統(tǒng)計(jì)練習(xí)題及答案

1、SPSS統(tǒng)計(jì)練習(xí)題及答案一、選擇題（選擇類）(A)1、在數(shù)據(jù)中插入變量的操作要用到的菜單是：A Insert Variable; B Insert Case; C Go to Case; D Weight Cases(C)2、在原有變量上通過一定的計(jì)算產(chǎn)生新變量的操作所用到的菜單是：A Sort Cases； B Select Cases； C Compute； D Categorize Variables(C)3、Transpose菜單的功能是：A 對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類匯總；B 對數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)處理；C 對數(shù)據(jù)進(jìn)行行列轉(zhuǎn)置；D 按某變量分割數(shù)據(jù)(A)4、用One-Way ANOVA進(jìn)行大、中、小城市

2、16歲男性青年平均身高的比較，結(jié)果給出sig.=0.043，說明：A. 按照0.05顯著性水平，拒絕H0，說明三種城市的平均身高有差別；B. 三種城市身高沒有差別的可能性是0.043；C. 三種城市身高有差別的可能性是0.043；D. 說明城市不是身高的一個影響因素(B)5、下面的例子可以用Paired-Samples T Test過程進(jìn)行分析的是：A 家庭主婦和女大學(xué)生對同種商品喜好的差異；B 服用某種藥物前后病情的改變情況；C 服用藥物和沒有服用藥物的病人身體狀況的差異；D性別和年齡對雇員薪水的影響二、填空題（填空類） 6、Merge Files菜單用于合并數(shù)據(jù)庫有兩種情況：如果兩數(shù)據(jù)庫變

3、量相同，是_觀測對象_的合并；如果不同，則是_變量_的合并。7、用于對計(jì)數(shù)資料和有序分類資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述和簡單的統(tǒng)計(jì)推斷，在分析時(shí)可以產(chǎn)生二維或多維列聯(lián)表，在統(tǒng)計(jì)推斷時(shí)能進(jìn)行卡方檢驗(yàn)的菜單是_ Crosstabs _。8、One-Samples T Test過程用于進(jìn)行 樣本所在總體均數(shù)_與_已知總體均數(shù)_的比較。三、名詞解釋（問答類）9、Repeated Measures：重復(fù)測量的方差分析，指的是一個因變量被重復(fù)測量好幾次，從而同一個個體的幾次觀察結(jié)果間存在相關(guān)，這樣就不滿足普通分析的要求，需要用重復(fù)測量的方差分析模型來解決。10、Chi-Square test：卡方檢驗(yàn)，它是非參數(shù)檢驗(yàn)的

4、一種方法，來檢驗(yàn)變量的幾個取值所占百分比是否和我們期望的比例沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。比如我們在人群中抽取了一個樣本，可以用該方法來分析四種血型所占的比例是否相同（都是25%），或者是否符合我們所給出的一個比例（如分別為10%、30%、40%和20%）。四、簡答題（問答類）11、用SPSS對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的基本流程是什么？答：（1）、將數(shù)據(jù)輸入SPSS，并保存；（2）、進(jìn)行必要的預(yù)分析（分布圖、均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差等的描述等），以確定應(yīng)采用的檢驗(yàn)方法；（3）、按題目要求進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析；(4)、保存和導(dǎo)出分析結(jié)果。12、對數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析時(shí)，Univariate菜單和Multivariate菜單最大的區(qū)別是什么？答：當(dāng)

5、因變量只有一個時(shí)，使用Univariate菜單，當(dāng)因變量不止一個時(shí)，使用Multivariate菜單。13、簡述SPSS打開其它格式數(shù)據(jù)的幾種方法？答：(1)、直接打開：選擇菜單File=>Open=>Data或直接單擊快捷工具欄上的打開按鈕；(2)、使用數(shù)據(jù)庫查詢打開：選擇菜單File=>Open Database=>New Query，根據(jù)向?qū)Т蜷_數(shù)據(jù)；(3)、使用文本向?qū)ёx入文本文件：選擇菜單File=>Read Text Data14、指定數(shù)據(jù)按某個變量進(jìn)行排序需要用到哪個菜單？答：Date=>Sort Cases15、兩因素以上的方差分析在SPSS

6、中用什么來完成？ 答：這些方差分析一律可歸入一般線性模型，所以在SPSS中都被歸入了General Lineal Model子菜單。16、簡述Descriptive Statistics菜單的組成和功能。答：描述性統(tǒng)計(jì)分析是統(tǒng)計(jì)分析的第一步，做好這第一步是下面進(jìn)行正確統(tǒng)計(jì)推斷的先決條件。SPSS中專門為該目的而設(shè)計(jì)的幾個模塊集中在Descriptive Statistics菜單中，最常用的是列在最前面的四個過程：(1)、Frequencies過程的特色是產(chǎn)生頻數(shù)表(2)、Descriptives過程進(jìn)行一般性的統(tǒng)計(jì)描述；(3)、Explore過程用于對數(shù)據(jù)概況不清時(shí)的探索性分析；(4)、Cro

7、sstabs過程則完成計(jì)數(shù)資料和等級資料的統(tǒng)計(jì)描述和一般的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，我們常用的卡方檢驗(yàn)也在其中完成。17、簡述在多元線性回歸分析中，SPSS篩選自變量進(jìn)入回歸方程的四種方法。答：這四種方法是：強(qiáng)迫法、逐步法、向前法、向后法。（1）逐步回歸法（stepwise），是運(yùn)用甚為廣泛的復(fù)回歸分析方法之一，也是多元回歸分析報(bào)告中出現(xiàn)幾率最多的一種預(yù)測變量的方法。它結(jié)合“向前法”（forward selection）和“向后法”（backward elimination）二種方式的優(yōu)點(diǎn)。（2）向前法是自變量一個一個進(jìn)入回歸模式中，而向后法是先將所有的自變量納入回歸模式中，之后再逐一將對模式貢獻(xiàn)最小的預(yù)測變

8、量移除，直到所有的自變量均達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)為止。（3）強(qiáng)迫回歸法（Enter）也是一種常見的方法，強(qiáng)迫所有變量有順序進(jìn)入回歸方程。18. 試說明多元線性回歸分析中的“共線性”問題及判斷標(biāo)準(zhǔn)。答：多元回歸分析中要留意“共線性”（collinarity）問題，它是指由于自變量間的相關(guān)太高，造成回歸分析的情境困擾，使回歸模式的參數(shù)不能完全被估計(jì)出來。自變量間的共線性問題可由容忍度（tolerance）、變異數(shù)膨脹因素（VIF）和條件指針（condition index;CI）。一般而言，容忍度越接近0、VIF越大或條件指針越大（大于15），則越有可能存在共線性問題。19、下表是不同職業(yè)與工作滿意感之間相關(guān)分

9、析的結(jié)果，試判斷不同職業(yè)與滿意感之間是否有相關(guān)，如果有，相關(guān)系數(shù)是多少？Correlations 不同職業(yè)滿意感不同職業(yè)Pearson Correlation1.075 Sig. (2-tailed).662 N3636滿意感Pearson Correlation.0751 Sig. (2-tailed).662. N3636答：由于顯著性水平P=0.662>0.05，說明二者之間不存在顯著性相關(guān)。五、分析題（問答類）20、某克山病區(qū)測得11例克山病患者與13名健康人的血磷值(mmol/L)如下： 患 者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80

10、1.87 2.07 2.11 健 康: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87（1）將數(shù)據(jù)錄入SPSS，保存為li1_1.sav；（2）分析該地克山病患者和健康人的血磷脂是否不同；（3）保存結(jié)果。21、在數(shù)據(jù)li1_1.sav中生成新變量temp，當(dāng)血磷值小于1.5時(shí)取值為1，1.52時(shí)取值為2，大于2時(shí)取值為3，并保存結(jié)果。答:操作步驟如下：(1)、Output Variable框：選入x；(2)、Output Variable Name框：鍵入temp，單擊Change鈕；(3)、選中x->te

11、mp：單擊Old and New Values鈕；(4)、Range: Lowest through*單選鈕：鍵入1.5； New Value Value單選鈕：鍵入1；單擊Add鈕；(5)、Range: *through*單選鈕：兩側(cè)分別鍵入1.5、2；New Value Value單選鈕：鍵入2；單擊Add鈕；(6)、Range: All other values單選鈕； New Value Value單選鈕：鍵入3；單擊Add鈕；(7)、單擊Continue；(8)、單擊OK；22、數(shù)據(jù)li3_1.sav記錄的是某班50名學(xué)生語、數(shù)、外三門科目的考試成績，分別作出三科得分頻數(shù)表、計(jì)算均數(shù)

12、、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)、P2.5和P97.5，并畫出直方圖。答：操作步驟如下： (1).Analyze=>Descriptive Statistics=>Frequencies； (2).Variables框：選入變量engl（外）、chin（語）、math（數(shù)）； (3).單擊Statistics鈕；(4).選中Mean、Std.deviation、Median復(fù)選框； （5）.單擊Percentiles：輸入2.5：單擊Add；輸入97.5：單擊Add；（6）單擊Continue鈕； （7）.單擊Charts鈕；（8）.選中Bar charts； （9）.單擊Continue鈕； （

13、10）.單擊OK；23、根據(jù)數(shù)據(jù)li3_1.sav分析該班男、女生在語、數(shù)、外三科得分上有無差異。答：(1).Analyze=>Compare Means=>Independent-Samples T Test；(2)Test Variables框：選入變量engl（外）、chin（語）、math（數(shù)）；(3)Grouping Variable框：選入變量gender；(3)單擊Define Groups鈕；(4)選擇Use specified Values，在group1中填1，在group2中填2；(5)單擊Continue鈕；(6)單擊OK。24、某駕校學(xué)校欲購進(jìn)一批駕駛模擬

14、訓(xùn)練器，為了知道它們的效果，進(jìn)行了一次實(shí)驗(yàn)。從新學(xué)員中隨機(jī)抽取12名進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練前和訓(xùn)練后分別對學(xué)員駕駛技能進(jìn)行測試，結(jié)果如下：訓(xùn)練前 66.0 68.0 70.0 65.0 67.0 82.0 60.5 59.0 71.0 77.0 66.0 70.5 訓(xùn)練后 62.5 85.0 70.0 73.0 65.0 63.5 60.5 76.0 75.5 65.0 62.5 72.0試問模擬器訓(xùn)練的效果如何？答：用Paired-Sample T Test分析(1)、錄入數(shù)據(jù)：設(shè)變量x1，x2 分別代表訓(xùn)練前和訓(xùn)練后值，在SPSS 中輸入數(shù)據(jù)。(2)、統(tǒng)計(jì)分析：依次選擇AnalyzeCompare

15、 meansPaired samples T test（配對t檢驗(yàn)），彈出對話框，將變量x1、x2同時(shí)選入Paired Variables框（同時(shí)選中x1、x2）。在Options子對話框中可定義可信區(qū)間和缺失值的處理。單擊OK鍵提交執(zhí)行即可得結(jié)果。25、美國國家計(jì)算機(jī)產(chǎn)品公司在亞特蘭大、達(dá)拉斯以及西雅圖都設(shè)有工廠，生產(chǎn)傳真機(jī)與打印機(jī)。為了確定這三個工廠的工人的產(chǎn)品質(zhì)量管理意識水平，特意從每個工廠隨機(jī)選取10個工人，對他們進(jìn)行質(zhì)量意識考試，員工考試的結(jié)果如下。請問這三個工廠員工的質(zhì)量管理意識水平有無顯著差異？若有顯著差異，根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果直接觀察，哪個工廠最低？亞特蘭大 85 75 82 76 7

16、1 85 79 83 74 78達(dá)拉斯 71 75 73 74 69 82 74 78 76 68西雅圖 59 64 62 69 75 67 66 62 69 70答：數(shù)據(jù)已經(jīng)輸好，分組變量為group，三組取值分別為1、2、3，結(jié)果變量為X。此處先進(jìn)行單因素方差分析，然后進(jìn)行兩兩比較，這里選擇S-N-K法進(jìn)行兩兩比較。操作如下：(1).選擇AnalyzeCompare means One-Way ANOVA(2).Dependent List框：選入X(3）.Factor框：選入group (4).Post Hoc鈕：選中S-N-K復(fù)選框，單擊Continue鈕 (5).單擊OK鈕 26、某

17、項(xiàng)研究欲探討不同年齡的人完成所有不同難度任務(wù)的手眼協(xié)調(diào)性情況。研究數(shù)據(jù)見task.sav。年齡下1代表兒童組，2代表青年組，3代表老年組。后面分?jǐn)?shù)為手眼協(xié)調(diào)性分?jǐn)?shù)，越高表示手眼協(xié)調(diào)性越好。試問年齡、任務(wù)難度兩個因素是如何影響人的手眼協(xié)調(diào)性的？本題的組間變量為年齡，組內(nèi)變量為不同難度任務(wù)。答：操作步驟如下：(1)、Analyze=>General Lineal model=>Repeated measures (2)、Within-subject factor name框：選入組內(nèi)變量，即不同難度的任務(wù)，我們給其命名為task；(3)、number of levels框：表示組內(nèi)變量

18、有幾個水平，鍵入3 ；(4)、單擊Add；單擊Define(5)、Within-subject variables (task)框：選入a1a3(6）、 Between subjects factor框：選入組間變量，即年齡Age (7）、Post Hoc紐：對選入因素各水平進(jìn)行兩兩比較，選入Age；在S-N-K框打勾。單擊Continue（8）.單擊OK，結(jié)果顯示年齡和任務(wù)的主效應(yīng)顯著，并且二者交互作用顯著，即二者共同影響人的眼手協(xié)調(diào)性。27、設(shè)某個計(jì)算公司所使用的現(xiàn)行系統(tǒng)，通過每個程序的平均時(shí)間為45秒。今采用一個新系統(tǒng)進(jìn)行試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)通過9個程序所需的計(jì)算時(shí)間如下（單位：秒）：30 37

19、42 35 36 40 47 48 45假定通過每個程序的時(shí)間服從正態(tài)分布，那么根據(jù)這些數(shù)據(jù)能否斷言：新的系統(tǒng)能減少通過程序的平均時(shí)間（=0.05）？28、某份調(diào)查數(shù)據(jù)li7_1.sav記錄了雇員的性別、工作類型、教育背景（年）、工作經(jīng)驗(yàn)（月）和薪水情況，對此數(shù)據(jù)進(jìn)行以下分析：（1）不同性別雇員的薪水是否有顯著差異？（2）不同工作類型雇員的薪水是否有顯著差異？（3）雇員的教育背景與薪水之間是否相關(guān)，相關(guān)程度如何？（4）雇員的工作經(jīng)驗(yàn)與薪水之間是否相關(guān)，相關(guān)程度如何？答：（1）有；（2）有，多重比較（Post Hoc）結(jié)果表明：經(jīng)理與主管和職員的薪水差異都顯著，但主管和職員的薪水差異不顯著；（3）雇員的教育背景與薪水之間有顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.661；（4）雇員的工作經(jīng)驗(yàn)與薪水之間有顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.780。29、根據(jù)數(shù)據(jù)li7_1.sav，分析雇員的性別、工作類型、教育背景（年）和工作經(jīng)驗(yàn)（月）是否對