spss實(shí)踐題分析及答案二

1、期末實(shí)踐考查一、一家消費(fèi)者調(diào)查,它為許多企業(yè)提供消費(fèi)者態(tài)度和消費(fèi)者行為的調(diào) 查.在一項(xiàng)研究中,客戶要求調(diào)查消費(fèi)者的消費(fèi)特征, 此特征可以用來預(yù)測用戶 使用信用卡的支付金額.研究人員收集了 50位消費(fèi)者的年收入、家庭人口和每 年使用信用卡支付的金額數(shù)據(jù).試根據(jù)客戶要求進(jìn)行分析,給出分析報(bào)告數(shù)據(jù) 見附表.Descriptive StatisticsMeanStd. DeviationN消費(fèi)金額元50年收入元50家庭人口人50Correlations消費(fèi)金額元年收入元家庭人口人Pearson Correlation消費(fèi)金額元.631.753年收入元.631.173家庭人口人.753.173Sig.

2、1-tailed消費(fèi)金額元.000.000年收入元.000.115家庭人口人.000.115.N消費(fèi)金額元505050年收入元505050家庭人口人505050Variables Entered/RemovedModelVariables EnteredVariables RemovedMethod1家庭人口人,年收入元.Entera. All requested variables entered. b. Dependent Variable:消費(fèi)金額元Model SummarybModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of theEstimate

3、1.909 a.826.818anovA«*1- -tJ - I fAS !I c |05klXfl Y舊怖 r, I*P4k* YKbjtModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression.6722.836.000 aResidual47Total.82049CoefficientsModelUnstandardized CoefficientsStandardizedCoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant).000年收入元.033.004.516.000家庭人口人.664.000結(jié)果分析：

4、由題目可知客戶要求,是根據(jù)消費(fèi)者年收入、家庭人口來預(yù)測其每年 使用信用卡支付的金額數(shù)據(jù),屬于多元線性回歸問題,其中年收入和家庭人口 看作兩個(gè)自變量,每年信用卡支付金額看作因變量.由分析得：y 1304.905 0.033x1 356.296x2y:信用卡支付金額入：年收入X2：家庭人口擬合優(yōu)度檢驗(yàn)R2為,回歸方程能很好的代表樣本數(shù)據(jù).回歸方程 F檢驗(yàn)和回歸 系數(shù)T檢驗(yàn)的相伴概率都小于顯著性水平,拒絕零假設(shè)即回歸方程和回歸系數(shù)都 具顯著型.二、下表為運(yùn)發(fā)動(dòng)與大學(xué)生的身高cm與肺3S量cm3的數(shù)據(jù),考慮到身高 與肺活量有關(guān),而一般運(yùn)發(fā)動(dòng)的身高高于大學(xué)生,為進(jìn)一步分析肺活量的差異是 否由于體育鍛煉所

5、致,試作限制身高變量的協(xié)方差分析,并給出分析報(bào)告.運(yùn)發(fā)動(dòng)1大學(xué)生身高肺活量身高肺活量4300345038504100410038004300330048003450400032505400360040003200480039504800400045004150478034503700325052504100425036504800395050003500370039003600345040503850Between-Subjects FactorsValue LabelN類別00201120Tests of Between-Subjects EffectsDependent Variable:

6、 肺活量SourceType III Sum of SquaresdfMean SquareFSig.Corrected2.000ModelIntercept1.251身高1.002類別1.004Error37Total40Corrected.50039Totala. R Squared = .553 (Adjusted R Squared = .529結(jié)果分析：限制變量的相伴概率值是,小于顯著性水平,因此拒絕零假設(shè),故在 剔除身高對肺活量的影響前提下,是否經(jīng)常進(jìn)行體育鍛煉對肺活量有顯著影響；另外協(xié)變量相伴概率為,說明身高的不同水平對肺活量也有顯著影響.三、甲地區(qū)為大城市,乙地區(qū)為縣城,丙地區(qū)

7、為農(nóng)村.某地分別調(diào)查了上述三類 地區(qū)8歲男生三項(xiàng)身體生長發(fā)育指標(biāo)：身高、體重和胸圍,數(shù)據(jù)見下表,問：三 類地區(qū)之間男生三項(xiàng)身體生長發(fā)育指標(biāo)的差異有無顯著性試就此問題進(jìn)行分析 并給出分析報(bào)告.Test of HumogeneMy of VariancesLeveneStatisticdfldf2Sig.身后44 9237.540體重1屈3237.160胸圍.955287.399A NOVASum of SQuaiesatMean squareFsig.身鬲 RAMfluri Grniipm (ComhinFd) Linear Tem Ccxifrssl Da/iationWithin Gruup

8、w Total6B2 4fil,4G3300.97823&3.0293031.489二11ez9331 ?S04B1 4 打100 期 827 2301216413. *77.劃nno m.009體重 Belweei Gmupm 隹口mbiriEd)near Term conirasTOeviattonWithin GroupsTotal121 562113.301106.260S2G458e43,O2O211678900 7B1153J1108,2606 0511 3,044工5291/.56D.00015,J00胸圍 Esiwean Oro(jp3 (Combined) Linea

9、r Temn Contrast btIiHdiiwtiin Groups roiai11002 ia,G2i14,2606M52731 4J9211876967 451100.G2114 2307 041131341.8C4.001.000,70MiiHlph* Compel HoisDependent Variable(1)也仁 (J) itfEMg an Difference (1- J)std. ErrorSIO.94% Confidence IntervalLower HoundUpper Uouticaaizlsd o124 94萬5 54B7-1 34731 2473OOO.000

10、3.2652 0B90 621fi.225102-5.9433,-.395r1 34 73 1.3473.00.Z69-8.621-3.075-3.2652.2812U1-5.54571.3oar1.34731 2473.DOO-0.22$2.2G1-2.O693 076ttr.lfrLSD 0122 8100, 1.010003626352.000 1151 548 -.2524 0722 2721u2281 2-1 0000*.6352 6362.000.006-4.072-3 062-1.548-.536201-1.01001 8000*635263521 IS .006-2.27253

11、8.2523 062向 IBL8D 0122.I4UIT2.5900,JI" . 7147.004.000.7201.1703.5UU4.010102-2.1 400*.4500.71 4/7147.004 521-3.560-970-.7201 Q702012 590Ow -4SOO71477147DOO .531-4 010-1 870-1.170.970The mean dliTerence Is s grincant at the 0 OS le/el身高他國NSuhpt for alpha = D 0512Studer t-Nev¥rnan-KeulsJ 12 0

12、Sia.303030121523123 920769126 4671 OOO體重地區(qū)NSut:set for alpha = 0.0512StJdent-Newman-Keulsa13020.69723022.49703023.507Sig.1.000.115胸圍Subset for alpha = 0.05地區(qū)N12Student-Newma n-Keulsa 23057.41713057.86703060,007Sig.5311.000結(jié)果分析：由方差齊次性檢驗(yàn)表可知,甲乙丙三個(gè)地區(qū)的的身高、體重和胸圍的方差檢 驗(yàn)相伴概率都大于顯著性水平,因此接受零假設(shè),即三個(gè)地區(qū)的身高、體重和胸 圍方差

13、相同沒有顯著性差異,即不同地區(qū),身高、體總和胸圍各總體均值服從方 差相同的正態(tài)分布,因此可以用下面的單因素方差檢驗(yàn).身高：F2,87 12.164相伴概率為小于顯著性水平,那么各地區(qū)身高有顯著性差異.體重：F2,87 10.044相伴概率為小于顯著性水平,那么各地區(qū)體重有顯著性差異.胸圍：F2,87 7.499相伴概率為小于顯著性水平,那么各地區(qū)胸圍有顯著性差異.再由LSD,S-N-K和圖表分析可知,甲地區(qū)城市8歲男孩身高和胸圍與乙縣 城、丙農(nóng)村地區(qū)有顯著性差異,乙地區(qū)縣城8歲男孩體重與甲城市、丙農(nóng)村地區(qū)有顯著性差異四、某地區(qū)10名健康兒童頭發(fā)和全血中的硒含量1000Ppm如下,試作發(fā)硒與 血

14、硒的相關(guān)分析,并給出分析報(bào)告.編R發(fā)硒血硒174132661038813469115911667397667896149585107310Descriptive StatisticsMeanStd. DeviationN發(fā)硒血硒1010Correlations發(fā)硒血硒發(fā)硒 Pearson Correlation1*.872Sig. (2-tailed).001N1010血硒 Pearson Correlation*.8721Sig. (2-tailed).001N10105RJ-BJ-8a *« 中irr q _ 一irI D7«WI1A»結(jié)果分析：由分析可知,要

15、進(jìn)行發(fā)硒和血硒兩個(gè)定距變量的相關(guān)分析.由上圖表可得發(fā)硒和血硒的pearson相關(guān)系數(shù)為,為高度相關(guān).假設(shè)檢驗(yàn)得出的相伴概率小于顯著水平,因此拒絕零假設(shè),即可以用它們的樣本相關(guān)系數(shù)r代替總體相關(guān) 系數(shù)p.五、某地29名13歲男童身高cm、體重kg和肺活量ml的數(shù)據(jù)如下表,試對該資料作限制體重影響作用的身高與肺活量相關(guān)分析,并給出分析報(bào)告編R身高cm體重(kg)肺活量ml編3身高cm體重(kg)肺活量ml11750161750220001720003275018225042500192750527502020006200021175072750222250815002327509250024250

16、0102250252000113000261750121250272250132750282500141750291750152250CorrelationsControl Variables體重(kg)肺活量(ml)身高(cnj)-none- a體重(kg)Correlation.613.719Significance.000.000(2-tailed)df02727肺活量(ml)Correlation.613.588Significance.000.001(2-tailed)df27027身高(cmCorrelation.719.588Significance.000.001.(2-tai

17、led)df27270身高(cnj)體重(kg)Correlation.337Significance.079(2-tailed)df026肺活量(ml)Correlation.337Significance.079.(2-tailed)df260a. Cells contain zero-order (Pearson) correlations.結(jié)果分析：由上表分析可知,體重和肺活量的相關(guān)系數(shù)為,身高和體重的相關(guān)系 數(shù)為,身高和肺活量的相關(guān)系數(shù)為,三者之間為中度相關(guān).身高對體重和肺活量都有影響,剔除它的影響,采用偏相關(guān)分析,體重和肺 活量相關(guān)系數(shù)為,為低度相關(guān),相伴概率值為,大于顯著性水平,

18、因此接受原假 設(shè),即不可以用樣本相關(guān)系數(shù)代替總體相關(guān)系數(shù).六、某醫(yī)師測得10名3歲兒童的身高cm、體重kg和體外表積cm2資 料如下.試分析“體外表積可能滿足的數(shù)學(xué)模型,并給出分析報(bào)告.兒童編號(hào)體外表!積Y身高X體重X12345678910Correlations體外表積Y身高X1體重X2Pearson Correlation體外表積Y.869.943身高X1.869.863體重X2.943.863Sig. 1-tailed體外表積Y.001.000身高X1.001.001體重X2.000.001. 1N體外表積Y101010身高X1101010體重X2101010Variables Ente

19、red/Removed bModelVariables EnteredVariables RemovedMethod1體重X2,身高X1.Entera. All requested variables entered.b. Dependent Variable:體外表積YModel SummarybModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of theEstimate1.950 a.902.874.143346a. Predictors: Constant, 體重X2,身高X1b. Dependent Variable:體外表積YanovAModelS

20、um of SquaresdfMean SquareFSig.1RegressionResidualTotal.144279.661.021.000 aa. Predictors: Constant, 體重X2,身高X1b. Dependent Variable:體外表積YCoefficientsModelUnstandardized CoefficientsStandardizedCoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1Constant.649身高X1.069.075.215.919.389體重X2.184.057.758.014結(jié)果分析：由題目要求可知,這是一個(gè)多

21、元線性回歸問題.上述圖表知,體外表積與身高體重的關(guān)系為y 2.856 0.069x1 0.184x2其中y ：體外表積x1:身高x2:體重?cái)M合優(yōu)度檢驗(yàn)R2為,回歸方程能很好的代表樣本數(shù)據(jù).回歸方程F檢驗(yàn)和回歸系數(shù)T檢驗(yàn)的相伴概率都小于顯著性水平,拒絕零假設(shè)即回歸方程和回歸系數(shù)都 具顯著型.七、某地1963年調(diào)查得兒童年齡歲X與錫克試驗(yàn)陰性率% Y的資料如下,試分析錫克試驗(yàn)陰性率,并給出分析報(bào)告.Model DescriptionModel NameMOD_2Dependent Variable1錫克試驗(yàn)陰性率為Equation1Inverse2CubicSa年齡IncludedUnspecif

22、ied.00013Independent VariableConstantVariable Whose Values Label Observations inPlotsTolerance for Entering Terms in EquationsModel Summary and Parameter EstimatesDependent Variable:錫克試驗(yàn)陰性率EquationModel SummaryParameter EstimatesR SquareFdf1df2Sig.Constantb1b2b3Inverse.97515.000Cubic.99433.001.381S.

23、98315.000The independent variable is 年齡.結(jié)果分析：首先由散點(diǎn)圖可知,錫克試驗(yàn)陰性率與年齡為非線性關(guān)系, 因此采用曲線擬合.由表格可知,最正確擬合曲線為三次曲線cubic,擬合優(yōu)度R2為,最佳擬合曲線方程為:_ _2_ _ _3y 25.571 37.428x 6.570x0,381xy:錫克試驗(yàn)陰性率% x:年齡八、某單位研究飲食中缺乏維生素 E與肝中維生素A含量的關(guān)系,將同種屬的大 白鼠按性別相同,年齡、體重相近者配成對,共 8對,并將每對中的兩頭白鼠隨 機(jī)分到正常飼料組和維生素E缺乏組,過一定時(shí)期,測得其肝中維生素 A含量.試分析不同飼料的大白鼠肝中維生素 A含量有無差異,給出分析報(bào)告數(shù)據(jù)見附 表Paired Samples StatisticsMeanNStd. DeviationStd ETt>r MesnPair 1正常網(wǎng)料蛆3319.753632,420323,554苑生聿E域乏2506.258555.13D196,268Paired Samples CorrelationsMCorrelationSig.Pair 1正常翊斗組&雄生耒E域乏6,564,129Pareti Sarrkples TestPaired Diffarsflcesrdf微Mean