spss复习题

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SPSS复习资料

⼀、选择题1、SPSS数据⽂件的扩展名是（）。.sav

2、SPSS软件的三种运⾏管理⽅式：（）、（）和（）。

完全窗⼝菜单运⾏管理⽅式程序运⾏管理⽅式混合运⾏管理⽅式

输出窗⼝的主要功能：（）。显⽰和管理SPSS统计分析结果、报表和图形。3、统计学依据数据的度量尺度将数据划分为三⼤类，（）、（）和（）。定距型数据定类型数据定序型数据4、SPSS有两个基本窗⼝：（）和（）。数据编辑窗⼝和结果输出窗⼝。

5、SPSS数据的组织⽅式有两种：（）和（）。原始数据的组织⽅式和计数数据的组织⽅式

5、常见的基本描述统计量有三⼤类：（）、（）和（）。

刻画集中趋势的统计量刻画离中趋势的统计量刻画分布形态的统计量6、数据编辑窗⼝的主要功能：（）、（）和（）。

定义SPSS数据的结构录⼊编辑管理待分析的数据。7、填写下⾯的⽅差分析表ANOV A（）

1252 522 18 29

8、SPSS对不同类型的变量应采⽤不同的相关系数来度量，常⽤的相关系数主要有（）、（）和（）。

Pearson简单相关系数、Spearman等级相关系数和Kendallτ相关系数等。

9、利⽤样本相关系数r进⾏变量间线性关系的分析,⼀般( ) 表⽰两变量有较强的线性关系; ( )表⽰两变量之间的线性关系较弱。

|r|>0.8表⽰两变量有较强的线性关系； |r|<0.3表⽰两变量之间的线性关系较弱

10、利⽤样本相关系数r进⾏变量间线性关系的分析，r＝( ) 表⽰两变量存在完全正相关；r＝( ) 表⽰两变量存在完全负相关； r＝（）表⽰两变量不相关。r＝1表⽰两变量存在完全正相关；r＝-1表⽰两变量存在完全负相关；r＝0表⽰两变量不相关11、样本相关系数r的取值范围是（）。在-1～+1之间

12、对回归⽅程的检验主要包括（）、（）、（）和（）。回归⽅程的拟合优度检验回归⽅程的显著性检验回归系数的显著性检验残差分析13、层次聚类有两种类型，分别是（）和（）。Q型聚类和R型聚类；层

次聚类的聚类⽅式⼜有两种，分别是（）和（）。凝聚⽅式聚类和分解⽅式聚类。14、根据控制变量的个数可将⽅差分析分为（）和（）。单因素⽅差分析、多因素⽅差分析；根据观测变量的个数可将⽅差分析分为（）和（）。⼀元⽅差分析（单因变量⽅差分析）和多元⽅差分析（多因变量⽅差分析）。5、⽅差分析的适⽤条件、和

。6、spss进⾏数据的⾏列互换时，选择菜单下的命令。

⼆、简答题1、简述SPSS数据⽂件的特点答：SPSS数据⽂件的特点：SPSS是⼀个有别于其他⽂件的特殊格式的⽂件，SPSS数据⽂件是⼀种有结构的数据⽂件，它由数据结构和内容两部分组成，其中的数据结构记录数据变量的名称、类型、变量宽度、⼩数位数、变量名标签、变量值标签、缺失值、显⽰宽度、对齐⽅式和度量尺度等必要信息，数据的内容才是那些待分析的具体数据。基于上述特点，建⽴SPSS数据⽂件时应完成两项任务，即描述数据的结构和录⼊编辑数据。

2、简述数据排序的作⽤

答：数据排序便于数据的浏览，有助于了解数据的取值状况、缺失值数量的多少等；

通过数据排序能够快捷的找到数据的最⼤值和最⼩值，进⽽可以计算出数据的全距，初步把握和⽐较数据的离散程度；

通过数据排序能够快捷地发现数据的异常值，为进⼀步明确它们是否会对分析产⽣重要影响提供帮助。3、简述频数分析的⽬的和基本任务

答：⽬的：基本统计分析往往从频数分析开始。通过频数分析能够了解变量取值的状况，对把握数据的分布特征是⾮常有⽤的。

基本任务：（1）频数分析的第⼀个基本任务是编制频数分布表。（2）频数分析的第⼆个任务是绘制统计图4、简述回归分析的⼀般步骤

答：（1）确定回归⽅程中的解释变量（⾃变量）和被解释变量（因变量）

（2）确定回归⽅程；

（3）对回归⽅程进⾏各种检验；

（4）利⽤回归⽅程进⾏预测。5、什么是回归分析？

答：回归分析是⼀种应⽤极为⼴泛的数量分析⽅法。它⽤于分析事物之间的统计关系，侧重考察变量之间的数量变化规律，并通过回归⽅程的形式描述和反映这种关系，帮助⼈们准确把握变量受其他⼀个或多个变量影响的程度，进⽽为预测提供科学依据。6、什么是聚类分析？

答：聚类分析是⼀种建⽴分类的多元统计分析⽅法，它能够将⼀批样本（或变量）数据根据其诸多特征，按照在性质上的亲疏程度（各变量取值上的总体差异程度）在没有先验知识（没有事先指定的分类标准）的情况下进⾏⾃动分类，产⽣多个分类结果。类内部的个体在特征上具有相似性，不同类间个体特征的差异性较⼤。7、简述聚类分析中凝聚⽅式聚类过程

答：其过程是，⾸先，每个个体⾃成⼀类；然后，按照某种⽅法度量所有个体间的亲疏程度，并将其中最“亲密”的个体聚成⼀⼩类，形成n-1个类；接下来，再次度量剩余个体和⼩类间的亲疏程度，并将当前最亲密的个体或⼩类再聚到⼀类；重复上述过程，直到所有个体聚成⼀个⼤类为⽌。可见，这种聚类⽅式对n个个体通过n-1步可凝聚成⼀⼤类。8、简述聚类分析中分解⽅式聚类过程

答：其过程是，⾸先，所有个体都属⼀⼤类；然后，按照某种⽅法度量所有个体间的亲疏程度，将⼤类中彼此间最“疏远”的个体分离出去，形成两类；接下来，再次度量类中剩余个体间的亲疏程度，并将最疏远的个体再分离出去；重复上述过程，不断进⾏类分解，直到所有个体⾃成⼀类为⽌。可见，这种聚类⽅式对包含n个个体的⼤类通过n-1步可分解成n个个体。9、假设检验的基本思想。

答：假设检验的基本思路是⾸先对总体参数提出假设，然后再利⽤样本告知的信息去验证先前提出的假设是否成⽴。如果样本数据不能够充分证明和⽀持假设，则在⼀定的概率条件下，应拒绝假设；相反，如果不能够充分证明和⽀持假设是不成⽴的，则不能推翻假设成⽴的合理性和真实性。上述假设检验推断过程所依据的原理是⼩概率原理。10、简述假设检验的步骤

答：提出原假设（零假设）H0；

确定适当的检验统计量；

计算检验统计量的值发⽣的概率（P值）；

给定显著性⽔平 ；作出统计决策。11、多选项分析有两种⽅法：（1）多选项⼆分法；（2）多选项分类法。

三、分析题（共50分）1、根据保险公司⼈员构成情况数据，分析全国性保险公司与外资和合资保险公司中具有⾼等教育⽔平员⼯⽐例的均值有⽆显著差异？为什么？分析全国性保险公司与外资和合资保险公司中年轻⼈⽐例的均值有⽆显著差异？为什么？（显著性⽔平α=0.05）

答：上述问题的两个原假设分别为：

两类公司中具有⾼等教育⽔平员⼯⽐例均值⽆显著差异。H0 :µ1-µ2=0

两类公司中年轻⼈⽐例均值⽆显著差异。H0 :µ1-µ2=0

由上表可知：全国性公司、外资和中外合资公司中，外资和中外合资公司具有⾼等教育⽔平员⼯⽐例均值要⾼于全国性公司。通过检验应推断这种差异是由于抽样误差造成的还是系统性的。

分析结论应通过两步完成：第⼀步，两总体⽅差是否相等的F检验。该检验的F统计量的观察值为0.912，对应的概率P-值为0.354. 显著性⽔平α=0.05，由于概率P-值⼤于0.05，可以认为两总体⽅差⽆显著性差异。第⼆步，两总体均值的检验。在第⼀步中，由于两总体⽅差⽆显著性差异，因此应看第⼀列t检验结果。T统计量的观测值为-2.256，对应的双尾概率P-值为0.038，显著性⽔平α=0.05，由于概率P-值⼩于0.05，可以认为两总体的均值存在显著性差异，即国性保险公司与外资和合资保险公司中具有⾼等教育⽔平员⼯⽐例的均值有显著差异。同时两总体均值差的95%置信区间没有跨零，也从另⼀⾓度证实了这⼀结论。

由上表可知：全国性公司、外资和中外合资公司中，外资和中外合资公司年轻⼈⽐例均值要⾼于全国性公司。通过检验应推断这种差异是由于抽样误差造成的还是系统性的。分析结论应通过两步完成：第⼀步，两总体⽅差是否相等的F检验。该检验的F统计量的观察值为0.181，对应的概率P-值为0.657. 显著性⽔平α=0.05，由于概率P-值⼤于0.05，可以认为两总体⽅差⽆显著性差异。第⼆步，两总体均值的检验。在第⼀步中，由于两总体⽅差⽆显著性差异，因此应看第⼀列t检验结果。T统计量的观测值为-4.183，对应的双尾概率P-值为0.000，显著性⽔平α=0.05，由于概率P-值⼩于0.05，可以认为两总体的均值存在显著性差异，即国性保险公司与外资和合资保险公司中年轻⼈⽐例的均值有显著差异。同时两总体均值差的95%置信区间没有跨零，也从另⼀⾓度证实了这⼀结论。1、根据保险公司⼈员构成情况数据，分析全国性保险公司与区域性公司中具有⾼等教育⽔平员⼯⽐例的均值有⽆显著差异？为什么？分析全国性保险公司与区域性公司中年轻⼈⽐例的均值有⽆显著差异？为什么？（显著性⽔平α=0.05）

答：由上表可知：全国性公司、区域性公司中，全国性公司年轻⼈⽐例均值要⾼于全国性公司。通过检验应推断这种差异是由于抽样误差造成的还是系统性的。

分析结论应通过两步完成：第⼀步，两总体⽅差是否相等的F检验。该检验的F统计量的观察值为0.254，对应的概率P-值为0.628. 显著性⽔平α=0.05，由于概率P-值⼤于0.05，可以认为两总体⽅差⽆显著性差异。第⼆步，两总体均值的检验。在第⼀步中，由于两总体⽅差⽆显著性差异，因此应看第⼀列t检验结果。T统计量的观测值为0.346，对应的双尾概率P-值为0.738，显著性⽔平α=0.05，由于概率P-值⼤于0.05，可以认为两总体的均值不存在显著性差异，即国性保险公司与外资和区域性公司中年轻⼈⽐例的均值⽆显著差异。同时两总体均值差的95%置信区间跨零，也从另⼀⾓度证实了这⼀结论。

由上表可知：全国性公司、区域性公司中，全国性公司具有⾼等教育⽔平员⼯⽐例均值要⾼于全国性公司。通过检验应推断这种差异是由于抽样误差造成的还是系统性的。

分析结论应通过两步完成：第⼀步，两总体⽅差是否相等的F检验。该检验的F统计量的观察值为0.213，对应的概率P-值为0.656. 显著性⽔平α=0.05，由于概率P-值⼤于0.05，可以认为两总体⽅差⽆显著性差异。第⼆步，两总体均值的检验。在第⼀步中，由于两总体⽅差⽆显著性差异，因此应看第⼀列t检验结果。T统计量的观测值为0.538，对应的双尾概率P-值为0.607，显著性⽔平α=0.05，由于概率P-值⼤于0.05，可以认为两总体的均值不存在显著性差异，即国性保险公司与外资和区域性公司中具有⾼等教育

⽔平员⼯⽐例的均值⽆显著差异。同时两总体均值差的95%置信区间跨零，也从另⼀⾓度证实了这⼀结论。3、⼀家产品销售公司在30个地区设有销售分公司。为了研究产品销售量(y)与该公司产品的销售价格(x1)、各地区的年⼈均收⼊(x2)、⼴告费⽤(x3)之间的关系，搜集到30个地区的有关数据。进⾏多元线性回归分析所得的部分分析结果如下：

（1）将第⼀张表中的所缺数值补齐。

（2）写出销售量与销售价格、年⼈均收⼊、⼴告费⽤的多元线性回归⽅程，并解释各回归系数的意义。

（3）检验回归⽅程的线性关系是否显著？

（4）检验各回归系数是否显著？

（5）计算调整的判定系数，并解释它的实际意义。

（6）计算回归⽅程的估计标准误差，并解释它的实际意义。

答：（1）SSA=12026774.1 、p=3、SSE=1431812.6、n-p-1=26、55069.7、F=72.797 （2）y=-117.8861*x1+80.6107*x2+0.5012*x3+7589.1025