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《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。
《统计分析与SPSS的应用〔第五版〕》〔薛薇〕课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据,任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量,利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。
请绘制全部样本以与不同性别下两门课程成绩的散点图,并在图上绘制三条回归直线,其中,第一条针对全体样本,第二和第三条分别针对男生样本和女生样本,并对各回归直线的拟和效果进行评价。
选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤：图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将fore导入Y轴,将phy导入X轴,将sex 导入设置标记→确定。
接下来在SPSS输出查看器中,双击上图,打开图表编辑在图表编辑器中,选择"元素"菜单→选择总计拟合线→选择线性→应用→再选择元素菜单→点击子组拟合线→选择线性→应用。
分析：如上图所示,通过散点图,被解释变量y<即：fore>与解释变量phy有一定的线性关系。
但回归直线的拟合效果都不是很好。
2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的？相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续。
相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式,而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。
只有当变量之间存在高度相关时,进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
如果在没有对变量之间是否相关以与相关方向和程度做出正确判断之前,就进行回归分析,很容易造成"虚假回归"。
与此同时,相关分析只研究变量之间相关的方向和程度,不能推断变量之间相互关系的具体形式,也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况,因此,在具体应用过程中,只有把相关分析和回归分析结合起来,才能达到研究和分析的目的。
线性回归分析是相关性回归分析的一种,研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。
3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验？一般需要对哪些方面进行检验？检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。
统计分析与SPSS 的应用（第五版）》课后练习答案第4 章SPSS 基本统计分析1 、利用第2 章第7 题数据采用SPSS 频数分析，分析被调查者的常住地、职业和年龄分布特征，并绘制条形图。
分析——描述统计——频率，选择“常住地” ，“职业”和“年龄”到变量中，然后，图表——条形图——图表值（频率）——继续，勾选显示频率表格，点击确定。
户口所在地职业年龄分析：本次调查的有效样本为282 份。
常住地的分布状况是：在中心城市的人最多，有200 人，而在边远郊区只有82 人；职业的分布状况是：在商业服务业的人最多，其次是一般农户和金融机构；年龄方面：在35-50 岁的人最多。
由于变量中无缺失数据，因此频数分布表中的百分比相同。
2、利用第2 章第7 题数据，从数据的集中趋势、离散程度以及分布形状等角度，分析被调查者本次存款金额的基本特征，并与标准正态分布曲线进行对比。
进一步，对不同常住地储户存款金额的基本特征进行对比分析。
分析——描述统计——描述，选择存款金额到变量中。
点击选项，勾选均值、标准差、方差、最小值、最大值、范围、偏度、峰度、按变量列表，点击继续——确定。
分析：由表中可以看出，有效样本为282 份，存（取）款金额的均值是4738.09 ，标准差为10945.09 ，峰度系数为33.656 ，偏度系数为5.234 。
与标准正态分布曲线进行对比，由峰度系数可以看出，此表的存款金额的数据分布比标准正态分布更陡峭；由偏度系数可以看出，此表的存款金额的数据为右偏分布，表明此表的存款金额均值对平均水平的测度偏大。
分析：由表中可以看出，中心城市有200 人，边远郊区为82 人。
两部分样本存取款金额均呈右偏尖峰分布，且边远郊区更明显。
3、利用第2 章第7 题数据，如果假设存款金额服从正态分布，能否利用本章所讲解的功能，找到存款金额“与众不同”的样本，并说明理由。
分析——描述统计——描述，选择存款金额到变量中。
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据，任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量，利用SPSS提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。
请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图，并在图上绘制三条回归直线，其中，第一条针对全体样本，第二和第三条分别针对男生样本和女生样本，并对各回归直线的拟和效果进行评价。
选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤：图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将fore导入Y轴，将phy导入X轴，将sex导入设置标记→确定。
接下来在SPSS输出查看器中，双击上图，打开图表编辑在图表编辑器中，选择“元素”菜单→选择总计拟合线→选择线性→应用→再选择元素菜单→点击子组拟合线→选择线性→应用。
分析：如上图所示，通过散点图，被解释变量y(即：fore)与解释变量phy有一定的线性关系。
但回归直线的拟合效果都不是很好。
2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的？相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。
相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。
只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”。
与此同时，相关分析只研究变量之间相关的方向和程度，不能推断变量之间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，因此，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。
线性回归分析是相关性回归分析的一种，研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。
3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验？一般需要对哪些方面进行检验？检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。
《统计分析与SPSS的应⽤（第五版）》课后练习答案.doc（1）《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：Statistical Package for the Social Science.(Statistical Product and Service Solutions)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、.sav是数据编辑器窗⼝中的SPSS数据⽂件的扩展名.spv是结果查看器窗⼝中的SPSS分析结果⽂件的扩展名.sps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(probability sampling)：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。
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第10章SPSS的聚类分析1、根据“高校科研研究.sav”数据，利用层次聚类分析对各省市的高校科研情况进行层次聚类分析。
要求：1）根据凝聚状态表利用碎石图对聚类类数进行研究。
2）绘制聚类树形图，说明哪些省市聚在一起。
3）绘制各类的科研指标的均值对比图。
4）利用方差分析方法分析各类在哪些科研指标上存在显著差异。
采用欧氏距离，组间平均链锁法利用凝聚状态表中的组间距离和对应的组数，回归散点图，得到碎石图。
大约聚成4类。
步骤：分析→分类→系统聚类→按如下方式设置……结果：凝聚计划阶段 组合的集群系数 首次出现阶段集群 下一个阶段集群 1集群 2集群 1集群 21 26 30 328.189 0 02 2 26 29 638.295 1 0 73 20 25 1053.423 0 0 54 4 12 1209.922 0 0 15 5 8 201505.035 0 3 6 6 8 16 1760.170 5 0 9 7 24 26 1831.926 0 2 10 8 7 11 1929.891 0 0 11 9 5 8 2302.024 0 6 22 10 24 31 2487.209 7 0 22 11 2 7 2709.887 0 8 16 12 22 28 2897.106 0 0 19 13 6 23 2916.551 0 0 17 14 10 19 3280.752 0 0 25 15 4 21 3491.585 4 0 21 16 2 3 4229.375 11 0 21 17 6 13 4612.423 13 0 20 18 9 18 5377.253 0 0 25 19 14 22 5622.415 0 12 24 20 6 15 5933.518 17 0 23 21 2 4 6827.276 16 15 26 22 5 24 7930.765 9 10 24 23 6 27 9475.498 20 0 26 24 5 14 14959.704 22 19 28 25 9 10 19623.050 18 14 27 26 2 6 24042.669 21 23 28 27 9 17 32829.466 25 0 29 28 2 5 48360.854 26 24 29 29 2 9 91313.530 28 27 30 3012293834.50329选中数据列，点击“插入”菜单 拆线图……碎石图：由图可知，北京自成一类，江苏、广东、上海、湖南、湖北聚成一类。
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案第5章SPSS的参数检验1、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，如果按照英语六级考试的话，一般平均得分为75分。
现从雇员中随机选出11人参加考试，得分如下：80, 81,72, 60, 78, 65, 56, 79,77,87, 76 请问该经理的宣称是否可信。
原假设：样本均值等于总体均值即u=u0=75步骤：生成spss数据T分析T比较均值T单样本t检验T相关设置T输出结果 (Analyze->compare means->one-samples T test;)采用单样本T检验(原假设H0:u=u0=75,总体均值与检验值之间不存在显著差异) ；分析：指定检验值：在test后的框中输入检验值(填75)，最后ok!分析：N=11人的平均值(mean)为73.7,标准差(std.deviation )为9.55,均值标准误差(std error mean) 为2.87.t统计量观测值为-4.22, t统计量观测值的双尾概率p-值(sig.(2-tailed))为0.668，六七列是总体均值与原假设值差的95%的置信区间，为(-7.68,5.14),由此采用双尾检验比较a和p。
T统计量观测值的双尾概率p-值(sig.(2-tailed))为0.668> a=0.05所以不能拒绝原假设;且总体均值的95%的置信区间为(67.31,80.14),所以均值在67.31~80.14内,75包括在置信区间内，所以经理的话是可信的。
2、在某年级随机抽取35名大学生，调查他们每周的上网时间情况，得到的数据如下(单位：小时)：(1) 请利用SPSS对上表数据进行描述统计，并绘制相关的图形。
(2) 基于上表数据，请利用SPSS给出大学生每周上网时间平均值的9 5%的置信区间。
(1)分析描述统计描述、频率(2)分析 比较均值 单样本T 检验每周上网时间的样本平均值为 27.5,标准差为10.7,总体均值95%的置信区间为23.8-312 3、经济学家认为决策者是对事实做出反应，不是对提出事实的方式做出反应。
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第11章SPSS的因子分析1、简述因子分析的主要步骤是什么因子分析的主要步骤：一、前提条件：要求原有变量之间存在较强的相关关系。
二、因子提取。
三、使因子具有命名解释性：使提取出的因子实际含义清晰。
四、计算样本的因子得分。
2、对“基本建设投资分析.sav ”数据进行因子分析。
要求：1）利用主成分方法，以特征根大于1为原则提取因子变量，并从变量共同度角度评价因子分析的效果。
如果因子分析效果不理想，再重新指定因子个数并进行分析，对两次分析结果进行对比。
2）对比未旋转的因子载荷矩阵和利用方差极大法进行旋转的因子载荷矩阵，直观理解因子旋转对因子命名可解释性的作用。
“基本建设投资分析”因子分析步骤：分析降维因子分析导入全部变量到变量框中详细设置描述、抽取的设置如下: -相黄性舸阵［3□逆模型迥）显1F 性水平逞）□再生迟） □柠別式也）上厦映象追）V 邕M 。
和Bartiettm 形度橙验旋转、得分、选项的设置如下:./丘示圜子卷敘粗胖I 』［ai~J匚淙存n 欝童海© BarJet瞅■!圖丽药亟T 矗匸Q 脚dii*A3R 迟》0晰平即口甘描因亶除■£洞&式E 卜曲/ 牺削'■:诩|型J®J（3S1T ；■■ ■昌同子分疔信辻统计Statistics(1)表一是原有变量的相关系数矩阵。
由表可知，一些变量的相关系数都较高，呈较强的线由表二可知，巴特利特球度检验统计量的观测值为，相应的概率 性水平为，由于概率P-值小于显著性水平a,则应拒绝原假设，认为相关系数矩阵与单位P-值接近0.如果显著阵有显著差异，原有变量适合做因子分析。
同时, 量可以进行因子分析。
KMO 直为，根据KMC 度量标准可知原有变由表三可知，利用外资、自筹资金、其他投资等变量的绝大部分信息（大于 因子解释，这些变量的信息丢失较少。
但国家预算内资金这个变量的信息丢失较为严重（近80%。
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第2章SPSS数据文件的建立和管理1、S PSS中有哪两种基本的数据组织形式？各自的特点和应用场合是什么？SPSS中两个基本的数据组织方式：原始数据的组织方式和计数数据的组织方式。
原始数据的组织方式：待分析的数据是一些原始的调查问卷数据，或是一些基本的统计指标。
计数数据的组织方式：所采集的数据不是原始的调查问卷数据，而是经过分组汇总后的数据。
2、什么是SPSS的个案？什么SPSS的变量？个案：在原始数据的组织方式中，数据编辑器窗口中的一行称为一个个案或观测。
变量：数据编辑器窗口中的一列。
3、在定义SPSS数据结构时，默认的变量名和变量类型是什么？如果希望增强SPSS统计分析结果的易读性，还需要对数据结构的哪些方面进行必要说明？默认的变量名：VAR------;默认的变量类型：数值型。
变量名标签和变量值标签可增强统计分析结果的可读性。
4、收集到以下关于两种减肥产品试用情况的调查数据，请问在SPSS中应如何组织该份资料？问：在S P S S中应如何组织该数据?数据文件如图所示：5、什么是SPSS的用户缺失值？为什么要对用户缺失值进行定义？如何在SPSS中指定用户缺失值？缺失值分为用户缺失值（User Missing Value）和系统缺失值（System MissingValue ）。
用户缺失值指在问卷调查中，将无回答的一些数据以及明显失真的数据当作缺失值 来处理。
用户缺失值的编码一般用研究者自己能够识别的数字来表示，如“ 0” “9”“99”等。
系统缺失值主要指计算机默认的缺失方式，如果在输入数据时空缺了某些数据或输入了非法的字符，计算机就把其界定为缺失值，这时的数据标记为一个圆点“？ ”。
在变量视图中 定义。
6、 从计量尺度角度看，变量包括哪三种主要类型？请各举出一个相应的实际数据。
如何在 SPSS 中指定变量的计算尺度？变量类型包括：数值型（身高）、定序型（受教育程度）以及定类型（性别） 。
《统计分析与SPSS的应用〔第五版〕》〔薛薇〕课后练习答案第8章SPSS的相关分析1、对15家商业企业进行客户满意度调查，同时聘请相关专家对这15家企业的综合竞争力进行评分，结果如下表。
编号客户满意度得分综合竞争力得分编号客户满意度得分综合竞争力得分1 90 70 9 10 602 100 80 10 20 303 150 150 11 80 1004 130 140 12 70 1105 120 90 13 30 106 110 120 14 50 407 40 20 15 60 508 140 130请问，这些数据能否说明企业的客户满意度与其综合竞争力存在较强的正相关，为什么？能。
步骤：〔1〕图形→旧对话框→散点/点状→简单分布→进行相应设置→确定；〔2〕再双击图形→元素→总计拟合线→拟合线→线性→确定〔3〕分析→相关→双变量→进行相关项设置→确定相关性客户满意度得分综合竞争力得分客户满意度得分Pearson 相关性 1 .864**显著性〔双尾〕.000N 16 15 综合竞争力得分Pearson 相关性.864** 1显著性〔双尾〕.000N 15 15 **. 在置信度〔双测〕为 0.01 时，相关性是显著的。
两者的简单相关系数为0.864，说明存在正的强相关性。
2、为研究香烟消耗量与肺癌死亡率的关系，收集下表数据。
〔说明：1930年左右几乎极少的妇女吸烟；采用1950年的肺癌死亡率是考虑到吸烟的效果需要一段时间才可显现〕。
国家1930年人均香烟消耗量1950年每百万男子中死于肺癌的人数澳大利亚480 180加拿大500 150丹麦380 170芬兰1100 350英国1100 460荷兰490 240冰岛230 60挪威250 90瑞典300 110瑞士510 250美国1300 200绘制上述数据的散点图，并计算相关系数，说明香烟消耗量与肺癌死亡率之间是否存在显著的相关关系。
香烟消耗量与肺癌死亡率的散点图(操作方法与第1题相同)相关性人均香烟消耗死于肺癌人数人均香烟消耗Pearson 相关性 1 .737**显著性〔双尾〕.010N 11 11死于肺癌人数Pearson 相关性.737** 1显著性〔双尾〕.010N 11 11**. 在置信度〔双测〕为 0.01 时，相关性是显著的。
第二章随机现象与基础概率练习题：1.从一副洗好的扑克牌（共52张，无大小王）中任意抽取3张，求以下事件的概率：（1）三张K；（2）三张黑桃；（3）一张黑桃、一张梅花和一张方块；123121312525150850（3）一张黑桃、一张梅花和一张方块。
A＝“第一张为黑桃”设：1A＝“第二张为梅花”2A＝“第三张为方块”3则 ()()()()123121312//P A A A P A P A A P A A A =＝131313525150⨯⨯＝0.017 注意，上述结果只是一种排列顺序的结果，若考虑到符合题意的其他排列顺序，则最终的结果为：0.017×6＝0.102 （4）至少有两张花色相同。
设：1A ＝“第一张为任意花色”2A ＝“第二张的花色与第一张不同”3A ＝“第三张的花色与第一、二张不同”2. （（2）两对在集体婚礼上结婚的夫妻最终都离婚了。
解：（1）某对新婚夫妇白头偕老，永不离异。
()1()P A P A =-=3110-＝0.7 （2）两对在集体婚礼上结婚的夫妻最终都离婚了。
()()()P AB P A P B =＝331010⨯＝0.09 3.某班级有45%的学生喜欢打羽毛球，80%学生喜欢打乒乓球；两种运动都喜欢的学生有30%。
现从该班随机抽取一名学生，求以下事件的概率：（1）只喜欢打羽毛球； （2）至少喜欢以上一种运动； （3）只喜欢以上一种运动； （4）以上两种运动都不喜欢。
解： 设：A ＝“喜欢打羽毛球” B ＝“喜欢打乒乓球” （1）只喜欢打羽毛球：4. （ （ 0.337=5. 解：设：6. 投掷5颗骰子，恰好获得4个面相同的概率是多少？解：设：445456C p q -⨯=4511115666666C ⨯⨯⨯⨯⨯⨯=0.019 第四章 数据的组织与展示练习题：1.有240个贫困家庭接受调查，被问及对政府的廉租房政策是否满意，有180个家庭表示不满意，40个家庭表示满意，20个家庭不置可否，请计算表示满意的家庭占被 调查家庭的比例和百分比？解：比例：百分比：0.1667×100%＝16.67%2.某中学初三数学教研室在课程改革后对初三（一）班的数学成绩做了分析，45名学生的成绩由好到差分为A 、B 、C 与D 四种，统计结果如下表所示：条形图：3.某镇福利院有老人50名，截止2009年9月，其存款数目如下表所示： 18000 3100 6200 5100 920 6000 2500 4850 2450 8500 9300 6000 3100 4600 3500 2950 4500 1200 3400 1400 1900 2800 5700 2900 4000 650 3150 2200 6100 3500 4100 800 850 6100 650 270 4100 4700 300 6050 108509805504250800012100840016504002150（1）根据上表的数据将上面数据分为4组，组距为5000元。
400.1667240（2）根据分组绘制频数分布表，并且计算出累积频数和累积百分比。
解：（1）组距为5000元，分成的4组分别为0-5000元、5001-10000元、10001-15000元和15001-20000元。
（2）频数分布表存款数目分组频数百分比（%）累积频数累积百分比（%）0-5000元35 70.0 35 70.05001-10000元12 24.0 47 94.010001-15000元 2 4.0 49 98.04.○1○2在○35．根据武汉市初中生日常行为状况调查的数据（data9），绘制武汉市初中生家庭总体经济状况（a11）的累积频数图。
解：《武汉市初中生日常行为状况调查问卷》：A11 你觉得你家庭的总体经济状况属于1)非常困难 2)比较困难 3)一般 4)比较富裕 5)非常富裕SPSS操作的步骤如下：○1依次点击Graphs→Bar，弹出一个窗口，如图4-4（练习）所示。
图4-4（练习） Bar Charts 窗口○2选择Simple,点击Define按钮，弹出一个如图4-5（练习）所示的对话框。
将变量“家庭的总体经济状况（a11）”放在Category Axis栏中，选择Cum N of cases选项。
图4-5（练习） Define Simple Bar对话框○3点击OK按钮，提交运行，SPSS输入如图4-6（练习）所示的结果。
图4-6（练习）初中生家庭总体经济状况累积类频数分布图6．根据武汉市初中生日常行为状况调查的数据（data9），将节假日初中生与父母聊天的时间（c11）以半个小时为组距进行分组，并绘制新生成的分组的直方图。
解：《武汉市初中生日常行为状况调查问卷》C11 请你根据自己的实际情况，估算一天内在下面列出的日常课外活动上所花的时间大约为（请填写具体时间，没有则填“0”）节假日：9)和父母聊天_______小时SPSS的操作步骤如下：○1依次点击Transform→Recode→Into Different Variables,弹出一个窗口，如图4-7（练习）所示。
将变量“节假日初中生与父母聊天的时间（c11b9）”放置在Numeiric Variable→Output栏中，分组之后生成的新变量命名为“c11b9fz”，标签Label命名为“节假日与父母聊天时间分组”。
图4-7（练习） Recode Into Same Variables对话框○2单击Old and New values按钮出现如图4-8（练习）所示的对话框，进行分组区间的设置。
“0-0.5小时”是一组，“0.5-1”小时是一组，“1-1.5”小时是一组，“1.5-2”小时是一组，“2个小时以上”是一组。
图4-8（练习） Old and Newvalues对话框○3点击Continue按钮，返回到如图4-7（练习）所示的对话框。
点击OK按钮，完成新变量“节假日与父母聊天时间分组（c11b9fz）”的设置。
○4依次点击Analyze→Graphs→Histogram，出现如图4-9（练习）所示的对话框，将新生成的变量“节假日与父母聊天时间分组（c11b9fz）”放在Variable（s）栏中。
图4-9（练习） Histogram 对话框○5点击OK按钮，提交运行，输出如图4-10（练习）所示的结果。
图4-10（练习）初中生节假日与父母聊天时间分组的直方图上表中，“1.0”指示的是“0-0.5小时”，“2.0”指示的是“0.50-1小时”，“3.0”指示的是“1-1.5小时”，“4.0”指示的是“1.5-2小时”，“5.0”指示的是“2个小时以上”。
从上表可以看到各个分组的频数及其相对应的百分比。
第五章集中趋势与离散趋势练习题：1. 17名体重超重者参加了一项减肥计划，项目结束后，体重下降的重量分别为：（1（2（3(1)“10”的频数是6，大于其他数据的频数，因此众数M O=“10”○3均值：（2）○1全距：R＝max(x i)-min(x i)=16-2=14○2四分位差：根据题意，首先求出Q1和Q3的位置：Q1的位置＝41+n＝4117+=4.5，则Q1=8+0.5×(10-8)=9Q3的位置＝4)1(3+n＝4)117(3+⨯=13.5,则Q3=12+0.5×(12-12)=12 Q= Q3- Q1=12-9=3（3）○1方差：○2标准差： 3.52S===2.（1（23.某个高校男生体重的平均值为58千克，标准差为6千克，女生体重的平均值为48千克，标准差为5千克。
请计算男生体重和女生体重的离散系数，比较男生和女生的体重差异的程度。
解：计算离散系数的公式：男生体重的离散系数：女生体重的离散系数：男生体重的离散系数为10.34%，女生体重的离散系数为10.42%,男生体重的差异程度比女生要稍微小一些。
4.在某地区抽取的120家企业按利润额进行分组，结果如下：按利润额分组（万元）企业数200——299 19300——399 30（1（2(2)○1均值：○2标准差：5.根据武汉市初中生日常行为状况调查的数据（data9），运用SPSS统计被调查的初中生平时一天做作业时间（c11）的众数、中位数和四分位差。
解：《武汉市初中生日常行为状况调查问卷》：C11 请你根据自己的实际情况，估算一天内在下面列出的日常课外活动上所花的时间大约为（请填写具体时间，没有则填“0”）平时（非节假日）： 1)做作业_______小时SPSS 操作步骤如下：○1依次点击Analyze →Descriptive Statistics →frequencies ，打开如图5-1（练习）所示的对话框。
将变量“平时一天做作业时间（c11a1）”，放置在Variables 栏中。
图5-1（练习） Frequencies 对话框○2单击图5-1（练习）中Frequencies 对话框中下方的Statistics （统计量）按钮，打开如图5-2（练习）所示的对话框。
选择Quartiles （四分位数）选项，Median （中位数）选项和Mode （众数）选项。
点击Continue 按钮，返回到上一级对话框。
图5-2（练习） Frequencies ：Statistics 统计分析对话框 ○3点击OK 按钮，SPSS 将输出如表5-1（练习）所示的结果。
表5-1 平时初中生一天做作业时间的中位数、众值和四分位差从上表可以看出，平时初中生一天做作业时间的中位数是2.5小时，众数是2小时，四分位差是1(即3.000-2.000)个小时。
6.根据武汉市初中生日常行为状况调查的数据（data9），运用SPSS 分别统计初 中生月零花钱的均值和标准差，并进一步解释统计结果。
解：《武汉市初中生日常行为状况调查问卷》： F1 你每个月的零用钱大致为___________元。
SPSS 操作的步骤如下：○1依次点击Analyze →Descriptive Statistics →frequencies ，打开如图5-3（练习）所示的对话框。
将变量“每个月的零花钱（f1）”，放置在Variables 栏中。
图5-3（练习） Frequencies 对话框N Valid 517Missing 9Median 2.500 Mode 2.0 Percentile s25 2.00050 2.500753.000○2单击图5-3（练习）Frequencies对话框中下方的Statistics（统计量）按钮，打开如图5-4（练习）所示的对话框。
选择Mean（均值）选项和Std.deviation(标准差)选项。
