统计分析与SPSS应用_期末作业
《统计分析与SPSS的应用》课后练习答案
《统计分析与SPSS的应用》课后练习答案在学习《统计分析与 SPSS 的应用》这门课程后，通过课后练习能够帮助我们更好地掌握所学知识，并将其应用到实际的数据分析中。
以下是针对部分课后练习的答案及解析。
一、选择题1、在 SPSS 中，用于描述数据集中变量分布特征的统计量是（）A 均值B 标准差C 中位数D 众数答案：ABCD解析：均值、标准差、中位数和众数都是描述数据分布特征的常用统计量。
均值反映了数据的集中趋势；标准差反映了数据的离散程度；中位数是将数据排序后位于中间位置的数值；众数则是数据集中出现次数最多的数值。
2、进行独立样本 t 检验时，需要满足的前提条件是（）A 样本来自正态分布总体B 两样本方差相等C 两样本相互独立D 以上都是答案：D解析：独立样本 t 检验要求样本来自正态分布总体、两样本方差相等以及两样本相互独立。
只有在这些条件满足的情况下，t 检验的结果才是可靠的。
3、以下哪种方法适用于多组数据的比较（）A 单因素方差分析B 配对样本 t 检验C 相关分析D 回归分析答案：A解析：单因素方差分析用于比较三个或三个以上组别的数据是否存在显著差异。
配对样本 t 检验适用于配对数据的比较；相关分析用于研究变量之间的线性关系；回归分析用于建立变量之间的预测模型。
二、简答题1、请简述 SPSS 中数据录入的基本步骤。
答：SPSS 中数据录入的基本步骤如下：（1）打开 SPSS 软件，选择“新建数据文件”。
（2）在变量视图中定义变量的名称、类型、宽度、小数位数等属性。
（3）切换到数据视图，按照定义好的变量逐行录入数据。
（4）录入完成后，保存数据文件。
2、解释相关分析和回归分析的区别。
答：相关分析主要用于研究两个或多个变量之间的线性关系程度和方向，但它并不确定变量之间的因果关系。
相关分析的结果通常用相关系数来表示，如皮尔逊相关系数。
回归分析则不仅可以确定变量之间的关系，还可以建立数学模型来预测因变量的值。
spss期末试题及答案
spss期末试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. SPSS中，用于描述数据集中的变量分布情况的统计量是（）。
A. 平均值B. 中位数C. 众数D. 标准差答案：ABC2. 在SPSS中，进行数据录入时，如果需要输入缺失值，应该使用以下哪个符号表示？（）A. 0B. 9C. -D. *答案：C3. 以下哪个选项不是SPSS中的数据类型？（）A. 数值型B. 字符串C. 逻辑型D. 图像型答案：D4. 在SPSS中，进行相关性分析时，通常使用哪种统计方法？（）A. t检验B. 方差分析C. 卡方检验D. 皮尔逊相关系数答案：D5. SPSS中，用于创建数据文件的命令是（）。
A. GET FILEB. SAVEC. OPEN DATAD. NEW DATA答案：A6. 在SPSS中，如果要对数据进行分组处理，应该使用以下哪个功能？（）A. 分类汇总B. 数据筛选C. 数据排序D. 数据转换答案：A7. SPSS中，用于绘制数据分布直方图的命令是（）。
A. GRAPHB. CHARTC. PLOTD. HISTOGRAM答案：B8. 在SPSS中，如果要进行回归分析，应该使用以下哪个菜单选项？（）A. 分析B. 描述统计C. 预测D. 回归答案：D9. SPSS中，用于计算数据集中变量的方差的命令是（）。
A. DESCRIPTIVESB. FREQUENCIESC. MEANSD. CORRELATIONS答案：A10. 在SPSS中，如果要对数据进行因子分析，应该使用以下哪个菜单选项？（）A. 因子B. 聚类C. 多变量D. 描述统计答案：A二、填空题（每题3分，共15分）1. 在SPSS中，数据视图的窗口分为三个部分：________、变量视图和数据视图。
答案：数据结构视图2. SPSS中，用于计算数据集中变量的均值的命令是________。
答案：MEANS3. 在SPSS中，进行独立样本t检验的命令是________。
spss期末上机试题及答案
spss期末上机试题及答案在SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）的学习过程中，上机试题是一项非常重要的评估方式。
下面将为您提供一套SPSS期末上机试题及答案，希望能帮助您更好地理解和应用SPSS。
试题一：数据导入与数据清洗通过实践操作完成以下任务：1.将Excel表格中的数据导入SPSS软件中。
2.对导入的数据进行数据清洗，去除数据缺失和异常值。
答案：导入数据：步骤1：打开SPSS软件，点击“文件”，选择“打开”，再选择“数据”选项。
步骤2：在弹出的对话框中，找到并选中Excel文件，并点击“打开”按钮。
步骤3：在“导入向导”界面上，选择“读取工作表”选项，点击“下一步”按钮。
步骤4：在“选择工作表和变量”界面上，选择要导入的工作表和变量，点击“下一步”按钮。
步骤5：在“命名新数据文件”界面上，选择保存导入后的数据文件的路径和名称，点击“完成”按钮。
数据清洗：步骤1：点击菜单栏上的“数据”选项，选择“选择变量”子菜单。
步骤2：在弹出的对话框中，选择要进行数据清洗的变量，点击“确定”按钮。
步骤3：点击菜单栏上的“数据”选项，选择“筛选”子菜单。
步骤4：在弹出的对话框中，选择要进行筛选的条件，点击“确定”按钮。
步骤5：点击菜单栏上的“数据”选项，选择“数据清理”子菜单。
步骤6：在弹出的对话框中，选择要进行数据清理的方法，点击“确定”按钮。
试题二：描述性统计分析通过实践操作完成以下任务：1.计算数据的平均值、标准差和频数统计。
2.绘制数据的直方图和散点图，并进行数据解读。
答案：计算描述统计量：步骤1：点击菜单栏上的“分析”选项，选择“描述性统计”子菜单。
步骤2：在弹出的对话框中，选择要进行统计分析的变量，点击“统计”按钮。
步骤3：在“统计”界面上，勾选“平均值”、“标准差”和“频数”，点击“确定”按钮。
绘制直方图：步骤1：点击菜单栏上的“图表”选项，选择“直方图”子菜单。
spss统计分析期末考试题及答案
spss统计分析期末考试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 在SPSS中，数据视图和变量视图分别对应于：A. 变量列表和数据表B. 数据表和变量列表C. 数据集和变量集D. 变量集和数据集答案：B2. SPSS中用于描述数据分布特征的统计量不包括：A. 平均值B. 中位数C. 众数D. 方差答案：D3. 在SPSS中进行独立样本T检验时，需要满足的假设条件不包括：A. 独立性B. 正态性C. 方差齐性D. 线性答案：D4. 下列哪个选项不是SPSS中的数据类型？A. 数值型B. 字符串型C. 日期型D. 图片型答案：D5. 在SPSS中，进行相关分析时，通常使用的统计方法是：A. 回归分析B. 方差分析C. 卡方检验D. 皮尔逊相关系数答案：D6. SPSS中，用于创建新变量的命令是：A. COMPUTEB. DESCRIPTIVESC. T-TESTD. FREQUENCIES答案：A7. 在SPSS中，执行因子分析时，通常使用的方法是：A. 主成分分析B. 聚类分析C. 回归分析D. 判别分析答案：A8. SPSS中，用于检验两个分类变量之间关系的统计方法是：A. 相关分析B. 回归分析C. 卡方检验D. 方差分析答案：C9. 在SPSS中，进行多变量回归分析时，需要满足的假设条件不包括：A. 线性关系B. 误差项独立C. 误差项同方差性D. 变量之间独立答案：D10. SPSS中，用于创建数据集的命令是：A. GET FILEB. SAVEC. OPEN DATAD. NEW答案：D二、简答题（每题10分，共40分）1. 简述SPSS中数据清洗的常用步骤。
答案：数据清洗的常用步骤包括：数据导入、数据预览、缺失值处理、异常值检测、数据转换和数据编码。
2. 解释SPSS中因子分析的目的和基本步骤。
答案：因子分析的目的是将多个变量简化为几个不相关的因子，以揭示变量之间的内在关系。
基本步骤包括：确定因子数量、提取因子、旋转因子和因子得分计算。
《社会统计学与SPSS应用》期末考试a试题及参考答案
2020级社会工作专业本科社会统计学与SPSS应用试卷（ B ）总分 2021 学年第一学期………………………………装……………………订…………………………线……………………一、名词解释（每题4分，共20分）1、非参数检验：2、样本比例的抽样分布：3、原假设：4、众值：5、方差分析：二、判断题（每题2分，共20分）1、在绘制统计表时，对于定序变量而言需要注意次序排列、变化趋势。
2、直方图与条形图形状相同，没有什么本质区别。
3、某个变量取值呈正态分布，它的众值、中位值重叠，与均值不重叠。
4、统计推论是根据局部资料（样本资料）对总体的特征进行推断。
5、总体分布为正态分布N（µ，σ2），且方差已知，随着样本容量n的增加，也不能减少样本均值抽样分布的分散程度。
6、若总体分布为正态分布，大样本均值的极限分布不是N（0，1）。
7、在区间估计中，显著性水平表示用置信区间估计不可靠的概率。
8、大样本二总体成数差的分布不服从正态分布。
9、两个定类变量之间相关性测量得到λ系数不具有减少误差比例性质。
10、下图所示的若为了测量集中趋势，需要在B项前□前打“√”。
三、计算题（每题20分，共60分）1、下列统计表反映是抽取两个社区部分居民受教育年限的统计分布状况：社区类别抽样数量（个）受教育年限分布状况（年）A 5 7、3、11、10、4B 6 6、5、5、8、10、8根据抽样数据，求出两个社区的平均受教育年限各是多少？相同吗？2、以下表中是5对子代和父代之间人际网络（好朋友数量）的抽样调查，求两者回归直线方程。
代际差别好朋友数量（个）父代 2 4 6 8 10子代 4 5 8 7 93、某大学为了了解本校学生每天上网的时间，在全校6000名学生中随机抽取了20名学生进行调查，得到下面的数据：（单位：小时）2.5 3 4 2 1.6 2.5 4 2 3 12.83.5 6 2 4 1 2 3.8 1 5（1）请计算这20学生每天上网的时间的平均数x和方差S。
《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：StatiticalPackagefortheSocialScience.(StatiticalProductandServic eSolution)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、.av是数据编辑器窗口中的SPSS数据文件的扩展名.pv是结果查看器窗口中的SPSS分析结果文件的扩展名.p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(probabilityampling)：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。
spss统计分析方法应用期末作业
1.作业1（基本统计+参数检验+方差分析1）利用城际出行行为数据，从中随机选取90%的样本，实现以下分析目标：(1)分析出行时间的分布，需做直方图。
(2)分析不同性别的出行方式是否一致。
(3)检验老年人(≥60)与其他人的出行时间是否有显著差异。
(4)检验是否老年人和出行目的两因素对其它时间的影响（考虑交互作用）。
1.1 分析出行时间的分布，需做直方图1.1.1 解题思路首先，根据题目要求在城际出行行为数据中随机选择90%的样本；由于出行时间分布数据是定距变量，且出行时间数据数量较多，不宜使用频数进行分析。
因此在分析之前先对出行时间进行分组，再进行频数分布。
根据公式（1-（1-1）中n为数据个数，对结果四舍五入取整后为理论分组数目。
原样本数为235，随机选择之后剩余样本是n为213个，根据公式（1-1）计算得到分组数目为9。
选中的数据中出行时间的最大值为150，出行时间的最1.1.2操作步骤数据选择：【数据→选择个案】，选择【随机个案样本】→【样本】→在【大约】中填入“90%”→选择【删除未选定的个案】，点击确认。
剩下的即为随机选择之后的数据。
数据分组：【转换】→【重新编码为不同变量】→将“出行时间”加入到有边框中，输出变量名称改为“城市出行时间分组”，点击【更改】，在点击【旧值和新值】，按照60-70、70-80、80-90、90-100、100-110、110-120、120-130、130-140、140-150，分别对应1,2,3,4,5,6,7,8,9。
点击【完成】。
频数分析：【分析】→【描述统计】→【频率】，将“城市出行时间分组”加入到【变量】中。
点击【图表】→【直方图】→选中【在直方图上显示正态曲线】→【确定】。
1.1.3输出结果与分析总计213 100.0 100.0图1-1城市出行时间分布直方图从表1-1中可以看出，出行时间分布中，出行时间在60-70分钟的比较少，占比为4.7%，出行时间在120-130分钟、130-140分钟和140-150分钟的都比较少，三组总和占比仅为6.1%。
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。
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统计分析与SPSS的应用
摘要：为对统计分析与spss应用分析所学知识进行巩固和检验，特运用所学知识进行简单的统计分析应用，下文以某校学生学期成绩进行模拟分析。
一：原始数据：10级市场营销2班成绩
分析一：综测成绩四分位数
Statistics
综测成绩
N Valid 31
Missing 0
Minimum 68.61
Maximum 89.15
Percentiles 25 74.4100
50 80.3740
75 85.2200
上表表明：综测成绩的最小值为68.61分，最大值为89.15分。
其中25%的学生综测成绩为74.4100分，50%的学生综测成绩为80.3740分，75%的学生综测成绩为85.2200分。
四分位数差从侧面证实了学生综测成绩呈一定左偏分布。
分析二：综测成绩直方图
上图表明：该班学生的综测成绩均分为80.07分，标准差为5.62。
从图中可以看出，综测成绩呈左偏性分布，在85分左右的学生人数最多，70分左右的学生人数最少。
分析三：综测成绩的基本统计量分析
上表表明：综测成绩的极差为20.55分，意味着数据相对较分散。
另外，综测成绩的最小值和最大值分别为68.61分和89.15分，平均分为80.0734分，标准差为5.61963。
从偏度系数可以看出，系数小于0，偏度标准误差为0.421，因而该班综测成绩呈左偏分布，。
从峰度系数可以看出，峰度值小于0，峰度标准误差为0.821，因而数据的分布比标准正态分布更加平缓，称
为平峰分布。
分析四：各科成绩的统计量分析比较
各科成绩统计量结果分析表
由上表可知：宏观经济学的全距最大，而生产与运作管理的全距最小，表明宏观经济学的成绩离散程度最高，而生产与运作管理的成绩离散程度最低；同时，对于标准差而言，也是宏观经济学的标准差最大而生产与运作管理的标准差最小。
各科成绩平均分最高的为体育成绩，平均分最低的为英语成绩。
各科成绩中只有人力资源管理的成绩是呈右偏分布，其他各科成绩均呈左偏分布。
另外，各科成绩中，只有宏观经济学的成绩呈尖峰分布，其他各科呈平峰分布。
分析五：各科成绩的Q-Q图分析
由上图可得出结论：各科成绩均符合正态分布，只有几个高分和低分点略偏离正态分布线。
分析六：对体育成绩的t 检验
由上面两个表的内容可知：本班31人的体育成绩中，平均分为87.2903分，标准差为8.29535。
原假设为：本班体育成绩的平均分不低于88分。
单样本t 检验中t 统计量的双尾概率P-值为0.637，比例总体均值的95%置信区间为（-3.7524,2.3331）。
如果显著性水平为0.05
，由于应进行单尾检验且0.637/2大于显著性水平，因此不应拒绝原假设，不能认为本班体育成绩的平均分不显著高于88分，同时88分大于95%的置信区间的下限值也证实了这个结论。
分析七：性别对大学英语成绩的单因素方差分析结果
上表是性别对大学英语成绩的单因素方差分析结果。
可以看到：观测变量大学英语成绩的离差平方总和为1629.097；如果仅考虑性别单个因素的影响，则大学英语成绩总变差中，性别
可解释的变差为585.265，抽样误差引起的变差为1043.832，它们的方差分别为585.265和
35.994，相除所得的F统计量观测值为16.260，对应的概率P-值近似为0。
如果显著性水平为0.05，由于概率P-值小于显著性水平，因此应拒绝原假设，认为性别对大学英语成绩产生了显著性影响，性别对大学英语成绩的影响效应不全为0。
分析八：会计学成绩及格率二项分布检验
为0.9。
检验及格率为0.9。
由于是小样本，检验值和观察值恰好一致，可认为本班的会计学及格率达到了90%。
分析九：均学成绩与综测成绩的相关系数分析
均学成绩与综测成绩的相关系数计算结果
Correlations
均学成绩综测成绩
均学成绩Pearson Correlation 1 .952**
Sig. (2-tailed) .000
Sum of Squares and
1094.249 969.798
Cross-products
Covariance 36.475 32.327
N 31 31
综测成绩Pearson Correlation .952** 1
Sig. (2-tailed) .000
Sum of Squares and
969.798 947.406
Cross-products
Covariance 32.327 31.580
N 31 31
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
由表可知，均学成绩与综测成绩间的简单相关系数为0.952，说明两者之间存在正的强相关性，其相关系数检验的概率P-值近似为1，两者存在强的相关性。
该表中相关系数上角的两个星号（**）表示显著性水平为0.01时拒绝原假设。
一个星号（*）表示显著性为0.05时拒绝原假设。
因此，两个星号比一个星号拒绝原假设犯错误的可能性更
30:王度2 2
31:周志强3 2
由表可知，当聚成3类时，1类的有15人，2类的有7人，3类的有9人；当聚成2类时，1类有15人，2类有16人。
学习心得：通过这次作业的完成，我了解到，统计分析必须完善基础，不断提高统计分析能力。
将课本所学的方法与知识灵活运用，多加练习才能熟练的对一份数据做好正确的分析。