SPSS统计分析练习及答案

Sum of Squares
90.000 88.000 178.000
ANOV A
df 3 8
11
Mean Square 30.000 11.000
F 2.727
Sig. .114
5．对于 12 件电视广告作品，聘请了两位专家对其播出后的宣传功能进行评价。两位专家分
别根据自己的评分标准，对这些作品给出了以
b.Dependent Variable: 死 亡 率
Sig. .006a
340
320
300
280
260
240
220
200
180
160
20
30
40
50
60
70
80
90
100
喂养 率
因此：死亡率=390.769-2.346*喂养率 另外两个省的死亡率为：303.97 和 191.36
因为实验中没有安排对照组， 所以没有证据说明母乳喂养的好处。
商业地区编号 销售量(箱) Y
1
162
目标人口(千人) X1 274
人均可支配收入(元) X2 2450
260
Model R R SquarRe Squatrhee Estimate
240
1
.897a .804
.76 526. 41387
220
a.Predictors: (Constant), 喂 养 率
200
死亡率
180
160
20
30
40
50
60
70
80
90
100
喂养 率
Coefficien a ts
相应的回归直线如图所示。
死亡率
3．为研究我国国民收入和消费水平之间的关系，收集到 1993—2002 年人均国民收入和居民 人均消费的统计数据如下表，把全国人均消费额记为 Y，把人均国民收入记为 X(数据来源 于中国统计局网站 2003 年统计公报)。
年份
人均国民收入(元) X
居民人均消费 (元) Y
1993
2916.1
1331
1994
3894.0
1746
2
1995 1996 1997 1998 1999 2000
4746.9 5462.1 5916.4 6169.2 6406.1 6963.2
Model Summary
AdjusteSdtd. Error of
Model R R SquarRe Squatrhee Estimate
存在显著差异
Mann-Whitney U Wilcoxon W Z Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]
a. Not corrected for ties.
b. Grouping Variable: D
S
14.000 50.000
母乳喂养率(%) 60 30 90 60 40
1
6
190
80
平均
250
60
1) 计算适当的回归直线来预测另外两个省的婴儿死亡率，这两个省的母乳喂养率分别是 37%和 85%。 2) 这一数据是否提供了证据说明母乳喂养的好处？
340
320
300
Model Summary
280
AdjusteSdtd. Error of
名称的题目需自行在 SPSS 中建立数据文件并录入相应数据，回答问题时应将 SPSS 中的主
要输出结果粘贴于答案中。)
1．一所国际新闻学校每年从各大高校中招募刚刚毕业的本科生参加培训，进而作为记者参
加新闻工作。大多数刚刚毕业的学生以前没有任何做记者的经验，所以在正式成为一名记者
之前，必须进行一段时间的学习，作为职业的预备课程。该国际新闻学校于是设计了两种培
下的评分。若要问这两位专家的评分之间是否
Kendall's tau_b X1
Correlation Coefficient
Sig. (2-tailed)
N
X2
Correlation Coefficient
Sig. (2-tailed)
N
Spearman's rho X1
Correlation Coefficient
因 p=0.140>0.05，故不能证明先参加实践对提高平均测试分数的效果显著。
2．早在 1990 年，美国巴维利亚的 6 个省报道了他们的婴儿死亡率(每 1000 名活着出生的婴 儿的死亡数)以及母乳喂养率(母乳喂养婴儿的比例)的数据如下：
省号码 1 2 3 4 5
死亡率(每 1000 名婴儿中的死亡人数) 250 320 170 300 270
b.Dependent Variable: Y人 均 消 费
Sig. .000 a
Coefficiea nts
UnstandardiSzteadndardized CoefficientC s oefficients
Model
B Std. Error Beta
t
1
(C ons-t1a2n0t ).47270.339
Sig. (2-tailed)
N
X2
Correlation Coefficient
Sig. (2-tailed)
N
**. Correlation is significant at the .01 level (2-tailed).
X1 1.000 . 12 .788** .000 12 1.000 . 12 .902** .000 12
Levene's Test for Equality of Variancest-test for Equality of Means
95% Confidence
Interval of the
MeaSntd. ErrD orifference
F
Sig.
t
S difg. (2-tD aifle fe dr)e Dn ifcferenLcoeweU r pper
近，然后随机地将 2 人分配去参加方案 A 和方案 B 的培训。
下表是这 20 人预备课程本学期的成绩单：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
A
50
68
72
54
42
60
56
72
63
61
B
62
62
58
74
60
66
64
64
78
66
请问上面的数据是否证明了先参加实践对提高平均测试分数的效果显著？
Independent Samples Test
本题采用秩相关系数比较合适，r=0.9021
6．大学和研究生毕业的一个随机样本给出了学生所获取学位类别与性别的分类数据，如下
表所示：
学士
硕士
博士
4
男
501
162
27
女
409
143
8
1) 陈述原假设；
2) 计算 2 值及原假设 H0 的概率。
Chi-square值为0.025，
Test Statistics b
X Equal var1ia .8 n4 c3 es.1a9s-1 s1u.5 m4e5d 18 .14 -5 0.603 0.06-21339.9 21327.3 01373
Equal variances assumed
n o-t1. 54155.331
.14 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ5 3.603 0.06-21339.9 30928.7 10987
X2 .788** .000 12 1.000 . 12 .902** .000 12 1.000 . 12
有相类似的评分形态，即两专家的评价是否有相似的倾向，采用什么样的相关分析比较适
当？并求出相应的结果 (注意：两专家所用的标准是不同的)。
作品号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 专家甲 75 80 60 91 85 64 73 86 52 48 24 66 专家乙 83 91 78 92 96 79 81 94 77 76 74 75
SPSS 统计分析练习题目
－2012-10-26
学号：________________________
姓名：___________________________
(注：将本文件以学号+姓名.doc 的形式另存为一个文件，例 2008144154 葛爽.doc，然后以
附件形式发送至 all689@163.com ，时间截止到 2012 年 10 月 31 日。没有指明数据文件
等级
节目 乙 甲 乙 乙 乙 甲 乙 乙 甲 乙 甲 乙 甲 甲 甲 甲
类型
根据实验数据，检验节目乙是否比节目甲效果更好？
P>0.05，因此不能认为乙节目效果比甲节目好。
8．某公司在 15 个商业地区销售一种化妆品，有关销售量、目标人口以及人均可支配收入的 数据如下表所示。为了用目标人口和人均可支配收入来预测商业地区的销售量，要拟合一个 Y 对 X1 和 X2 的二元线性回归方程。试利用 SPSS 求解这一方程。
Correlations
Correlations
X1
X2
X1
Pearson Correlation
1
.838**
Sig. (2-tailed)
.
.001
N
12
12
X2
Pearson Correlation
.838**
1
Sig. (2-tailed)
.001
.
N
12
12
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
训方案：
方案 A：学生参加为期 15 周的全天课程听课学习，随后参加预备课程考试；
方案 B：学生直接先参加 6 个月的记者实习，再进行为期 15 周的全天课程听课学习，
最后进行预备课程考试。
为了评估两种方案各自的有效性，学校随机选出了 20 名学生参加实验。事前还根据他
们的文学等相关学科的成绩对这 20 人进行了分组，20 人分成 10 组，每组中 2 人的成绩相
1
.998a .996
.99 556. 29358
a.Predictors: (Constant), X人 均 国 民 收 入
2001 2002
7500.6 8061.6
1) 建立人均国民收入和人均消费的回归方程； 2) 作图画出样本散点图和回归直线；
2236 2641 2834 2972 3138 3397
-1.713
X人 均 国 民 .4收 98入.012
.99842.469
a.Dependent Variable: Y人 均 消 费
Sig. .125 .000
回归方程为：Y人均消费=0.498*X人均国民收入-120.472
4000
3000
2000
Y人 均 消 费
1000
2000
3000
4000
5000
UnstandardizSetdandardized CoefficientsCoefficients
Mo del
B Std. Error Beta
t
1
(Con3s9ta 0n .7t)6932.645
11.970
喂 养 率 -2.346 .518
-.897 -4.529
a.Dependent Variable: 死 亡 率
6000
7000
8000
9000
X人均 国民收 入
4．某餐饮业连锁店对店员服务效率进行随机抽查，以下是店员 A、B、C、D 完成配餐的三
3
次时间记录(单位：秒)。根据下面的数据计算方差分析表，以及相应的概率值。
A
B
C
D
35
42
41
40
39
40
41
34
34
35
44
31
x
Betw een Groups Within Groups Total
Sig. .000 .006
ANOVbA
Model
Sum of Squares
1
Regre1s4s3io1n1.54
Resid3u4a8l 8.462
Total17800.00
df Mean Square F 114311.538 20.513 5 697.692 6
a.Predictors: (Constant), 喂 养 率
连续变量的相关指标通常用积差相关系数，即Pearson相关系数来表示。当数据不能满 足Pearson相关的条件时，可以采用非参数方法，如Spearman等级相关系数来解决，这是一 种等级秩相关系数。因此本题采用Spearman相关系数来表示。
Kendall的tau相关系数适用于测量两个对称关系的定序变量X与Y的相关，共有三种形式 Tau-a、Tau-b、Tau-c。
3609 3791
AN OVbA
Sum of
Model
Squares
1
Regre5s7s1io5n555
Resid2u5a3l51.73
To tal57 4090 7
df Mean Square F 5715554.7617803.602
83168.967 9
a.Predictors: (Constant), X人 均 国 民 收 入
7．随机地抽取了两组相互独立的儿童样本，分别在某段时期内观
-1.890 看两种不同序列儿童智力开发教育电视节目甲和乙。最后，进行 .059
a
.065
智力测验，试卷由某个专家进行评分(他并不知道哪些儿童观看的
是哪种节目)。按照儿童智力的高低，他给出了如下的等级顺序：
(秩越低成绩越好)
分 数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16