（V）】框中。
在【名称（N）】中输入“存取款金额1”，单击【更改（H）】按钮；单击【旧值和新值】按钮进行分组区间定义。
存取款金额1频率百分比有效百分比累积百分比有效1.00 82 34.6 34.6 34.62.00 76 32.1 32.1 66.73.00 104.2 4.2 70.94.00 22 9.3 9.3 80.25.00 47 19.8 19.8 100.0 合计237 100.0 100.0（2）【分析→描述统计→频率】；选择“存款金额分组”变量到【变量（V）】框中；单击【图标（C）】按钮，选择【直方图】和【在直方图上显示正态曲线】；选中【显示频率表格】，确定。
（3）【数据→拆分文件】，选择“年龄”变量到【分组方式】框中，选中【比较组】和【按分组变量排序文件】，确定；【分析→描述统计→频率】，选择“存款金额”到【变量】框中，单击【统计量】按钮，选择【四分位数】→继续→确定。
统计量存(取)款金额20岁以下N有效1缺失0 百分位数25 50.00 50 50.00 7550.00 20~35岁N有效 131 缺失0 百分位数25 500.00 50 1000.00 755000.0035~50岁N有效 73 缺失0 百分位数25 500.00 50 1000.00 75 4500.0050岁以上N有效32缺失0 百分位数25 525.00 50 1000.00 752000.00结果及结果描述：频数分布表表明，有一半以上的人的一次存取款金额少于2000元，且有34.6%的人的存取款金额少于500元，19.8%的人的存取款金额多于5000元，下图为相应的带正态曲线的直方图。
SPSS选修作业完整版
1、现有我国31个省、市、自治区2021年的GDP统计数据，数据中包括“省份〞、“GDP〞、“人口〞三个变量，数据见1.sav,试计算出人均GDP(人均GDP=GDP/人口)作为新变量保存。
解：如下列图：图1：数据1.sav2.数据2.sav显示了2021年我国各个地区制造业的就业人数，利用频数分析对不同地区的就业情况进行分析，显示四分位数、均值、标准差和偏度，绘制频率分布直方图和正态曲线，并判断分布形态。
图2：数据2.sav解：制造业万频率百分比有效百分比累积百分比有效.8 1111111111111111111111111111111 合计31统计量制造业万N有效31缺失0 均值标准差偏度偏度的标准误.421百分位数25 50 75分析：如上图所示，其分布形态为偏左分布，说明大多数地区在制造业就业的人数集中在100万左右，说明我国还有很大一局部地区在制造业行业还是比拟欠缺的，如果加强那么可以在很大一定程度上提高就业率。
3、数据3.sav记录了两个班级学生的数学和语文成绩，利用探索性分析该数据数学和语文成绩的最大值、最小值、众数和平均数，并检验样本数据的正态性。
图3：数据解：描述统计量标准误数学均值均值的 95% 置信区间下限上限5% 修整均值中值方差标准差极小值46极大值99范围53四分位距15偏度.269 峰度.228 .532语文均值均值的 95% 置信区间下限上限5% 修整均值中值方差标准差极小值47极大值99范围52四分位距14偏度.269 峰度.405 .5324、某地区水样中某种元素的含量为72毫克/升，现从某化工厂下游水域中抽取了20个水样，数据见4.sav，对样本数据进行单样本T检验，判断化工厂是否造成了下游水域水质的变化。
图4：数据:解：单个样本统计量N 均值标准差均值的标准误水样中某元素含量20 .647分析：在上图中，P值为0.000<0.05因此拒绝原假设，认为样本均值与总体均值有所不同，即判定化工厂造成了下游水域水质的变化。
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统计软件应用第一次作业
金融102班1005010259 于闯一．现有1992年-2006年国家财政收入和国内生产总值的数据如下表所示，请研究国家财政收入和国内生产总值之间的线性关系。
1.根据数据并作出散点图可以得知1992年-2006年国家财政收入和国内生产总值两
个变量之间具有一元线性关系。
我们利用SPSS软件作出散点图，步骤如下：依次选择菜单“图形→旧对话框→散点/点状→简单分布”，具体操作如图所示：
并将“国内生产总值”作为x轴，“财政收入”作为y轴，得到如下所示图形。
图一：散点图
可以看出两变量具有较强的线性关系，可以用一元线性回归来拟合两变量。
2.为了便于数据分析所以定义三个变量，分别为“year”（年份）、“x”（国内生产总值）、“y”（财政收入）。
3.选择菜单“分析→回归→线性”，打开“线性回归”对话框，将变量“财政收入”作为因变量，“国内生产总值”作为自变量。
4.打开“统计量”对话框，选上“估计”和“模型拟合度”。
单击“绘制（T）…”按钮，打开“线性回归：图”对话框，选用DEPENDENT作为y轴，*ZPRED为x轴作图。
并且选择“直方图”和“正态概率图”作相应的保存选项设置，如预测值、残差和距离等。
○1变量输入和移去表
表中显示回归模型编号、进入模型的变量、移出模型的变量和变量的筛选方法。
可以看出，进入模型的自变量为“国内生产总值”
○2模型综述表
R=0.989，说明自变量与因变量之间的相关性很强。
R方(R2) =0.979，说明自变量“国内生产总值”可以解释因变量“财政收入”的97.9%的差异性。
○3方差分析表
表中显示因变量的方差来源、方差平方和、自由度、均方、F检验统计量的观测值和显著性水平。
方差来源有回归、残差。
从表中可以看出，F统计量的观测值为592.25，显著性概率为0.000，即检验假设“H0：回归系数B = 0”成立的概率为0.000，从而应拒绝原假设，说明因变量和自变量的线性关系是非常显著的，可建立线性模型。
○4回归系数表
表中显示回归模型的常数项、非标准化的回归系数B值及其标准误差、标准化的回归系数值、统计量t值以及显著性水平（Sig.）。
从表中可看出，回归模型的常数项为-4993.281，自变量“国内生产总值”的回归系数为0.197。
因此，可以得出回归方程：财政收入=-4993.281 + 0.197 ×国内生产总值。
回归系数的显著性水平为0.000，明显小于0.05，故应拒绝T检验的原假设，这也说明了回
归系数的显著性，说明建立线性模型是恰当的。
同时根据经济学上理论一国财政收入和该国GDP呈正相关关系，得到的模型中符号也与此相符。