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《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案与解析(第9章)

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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 WORD格式..可编辑

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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。 WORD格式..可编辑

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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。

主要包括回归方程的拟合优度检验、显著性检验、回归系数的显著性检验、残差分析等。 WORD格式..可编辑

专业知识整理分享 线性回归方程能够较好地反映被解释变量和解释变量之间的统计关系的前提是被解释变量和解释变量之间确实存在显著的线性关系。

回归方程的显著性检验正是要检验被解释变量和解释变量之间的线性关系是否显著，用线性模型来描述他们之间的关系是否恰当。一般包括回归系数的检验，残差分析等。

4、请说明SPSS多元线性回归分析中提供了哪几种解释变量筛选策略？

向前、向后、逐步。

5、先收集到若干年粮食总产量以及播种面积、使用化肥量、农业劳动人数等数据，请利用建立多元线性回归方程，分析影响粮食总产量的主要因素。数据文件名为“粮食总产量.sav”。

方法：采用“前进“回归策略。

步骤：分析回归线性将粮食总产量导入因变量、其余变量导入自变量方法项选“前进”确定。 如下图：（也可向后、或逐步）

已输入/除去变量a

模型 已输入变量 已除去变量 方法

1 施用化肥量(kg/公顷) . 向前（准则：F-to-enter 的概率 <= .050） WORD格式..可编辑

专业知识整理分享 2 风灾面积比例(%) . 向前（准则：F-to-enter 的概率 <= .050）

3

年份 . 向前（准则：F-to-enter 的概率 <= .050）

4 总播种面积(万公顷) . 向前（准则：F-to-enter 的概率 <= .050）

a. 因变量：粮食总产量(y万吨)

模型摘要

模型 R R 平方 调整后的 R 平方 标准估算的错误

1 .960a .922 .919 2203.30154

2 .975b .950 .947 1785.90195

3 .984c .969 .966 1428.73617

4 .994d .989 .987 885.05221

a. 预测变量：（常量），施用化肥量(kg/公顷)

b. 预测变量：（常量），施用化肥量(kg/公顷), 风灾面积比例(%)

c. 预测变量：（常量），施用化肥量(kg/公顷), 风灾面积比例(%), 年份

d. 预测变量：（常量），施用化肥量(kg/公顷), 风灾面积比例(%), 年份, 总播种面积(万公顷)

ANOVAa

模型 平方和 自由度 均方 F 显著性

1 回归 1887863315.616 1 1887863315.616 388.886 .000b

残差 160199743.070 33 4854537.669

总计 2048063058.686 34

2 回归 1946000793.422 2 973000396.711 305.069 .000c

残差 102062265.263 32 3189445.789

总计 2048063058.686 34

3 回归 1984783160.329 3 661594386.776 324.106 .000d

残差 63279898.356 31 2041287.044

总计 2048063058.686 34

4 回归 2024563536.011 4 506140884.003 646.150 .000e

残差 23499522.675 30 783317.423

总计 2048063058.686 34

a. 因变量：粮食总产量(y万吨)

b. 预测变量：（常量），施用化肥量(kg/公顷) WORD格式..可编辑

专业知识整理分享 c. 预测变量：（常量），施用化肥量(kg/公顷), 风灾面积比例(%)

d. 预测变量：（常量），施用化肥量(kg/公顷), 风灾面积比例(%), 年份

e. 预测变量：（常量），施用化肥量(kg/公顷), 风灾面积比例(%), 年份, 总播种面积(万公顷)

系数a

模型 非标准化系数 标准系数

t 显著性 B 标准错误 贝塔

1 （常量） 17930.148 504.308 35.554 .000

施用化肥量(kg/公顷) 179.287 9.092 .960 19.720 .000

2 （常量） 20462.336 720.317 28.407 .000

施用化肥量(kg/公顷) 193.701 8.106 1.037 23.897 .000

风灾面积比例(%) -327.222 76.643 -.185 -4.269 .000

3 （常量） -460006.046 110231.478 -4.173 .000

施用化肥量(kg/公顷) 137.667 14.399 .737 9.561 .000

风灾面积比例(%) -293.439 61.803 -.166 -4.748 .000

年份 244.920 56.190 .323 4.359 .000

4 （常量） -512023.307 68673.579 -7.456 .000

施用化肥量(kg/公顷) 139.944 8.925 .749 15.680 .000

风灾面积比例(%) -302.324 38.305 -.171 -7.893 .000

年份 253.115 34.827 .334 7.268 .000

总播种面积(万公顷) 2.451 .344 .141 7.126 .000

a. 因变量：粮食总产量(y万吨)

结论：如上4个表所示，影响程度中大到小依次是：施用化肥量(kg/公顷), 风灾面积比例(%),

年份, 总播种面积(万公顷)。（排除农业劳动者人数(百万人)和粮食播种面积(万公顷)对粮食总产量的影响）

剔除农业劳动者人数(百万人)和粮食播种面积(万公顷)后：

步骤：分析回归线性将粮食总产量导入因变量、其余4个变量（施用化肥量(kg/公顷),

风灾面积比例(%), 年份, 总播种面积(万公顷)）导入自变量方法项选“输入”确定。 如下图：

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系数a

模型 非标准化系数 标准系数

t 显著性 B 标准错误 贝塔

1 （常量） -512023.307 68673.579 -7.456 .000

年份 253.115 34.827 .334 7.268 .000

总播种面积(万公顷) 2.451 .344 .141 7.126 .000

施用化肥量(kg/公顷) 139.944 8.925 .749 15.680 .000

风灾面积比例(%) -302.324 38.305 -.171 -7.893 .000

a. 因变量：粮食总产量(y万吨)

粮食总产量回归方程：Y=-7.893X1+15.68X2+7.126X3+7.268X4-7.456

6、一家产品销售公司在30个地区设有销售分公司。为研究产品销售量(y)与该公司的销售价格（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：

Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.

Regression 4008924.7 8.88341E-13

Residual

Total 13458586.7 29

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t Sig. B Std.Error

(Constant) 7589.1025 2445.0213 3.1039 0.00457

X1 -117.8861 31.8974 -3.6958 0.00103

X2 80.6107 14.7676 5.4586

0.00001

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《统计分析与SPSS的应用》课后练习答案

《统计分析与SPSS的应用》课后练习答案

《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。

统计分析与SPSS课后习题课后习题答案汇总（第五版）

统计分析与SPSS课后习题课后习题答案汇总（第五版）

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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。概率抽样包括简单随机抽样、系统抽样（等距抽样）、分层抽样（类型抽样）、整群抽样、多阶段抽样等。

统计分析与SPSS的应用第五版课后练习答案

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《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。

分析一一描述统计一一频率，选择“常住地” ，“职业”和“年龄”到变量中，然后，图表一一条形图一一

图表值（频率）一一继续，勾选显示频率表格，点击确定。

Statistics

户口所在

地 职业 年龄

Valid 282 282 282

N

Missi ng 0 0 0 |

户口所在地

Frequency Perce nt Valid

Perce nt Cumulative Perce

nt

中心城市 200 70.9 70.9 70.9

Valid 边远郊区 82 29.1 29.1 100.0

Total 282 100.0 100.0

职业

Frequency Perce nt Valid

Perce nt Cumulative

Perce nt

国家机关 24 8.5 8.5 8.5

商业服务业 54 19.1 19.1 27.7

文教卫生 18 6.4 6.4 34.0

公交建筑业 15 5.3 5.3 39.4

Valid 经营性公司 18 6.4 6.4 45.7

学校 15 5.3 5.3 51.1

一般农户 35 12.4 12.4 63.5

种粮棉专业

户 4 1.4 1.4 64.9

种果菜专业 户 10 3.5 3.5 68.4

工商运专业 户 34 12.1 12.1 80.5

退役人员 17 6.0 6.0 86.5

金融机构 35 12.4 12.4 98.9

现役军人 3 1.1 1.1 100.0

Total 282 100.0 100.0

年龄

Freque ncy Perce nt Valid

Perce nt Cumulative Perce

nt

20岁以下 4 1.4 1.4 1.4

统计分析与SPSS的应用第五版课后练习答案第章

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《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）

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第3章SPSS数据的预处理

1、利用第2章第7题数据，采用SPSS数据筛选功能将数据分成两份文件。其中，第一份数据文件存储常住地是“沿海或中心繁华城市”且本次存款金额在1000至5000之间的调查数据；第二份数据文件是按照简单随机抽样所选取的70%的样本数据。

第一份文件：选取数据 数据——选择个案——如果条件满足——存款>=1000&存款<5000&常住地=沿海或中心繁华城市。

第二份文件：选取数据 数据——选择个案——随机个案样本——输入70。

2、 利用第2章第7题数据，将其按常住地（升序）、收入水平（升序）、存款金额（降序）进行多重排序。

排序 数据——排序个案——把常住地、收入水平、存款金额作为排序依据分别设置排列顺序。

3、 利用第2章第9题的完整数据，对每个学生计算得优课程数和得良课程数，并按得优课程数的降序排序。

计算 转换——对个案内的值计数 输入目标变量及目标标签，把所有课程选取到数字变量，定义值——设分数的区间，之后再排序。

4、 利用第2章第9题的完整数据，计算每个学生课程的平均分以及标准差。同时，计算男生和女生各科成绩的平均分。

方法一：利用描述性统计，数据——转置 学号放在名称变量，全部课程放在变量框中，确定后，完成转置。分析——描述统计——描述，将所有学生变量全选到变量框中，点

击选项——勾选均值、标准差。先拆分 数据——拆分文件 按性别拆分，分析——描述统计——描述，全部课程放在变量框中，选项——均值。

方法二：利用变量计算，转换——计算变量 分别输入目标变量名称及标签——均值用函数mean完成平均分的计算，标准差用函数SD完成标准差的计算。数据——分类汇总——性别作为分组变量、全部课程作为变量摘要、（创建只包含汇总变量的新数据集并命名）——确定