叶老师SPSS作业

第六章习题习题6-4．1、问题分析：分析题目中的数据，发现影响用力肺活量的控制变量只有一个，即组别，则采取单因素方差分析进行分析数据。

2、整理数据，将数据分成两列，一列为肺活量，一为组别，进行单因素方差分析，简要步骤为：Analyze -->Compare Means -->One-Way ANOVA -->Options-->Post Hoc-->Contrast3、结果分析：根据上述步骤，整理得出如下数据：1)关于方差是否相等的检验结果及相伴概率值表格1：检验方差是否相等的相伴概率值根据数据得出，相伴概率值大于0.05，可以认为各个组总体方差是相等的，符合方差分析的前提条件，这组数据适合进行单因素方差分析。

2)关于组别之间的显著性差异的大致判断从结果看出，0.000.相伴概率小雨显著性水平0.05，表示拒绝零假设，也就是3个组当中至少有一个组和其他两个组有明显的区别，也可能3个组之间都存在显著地区别。

另外，3个组的离差平方和为12.381，其中控制变量不同水平造成的组间平方和为10.919，随机变量造成的组内平方和为1.462，在组间平方和中，能线性解释平方和10.804，不能线性解释平方和为0.115。

3)各组别之间的相互影响大小观察LSD法多重比较的结果得知，3个叙别之间的相伴概率都小雨显著性水平，说明3个组之间都存在显著性差别。

4)各组观察变量均值的折线图：4、结论：三个组矿工之间的用力肺活量存在显著性差别习题6-5．1、问题分析：分析题目中的数据，发现数据适合协方差分析，则采取协方差分析进行分析数据。

零假设：H0：个水平没有显著性差异，若相伴概率小雨0.05，则拒绝零假设2、协方差分析简要步骤为：Analyze -->General Linear Model-->Univariate-->Options-->Model -->Contrast-->Plots3、结果分析：根据上述步骤，整理得出如下数据：1)关于各组个案的个数值表格2：各组个案的个数0 61 6根据数据得出，组别06，组别二的个案数为62)控制变量对观察变量的独立部分作用观察数据得知：相伴概率大于0.05，说明不同治疗方法（不同组别）对病人血压没有造成显著的影响。

SPSS操作实验 (作业1)作为华夏儿女都曾为有着五千年的文化历史而骄傲过，作为时代青年都曾为中国所饱受的欺压而愤慨过，因为我们多是炎黄子孙。

然而，当代大学生对华夏文明究竟知道多少呢某研究机构对大学电气、管理、电信、外语、人文几个学院的同学进行了调查，各个学院发放问卷数参照各个学院的人数比例，总共发放问卷250余份，回收有效问卷228份。

调查问卷设置了调查大学生对传统文化了解程度的题目，如“佛教的来源是什么”、“儒家的思想核心是什么”、“《清明上河图》的作者是谁”等。

调查问卷给出了每位调查者对传统文化了解程度的总得分，同时也列出了被调查者的性别、专业、年级等数据信息。

请利用这些资料，分析以下问题。

问题一：分析大学生对中国传统文化的了解程度得分，并按了解程度对得分进行合理的分类。

问题二：研究获得文化来源对大学生了解传统文化的程度是否存在影响。

要求：直接导出查看器文件为.doc后打印（导出后不得修改）对分析结果进行说明，另附(手写、打印均可)。

于作业布置后，1周内上交本次作业计入期末成绩答案问题一操作过程1.打开数据文件作业。

同时单击数据浏览窗口的【变量视图】按钮，检查各个变量的数据结构定义是否合理，是否需要修改调整。

2.选择菜单栏中的【分析】→【描述统计】→【频率】命令，弹出【频率】对话框。

在此对话框左侧的候选变量列表框中选择“X9”变量，将其添加至【变量】列表框中，表示它是进行频数分析的变量。

3.单击【统计量】按钮，在弹出的对话框的【割点相等组】文本框中键入数字“5”，输出第20％、40％、60％和80％百分位数，即将数据按照题目要求分为等间隔的五类。

接着，勾选【标准差】、【均值】等选项，表示输出了解程度得分的描述性统计量。

再单击【继续】按钮，返回【频率】对话框。

4.单击【图表】按钮，勾选【直方图】和【显示正态曲线】复选框，即直方图中附带正态曲线。

再单击【继续】按钮，返回【频率】对话框。

最后，单击【确定】按钮，操作完成。

一、调查问卷二、用SPSS Statistics软件进行描述统计分析1、某地区经济增长率的时间序列图形。

解：第一步:数据来源，如图1图 1 某地区经济增长率xls截图图2 Spss软件制作过程截图第二步：将数据输入SPSS软件之中,如图2,制作某地区经济增长率的时间序列图形，如图3.图3某地区1990-2012年经济增长率的时间序列图第三步，从图中可以看出,某地区随时间的变化经济增长率变化趋势较大.2、用SPSS Statistics进行描述统计分析解：第一步，按照题目中的要求，随机选取了148个数据,如图4部分数据：图4 Spss随机数据截图第二步，根据要求，对上月工资进行描述统计分析,主要包括描述数据的集中趋势、离散程度（见表1），绘制直方图（见图5）。

表1 上月工资描述统计表(单位：元）集中趋势离散趋势均值2925 极小值1500中值2900 极大值4800众数2900 全距3300和432900 标准差496.364偏度0。

165 峰度1。

238数据总计148图5 上月工资直方图第三步，分析数据的统计分布状况。

首先，从集中趋势来，上个月平均工资2925元，其中众数和中数也都在2900元，这说明大部分工资水平在2900左右。

其次，从离散趋势来看，最高工资4800元，最低工资1500元，最高工资和最低工资相差3300元，标准差为496。

364，相差较大。

最后，从直方图来看和评述统计表来看，工资在2900元以上的占多数。

可以的该地区整体工资水平大于平均值的占多数，该地区工资水平相对较高。

峰度为1。

238，偏度为0.165符合正态分布。

三、用SPSS Statistics 软件进行参数估计和假设检验及回归分析1、计算总体中上月平均工资95%的置信区间（见表3)。

解：总体中上月平均工资分布未知，但是样本容量大于30,且已知标准误，所以通过SPSS 分析得出总体中上月平均工资95％的置信区间，见表3， 假设;H0：总体中上月平均工资95％的不在此在此区间H1：总体中上月平均工资95％的在此区间答，总体中上月平均工资095的置信区间为［2844.37，3005。

s p s s作业.d o c解析第六章SPSS参数检验——均值比较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。

操作：分析→比较均值→单样本T均值为73.7273，Q值为0.668大于0.05，均值预75没有显著性差异，接受原假设。

即该经理的宣称是可信的。

2、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。

然而心理学家则倾向于认为提出事实的方式是有关系的。

为验证哪种观点更站得住脚，调查者分别以下面两种不同的方式随机访问了足球球迷。

l 方式一：假设你已经买了100元一张的足球票，当你来到足球场门口时，发现票丢了且再也找不到了。

球场还有票出售。

你会再掏出100元买一张球票吗？（1.买 0.不买）。

随机访问了200人，其中：92人回答买；l 方式二：你想看足球赛，100元一张票。

当你来到足球场买票时，发现丢了100元钱。

你口袋中还有钱，此时你还会付100元买一张球票吗？（1.买0.不买）。

随机访问了183人，其中：161人回答买；请恰当建立SPSS数据文件，并利用本章所学习的参数检验方法，说明你更倾向于那种观点，为什么？操作：输入数据→分析→比较均值→独立样本T检验3、一种植物只开兰花和白花。

按照某权威建立的遗传模型，该植物杂交的后代有75%的几率开兰花，25%的几率开白花。

现从杂交种子中随机挑选200颗，种植后发现142株开了兰花，请利用SPSS进行分析，说明这与遗传模型是否一致？操作：输入数据→分析→比较均值→独立T检验(输入值为0.75)即：0.215大于0.05，预遗传模型没有差异性4、给幼鼠喂以不同的饲料，用以下两种方法设计实验：方式1：同一鼠喂不同的饲料所测得的体内钙留存量数据如下：鼠号饲料1饲料2 133.136.7233.13 4 5 6 7 8 926.8 36.3 39.5 30.925.733.4 34.5 28.628.8 35.1 35.2 43.8 36.5 37.9 28.7配对样本T检验l 方式2：甲组有12只喂饲料1，乙组有9只喂饲料2所测得的钙留存量数据如下甲组饲料1 29.726.728.9 31.1 31.1 26.8 26.3 39.5 30.9 33.433.128.6乙组饲料2 28.728.329.3 32.2 31.1 30.0 36.2 36.8 30.0请选用恰当方法对上述两种方式所获得的数据进行分析，研究不同饲料是否使幼鼠体内钙的留存量有显著不同。

spss课后作业——方差分析（答案）1. 不同岗位的平均工资问题，用方差分析的方法分析一线工人、科以上干部、一般干部三类职工的当前平均工资有无显著差异。

（见岗位工资.sav）要求：1.进行方差齐次性检验。

2.输出描述统计量表。

3.输出方差分析表（要求对组间平方和进行线性分解）。

4.进行均值的多重比较，方差相等时，用LSD方法；方差不等时，用Tamhane’s T2方法。

5．进行均值多项式比较。

均值系数coefficients的选择为（-1,1,-1）答：表1 描述统计量表此表说明略。

Oneway表2表2是方差齐次性检验结果。

该检验的F统计量的值为10.512，对应的概率p值=0<0.05，说明三组数据不具有方差齐性表3 方差分析结果表3是方差分析的主要结果。

从中可以看出，组间离差平方和为42070380885，组内离差平方和为52166613580.8，总的离差平方和为94236994465.8。

第一个P值P＝0，小于显著水平0.05，故认为三类职工的当前平均工资存在显著差异。

对组间平方和进行线性分解，其中可以被线性解释的部分为437435223.343，不能被线性解释的部分为41632945661.7，第三个概率P值0.082来看，0.082>0.05，故不能认为当前平均工资受职工类别的线性影响是显著的。

表4 多项式比较系数表4显示输入的所要比较的各值均值的系数。

该系数表明将要检验的是mean2-(mean1+mean3)的值和0有无显著差异。

表5 多项式比较检验表5是多项式比较检验的结果。

在（－1，1，－1）的系数下，由于本题是各总体方差不等的情况，故应该看第二行的分析结果。

概率P值为0.001，小于显著水平0.05，故拒绝零假设，即认为科以上干部的当前平均工资（mean2）与其余两类职工的当前平均工资的和（mean1＋mean3）有显著差异。

科以上干部的当前平均工资比其余两类职工的当前平均工资的和还要高。

SPSS在教育研究中的应用姓名学号学科、专业教师所在学院1. 从某幼儿园随机抽取210名幼儿，要求从红、橙、黄、绿、青、蓝、紫七种颜色中选择最喜欢的一种颜色，结果如表11.2（data7-01）所示。

问幼儿的颜色选择是否有倾向性？解：1．检验步骤（1）提出假设：H0：幼儿的颜色选择无倾向性H1：幼儿的颜色选择有倾向性（2）经SPSS for Windows 算得：()733.1826=χ，P = 0.005（3）统计决断：∵()733.1826=χ，P = 0.005 < 0.01，∴在0.01的显著性水平上拒绝H0，接受H1，认为幼儿的颜色选择有非常显著的倾向性。

2．SPSS 操作步骤（1）利用个案加权过程建立SPSS 数据文件，变量名为select 、频数f ，均定义为数值型，如图11-3所示。

表11-4 Test Statistics SELECTChi-Square 18.733df6Asymp. Sig. .005a. 0 cells (.0%) have expected frequencies less than 5. The minimum expected cell frequency is 50.0.2. 从某小学随机抽取76名学生，经调查发现其中50人喜欢体育，26人不喜欢体育，问该校学生喜欢和不喜欢体育的人数比率是否为3:2？1．检验步骤（1）提出假设：H0：支持与反对改革方案的人数比率为3:2H1：支持与反对改革方案的人数比率不是3:2（2）计算检验统计量的值及其概率：()()1k df ~f f f 2t2t o 2-=χ-=χ∑经SPSS for Windows 算得：()685.321=χ，P = 0.055（3）统计决断：∵()685.321=χ，P = 0.055 > 0.05，∴在0.05的显著性水平上接受H0，拒绝H1，可以认为该校学生支持与反对改革方案的人数比为3:2。

北语2024春《SPSS统计与分析应用》作业满分答案文档问题一: 描述性统计分析数据收集首先，我们需要收集一组数据以进行描述性统计分析。

在此作业中，我们收集了100个学生的数学成绩数据。

描述性统计分析使用SPSS软件进行描述性统计分析，我们得到了以下结果：- 平均数：78.5- 标准差：9.2- 最小值：60- 最大值：95- 中位数：80- 四分位数：- 第一四分位数：72.5- 第二四分位数：80- 第三四分位数：85结论根据描述性统计分析结果，我们可以得出以下结论：- 这组学生的平均数成绩为78.5，说明整体水平中等偏上。

- 标准差为9.2，说明学生的成绩相对分散。

- 最低分为60，最高分为95，成绩分布较为广泛。

- 中位数为80，说明成绩的中等水平集中在80左右。

- 第一四分位数为72.5，第三四分位数为85，说明成绩的大部分集中在72.5到85之间。

问题二: 相关性分析数据收集我们收集了100个学生的数学成绩和英语成绩数据。

相关性分析使用SPSS软件进行相关性分析，我们得到了以下结果：- 相关系数：0.75- p值：0.001结论根据相关性分析结果，我们可以得出以下结论：- 数学成绩和英语成绩之间存在较强的正相关关系。

- 相关系数为0.75，接近于1，说明两个变量之间的关联程度较高。

- p值为0.001，小于显著性水平0.05，因此可以得出该相关关系是显著的。

问题三: T检验数据收集我们收集了两组学生的数学成绩数据：男生组和女生组。

T检验使用SPSS软件进行T检验，我们得到了以下结果：- T值：2.16- 自由度：98- p值：0.034结论根据T检验结果，我们可以得出以下结论：- 男生组和女生组的数学成绩之间存在显著差异。

- T值为2.16，自由度为98，p值为0.034，小于显著性水平0.05，因此可以得出这种差异是显著的。

问题四: 方差分析数据收集我们收集了三个不同班级的学生的数学成绩数据。

第一章 SPSS概述1. SPSS有哪些主要窗口？它们的作用和特点各是什么？2. SPSS有哪三种主要使用方式？各自的特点是什么？3. .sav，.spo，.sps分别是哪类文件的扩展名？4.在SPSS的输出窗口中应如何操作才能将不同的分析结果保存到不同的文件中？5.SPSS的数据加工和管理功能主要集中在哪些菜单中？统计绘图和分析功能主要集中在哪些菜单中？6.利用SPSS进行数据分析的一般基本步骤是什么？第二章SPSS数据文件的建立和管理1. SPSS中有哪两种基本数据组成方式？各自的特点和应用场合是什么？2. 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？3你认为SPSS数据窗口与Excel工作表在基本操作方式和数据组织方式方面有什么异同？4.先自己建立两个数据文件：“学生成绩一.sav”和“学生成绩二.sav”，分别存放关于学生学号、性别、和若干门课程成绩的数据，然后将这两个数据文件横向合并，形成一个完整的数据文件。

6根据P18案例2-2建立数据文件，要求完整的数据结构。

7针对当前社会或社会关心的热点问题，以小组形式设计一份调查问卷并进行调查。

试在SPSS中录入所获得的调查数据形成一份SPSS数据文件。

其中，变量的类型应包括字符型和数字型，变量的计量尺度应包括定距型、定类型和定序型。

如果调查资料中存在缺失数据，应在SPSS数据文件的建立过程中进行必要的定义说明。

第三章SPSS数据的预处理1.利用数据筛选功能，将住房状况调查.sav生成两个文件，其中第一个文件存储户口为“外地户口”且家庭收入在10000-15000之间的数据；第二个文件存储按简单随机抽样抽取的70%的样本数据2.利用住房状况调查.sav 将其按家庭收入（升序）、现住面积（升序）、计划面积（降序）进行多重排序。

3.利用学生成绩表.sav 对每个学生计算得优课程数和得良课程数，并按得优课程数进行降序排列。

SPSS操作练习(t检验)要求：1、用SPSS进行统计分析；2、分析说明使用某一统计处理方法的依据；3、将统计结果正确地在论文中进行表达并进行结果分析。

----------------------------------------------------------------------------------1.计算下列两个玉米品种10个果穗长度(cm)的平均值、标准差和变异系数，并解释两个玉米品种的果穗长度有无差异。

【变异系数C·V=（标准偏差SD/平均值MN）×100%】玉米24号：19，21，20，20，18，19，22，21，21，19金皇后玉米：16，21，24，15，26，18，20，19，22，19解：（1）选择分析方法：被比较的玉米24号、金皇后玉米是两个品种的玉米，试验中彼此独立、无配对关系。

先用SPSS对数据是否服从正态分布进行Kolmogorov-Smirnov 检验，得到，玉米24号的p=0.869＞0.05，金皇后玉米的p=0.99＞0.05，说明两个样本均服从正态分布（来自正态总体），因此选择独立样本t检验进行数据分析。

经Levene方差齐性检验，得P=0.028＜0.05，表明方差不齐，因此选择t检验的结果，使用方差不齐时的计算结果。

（2）结果：为比较玉米24号、金皇后两个品种果穗长度的差异，分别随机选定10株进行测定，结果见表1。

表1 玉米24号与金皇后玉米果穗长度的差异性比较(X±SD)品种样品数/株果穗长度/cm 变异系数/% P值(双侧)24号玉米10 20±1.25 6.241.00金皇后玉米10 20±3.40 17.00（3）分析与结论：从表1可以看出，果穗的长度，玉米24号为20±1.25cm，C·V 是6.00%，金皇后为20±3.40cm，C·V为17.00%，虽然两个品种玉米的果穗长度平均值一样，但是，与玉米24号比较，金皇后玉米的标准差、变异系数都较大，表明金皇后玉米果穗长度的变异程度大。

一、建立变量打开spss→建立variable view窗口→建立变量名。

如在name那一列输入gender；在type选择numeric；label输入性别；点击values出现value labels窗口→在value labels窗口内value 内第一框输入1→第二框输入男→Add，接着重复在第一框输入2→第二框输入女→Add→ok；其它不更改注:如数据小数点后有N位,则在decimals选择N；数值型在type选择numeric，字符型选择string；右对齐左对齐居中在align里设置；missing缺省值二、删数据的方法删女生数据的方法:点击Data→Select Cases→选择性别和if condition is satisfied→点击if→选择性别→点击▶出现gender→= →1(删男生选2)→continue→ok三、输入数据的方法:第一种方法：点击open file打开文件出现open file窗口选择要输入的数据文件→出现text import wizard-step1 of 6窗口→点击下一步→选择fixed widt→下一步→下一步→下一步在data preview选择对应的结尾列点→下一步→点击完成第二种输入数据方法：点击open file打开文件出现open file窗口选择要输入的数据文件→出现text import wizard-step1 of 6窗口→点击下一步(由于有正负号不需选择fixed widt)→下一步→下一步→下一步→下一步→点击完成集中注意、分散注意在label直接修改2.编程语法:点击file→New→syntax→输入（只有一列数据时输入下列语法）data listfile="D:\文本\psych_09\练习二\result1.txt"free (" ")/F_arc1 F_arc2 F_arc3 F_arc4 F_arc5 D_arc1 D_arc2D_arc3 D_arc4 D_arc5.execute.（有两列数据时输入下列语法）data listfile="H:\练习二\教育97.txt"fixedrecords=2/1 alone 1-1 gender 2-2 from 3-3/2 t1 to t40 1-40.Execute.四、合并文件:点击data→merge files→add variables→选择要合并的文件求总平均数:analyze→descriptive statistics→descriptives→年龄▶→options→只选择mean其它不选→continue→ok求女生平均数:先删男生数据(方法同上)，然后同上1.拆分数据:data→select cases→院系→if condition is satisfied→if...→院系▶depar = 1 | depar=3 | depar = 6 | depar= 7 | depar= 10 | depar= 11 | depar= 15→continue求总分:transform→computer variable→第一框输入sum→选择要相加的数据▶+→ok2.反向计分:选择variable view→transform→recode→into different...→选择对应题目▶→在name框内输入新变量名→old and new values→value第一框输入0→value第二框输入2→点击add→重复将2改为0,1改为1→continue→ok五、独立样本T检验：输入数据同练习一；转换数据的行与列data→transpose→选择所有数据▶移到另外一个框→ok；选择var002的全部数据移到var001数据下；在case_lbl中将原来的N个数据改为1，将后来移动的数据改为2；在variable窗口中将name1改为zu，name2改为math，在values 将第一个zu改为1=反馈组2=不反馈组；analyze→compare means→independent...→将math ▶移动到test框内→组▶移动到grouping→点击define→group1输入1 group2输入2→continue→ok报告：本实验为两个水平的独立样本T检验。