完整word版spss統(tǒng)計(jì)軟件練習(xí)題庫及答案

1、華中師范大學(xué)網(wǎng)絡(luò)教育學(xué)院SPSS統(tǒng)計(jì)軟件練習(xí)題庫及答案（本科）一、選擇題（選擇類）（A）1、在數(shù)據(jù)中插入變量的操作要用到的菜單是：A In sert Variable;B In sert Case; C Go to Case; D Weight Cases （C）2、在原有變量上通過一定的計(jì)算產(chǎn)生新變量的操作所用到的菜單是：A Sort Cases; B Select Cases;C Compute ； D Categorize VariablesA B C D（C）3、Transpose菜單的功能是:對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類匯總；對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)處理；對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行行列轉(zhuǎn)置； 按某變量分割數(shù)據(jù)（A）4、用O

2、ne-Way ANOVA 進(jìn)行大、中、小城市 16歲男性青年平均身高的比較，結(jié)果給出sig.=0.043，說明：說明三種城市的平均身高有差別;0.043;0.043;A. 按照0.05顯著性水平，拒絕 H0,B. 三種城市身高沒有差別的可能性是C. 三種城市身高有差別的可能性是D. 說明城市不是身高的一個(gè)影響因素（B）5、下面的例子可以用 Paired-Sampies T Test過程進(jìn)行分析的是：A家庭主婦和女大學(xué)生對(duì)同種商品喜好的差異;B服用某種藥物前后病情的改變情況；C服用藥物和沒有服用藥物的病人身體狀況的差異；D性別和年齡對(duì)雇員薪水的影響二、填空題（填空類）_觀測(cè)對(duì)象的合并；如果不同，

3、則是 _6、Merge Files菜單用于合并數(shù)據(jù)庫有兩種情況：如果兩數(shù)據(jù)庫變量相同，是 變量的合并。7、用于對(duì)計(jì)數(shù)資料和有序分類資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述和簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)推斷，在分析時(shí)可以產(chǎn)生二維或多維列聯(lián)表，在統(tǒng)計(jì)推 斷時(shí)能進(jìn)行卡方檢驗(yàn)的菜單是Crosstabs 。8 One-Sampies T Test過程用于進(jìn)行_樣本所在總體均數(shù) 與_已知總體均數(shù)_的比較。三、名詞解釋（問答類）9、Repeated Measures：重復(fù)測(cè)量的方差分析，指的是一個(gè)因變量被重復(fù)測(cè)量好幾次，從而同一個(gè)個(gè)體的幾次觀察結(jié) 果間存在相關(guān)，這樣就不滿足普通分析的要求，需要用重復(fù)測(cè)量的方差分析模型來解決。10、Chi-Squar

4、e test:卡方檢驗(yàn)，它是非參數(shù)檢驗(yàn)的一種方法，來檢驗(yàn)變量的幾個(gè)取值所占百分比是否和我們期望的比 例沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。比如我們?cè)谌巳褐谐槿×艘粋€(gè)樣本，可以用該方法來分析四種血型所占的比例是否相同（都是25%），或者是否符合我們所給出的一個(gè)比例（如分別為10%、30%、40%和20%）。四、簡(jiǎn)答題（問答類）11、用SPSS對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的基本流程是什么？答：（1 ）、將數(shù)據(jù)輸入SPSS,并保存；，以確定應(yīng)米用的檢驗(yàn)方法;（2）、進(jìn)行必要的預(yù)分析（分布圖、均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差等的描述等）（3 ）、按題目要求進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析；（4）、保存和導(dǎo)出分析結(jié)果。12、 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析時(shí)，Uni variate菜單和M

5、ultivariate菜單最大的區(qū)別是什么？答：當(dāng)因變量只有一個(gè)時(shí)，使用Uni variate菜單，當(dāng)因變量不止一個(gè)時(shí)，使用Multivariate菜單。13、簡(jiǎn)述SPSS打開其它格式數(shù)據(jù)的幾種方法？答：（1）、直接打開：選擇菜單File=Open=Data或直接單擊快捷工具欄上的打開按鈕；（2）、使用數(shù)據(jù)庫查詢打開：選擇菜單File=Open Database=New Query，根據(jù)向?qū)Т蜷_數(shù)據(jù);（3）、使用文本向?qū)ёx入文本文件：選擇菜單File=Read Text Data14、指定數(shù)據(jù)按某個(gè)變量進(jìn)行排序需要用到哪個(gè)菜單?答：Date=Sort Cases15、兩因素以上的方差分析在SP

6、SS中用什么來完成？答：這些方差分析一律可歸入一般線性模型，所以在SPSS中都被歸入了 Ge neral Lin eal Model子菜單。16、簡(jiǎn)述Descriptive Statistics菜單的組成和功能。SPSS中專門為該目的答：描述性統(tǒng)計(jì)分析是統(tǒng)計(jì)分析的第一步，做好這第一步是下面進(jìn)行正確統(tǒng)計(jì)推斷的先決條件。 而設(shè)計(jì)的幾個(gè)模塊集中在 Descriptive Statistics菜單中，最常用的是列在最前面的四個(gè)過程：(1) 、Frequencies過程的特色是產(chǎn)生頻數(shù)表(2) 、Descriptives過程進(jìn)行一般性的統(tǒng)計(jì)描述；(3) 、Explore過程用于對(duì)數(shù)據(jù)概況不清時(shí)的探索性分

7、析；(4) 、Crosstabs過程則完成計(jì)數(shù)資料和等級(jí)資料的統(tǒng)計(jì)描述和一般的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，我們常用的卡方檢驗(yàn)也在其中完成。17、簡(jiǎn)述在多元線性回歸分析中，SP SS篩選自變量進(jìn)入回歸方程的四種方法。答：這四種方法是：強(qiáng)迫法、逐步法、向前法、向后法。(1) 逐步回歸法(stepwise),是運(yùn)用甚為廣泛的復(fù)回歸分析方法之一，也是多元回歸分析報(bào)告中出現(xiàn)幾率最多的一種預(yù)測(cè)變量的方法。它結(jié)合向前法” (forward selection )和向后法”(backward elimination )二種方式的優(yōu)點(diǎn)。(2) 向前法是自變量一個(gè)一個(gè)進(jìn)入回歸模式中，而向后法是先將所有的自變量納入回歸模式中，之后再

8、逐一將對(duì)模式 貢獻(xiàn)最小的預(yù)測(cè)變量移除，直到所有的自變量均達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)為止。(3) 強(qiáng)迫回歸法(Enter)也是一種常見的方法，強(qiáng)迫所有變量有順序進(jìn)入回歸方程。18.試說明多元線性回歸分析中的“共線性”問題及判斷標(biāo)準(zhǔn)。造成回歸分析的情境困擾，toleranee)、變異數(shù)膨脹因素(VIF )和條0、VIF越大或條件指數(shù)越大(大于 15),則越有可能存答：多元回歸分析中要留意共線性”(collinarity )問題，它是指由于自變量間的相關(guān)太高,使回歸模式的參數(shù)不能完全被估計(jì)出來。自變量間的共線性問題可由容忍度( 件指數(shù)(condition index;CI)判斷。一般而言，容忍度越接近 在共線性問題。

9、P=0.6620.05，說明二者之間不存在顯著性相關(guān)。19、下表是不同職業(yè)與工作滿意感之間相關(guān)分析的結(jié)果，試判斷不同職業(yè)與滿意感之間是否有相關(guān)，如果有，相關(guān)系 數(shù)是多少？五、20、患健分析題(問答類)某克山病區(qū)測(cè)得者：0.841.05康:0.540.6411例克山病患者與13名健康人的血磷值(mmol/L)1.20 1.200.640.751.390.761.53 1.671.80 1.87 2.070.811.161.20 1.34 1.35如下：2.111.481.561.87不同職業(yè)滿意感不同職業(yè)P ears on Correlati on1.075Sig. (2-tailed).662

10、N3636滿意感P ears on Correlati on.0751Sig. (2-tailed).662.N3636Correlati ons由于顯著性水平答:7(1) 將數(shù)據(jù)錄入SPSS,保存為li1_1.sav;(2) 分析該地克山病患者和健康人的血磷脂是否不同;(3) 保存結(jié)果。1，1.5- 2時(shí)取值為2，大于2時(shí)取值為3，并保21、在數(shù)據(jù)li1_1.sav中生成新變量temp，當(dāng)血磷值小于1.5時(shí)取值為 存結(jié)果。答:操作步驟如下：(1) 、Out put Variable 框：選入 x;(2) 、Out put Variable Name 框：鍵入 temp,單擊 Cha nge

11、鈕；(3) 、選中 x-temp ：?jiǎn)螕?Old and New Values 鈕；(4) 、 Range: Lowest through* 單選鈕：鍵入 1.5； New Value 單選鈕：鍵入 1；單擊 Add 鈕；(5) 、 Range: *through* 單選鈕：兩側(cè)分別鍵入 1.5、 2； New Value Value 單選鈕：鍵入 2；單擊 Add 鈕；(6) 、 Range: All other values 單選鈕； New Value Value 單選鈕：鍵入 3；單擊 Add 鈕；Continue；OK；(7) 、單擊(8) 、單擊li3_1.sav 記錄的是某班 5

12、0名學(xué)生語、數(shù)、外三門科目的考試成績(jī)，分別作出三科得分頻數(shù)表、計(jì)算均數(shù)、標(biāo)P2.5和P97.5，并畫出直方圖。22、數(shù)據(jù)準(zhǔn)差、中位數(shù)、答：操作步驟如下：(1).Analyze=Descriptive Statistics=Frequencies ；.Variables框：選入變量 engl (外)、chin (語八 math (數(shù))；.單擊Statistics鈕；Std.deviation、 Median 復(fù)選框；單擊Percentiles:輸入2.5 :單擊 Add ;輸入97.5 :單擊 Add ； 單擊 Continue 鈕；.單擊 Charts 鈕；.選中 Bar charts；.單擊

13、 Continue 鈕；(4).選中 Mean、( 5)( 6)( 7)( 8)( 9)( 10) .單擊 OK；23、根據(jù)數(shù)據(jù) li3_1.sav 分析該班男、女生在語、數(shù)、外三科得分上有無差異。答： (1).Analyze=Compare Means=Independent-Samples T Test ；Test Variables 框：選入變量 engl (外)、chin (語八 math (數(shù))；(3) Grouping Variable 框：選入變量 gender；(3)單擊 Define Groups 鈕；選擇 Use specified Values，在 group1 中填 1

14、,在 group2 中填 2;(5) 單擊 Continue 鈕；(6) 單擊 OK 。24、某駕校學(xué)校欲購(gòu)進(jìn)一批駕駛模擬訓(xùn)練器，為了知道它們的效果，進(jìn)行了一次實(shí)驗(yàn)。從新學(xué)員中隨機(jī)抽取 訓(xùn)練，訓(xùn)練前和訓(xùn)練后分別對(duì)學(xué)員駕駛技能進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果如下:訓(xùn)練前66.068.070.065.067.082.060.559.0訓(xùn)練后62.585.070.073.065.063.560.576.0試問模擬器訓(xùn)練的效果如何？ 答：用 Paired-Sample T Test分析(1) 、錄入數(shù)據(jù):設(shè)變量 x1， x2 分別代表訓(xùn)練前和訓(xùn)練后值，在71.0 77.0 66.0 70.575.5 65.0 62.5

15、 72.0SPSS 中輸入數(shù)據(jù)。12 名進(jìn)行x1 、 x2OK 鍵(2) 、統(tǒng)計(jì)分析：依次選擇An alyze Com pare mea ns Paired samp les T test (配對(duì)t檢驗(yàn))，彈出對(duì)話框，將變量同時(shí)選入Paired Variables框(同時(shí)選中x1、x2)。在Options子對(duì)話框中可定義可信區(qū)間和缺失值的處理。單擊 提交執(zhí)行即可得結(jié)果。25、美國(guó)國(guó)家計(jì)算機(jī)產(chǎn)品公司在亞特蘭大、達(dá)拉斯以及西雅圖都設(shè)有工廠，生產(chǎn)傳真機(jī)與打印機(jī)。為了確定這三個(gè)工 廠的工人的產(chǎn)品質(zhì)量管理意識(shí)水平，特意從每個(gè)工廠隨機(jī)選取10 個(gè)工人，對(duì)他們進(jìn)行質(zhì)量意識(shí)考試，員工考試的結(jié)果亞特蘭大8575

16、8276718579837478達(dá)拉斯71757374698274787668西雅圖59646269756766626970答：數(shù)據(jù)已經(jīng)輸好，分組變量為group，三組取值分別為1、 2、 3，結(jié)果變量為 X 。此處先進(jìn)行單因素方差分析，然后 法進(jìn)行兩兩比較。操作如下：如下。請(qǐng)問這三個(gè)工廠員工的質(zhì)量管理意識(shí)水平有無顯著差異？若有顯著差異，根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果直接觀察，哪個(gè)工廠最 低？進(jìn)行兩兩比較，這里選擇 S-N-K(1).選擇 Analyze Compare means One-Way ANOV A(2).Dependent List 框：選入 X(3) .Factor 框：選入 group(4)

17、.Post Hoc 鈕：選中 S-N-K 復(fù)選框，單擊 Continue 鈕(5) .單擊 OK 鈕task.sav。年齡下1代表兒童試問年齡、任務(wù)難度兩個(gè)26、某項(xiàng)研究欲探討不同年齡的人完成所有不同難度任務(wù)的手眼協(xié)調(diào)性情況。研究數(shù)據(jù)見組， 2 代表青年組， 3 代表老年組。后面分?jǐn)?shù)為手眼協(xié)調(diào)性分?jǐn)?shù)，越高表示手眼協(xié)調(diào)性越好。 因素是如何影響人的手眼協(xié)調(diào)性的？ 本題的組間變量為年齡，組內(nèi)變量為不同難度任務(wù)。答：操作步驟如下：(1)、 Analyze=General Lineal model=Repeated measurestask；(2) 、 Within-subject factor nam

18、e 框：選入組內(nèi)變量，即不同難度的任務(wù)，我們給其命名為(3) 、 number of levels 框：表示組內(nèi)變量有幾個(gè)水平，鍵入(4) 、單擊 Add ;單擊 Define(5) 、 Within-subject variables (task) 框：選入 a1a3AgeAge ；在 S-N-K 框打勾。單擊 Continue(6) 、 Between subjects factor 框：選入組間變量，即年齡(7 )、Post Hoc紐：對(duì)選入因素各水平進(jìn)行兩兩比較，選入( 8) .單擊 OK ，結(jié)果顯示年齡和任務(wù)的主效應(yīng)顯著，并且二者交互作用顯著，即二者共同影響人的眼手協(xié)調(diào)性。27、 設(shè)

19、某個(gè)計(jì)算公司所使用的現(xiàn)行系統(tǒng)，通過每個(gè)程序的平均時(shí)間為45 秒。今采用一個(gè)新系統(tǒng)進(jìn)行試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)通過 9 個(gè)程序所需的計(jì)算時(shí)間如下(單位：秒) ：303742353640474845假定通過每個(gè)程序的時(shí)間服從正態(tài)分布，那么根據(jù)這些數(shù)據(jù)能否斷言：新的系統(tǒng)能減少通過程序的平均時(shí)間( =0.05)？不同性別雇員的薪水是否有顯著差異？ 不同工作類型雇員的薪水是否有顯著差異？ 雇員的教育背景與薪水之間是否相關(guān)，相關(guān)程度如何？ 雇員的工作經(jīng)驗(yàn)與薪水之間是否相關(guān)，相關(guān)程度如何？1)有；有，多重比較(P ost Hoc)結(jié)果表明：經(jīng)理與主管和職員的薪水差異都顯著，但主管和職員的薪水差異不顯著; 雇員的教育背景與薪水之間有顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.661；雇員的工作經(jīng)驗(yàn)與薪水之間有顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.780。28、某份調(diào)查數(shù)據(jù) li7_1.sav 記錄了雇員的性別、工作類型、教育背景(年) 、工作經(jīng)驗(yàn)(月)和薪水情況，對(duì)此數(shù)據(jù)進(jìn) 行以下分析：( 1)( 2)( 3)( 4) 答：( 2)( 3)( 4)stepwise (讓軟件自動(dòng)選擇判29、根據(jù)數(shù)據(jù)Ii7_1.sav，分析雇員的性別、工作類型、教育背景(年)和工作