spss实践题分析及答案
spss实践题分析及答案
spss实践题分析及答案SPSS实践题习题1分析此班级不同性别的学⽣的物理和数学成绩的均值、最⾼分和最低分。
Report性别数学物理男⽣Mean 80.0769 74.5385N 13 13Std. Deviation 5.75125 5.17390Minimum 72.00 69.00Maximum 95.00 87.00⼥⽣Mean 80.7692 76.1538N 13 13Std. Deviation 8.91772 8.32512Minimum 70.00 65.00Maximum 99.00 91.00Total Mean 80.4231 75.3462N 26 26Std. Deviation 7.36029 6.84072Minimum 70.00 65.00Maximum 99.00 91.00结论：男⽣数学成绩最⾼分: 95 最低分: 72 平均分: 80.08物理成绩最⾼分: 87 最低分: 69 平均分: 74.54⼥⽣数学成绩最⾼分: 99 最低分: 70 平均分: 80.77 物理成绩最⾼分: 91 最低分: 65 平均分: 76.15 习题2分析此班级的数学成绩是否和全国平均成绩85存在显著差异。
One-Sample StatisticsNMean Std. Deviation Std. Error Mean数学2680.42317.360291.44347结论：由分析可知相伴概率为0.004，⼩于显著性⽔平0.05，因此拒绝零假设，即此班级数学成绩和全国平均⽔平85分有显著性差异习题3分析市2⽉份的平均⽓温在90年代前后有⽆明显变化。
Group Statistics分组 NMean Std. Deviation Std. Error Mean⼆⽉份⽓温0 11 -4.527273 1.2034043.3628400 118-3.2000001.3006786.3065729结论：由分析可知, ⽅差相同检验相伴概率为0.322,⼤于显著性⽔平0.05,因此接受零假设，90年代前后2⽉份温度⽅差相同。
spss试题及答案医学
spss试题及答案医学1. 单选题：在SPSS中，进行描述性统计分析的命令是？- A. DESCRIPTIVES- B. FREQUENCIES- C. CROSSTABS- D. MEANS答案：A2. 多选题：以下哪些选项是SPSS中用于数据输入的方法？- A. 数据编辑器- B. 导入Excel文件- C. 导入文本文件- D. 从数据库中导入答案：A, B, C, D3. 判断题：在SPSS中，可以通过“变换”菜单下的“计算变量”功能来创建新变量。
- 正确- 错误答案：正确4. 填空题：在SPSS中，使用________命令可以进行相关性分析。
答案：CORRELATIONS5. 简答题：请简述在SPSS中进行t检验的步骤。
答案：首先，需要打开数据文件或创建新的数据文件。
然后，选择“分析”菜单下的“比较均值”选项。
接着，选择“独立样本T检验”或“配对样本T检验”，根据需要选择相应的变量和组别。
最后，点击“确定”执行分析。
6. 操作题：打开SPSS软件，创建一个新的数据文件，输入以下数据：| 编号 | 年龄 | 性别 | 身高(cm) | 体重(kg) |||||-|-|| 1 | 25 | 男 | 175 | 65 || 2 | 30 | 女 | 165 | 55 || 3 | 28 | 男 | 180 | 70 || 4 | 22 | 女 | 170 | 60 |答案：操作步骤如下：- 打开SPSS软件。
- 点击“文件”菜单，选择“新建”。
- 选择“数据”选项卡，点击“数据视图”。
- 在数据视图中，按照表格格式输入上述数据。
7. 分析题：使用SPSS进行卡方检验，以判断性别和身高是否有关联。
答案：首先，需要将性别和身高变量编码为数值型数据。
然后，选择“分析”菜单下的“描述统计”选项，选择“交叉表”。
在“交叉表”对话框中，将性别变量放入“行”框中，将身高变量放入“列”框中。
点击“统计”按钮，勾选“卡方”选项，然后点击“继续”和“确定”执行分析。
SPSS题目及答案汇总版
《SPSS原理与运用》练习题数据对应关系：06-均值检验；07-方差分析；08-相关分析；09-回归分析；10-非参数检验；17-作图1、以data06-03为例，分析身高大于等于155cm的与身高小于155cm的两组男生的体重和肺活量均值是否有显著性。
分析：一个因素有2个水平用独立样本t检验，此题即身高因素有155以上和以下2个水平，因此用独立样本t检验（analyze->compare means->independent-samples T test）。
报告：一、体重①m+s:>=155cm 时, m= 40.838kg; s= 5.117;<155cm 时, m= 34.133kg；s= 3.816；②方差齐性检验结果：P=0.198>0.05,说明方差齐性。
③t=4.056; p=0.001< 0.01,说明身高大于等于155cm 的与身高小于155cm的两组男生的体重有极显著性差异。
二、肺活量①m+s: >=155cm 时,m=2.404; s=0.402;<155cm 时, m=2.016；s=0.423；②方差齐性检验结果：P=0.961>0.05,说明方差齐性。
③t=2.512; p=0.018 < 0.05,说明说明身高大于等于155cm的与身高小于155cm的两组男生的体重有显著性差异。
2、以data06-04为例，判断体育疗法对降低血压是否有效。
分析：比较前后2种情况有无显著差异，用配对样本t检验，(analyze->compare means-> paired-samples T test).报告：①m+s 治疗前舒展压：m=119.50; s=10.069;治疗后舒展压：m=102.50; s=11.118;②相关系数correlation=0.599; p=0.067>0.05,说明体育疗法与降低血压相关。
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数据分析与应用试题及答案
SPSS数据分析与应用试题及答案一、单项选择题（本大题共15小题，每小题2分，共30分）1、下列用来描述一组数据的平均水平的是 [ ]A．均值 B.标准差 C.偏度 D.峰度2、下列用来描述数据的波动程度的是 [ ]A．中位数 B.均值 C. 方差 D.偏度3、在SPSS中双定性变量适合绘制下面那种图形 [ ]A．堆积百分比图 B.箱线图C. 直方图D.散点图4、在SPSS中双定量变量适合绘制下面那种图形 [ ]A．堆积百分比图B.箱线图C. 直方图D.散点图5、在SPSS中一个定性变量、一个定量变量适合绘制下面那种图形[ ] A．堆积百分比图B.箱线图C. 直方图D.散点图6、下列属于定性变量的是[ ]A.年龄B.驾龄C.性别D.销量7、以下不属于定量变量的是 [ ]A.婚姻B.收入C.工龄D.体重8、以下哪个变量适合做线性回归的因变量[ ]A．是否购买 B.是否出险 C.是否恋爱 D.房价9、以下哪个变量适合做逻辑回归的因变量 [ ]A．客户是否流失 B.酒店价格 C.二手房价 D.以上都不正确10、因子分析的作用是 [ ]A．分类 B.降维 C.回归D.以上都不正确11、关于聚类分析，下列说法错误的是 [ ]A.聚类就是把“类似”的对象聚到一起B.聚类分析首先要确定特征指标C.聚类分析中刻画相似度方法只有欧式距离D.层次聚类法是聚类分析的一种12“物以类聚，人以群分”与下列哪个模型特征相似 [ ]A.线性回归B.逻辑回归C.聚类分析D.因子分析13、以下哪个因变量可以用线性回归模型进行分析 [ ]A.大学生薪资影响因素分析B.信用卡是否逾期C.某用户是否患胃病的预测D.明天是否降雨的预测14、线性回归模型的整体评价，不包括以下哪一项 [ ]A.F检验的结果B.调整的R方C.AUC值D.R方的大小15、关于聚类分析的要点，错误的是 [ ]A.根据不同的特征指标聚出的类是不同的B.定义什么是“相似的研究对象”C.层次聚类就是k均值聚类D.如何归类二、多项选择题（本大题共5小题，每小题4分，共20分）在每小题列出的五个备用选项中至少有两个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。
spss考试题及答案
spss考试题及答案1. 单选题：在SPSS中，以下哪个选项不是数据清洗的步骤？A. 缺失值处理B. 异常值检测C. 数据转换D. 数据备份答案：D2. 多选题：在SPSS中进行描述性统计分析时，可以输出哪些统计量？A. 均值B. 中位数C. 众数D. 标准差E. 方差答案：A, B, C, D, E3. 判断题：在SPSS中，使用“描述统计”功能可以计算出数据的峰度。
对错答案：错4. 填空题：在SPSS中，进行相关性分析时，可以使用_________菜单下的“相关性”选项。
答案：分析5. 简答题：请简述SPSS中因子分析的步骤。
答案：因子分析的步骤包括：a. 确定分析变量b. 进行KMO和Bartlett的球形度检验c. 选择提取方法（如主成分分析或因子分析）d. 确定因子数量e. 进行因子旋转（如需要）f. 解释因子6. 案例分析题：某研究者收集了一组数据，想要使用SPSS进行方差分析。
请描述方差分析的一般步骤。
答案：方差分析的一般步骤如下：a. 确定研究假设b. 选择合适的方差分析类型（如单因素方差分析或多因素方差分析）c. 输入数据并设置因子和因变量d. 进行方差分析e. 检查方差齐性f. 进行后续多重比较（如果需要）g. 解释结果7. 操作题：使用SPSS进行回归分析，并解释回归系数的意义。
答案：进行回归分析的步骤包括：a. 选择分析菜单下的回归选项b. 选择线性回归c. 设置因变量和自变量d. 运行回归分析e. 查看输出结果f. 解释回归系数，即自变量每变化一个单位，因变量预期的变化量以上即为SPSS考试题及答案的排版及格式。
SPSS题目解答题答案解析
6、某百货公司9月份各天的服装销售数据如下（单位：万元）257 276 297 252 301 256 278 298 265 258286 234 210 322 310 278 301 290 256 249309 318 311 267 273 239 316 268 249 298（1）计算该百货公司日销售额的均值（277.4）、标准误差（5.15698）、中位数（277）、众数（249,256,278,298,301）、全距、方差（797.834）、标准差（28.24596）、四分位数、十分位数、百分位数、频数、峰度（-.518)和偏度(-.287)；（2）计算日销售额的标准化Z分数及对其线性转换。
解：（1）频数298.00 2 6.7 6.7 73.3301.00 2 6.7 6.7 80.0309.00 1 3.3 3.3 83.3310.00 1 3.3 3.3 86.7311.00 1 3.3 3.3 90.0316.00 1 3.3 3.3 93.3318.00 1 3.3 3.3 96.7322.00 1 3.3 3.3 100.0合计30 100.0 100.0统计量日销售额N 有效30缺失0均值277.4000均值的标准误 5.15698中位数277a众数249.00b标准差28.24596方差797.834偏度-.287偏度的标准误.427峰度-.518峰度的标准误.833全距112.00极小值210.00极大值322.00和8322.00百分位数10 242.3333c20 253.333325 256.333330 257.500040 267.500050 276.666760 288.000070 298.000075 300.250080 306.3333.25.50,75为四分位数，10，20，30··90为十分位数百分位数 1 .c,d2 212.40003 219.60004 226.80005 234.00006 235.50007 237.00008 238.50009 240.333310 242.333311 244.333312 246.333313 248.333314 249.400015 250.000016 250.600017 251.200018 251.800019 252.533320 253.333321 254.133322 254.933323 255.733324 256.133325 256.333326 256.533327 256.733328 256.933329 257.200030 257.500031 257.800032 258.700033 260.800035 265.000036 265.600037 266.200038 266.800039 267.200040 267.500041 267.800042 268.500043 270.000044 271.500045 273.000046 273.900047 274.800048 275.700049 276.266750 276.666751 277.066752 277.466753 277.866754 279.066755 280.666756 282.266757 283.866758 285.466759 286.800060 288.000061 289.200062 290.700063 292.800064 294.900065 297.000066 297.200067 297.400068 297.600069 297.800070 298.000071 298.450073 299.350074 299.800075 300.250076 300.700077 301.533378 303.133379 304.733380 306.333381 307.933382 309.100083 309.400084 309.700085 310.000086 310.300087 310.600088 310.900089 312.000090 313.500091 315.000092 316.200093 316.800094 317.400095 318.000096 319.200097 320.400098 321.600099 .a. 利用分组数据进行计算。
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SPSS实践题
习题1
分析此班级不同性别的学生的物理和数学成绩的均值、最高分和最低分。
结论：男生数学成绩最高分: 95 最低分: 72 平均分:
物理成绩最高分: 87 最低分: 69 平均分:
女生数学成绩最高分: 99 最低分: 70 平均分:
物理成绩最高分: 91 最低分: 65 平均分:
习题2
分析此班级的数学成绩是否和全国平均成绩85存在显著差异。
One-Sample Statistics
N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
数学26
结论：由分析可知相伴概率为，小于显著性水平，因此拒绝零假设，即此班级数学成绩和全国平均水平85分有显著性差异
习题3
分析兰州市2月份的平均气温在90年代前后有无明显变化。
Group Statistics
分组N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
二月份气温011.3628400
118.3065729
结论：由分析可知, 方差相同检验相伴概率为,大于显著性水平,因此接受零假设，90年代前后2月份温度方差相同。
双侧检验相伴概率为, 小于显著性水平，拒绝零假设，即2月份平均气温在90年代前后有显著性差异
习题4
分析15个居民进行体育锻炼3个月后的体质变化。
Paired Samples Statistics
Mean N Std. Deviation Std. Error Mean
Pair 1锻炼前15
锻炼后15
Paired Samples Correlations
N Correlation Sig.
Pair 1锻炼前 & 锻炼后15.277
结论：由分析可知，锻炼前后差值与零比较，相伴概率小于显著性水平，拒绝零假设，即锻炼前后有显著性差异
习题5
为了农民增收，某地区推广豌豆番茄青菜的套种生产方式。
为了寻找该种方式下最优豌豆品种，进行如下试验：选取5种不同的豌豆品种，每一品种在4块条件完全相同的田地上试种，其它施肥等田间管理措施完全一样。
根据表中数据分析不同豌豆品种对平均亩产的影响是否显著。
结论：由以上分析可知，F统计量F(4,15)=，对应的相伴概率为，小于显著性水平，拒绝零假设，即不同品种豌豆与亩产量之间存在显著性差
异。
1、2、3、4号品种与5号有明显差异, 5号品种产量最低, 因此购种选择前四种均可。
习题6
由于时间安排紧张，公司决定安排4名员工操作设备A、B、C各一天，得到日产量数据如表所示。
试分析4名员工和3台设备是否有显著性差异，以便制定进一步的采购计划。
Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable:日生产量
Source Type III Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
Corrected Model433.167a5.002 Intercept1.000 equipment2.001 staff3.022 Error6
Total12
Corrected Total11
设备 * 员工
Dependent Variable:日生产量
设备员工Mean Std. Error
95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound
11
2
3
4 21
2
3
4 31
2
3
4
日生产量
员工N
Subset
12
Student-Newman-Keuls a,b23
33
43
13
Sig..070.335
3*.000
31.079.55
2*.000
日生产量
设备N
Subset
12
Student-Newman-Keuls a,b34
14
24
Sig..079
结论：由以上假设检验分析可知，不同人员、不同设备各自以及他们的交互作用对日生产量都有显著影响。
由上图可知，要提高员工日生产量，应该选购设备2。
习题7
数据记录了18个试验地里杨树一年生长量与施用氮肥和钾肥的关系，考虑杨树初始高度的影响，分析氮肥和钾肥的施肥量和杨树生长量之间的关系。
Between-Subjects Factors
N
钾肥量.006
6
6
氮肥量多9
少9
Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable:树苗生长量
Source Type III Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
Corrected Model.538a6.090.000 Intercept.6271.627.000初始高度.1291.129.000钾肥.3132.157.000氮肥.0411.041.013钾肥 * 氮肥.0212.011.150 Error.05111.005
Total18
Corrected Total.59017
a. R Squared = .913 (Adjusted R Squared = .866)
结论：由分析可知，剔除树苗初始高度的影响，树苗生长量与钾肥、氮肥施肥量有显著性差异。
习题8
试分析表中的全国各地区城镇居民消费性支出和总收入的相关性。
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
总收入31
消费性支出31
Correlations
总收入消费性支出
总收入Pearson Correlation1.987**
Sig. (2-tailed).000
N3131
消费性支出Pearson Correlation.987**1
Sig. (2-tailed).000
N3131
**. Correlation is significant at the level (2-tailed).
结论：由分析可知，总收入和支出的pearson相关系数为，为高度相关。
假设检验得出的相伴概率小于显著水平，因此拒绝零假设，即可以用样本相关系数r代替总体相关系数ρ。
习题9
试分析表中各地区科研投入的人年数和课题总量之间的相关关系。
Correlations
Control Variables投入人年数课题总数投入高级职称的人年数
-none-a投入人年数Correlation.959.988
Significance
(2-tailed)
..000.000
df02929课题总数Correlation.959.944
Significance
(2-tailed)
.000..000
df29029投入高级职称的人年数Correlation.988.944
Significance
(2-tailed)
.000.000.
df29290投入高级职称的人年数投入人年数Correlation.507
Significance
(2-tailed)
..004
df028
课题总数Correlation.507
Significance
(2-tailed)
.004.
df280
a. Cells contain zero-order (Pearson) correlations.
结论：由分析可知，投入高级职称的人年数对投入人年数和课题总数都
有影响，剔除它的影响，采用偏相关分析。
投入人年数和课题总数相关
系数为，为中度相关，可以用样本相关系数代替总体相关系数。