spss期末考试上机复习题(含答案)
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：
江苏理工学院2017—2018学年第1学期
《spss软件应用》上机操作题库
1.随机抽取100人，按男女不同性别分类，将学生成绩分为中等以上及中等以下两类，结果
如下表。问男女生在学业成绩上有无显著差异？
中等以上中等以下
男23 17
女38 22
性别* 学业成绩交叉制表
计数
学业成绩
合计
中等以上中等以下
性别男23 17 40
女38 22 60
合计61 39 100
卡方检验
值df 渐进 Sig. (双侧) 精确 Sig.(双侧) 精确 Sig.(单侧) Pearson 卡方.343a 1 .558
连续校正b.142 1 .706
似然比.342 1 .558
Fisher 的精确检验.676 .352
线性和线性组合.340 1 .560
有效案例中的 N 100
a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 15.60。
b. 仅对 2x2 表计算
根据皮尔逊卡方检验，p=0.558〉0.05 所以男生女生在学业成绩上无显著性差异。
2．为了研究两种教学方法的效果。选择了6对智商、年龄、阅读能力、家庭条件都相同的儿童进行了实验。结果（测试分数）如下。问：能否认为新教学方法优于原教学方法（采用非参数检验）？
序号新教学方法原教学方法
1 2 3 83
69
87
78
65
88
4 5 6 93
78
59
91
72
59
检验统计量b
原教学方法 - 新
教学方法
Z -1.753a
渐近显著性(双侧) .080
a. 基于正秩。
b. Wilcoxon 带符号秩检验
答：由威尔逊非参数检验分析可知p=0.08〉0.05，所以不能认为新教学方法显著优于原教学方法。
3．下面的表格记录了某公司采用新、旧两种培训前后的工作能力评分增加情况，分析目的是比较这两种培训方法的效果有无差异。考虑到加盟公司时间可能也是影响因素，将加盟时间按月进行了记录。
方法加盟时间分数方法加盟时间分数
旧方法 1.5 9 新方法 2 12
旧方法 2.5 10.5 新方法 4.5 14
旧方法 5.5 13 新方法7 16
旧方法 1 8 新方法0.5 9
旧方法 4 11 新方法 4.5 12
旧方法 5 9.5 新方法 4.5 10
旧方法 3.5 10 新方法 2 10
旧方法 4 12 新方法 5 14
旧方法 4.5 12.5 新方法 6 16
(1)分不同的培训方法计算加盟时间、评分增加量的平均数。
(2)分析两种培训方式的效果是否有差异？
答：（1）
描述统计量
N 极小值极大值均值标准差
培训方法 = 1 (FILTER) 9 1 1 1.00 .000
加盟时间9 .50 7.00 4.0000 2.09165
分数增加量9 9.00 16.00 12.5556 2.60342
有效的 N （列表状态）9
所以新方法的加盟时间平均数为4 分数增加量的平均数为12.5556
描述统计量
N 极小值极大值均值标准差
加盟时间9 1.00 5.50 3.5000 1.54110
分数增加量9 8.00 13.00 10.6111 1.67290
培训方法 = 2 (FILTER) 9 1 1 1.00 .000
有效的 N （列表状态）9
所以旧方法的加盟时间平均数为3.5 分数增加量的平均数为10.6111
（2）
检验统计量b
旧方法 - 新方法
Z -2.530a
渐近显著性(双侧) .011
a. 基于正秩。
b. Wilcoxon 带符号秩检验
答：由威尔逊非参数检验分析可知p=0.11〉0.05 所以两种培训方法无显著性差异。
4．26名被试分配在不同的情景中进行阅读理解的实验，结果如下表。试问情景对学生的阅读理解成绩是否有影响？
情景阅读理解成绩
A 10 13 12 10 14 8 12 13
B 9 8 12 9 8 11 7 6 8 11 9
C 6 7 7 5 8 4 10
ANOVA
阅读理解成绩
平方和df 均方 F 显著性
组间86.316 2 43.158 11.770 .000
组内84.338 23 3.667
总数170.654 25
答：经过单因素方差分析可知p=0.000<0.05 所以情景对学生的阅读理解成绩有影响。
5．研究者将20名被试随机分配在四种实验条件下进行实验，结果如下表。试问四种实验条件对学生有无影响？
实验条件实验成绩
A 13 14 17 19 22
B 4 5 10 3 3
C 24 28 31 30 22
D 12 11 6 13 8
描述性统计量
N 均值标准差极小值极大值
实验成绩20 14.7500 9.01972 3.00 31.00
实验条件20 2.5000 1.14708 1.00 4.00
检验统计量(a)(,)(b)
实验成绩
卡方17.076
df 3
渐近显著性.001
a. Kruskal Wallis 检验
b. 分组变量: 实验条件
答：根据肯德尔W系数分析可得p=0.001<0.05 所以四种实验条件对学生有影响。
6．家庭经济状况属于上、中、下的高中毕业生，对于是否愿意报考师范大学有三种不同的态度，其人数分布如下表。试问学生报考师范大学与家庭经济状况是否有关系？
表12-8 家庭经济状况与报考师范的态度调查结果表
家庭经济状况
报考师范大学的态度
愿意不愿意不表态
上13 27 10
中20 19 20
下18 7 11
家庭状况* 是否愿意交叉制表
计数
是否愿意
合计
愿意不愿意不表态
家庭状况上13 27 10 50 中20 19 20 59
下18 7 11 36
合计51 53 41 145
卡方检验
值df 渐进 Sig. (双
侧)
Pearson 卡方12.763a 4 .012 似然比12.790 4 .012 线性和线性组合.459 1 .498 有效案例中的 N 145
a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于5。最小期望计数为
10.18。
答：根据交叉表分析可知，r=12.763，p<0.05，有显著性差异，即学生报考师范大学与家庭经济状况有关系。
7．假定我们在某大学对400名大学生进行民意测验，询问文理科的男女学生对于开设文理交叉的校选课的看法，即不同专业的男女学生对文科开设一定的理科课程和理科开设一定的文科课程的意见是否相同。结果如下。
表12-7 文理科男女的态度调查表
学科男生女生
文科80 40
理科120 160
案例处理摘要
案例
有效的缺失合计
N 百分比N 百分比N 百分比性别 * 文理
科
400 100.0% 0 .0% 400 100.0%
性别* 文理科交叉制表
计数
文理科
合计
文科理科
性别男80 120 200
女40 160 200
合计120 280 400
卡方检验
值df 渐进 Sig.
(双侧)
精确 Sig.(双
侧)
精确 Sig.(单
侧)
Pearson 卡方19.048a 1 .000
连续校正b18.107 1 .000
似然比19.326 1 .000
Fisher 的精确检
验
.000 .000
线性和线性组合19.000 1 .000
有效案例中的 N 400
a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 60.00。
b. 仅对 2x2 表计算
答：根据交叉表分析可知p=0.000<0.05，所以不同专业的男女学生对文科开设一定的理科课程和理科开设一定的文科课程的意见不相同。
8．对20名睡眠有困难的被试，随机分为三组，每组随机采用一种睡眠训练方法（A、B、C）进行训练，两个月让他们在0到50的范围对自己睡眠效果进行评分。结果为下。
试问三种训练方法有无显著差异？
A法：16，9，14，19，17，11，22
B法：43，38，40，46，35，43，45
C法：21，34，36，40，29，34
秩
方法N 秩均值
评分方法A 7 4.14
方法B 7 16.50
方法C 6 10.92
总数20
检验统计量(a)(,)(b)
评分
卡方15.347
df 2
渐近显著性.000
a. Kruskal Wallis 检验
b. 分组变量: 方法
答：根据肯德尔W系数分析可知p=0.000<0.05，,因此有非常显著性差异，即三种方法训练均有显著性差异，方法B的效果最为显著。
9．用三种不同的教学方法分别对三个随机抽取的实验组进行教学实验，实验后统一测验成绩如下，试问三种教学方法的效果是否存在显著差异？（假设实验结果呈正态分布）
教法A：76，78，60，62，74
教法B：83，70，82，76，69
教法C：92，86，83，85，79
成绩
平方和df 平均值平方 F 顯著性
群組之間570.000 2 285.000 6.333 .013
在群組內540.000 12 45.000
總計1110.000 14
答：根据单因素方差分析可知p=0.013<0.05因此有显著性差异，即三种教学方法均有显著性差异。
10．某研究者想了解不同性别的消费者对某种商品的态度，在所调查的228名男性消费者中有160人喜欢该商品，而在208名女性消费者中有90人喜欢该商品，试问不同性别对该商品的态度是否有差异？
案例处理摘要
案例
有效的缺失合计
N 百分比N 百分比N 百分比
性别 * 是否喜欢436 100.0% 0 .0% 436 100.0% 性别* 是否喜欢交叉制表
计数
是否喜欢
合计
喜欢不喜欢
性别男160 68 228
女90 118 208
合计250 186 436
卡方检验
值df 渐进 Sig. (双
侧)
精确 Sig.(双
侧)
精确 Sig.(单
侧)
Pearson 卡方32.191a 1 .000
连续校正b31.101 1 .000
似然比32.554 1 .000
Fisher 的精确检验.000 .000 线性和线性组合32.117 1 .000
有效案例中的 N 436
答：根据交叉表分析可知，卡方=32.191，p<0.01,有非常显著性相关，即不同性别对该商品的态度有差异。
11．下面是在三种实验条件下的实验结果，不同实验条件在结果上是否存在差异。
实验结果（X）
A 55 50 48 49 47
B 45 48 43 42 44
C 41 43 42 40 36
描述
结果
N 均值标准差标准误均值的 95% 置信区
间
极小值极大值下限上限
A 5 49.8000 3.11448 1.39284 45.9329 53.6671 47.00 55.00
B 5 44.4000 2.30217 1.02956 41.5415 47.2585 42.00 48.00
C 5 40.4000 2.70185 1.20830 37.0452 43.7548 36.00 43.00 总
数
15 44.8667 4.71876 1.21838 42.2535 47.4798 36.00 55.00
方差齐性检验
结果
Levene 统计
量df1 df2 显著性
.104 2 12 .902
ANOVA
结果
平方和df 均方 F 显著性
组间222.533 2 111.267 14.969 .001
组内89.200 12 7.433
总数311.733 14
答：根据单因素方差分析可知p=0.001<0.05，所以不同实验条件在结果上是存在差异。
12．从两所高中随机抽取的普通心理学的成绩如下（假设总体呈正态）。试问两所高中的成绩有无显著不同？
A校：78 84 81 78 76 83 79 75 85 91
B校：85 75 83 87 80 79 88 94 87 82
组统计量
学校N 均值标准差均值的标准
误
成绩 A 10 81.0000 4.85341 1.53478
B 10 84.0000 5.39547 1.70620
独立样本检验
方差方程
的 Levene
检验均值方程的 t 检验
F Sig
. t df
Sig.
(双
侧) 均值差值
标准误差
值
差分的 95% 置信区间
下限上限
成绩假
设
相
等
.09
4
.76
3
-1.307 18 .208 -3.00000 2.29492 -7.82145 1.82145
假
设
不
相
等
-1.307 17.802 .208 -3.00000 2.29492 -7.82530 1.82530
答：根据独立样本t检验可知，F=0.094,p>0.05，因此没有显著性差异，即两所高中的成绩没有显著不同。
13. 为研究练习效果，取10名被试，每人对同一测验进行2次，试问练习效果是否显著？
被试 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
《统计分析软件》试（题）卷 班级 xxx班姓名 xxx 学号 xxx 说明：1.本试卷分析结果写在每个题目下面（即所留空白处）； 2.考试时间为100分钟； 3.每个试题20分。 一、（20分）已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件，学生成绩一.sav；学生成绩二.sav。要求： （1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并，并保存为“成绩.sav.” （2）对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理： 1）按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2）计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3）把数学成绩分成优、良、中三个等级，规则为优(X≥85)，良(75≤X ≤84),中(X≤74)，并对优良中的人数进行统计。
分析： 描述统计量 性别N极小值极大值均值标准差 男数学477.0085.0082.2500 3.77492有效的 N （列表状态）4 女数学1667.0090.0078.50007.09930有效的 N （列表状态）16
注：成绩优良表示栏位sxcj 优为1 良为2 中为3 由表统计得，成绩为优的同学有4人，占总人数的20%；良的同学有12人，占总人数的60%；中的同学有4人，占总人数的40%。 二、（20分）为了解笔记本电脑的市场情况，针对笔记本电脑的3种品牌，进行了满意度调查，随机访问了30位消费者，让他们选出自己满意的品牌，调查结果见下表，其中变量“职业”的取值中，1表示文秘人员，2表示管理人员，3表示工程师，4表示其他人；3个品牌变量的取值中，1表示选择，0表示未选数据见Excel数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 （1）将所给数据的Excel文件导入到SPSS中，要求SPSS数据文件写出数据结构（包括变量名，变量类型，变量值标签等）命，并保存为：“调查. Sav”。 （2）试利用多选项分析，利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况；分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。 分析：
《统计分析软件》试（题）卷 班级XXX 班姓名XXX 学号XXX ____________ 1. 2. 考试时间为100分钟； 3. 每个试题20分。 一、（20分）已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件，学生成绩一.sav ；学生成绩二.sav。要求： （1）将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav ”与“学生成绩二.sav ”合并，并保存为“成绩.sav. ” （2）对所建立的数据文件“成绩.sav ”进行以下处理： 1）按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量（包括平均成绩、标准差等）。 2）计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3）把数学成绩分成优、良、中三个等级，规则为优（X > 85），良（75 < X < 84）,中（X < 74），并对优良中的人数进行统计
分析: (2) 描述统计量
性别：rj sxcj 11391.0090.0061.00242.0D 1.00 r 214女91.0090.0061 Q0242,00 1.D0 31女95.0079.0065.00239.03200匸4Q女95.0079.0065 00239.00 2.D0 53立92.00B4.0062.00230.00200 S 4 女92.0084.0062 00238.00 2.00 79女眨00S2.0062.00236.00200 310女92.0002.0062 0023G.OO 2 DO 95男39.00S5.0D69 00233.03 1.00 10E男39.0085.0059 00233.00 1.00 1111立9U.OO SO.OO60.00230.0J200「1212女90.0080.0060 00230.00 2.00 1319立眨0075.0062.00229.03200 20女92.0076.00G2 00229.00 2 DO 1 1516男SB.00B2.0053.00220.03200 15男38.0077.0068 00223.00200 1 1717女91.0071.00 61 00223.00 3.00 女91.0071.0061 00223.03 3.00 1016 1 19 1女89.0067.0059 00215.00 3.00 202女39.0067.0069 00215.0J 3. DO 注：成绩优良表示栏位sxcj 优为1良为2中为3 由表统计得，成绩为优的同学有4人，占总人数的20%良的同学有12人，占总人数的60%中的同学有4人，占总人数的40% 二、（20分）为了解笔记本电脑的市场情况，针对笔记本电脑的3种品牌，进 行了满意度调查，随机访问了30位消费者，让他们选出自己满意的品牌，调查结果见下表，其中变量“职业”的取值中，1表示文秘人员，2表示管理人员，3表示工程师，4表示其他人；3个品牌变量的取值中，1表示选择，0表示未选数据见Excel数据文件“调 查.exe ”。根据所给数据完成以下问题 （1）将所给数据的Excel文件导入到SPSS中，要求SPSS数据文件写出数据结构（包括变量名，变量类型，变量值标签等）命，并保存为：“调查.Sav ”。 （2）试利用多选项分析，利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况；分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。 分析：
SPSS在教育研究中的应用某大学学生对本校的满意度调查 学院：教育学院 专业：课程与教学论 学号：201411000156 姓名：李平 2014年12月13日
目录 一、研究问题的提出 (3) 二、研究内容与方法 (3) (一) 研究内容 (3) (二) 研究方法 (3) 三、调查对象及人数 (4) 四、问卷分析 (5) （一）回收情况 (5) （二）信度分析 (5) 五、数据统计与分析 (6) （一）数据输入 (6) （二）数据分析 (7) 1.描述统计 (7) （1）多选题描述统计 (7) （2）单选题描述统计 (9) 2.推断统计 (12) （1）独立样本T检验 (12) （2）单一样本T检验 (15) （3）单因素方差分析 (17) （4） X2检验 (21) 3.相关分析 (22) （1）变量间相关分析 (22) （2）维度间相关分析 (23) 六、结论 (27) 七、附录 (28)
一、研究问题的提出 学生的学校生活和成长密切相关。我们通过对他们的大学生活满意度的调查结果向有关部门提出建议，并希望能引起学校对这一系列问题的关注，最终希望大学生对其大学的满意度有所提升，大学生是一个庞大的群体，特别是近几年，随着高校的扩招，我国越来越多人能够上大学。上大学是很多人的梦想，他们都憧憬着大学校园的生活，然而当他们进了大学后才发现大学生活并非所想的美好，取而代之的却是对校园生活的不满，大学生是十分宝贵的人才资源，他们对校园生活的体验和感受，与他们的更好的学习。 二、研究内容与方法 (一)研究内容 了解学生对于学校的师资水平、环境、日常管理等各方面的满意度。 (二)研究方法 1.问卷编制 本研究采用自编问卷，问卷共由两部分组成：基本情况部分包括被调查者的性别、年级等，问卷主体部分包括师资水平、学校环境、日常管理三大维度，细分为12个三级指标（见表2-1），问卷采用五点制计分法，即“非常满意”、“满意”、“一般”、“不满意”、“非常不满意”，分别赋值5分、4分、3分、2分、1分。 表2-1 某大学学生对本校的满意度测评指标体系 一 级指标 二级指标（潜在变量）三级指标（观测变量） 对自己师资水平对教师教学方法、对教师工作态 度、对教师人品修养、对师资配备 学校的意学校环境对学习环境、对就餐环境、对居住 环境、对校园绿化环境 满度指数日常管理对专业课时安排、对收费标准、对 奖、助学金制度、对学校治安
●一。变量的赋值 1.乘方（**），例如二的三次方：2**3 2.不同规则的赋值：转换→计算变量（如果），每一个规则的赋值都要重新进行此步骤（但注意每一遍的变量名都不变，并且他都会问你要不要替换成新的变量，你选是就行了） 3.不同规则的赋值：（1）转换→重新编码为不同变量：输入变量，输出变量，要点击“变化量”才可保存输出变量→新值和旧值：值（直接选取取值）、范围（最大到最小的范围，包含端点值），点击“添加”成功保存新值和旧值→所有不同取值规则都完成后点击继续、确定，则在变量视图多出一个新变量（2）若不想包含端点值，可以采取小数的方式变换，eg. 899.9（小数位比该变量属性的小数位多一位就行了） （3）这种要先把BMI按照男女分开，然后再分组的，可以在对话框中点击“如果”选项进行设置，并且要分别对男女进行上述操作（一共做两遍）。 二。离散化 1可视离散化：转换→可视分箱，分割点：所以想生成几组，就定义几个分割点；填写第一个分割点的时候就必须填写最小值；一定要选中上端点排除。 三。排序 1.转换→自动重新编码：不分组，从头到尾排序 2.转换→个案排秩（1）多层次数据：基于A变量对B变量进行排序。（例如，基于职称对收入进行排序，就是不同职称各自组内排工资的高低）（2）设置秩1；绑定值 四。时间序列：转换→变动值 五。查找与计数：转换→对个案内的值计数（查找“基本工资800-900女职工”，生成新变量，满足这个条件的标为1，不符合这个标准的标为0，男职工标为缺失。范围：包含上限下限） ●六。数据→个案排序：把变量顺序完全按照你想要的标准排序，所有的变量顺序都会改变 七。拆分文件：要分男女进行数据统计：数据→拆分文件→比较组/按组输出，分组依据。不分男女进行数据统计：数据→拆分文件→分析所有个案 八。选择个案（例如只选择三年级的变量进行分析）：数据→选择个案→如果条件满足：如果；随机个案样本；基于时间或个案范围；使用过滤变量（例如要把身高为缺失值和值为0的剔除）→输出：过滤（不符合条件的数据会画上“/”，原始数据并未删除）；将选定个案复制到新数据集（形成一个新的SPSS数据文件，原始数据并未删除）；删除未选定的个案（删除原始数据，不建议使用）→之后在分析的时候就只会分析三年级的变量。不想只分析三年及，记得重新做这一步。 九。加权个案：数据→加权个案（例。100分的有5人）。不想加权了，记得重新做这一步。 十。分类汇总（1）例如算不同年级的人的身高的均值、方差…（只能计算函数）（2）数据→汇总，分界变量（分类标准变量），变量摘要（计算变量），函数：选择计算变量函数，变量名称与标签：定义新生成变量的名称与标签 ●十一。长宽数据的转换 1.长数据变宽数据：索引变量消失变成score的尾缀 （1）数据→重组（重构）→个案重组为变量，标识变量，索引变量，电脑会自动帮你选出是xx xx要重构（不同疗程值不同的变量）。选完上述这些之后就一直点下一步&完成&立即重构&确定即可 （2）注意：当有多个变量需要重构时要自己决定“新变量组的顺序”。（A1A2B1B2;A1B1A2B2） 2.宽数据变长数据：score的尾缀消失变成索引变量 （1）数据→重组（重构）→变量重组为个案，个案组标识：使用选定变量，固定变量（手动选择，电脑不会自动帮你选出了），要转置的变量即值不固定的要重构的变量（手动选择，电脑不会自动帮你选出了）。选完上述这些之后就一直点击下一步&完成&立即重构数据&确定就行了 （2）当有多个变量需要重构时，这块的操作要特别注意：○1首先在“变量组数目”中选择“多个”○2然后在“选择变量”里要对于不同的“目标变量”分别定义“要转置的变量”（在本题中，即对于kidid目标变量定义一遍要转置的变量；对于age目标变量在定义一遍要转置的变量。其中，这两个要转置的变量必须是完全不同的）。但只需要定义一次“个案组标识”&“固定变量”（固定变量是相对于kidid & age都固定的那些变量；而不是说在对kidid进行转置的时候，age就是固定变量了；因此，固定变量只用定义一次且固定变量可以为空）。并且，你要特别注意，“个案组标识”里选择的变量& n个“要转置的变量”里选择的变量&“固定变量”里选择的变量都必须是完全不相同的。
《统计分析软件》试（题）卷 班级xxx班姓名xxx 学号xxx 题号一二三四五六总成绩成绩 说明：1.本试卷分析结果写在每个题目下面（即所留空白处）； 2.考试时间为100分钟； 3.每个试题20分。 一、（20分）已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件，学生成绩一.sav；学生成绩二.sav。要求： （1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并，并保存为“成绩.sav.” （2）对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理： 1）按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2）计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3）把数学成绩分成优、良、中三个等级，规则为优(X≥85)，良(75≤X ≤84),中(X≤74)，并对优良中的人数进行统计。
分析： （2） 描述统计量 性别N 极小值极大值均值标准差 男数学 4 77.00 85.00 82.2500 3.77492 有效的N （列表状态） 4 女数学16 67.00 90.00 78.5000 7.09930 有效的N （列表状态）16
注：成绩优良表示栏位sxcj 优为1 良为2 中为3 由表统计得，成绩为优的同学有4人，占总人数的20%；良的同学有12人，占总人数的60%；中的同学有4人，占总人数的40%。 二、（20分）为了解笔记本电脑的市场情况，针对笔记本电脑的3种品牌，进行了满意度调查，随机访问了30位消费者，让他们选出自己满意的品牌，调查结果见下表，其中变量“职业”的取值中，1表示文秘人员，2表示管理人员，3表示工程师，4表示其他人；3个品牌变量的取值中，1表示选择，0表示未选数据见Excel数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 （1）将所给数据的Excel文件导入到SPSS中，要求SPSS数据文件写出数据结构（包括变量名，变量类型，变量值标签等）命，并保存为：“调查. Sav”。 （2）试利用多选项分析，利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况；分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。 分析：
江苏理工学院2017—2018学年第1学期 《spss软件应用》上机操作题库 1.随机抽取100人，按男女不同性别分类，将学生成绩分为中等以上及中等以下两类，结果 如下表。问男女生在学业成绩上有无显著差异？ 中等以上中等以下 男 女 性别* 学业成绩交叉制表 计数 学业成绩 中等以上中等以下 合计 性别男23 17 40 女38 22 60 合计61 39 100 根据皮尔逊卡方检验，p=0.558〉0.05 所以男生女生在学业成绩上无显著性差异。 2．为了研究两种教学方法的效果。选择了6对智商、年龄、阅读能力、家庭条件都相同的儿童进行了实验。结果（测试分数）如下。问：能否认为新教学方法优于原教学方法（采用非参数检验）？ 序号新教学方法原教学方法 1 83 78
2 3 4 5 6 69 87 93 78 59 65 88 91 72 59 答：由威尔逊非参数检验分析可知p=0.08〉0.05，所以不能认为新教学方法显著优于原教学方法。 3．下面的表格记录了某公司采用新、旧两种培训前后的工作能力评分增加情况，分析目的是比较这两种培训方法的效果有无差异。考虑到加盟公司时间可能也是影响因素，将加盟时间按月进行了记录。 方法加盟时间分数方法加盟时间分数 旧方法 1.5 9 新方法 2 12 旧方法 2.5 10.5 新方法 4.5 14 旧方法 5.5 13 新方法7 16 旧方法 1 8 新方法0.5 9 旧方法 4 11 新方法 4.5 12 旧方法 5 9.5 新方法 4.5 10 旧方法 3.5 10 新方法 2 10 旧方法 4 12 新方法 5 14 旧方法 4.5 12.5 新方法 6 16 (1)分不同的培训方法计算加盟时间、评分增加量的平均数。 (2)分析两种培训方式的效果是否有差异？ 答：（1） 描述统计量 N 极小值极大值均值标准差 培训方法 = 1 (FILTER) 9 1 1 1.00 .000 加盟时间9 .50 7.00 4.0000 2.09165 分数增加量9 9.00 16.00 12.5556 2.60342 有效的 N （列表状态）9 所以新方法的加盟时间平均数为4 分数增加量的平均数为12.5556
spss期末考试上机复习题(含答案)
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江苏理工学院2017—2018学年第1学期 《spss软件应用》上机操作题库 1.随机抽取100人，按男女不同性别分类，将学生成绩分为中等以上及中等以下两类，结果 如下表。问男女生在学业成绩上有无显著差异？ 中等以上中等以下 男23 17 女38 22 性别* 学业成绩交叉制表 计数 学业成绩 合计 中等以上中等以下 性别男23 17 40 女38 22 60 合计61 39 100 卡方检验 值df 渐进 Sig. (双侧) 精确 Sig.(双侧) 精确 Sig.(单侧) Pearson 卡方.343a 1 .558 连续校正b.142 1 .706 似然比.342 1 .558 Fisher 的精确检验.676 .352 线性和线性组合.340 1 .560 有效案例中的 N 100 a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 15.60。 b. 仅对 2x2 表计算 根据皮尔逊卡方检验，p=0.558〉0.05 所以男生女生在学业成绩上无显著性差异。 2．为了研究两种教学方法的效果。选择了6对智商、年龄、阅读能力、家庭条件都相同的儿童进行了实验。结果（测试分数）如下。问：能否认为新教学方法优于原教学方法（采用非参数检验）？ 序号新教学方法原教学方法 1 2 3 83 69 87 78 65 88
4 5 6 93 78 59 91 72 59 检验统计量b 原教学方法 - 新 教学方法 Z -1.753a 渐近显著性(双侧) .080 a. 基于正秩。 b. Wilcoxon 带符号秩检验 答：由威尔逊非参数检验分析可知p=0.08〉0.05，所以不能认为新教学方法显著优于原教学方法。 3．下面的表格记录了某公司采用新、旧两种培训前后的工作能力评分增加情况，分析目的是比较这两种培训方法的效果有无差异。考虑到加盟公司时间可能也是影响因素，将加盟时间按月进行了记录。 方法加盟时间分数方法加盟时间分数 旧方法 1.5 9 新方法 2 12 旧方法 2.5 10.5 新方法 4.5 14 旧方法 5.5 13 新方法7 16 旧方法 1 8 新方法0.5 9 旧方法 4 11 新方法 4.5 12 旧方法 5 9.5 新方法 4.5 10 旧方法 3.5 10 新方法 2 10 旧方法 4 12 新方法 5 14 旧方法 4.5 12.5 新方法 6 16 (1)分不同的培训方法计算加盟时间、评分增加量的平均数。 (2)分析两种培训方式的效果是否有差异？ 答：（1） 描述统计量 N 极小值极大值均值标准差 培训方法 = 1 (FILTER) 9 1 1 1.00 .000 加盟时间9 .50 7.00 4.0000 2.09165 分数增加量9 9.00 16.00 12.5556 2.60342 有效的 N （列表状态）9 所以新方法的加盟时间平均数为4 分数增加量的平均数为12.5556 描述统计量
SPSS四种输出结果：枢轴表/轻量表、文本格式、统计图表、模型 SPSS四种窗口：语法窗口、输出窗口、数据窗口、脚本窗口 SPSS三种运行方式：命令行方式、批程序方式、菜单对话框 SPSS默认文件类型： 数据文件*.sav：此为SPSS软件默认的数据文件格式，双击可由SPSS直接读取。 命令文件*.sps：可在语法编辑程序(syntax)中先编写或贴上欲执行之分析指令，并将其存贮起来，供日后重复使用或检查之用。 输出文件*.spo: 允许直接加以编辑或转贴到其他编辑软件，SPSS 16.0版之后将输出文件的默认格式改为*.spv。 数据文件清洗——多余重复的数据筛选清楚，将确实的数据补充完整，将错误的数据纠正或删除。数据→标识重复个案标识异常个案 问题的答案被称作变量的取值。将答案转变成可用于统计分析的数据，需要经过一个被称作“编码coding”的过程。 数据阵/数据文件：n个案例、m个变量构成的阵列 SPSS对数据的处理是以变量为基础的。 所以，数据录入前一定先定义变量及其属性，包括指定名称、（存储）类型、宽度、小数、标签、值、缺失、列（宽）、对齐、度量标准和角色。这也被称作建立数据框架。 变量名必须以字母、汉字或字符@开头，数字不可以，其他字符可以是任何字母、数字或_、@、#、$等符号。变量名中不能有空白字符或其他特殊字符（如“！”、“？”、“*”等）。变量名最后一个字符不能是英文句号（.）。 在SPSS中不区分大小写。例如，HXH、hxh或Hxh对SPSS而言，均被视为同一个变量。 SPSS的保留字不能作为变量的名称，如ALL、AND、BY、EQ、GE、GT、LT、NE、NOT、OR、TO、WITH等。 SPSS中变量有3种基本类型：数值型、字符型（区分大小写）和日期型。 但根据不同的显示方式，数值型又被区分成：数值、逗号、圆点、科学计数法、美元、（用户）设定货币等6个子类型。不过，只有数值(N)最为常用。 默认状态下，所有变量的类型均为数值型，且宽度是8位、小数位是2位。 对话框界面可修改宽度和小数位，然后“确定”，但宽度必须大于小数位。
SPSS期末考试题型总结 一、单样本t检验（单个正态总体的均值检验与置信区间）（P48） 1、题目类型：某糖厂打包机打包的糖果标准值为，给出一系列抽取值。 问：（1）这天打包机的工作是否正常？ （2）这天打包机平均装糖量的置信区间是多少？ 2、操作：（1）Analyze Compare mean One-Sample T Test （2）将左边源变量X送入Test Variable(s)中，在Test Value中输入 3、结果分析：若Sig.>0.05，接受假设，即没有显著性差异 若Sig.<0.05，拒绝假设，即有显著性差异 置信区间（100+Lower，100+uppper） 二、两个样本t检验（两个正态总体的均值检验与置信区间）（P50） 1、题目类型：从A批导线抽取4根，从B批导线抽取5根。 问：这两批导线的平均电阻是否有显著差异？并求的置信区间。 2、操作：（1）Analyze Compare mean Indepvendent Sample T Test （2）将检验变量x送入Test Variable(s)，将分组变量group送入 Grouping Variable （3）选按钮define Groups Use specified values，分别输入1和2. 3、结果分析：（1）若F显著性概率Sig.>0.05，接受假设，两组方差没有显著 性差异，即可认为两组方差是相等的 （2）若t显著性概率Sig.2-tailed>0.05，可以得出A、B两批电 线的电阻值没有显著差异。 三、单因素方差分析（P54） 1、题目类型：6种不同农药在相同条件下的杀虫率。 问：杀虫率是否因农药的不同而有显著性差异？ 2、操作：（1）Analyze Compare mean One-Way ANOV （2）将源变量x送入Dependent List(因变量)，将类型变量kind送入Factor. 3、结果分析：（1）若Sig.>0.05，接受假设，即没有显著性差异 （2）若Sig.<0.05，拒绝假设，有显著性差异，此时进一步操作：继续操作：（a）Options Homogeneity of variance test （b）Post Hoc LSD
《经济数据分析与SPSS软件应用》期末综合作业 学号：姓名：专业：班级： 注意事项： 1、请在规定的位置书写学号、姓名、专业、班级信息。 2、结合SPSS软件，呈现计量软件操作关键结果，写出必要的操作步骤，每题答案写在相应题目后面，规范回答问题。 3、规范格式：宋体五号字；（软件结果为默认即可）；单倍行间距；排版整齐，不留空行。 综合作业题目（一、二题每题20分，三、四题每题30分，共100分） 一、某医药研究所考察一种药品对男性和女性的治疗效果是否有显著差异，调查了10名男性服用者及7名女性服用者，对他们服药后的各项指标进行综合评分，服用的效果越好，分值就越高，每人所得的总分见“1（综合效果）.sav”，试根据表中的数据检验这种药品对男性和女性的治疗效果是否存在显著差异。 答： 群組統計資料 性别N 平均數標準偏差標準錯誤平均值 综合得分男10 105.40 34.394 10.876 女7 109.57 23.143 8.747 从检验结果看，两样本数据的方差没有显著差异，假设检验的P值大于显著性水平0.05，所以说这种药品对男性和女性的治疗效果并无显著差异。 二、为了考察火柴销售量的影响因素，选择煤气户数、卷烟销量、蚊香销量、打火石销量作为影响因素，得数据“2（多元回归）.sav”。试求:（1）火柴销售量与煤气户数的偏相关系数；（2）考察火柴销售量与各影响因素之间的相关关系，建立火柴销售量对于相关因素煤气户数、卷烟销量、蚊香销量、打火石销量的线性回归模型，通过对模型的分析，找出合适的线性回归方程。 答：
从上表结果分析，排除显著性大于0.05的蚊香销量，对剩下的煤气户数、卷烟销量、打火石销量进行逐步分析。
《SPSS统计软件》课程作业 要求：数据计算题要求注明选用的统计分析模块和输出结果；并解释结果的意义。完成后将作业电子稿发送至 1. 某单位对100名女生测定血清总蛋白含量，数据如下： 74.3 78.8 68.8 78.0 70.4 80.5 80.5 69.7 71.2 73.5 79.5 75.6 75.0 78.8 72.0 72.0 72.0 74.3 71.2 72.0 75.0 73.5 78.8 74.3 75.8 65.0 74.3 71.2 69.7 68.0 73.5 75.0 72.0 64.3 75.8 80.3 69.7 74.3 73.5 73.5 75.8 75.8 68.8 76.5 70.4 71.2 81.2 75.0 70.4 68.0 70.4 72.0 76.5 74.3 76.5 77.6 67.3 72.0 75.0 74.3 73.5 79.5 73.5 74.7 65.0 76.5 81.6 75.4 72.7 72.7 67.2 76.5 72.7 70.4 77.2 68.8 67.3 67.3 67.3 72.7 75.8 73.5 75.0 73.5 73.5 73.5 72.7 81.6 70.3 74.3 73.5 79.5 70.4 76.5 72.7 77.2 84.3 75.0 76.5 70.4 计算样本均值、中位数、方差、标准差、最大值、最小值、极差、偏度和峰度，并给出均值的置信水平为95%的置信区间。 解： 描述 统计量标准误 血清总蛋白含量均值73.6680 .39389 均值的 95% 置信区间下限72.8864 上限74.4496 5% 修整均值73.6533 中值73.5000 方差15.515
SPSS 期末考试复习提纲 第一讲 SPSS 的双变量关系描述统计（一） ————列联分析 一、 变量关系的描述 在统计学上，我们通常是这样判断两个变量之间是否有关：如果一个变量的数值发生变化，另一个变量的取值也相应的变化，则这两个变量有关。若一个变量的取值变化，不能引起另一个变量变化，则二者无关。 如：四级通过率与性别的关系 说明性别与通过率无关。 2、列联统计 ⑴什么是列联？ 为了研究两个变量是否有关，我们可以将数据按照一个变量的不同取值进行分类，然后分别统计每种情况下，另一变量的分布。这样就得到按两个变量进行交叉分类的频次分配表，这个二维表 ① 边缘分布：只研究其中某一变量的分布，而不管另一变量的取值，这样得到的是边缘分布。 ② 条件分布：将其中一个变量控制起来取固定值，再看在这一取值下的另一变量的分布。这样就得到了条件分布。 ③ 联合分布：某个数值同时具备两个变量取值。 ⑶列联分析的原理 原理：自变量发生变化，因变量的取值是否发生变化，比较边缘百分比和条件百分比的比例。 Analyses ——descriptive statistics ——crosstabs 3、列联变量的关系强度测量 ⑴含义：列联变量的关系强度是指两个变量相关程度的高低。统计学中是以准实验的思想来分析变量相关的。通过从以下角度来分析：一是两变量是否相互独立，二是两变量是否有共变趋势，三是一个变量的变化多大程度上能由另一个变量的变化来解释。 Y=AX+B y=ax1+bx2+cx3 第二讲 SPSS 的双变量关系描述统计（二） ————方差分析 1、 分组平均数比较的意义 当一个变量为定类变量，另一个变量为定距变量时，两个变量间是否有关。通常以分组平均数的方法来考察，即按照定类变量的不同水平来分组，看每个分组的定距变量的平均数是否有差异。不同组间平均数差异越小，两个变量的关系越弱。相反，平均数差异越大，变量间的关系越强。 2、 分组平均数比较的格式 3、 F 统计的原理 F 统计的目的是分析分组平均数是否相等。如果相等，则说明组间没有差别；若不相等则说明组间有差异。这时分组是有效的。但是F 统计独特的地方是：他并不直接利用平均数来比较，而是利用与方差有关的统计指标总变差（SST ）、组间变差（SSB ）、组内变差9SSW)的关系进行判别。 F=SSB/SSW （组间/组内） （F ≥1分组有效） SST 是总变差，即未分组的数据的变差，总方差的分子。 SSB 是组间变差，各组平均数与总平均数的离差平方和。 SSW 是组内变差，每组数据和该组平均数的离差平均和。 三者关系是SST=SSB+SSW 4、 定类——定距变量的关系强度系数Eta2 F 值和列联统计中的一样，取值范围（0，+∞），因此必须对F 值加以修正，形成一个标准化的关系系数。Eta2就是 Eta2=SSB/SST 即在总变差中，组间变差占的比例。Eta2的取值范围(0,1)，越接近1，表明组间差距越大。 5、 SPSS 中分组平均数和方差分析统计命令 Anylyse —compare means —means 第三讲 SPSS 的双变量关系描述统计（三） ————相关分析 1、基本概念 相关关系：变量之间有关，但是又不能由一个或几个变量值去完全和唯一确定另一变量的这种关系成为相关分析。 相关关系类型： 强正相关关系 弱正相关关系 强负相关关系 弱相关关系 非线性相关关系 不相关关系 2、积距相关（pearson cor ） ①积距相关：用来作两个定距变量关系的统计分析，考察两个变量是否存在共同变化的趋势。 ②积距相关的统计原理 两个变量共同变化的趋势在统计中用共变异数来表示，即A 变量的取值从低到高变化时，B 变量是否也同样发生变化。 3、积差相关 积差相关，又称等级相关，用来考察两个定序变量间的相关关系。它的公式是积距相关转变而来的等级相关公式： r =1—6∑D2/n(n2-1) 4、SPSS 统计ingling Analyse —correlate —bivariate correlations 第四讲 SPSS 的双变量关系描述统计（四） ————线性回归 1、回归的含义 回归和相关都是用来分析两个定距变量之间关系的，但回归有明确的因果关系，假设即要假设一个变量为自变量，另一个为因变量。自变量对因变量的影响就用回归表示。 2、回归的统计原理 两个定距变量的回归使用函数y=f(x)来分析。我们常用的是一元回归方程y=a+bx 。 3、SPSS 统计命令 Analyse ——regression ——linear 第五讲 SPSS 基础知识 1、SPSS 的特点 ① 操作简单，易学易用 ② 命令语句等绝大部分都由“对话框”操作完成，无需更多记忆。 ③ 运行速度提高 ④ 与其他软件有数据转化接口 ⑤ 界面改进 ⑥ 分析方法丰富 2、SPSS 数据资料形式：矩阵式数据。
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1.008234.634.634.6 2.007632.132.166.7 3.0010 4.2 4.270.9 4.00229.39.380.2 5.004719.819.8100.0合计237100.0100.0 （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 2550.00 5050.00 7550.00 20~35岁 N 有效131 缺失0百分位数 25500.00 501000.00 755000.00 35~50岁 N 有效73 缺失0百分位数 25500.00 501000.00 754500.00 50岁以上 N 有效32 缺失0百分位数 25525.00 501000.00 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软件应用》上机操作题库 1.随机抽取100人，按男女不同性别分类，将学生成绩分为中等以上及中等以下两类，结果 如下表。问男女生在学业成绩上有无显著差异？ 中等以上中等以下 男 女 性别* 学业成绩交叉制表 计数 学业成绩 合计 中等以上中等以下 性别男23 17 40 女38 22 60 合计61 39 100 根据皮尔逊卡方检验，p=0.558〉0.05 所以男生女生在学业成绩上无显著性差异。 2．为了研究两种教学方法的效果。选择了6对智商、年龄、阅读能力、家庭条件都相同的儿童进行了实验。结果（测试分数）如下。问：能否认为新教学方法优于原教学方法（采用非参数检验）？ 序号新教学方法原教学方法 1 2 3 83 69 87 78 65 88
4 5 6 93 78 59 91 72 59 答：由威尔逊非参数检验分析可知p=0.08〉0.05，所以不能认为新教学方法显著优于原教学方法。 3．下面的表格记录了某公司采用新、旧两种培训前后的工作能力评分增加情况，分析目的是比较这两种培训方法的效果有无差异。考虑到加盟公司时间可能也是影响因素，将加盟时间按月进行了记录。 方法加盟时间分数方法加盟时间分数 旧方法 1.5 9 新方法 2 12 旧方法 2.5 10.5 新方法 4.5 14 旧方法 5.5 13 新方法7 16 旧方法 1 8 新方法0.5 9 旧方法 4 11 新方法 4.5 12 旧方法 5 9.5 新方法 4.5 10 旧方法 3.5 10 新方法 2 10 旧方法 4 12 新方法 5 14 旧方法 4.5 12.5 新方法 6 16 (1)分不同的培训方法计算加盟时间、评分增加量的平均数。 (2)分析两种培训方式的效果是否有差异？ 答：（1） 所以新方法的加盟时间平均数为4 分数增加量的平均数为12.5556 描述统计量
统计软件及应用期末作业 完成作业：3、5、11、12题 第3题：基本统计分析3 利用居民储蓄调查数据，从中随机选取85%的样本，进行分析，实现以下目标： 1、分析不同职业储户的储蓄目的(一)，只输出图形并进行分析即可，不需要输出频数表格； 2、分析城镇和农村储户对“未来收入状况的变化趋势”是否持相同的态度；分析储户一次存款金额的分布，并对不同年龄段的储户进行比较。 基本思路： 首先通过随机抽样中的近似抽样方式，对居民储蓄调查数据进行抽样。 操作步骤：选择菜单数据→选择个案→随机个案样本，样本尺寸填大
约所有个案85%。 1、题目：分析不同职业储户的储蓄目的(一)，只输出图形并进行分析即可，不需要输出频数表格。 基本思路：首先进行多选项分析，定义名为X的多选项变量集，其中包括a7_1、a7_2、a7_3三个变量，然后对多选项变量集进行频数分析；对不同职业储户储蓄目的进行分析，采用多选项交叉分组下的频数分析。 操作步骤：
分析：从折线图看出，储户中商业服务业的人数最多，总体上所有职
业储户的正常生活零用所占的百分比最大，买证券及单位集资的人较少，说明大部分人群还没有这方面的意识。 2、分析城镇和农村储户对“未来收入状况的变化趋势”是否持相同的态度。 基本思路：该问题列联表的行变量为户口，列变量为未来收入状况，在列联表中输出各种百分比、期望频数、剩余、标准化剩余，显示各交叉分组下频数分布柱形图，并利用卡方检验方法，对城镇和农村储户对该问题的态度是否一致进行分析。 操作步骤：分析→描述统计→交叉表，显示复式条形图前打勾，行选择户口，列选择未来收入情况，统计量选择卡方，点击单元格，在观察值、期望值、行、列、总计、四舍五入单元格计数前打勾，最后确认。
《统计分析软件》试（题）卷 一、（20分）已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个 SPSS 数据 文件，学生成绩一 .sav ；学生成绩二.sav 。要求： （1） 将所给的两个SPSS 数据文件“学生成绩一 .sav ”与“学生成绩二.sav ”合 并，并保存为“成绩.sav. ” （2） 对所建立的数据文件“成绩.sav ”进行以下处理： 1） 按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量（包括平均成绩、标准差等）。 2） 计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3）把数学成绩分成优、良、中三个等级，规则为优（X > 85），良（75 < X < 84）,中（X < 74），并对优良中的人数进行统计 姓名 XXX 学号 XXX 说明：1.本试卷分析结果写在每个题目下面（即所留空白处） 2. 考试时间为100分钟； 3. 每个试题20分。 班级XXX 班
分析: (2) 描述统计量
注：成绩优良表示栏位sxcj 优为1良为2中为3 由表统计得，成绩为优的同学有4人，占总人数的20%良的同学有12人，占总人数的60%中的同学有4人，占总人数的40% 二、（20分）为了解笔记本电脑的市场情况，针对笔记本电脑的3种品牌，进 行了满意度调查，随机访问了30位消费者，让他们选出自己满意的品牌，调查结果见下表，其中变量“职业”的取值中，1表示文秘人员，2表示管理人员，3表示工程师，4表示其他人；3个品牌变量的取值中，1表示选择，0表示未选数据见Excel数据文件“调查.exe ”。根据所给数据完成以下问题 （1）将所给数据的Excel文件导入到SPSS中，要求SPSS数据文件写出数据结构（包括变量名，变量类型，变量值标签等）命，并保存为：“调查.Sav”。 （2）试利用多选项分析，利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况；分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。 分析：
期末考试 （2）表1 存款金额分组 一共有282个数据，组距为5000，共分10组。其中最多的为第一组存款在0-5000元的最多，频数为226，百分比为65.1%，其次是第二组存款在5000-10000，频数为35，百分比为10.1%，最少的是第7组存款在30000-35000，频数为1，百分比为0.3%。
图1 分组后的存款频数分布图 数据右偏分布，数据大部分集中在第一，第二组内。最少的是第七组。
（3） 表3-1户主从业状况频数分布表 图3-1户主从业状况频数分布统计图
首先，本次被调查的总家庭数为2993户，户主的从业状况是：人数最多的是国营企业，其次是行政事业单位和私营企业，人数大致相当，人数最少的是大专院校科研单位。 表3-2目前所住房屋产权情况的频数分布表
图3-2目前所住房屋产权情况的频数分布统计图 本次被访问家庭所住房屋分布状况是：近50%是多层商品房，无产权与部分产权也占有一定的比例，二手房的比例较低，高层商品房的比例最少。 表3-3本市户口和外地户口的人均住房面积 表3-3表明本市户口家庭的人均住房面积的均值为21.7平方米低于外地户口家庭26.7平方米，外地户口的标准差高于本市户口。无论本市户口还是外地户口人均住房面积的分布均呈一定的右偏分布，两个偏度统计量分别为 2.181和1.429)，且本市户口的偏度程度更大一些；同时，本市户口和外地户户口家庭的人均住房面积呈尖峰分布，两个峰度统计量分别为8.311和2.1，且本市更尖峰。由此可见，本市户口和外地户口中大部分家庭的住房面积都低于各自的平均水平。 表3-3本市户口和外地户口家庭对“未来三年是否打算买房”看法的缺失值表 在2993个样本中，有113个样本缺失值被剔除，有效的样本量为2880个。
大学生参加校园比赛活动积极性调查 统计分析报告
目录 一．研究背景 (3) 1.调查背景及目的 (3) 2.研究分析方法 (3) 二．数据分析过程 (3) 1.频数分析 (3) 2.交叉分组下的频数分析 (4) 3.两独立样本非参数检验 (5) 4.相关分析 (6) 5.回归分析 (6) 三．结论 (7) 四．建议 (7) 五．小组成员及分工 (7) 六．调查问卷 (8)
一．研究背景 1.调查背景及目的 随着时代的发展，大学生在校学习已经不仅仅局限于书本知识的掌握，现代教育更需要的是大学生书本知识的运用与实践。每学期学校都会组织了大量丰富多彩的比赛，这些比赛极大地丰富了大学生的校园文化生活。不过一些比赛活动并不能得到大学生的积极参与或支持，比赛活动该怎样做才能让大学生满意，提高大学生参加学校活动的积极性。本组进行关于“大学生参加校园比赛活动积极性调查”的问卷调查，为了使活动更有针对性，使更多的同学积极参加到学校的各项活动，丰富同学们的课余文化生活，营造良好的学习氛围。 2.研究分析方法 报告分析方法包括：SPSS的基本统计分析、SPSS的非参数检验、SPSS的相关分析、SPSS的线性回归分析 二．数据分析过程 1.频数分析
由上述表格可得，本次调查的总人数为101人，其中男生44人，女生57人。年级分布情况是：人数最多的是大三，其次是大一，人数较少的是大二和大四，人数大致相当。在被调查的同学中，对参加比赛的态度情况是：“偶尔会考虑参加”占比例最多，其次是“是自己课余活动的一部分”和“很排斥”，比例最少的是“可有可无”，该特征从饼图中表现得更直观。 2.交叉分组下的频数分析