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spss复习题

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邢城出品必属精品 （共4页） 1 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 ANOVA（） Model Sum of Squares df Mean Square F Sig 1 Regression 1252 1 41.856 0.000 Residual --- --- Total 1774 19 --- --- --- 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；层邢城出品必属精品 （共4页） 2 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。 邢城出品必属精品 （共4页） 3 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）

Group Statistics 邢城出品必属精品 （共4页） 4 公司类别 N Mean Std. Deviation Std. Error Mean

年轻人比例 全国性公司 8 .5923 .11386 .04026

外资和中外合资 16 .7940 .11018 .02755

受高等教育比例 全国性公司 8 .6657 .16957 .05995

外资和中外合资 10 .8257 .13178 .04167

Independent Samples Test 年轻人比例 受高等教育比例

Equal variances assumed Equal variances not assumed Equal variances assumed Equal variances not assumed

Levene's Test for Equality of Variances F .181 .912 Sig. .675 .354

t-test for Equality of Means t -4.183 -4.135 -2.256 -2.191 df 22 13.689 16 13.032 Sig. (2-tailed) .000 .001 .038 .047 Mean Difference -.20169 -.20169 -.16000 -.16000 Std. Error Difference .04822 .04878 .07091 .07301 95% Confidence Interval of the Difference Lower -.30170 -.30653 -.31033 -.31770 Upper -.10168 -.09685 -.00968 -.00231

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。

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SPSS软件应用教程第六讲

SPSS软件应用教程第六讲

《SPSS软件应用》教案●复习一：数据库结构建立Name(名称)必须定义，最好是问卷题目。

●复习二：数据合并有两种：一种是添加个案，基于相同的变量结构而言；一种是添加变量，基于相同的个案而言。

●复习三：定距数据的分组有两种方法：一是在transform下的visual bander（可视离散化）栏完成；一是在transform转换中的compute计算变量来完成。

通常采取Visual Bander来实现。

●复习四：数据编码和计数Recode的重新编码功能：一般要求重新编码为一个新变量，目的是为了保持原有变量数据；不受变量层次限制，可以对所有变量进行重新编码；将原变量值按照“一对一”、“多对一”的对应关系生成新变量值。

Count(计数)：计算标示值或者某些值在一个或多个变量取值中出现的次数；变量的取值原则上应当具有一致性。

●复习五：统计报表OLAP Cubes过程(online Analytical Processing Cubes，在线分析处理立方)和Case Summaries（个案汇总）过程，是按照分组变量对摘要变量按照不同的分组水平进行统计的常用定量描述。

前者产生多层标，后者是全表。

●实习报告简评1．表格的表达形式问题：尽量不能直接将SPSS的表套入Word。

有同学直接将乱码表提交给我，不知道大家看了会是有什么想法？正确做法：一般将结果拷贝到Excel文件窗口进行简单编辑，呈现如下结果2．解释是关键：很多同学直接就将表贴出来，不做解释；有的同学有解释，但是没有将数字关系写出来。

3．社会统计学课程的统计知识最重要：有同学建议我再讲下理论，为什么要这么做，逻辑就是SPSS通过计算机来实现统计课中的理论知识应用。

也有的谈到英文版本的问题，我已经将界面中的每一个英文与中文对照写在教案上了，请大家先看教案后再自己动手，这样就能够指导问题在哪里。

4．提出上课时间问题和软件版本问题。

第六讲简单描述统计（上）实现菜单Analyze Descriptive Statistics，我们主要讲13.0版本的5个子菜单（16.0以上则增加了两个图形子菜单）。

多元统计分析期末复习

多元统计分析期末复习

第一章、多元正态分布的参数估计二、判断题1.多元分布函数F (x )是单调不减函数，而且是右连续的。

（√）2.设X 是p 维随机向量，则X 服从多元正态分布的充要条件是：它的任何组合α'X (α∈R p )都是一元正态分布。

（X）3.μ是一个P 维的均值向量，当A、B 为常数矩阵时，具有如下性质：（1）E（AX）=AE（X）（2）E（AXB）=AE（X）B （√）4．若P 个随机变量X1，…XP 的联合分布等于各自边缘分布的乘积，则称X1，…XP 是相互独立的。

（√）5．一般情况下，对任何随机向量是正定阵。

（X ）'X =(X 1, ,X p )，协差阵∑是对称阵，也6．多元正态向量的任意线性变换仍然服从多元正态分布。

（√）7．多元正态分布的任何边缘分布为正态分布，反之一样。

（ X ）8．多元样本中，不同样品之间的观测值一定是相互独立的。

（√）9．多元正态总体参数均值μ的估计量X 具有无偏性、有效性和一致性。

（√）1S n 10．是∑的无偏估计。

（ X ）2χ11.Wishart 分布是分布在p 维正态情况下的推广。

（√）'X =(X 1, ,X p )12.若n X (α)~N p (μ,∑)，α=1, ,n ，且相互独立，则样本离差阵(X (α)-X )'~W p(n -1,∑)S =∑(X (α)-X )α=1。

（√）13．若X ~W p (n ,∑)C CXC '~W p(n ,c ∑c ')，为奇异矩阵，则。

（ X ）第二章多元正态分布均值向量和协差阵的检验二、判断题1．设X ~N p (μ,∑)，S ~W p(n ,∑)，n ≥p ，则称统计量T 2=nX 'S -1X 的分布为非中心HotellingT 2分布，记为T 2~T 2(p ,n ,μ)。

（ X ）12．在协差阵∑未知的情况下对均值向量进行检验，需要用样本协差阵S 去代n替∑。

第一单元 计量资料的统计描述

第一单元 计量资料的统计描述

第一单元计量资料的统计描述【习题】分析计算题1.1 某医院神经科用火焰原子吸收光谱法测定了102名男性脑卒中患者头发中微量元素锌（Zn）的含量（μg/g），资料如下：40 87 105 113 121 127 133 142 152 168 21554 88 105 113 121 127 134 143 153 173 22061 92 106 113 122 127 135 143 153 17674 94 107 114 124 128 136 143 155 17777 94 107 116 124 128 137 145 156 18080 95 109 117 124 128 138 147 156 18281 96 109 119 125 130 138 147 163 18382 97 111 119 125 130 138 149 163 18683 102 112 120 126 131 140 151 166 18885 105 112 120 126 132 141 151 168 195(1) 编制频数表并绘制直方图，简述频数分布类型和频数分布特征。

(2) 计算适当的集中趋势指标和离散程度指标。

1.2 某医院神经科用火焰原子吸收光谱法测定了102名男性脑卒中患者头发中微量元素铜（Cu）的含量（μg/g），资料如表1，求男性脑卒中患者头发中微量元素铜的平均含量。

表1 102名男性脑卒中患者头发中微量元素铜(Cu)的含量/(μg·g-1)频数表头发中铜的对数值频数f0.350 0～ 10.450 0～ 20.550 0～ 40.650 0～ 30.750 0～180.850 0～360.950 0～221.050 0～ 61.150 0～ 31.250 0～ 31.350 0～1.450 0 4合计1021.3 某年某地一次伤寒暴发潜伏期的分布情况如表2，计算该年伤寒暴发的平均潜伏期。

《SPSS数据分析教程》方差分析

《SPSS数据分析教程》方差分析


方差分析的术语



试验中的实验结果是需要分析的变量，称为响应变量， 或者因变量。方差分析的因变量必须为尺度类型的数 据（即连续数据）。 影响试验结果的因素即为影响响应变量的变量，称为 自变量或者因子。根据试验中这些因素的处理方式， 因素可以分为控制因素、随机因素和协变量。 因子的不同取值称为因子的不同水平。 控制因素一般要求为分类变量，而协变量要求为尺度 数据。


误差之间相互独立，并且也独立于模型中的其 他变量。一般好的试验设计都可以避免违反该 条件。 不同处理的误差为常数。 误差服从均值为0的正态分布。
举例

一家连锁零售商店对它们客户的购买习惯进行 了一项调查，它记录了客户性别，购买模式、 上一个月的购买金额等信息。该商店需要了解 在控制客户性别的条件下，是否客户购买的频 率和花费的金额有关系，以此来决定是否采取 相应的促销活动。
轮廓图
轮廓图为各个总体的均值的折线图，从中可以直观 的看出各个总体均值的趋势。
多因素方差分析

如果影响试验结果的因素有两个或者两个以上， 是否不同的处理对试验结果有显著性影响，不 同的因素是否有交互作用？可以应用SPSS的 一般线性模型（GLM）来完成多因素的方差 分析。
SPSS GLM过程假设条件
Bonferroni和Tamhane多重比较的结果是一致的。即培训2天和培训 3天没有显著的区别，而培训1天与另外两种培训都有显著区别。
同质子集
Tukey B两两比较输出的结果，它把在5%的显著性 水平下没有区别的总体放在同一列，作为同类子集。 这里，培训2天和培训3天没有显著区别，它们作为 一类。而培训1天单独作为1类。
协方差分析的数学模型

协方差分析的数学模型为