spss實踐題分析及答案

1、 SPSS實踐題習題1分析此班級不同性別的學生的物理和數(shù)學成績的均值、最高分和最低分。TotalPercent%物理別1313Total MeanN2626 Maximum結(jié)論：男生數(shù)學成績 最高分: 95 最低分: 72 平均分:物理成績 最高分: 87 最低分: 69 平均分:女生數(shù)學成績 最高分: 99 最低分: 70 平均分:物理成績 最高分: 91 最低分: 65 平均分:習題2分析此班級的數(shù)學成績是否和全國平均成績85存在顯著差異。One-Sample StatisticsMean Std. Deviation Std. Error Mean數(shù)學2695% Confidence I

2、nterval of theDifference(2-tailed) Mean Difference.004數(shù)學25結(jié)論：由分析可知相伴概率為，小于顯著性水平，因此拒絕零假設(shè)，即此班級數(shù)學成績和全國平均水平85分有顯著性差異習題3分析蘭州市2月份的平均氣溫在90年代前后有無明顯變化。 Std. Deviation Std. Error Mean1118.3628400.30657291Independent Samples TestEquality of Variancest-test for Equality of Means95% Confidence Intervalof the Dif

3、ferencedf (2-tailed) Difference Difference Lowerassumed結(jié)論：由分析可知, 方差相同檢驗相伴概率為,大于顯著性水平,因此接受零假設(shè)，90 年代前后 2 月份溫度方差相同。雙側(cè)檢驗相伴概率為, 小于顯著性水平，拒絕零假設(shè)，即 2 月份平均氣溫在 90 年代前后有顯著性差異習題4分析15個居民進行體育鍛煉3個月后的體質(zhì)變化。MeanNStd. Deviation Std. Error Mean Pair 1 鍛煉前鍛煉后1515Sig.277Pair 1 鍛煉前 & 鍛煉后15Paired Samples TestPaired Differen

4、cesSig.(2-tailed)LowerPair 鍛煉前 -.0011鍛煉后結(jié)論：由分析可知，鍛煉前后差值與零比較，相伴概率小于顯著性水平，拒絕零假設(shè)，即鍛煉前后有顯著性差異習題5為了農(nóng)民增收，某地區(qū)推廣豌豆番茄青菜的套種生產(chǎn)方式。為了尋找該種方式下最優(yōu)豌豆品種，進行如下試驗：選取 5種不同的豌豆品種，每一品種在4塊條件完全相同的田地上試種，其它施肥等田間管理措施完全一樣。根據(jù)表中數(shù)據(jù)分析不同豌豆品種對平均畝產(chǎn)的影響是否顯著。ANOVA產(chǎn)量Sum of SquaresdfMean SquareFSig. (Combined).016.047.025Linear Term ContrastD

5、eviationWithin GroupsTotal1995% Confidence IntervalLower Bound Upper Bound2345134512451235123.773.289.019.509.707.679.005.773.707.434.010.289.679.434.002.019.005.010* *. The mean difference is significant at the level.1Student-Newman-Keulsa.696 結(jié)論：由以上分析可知，F(xiàn) 統(tǒng)計量 F(4,15)=，對應的相伴概率為，小于顯著性水平，拒絕零假設(shè)，即不同品種豌

6、豆與畝產(chǎn)量之間存在顯著性差異。1、2、3、4 號品種與 5 號有明顯差異, 5 號品種產(chǎn)量最低, 因此購種選擇前四種均可。習題6由于時間安排緊張，公司決定安排4名員工操作設(shè)備A、B、C各一天，得到日產(chǎn)量數(shù)據(jù)如表所示。試分析4名員工和3臺設(shè)備是否有顯著性差異，以便制定進一步的采購計劃。Tests of Between-Subjects EffectsDependent Variable:日生產(chǎn)量Sig.002Corrected ModelInterceptequipmentstaff.000.001.0221211Corrected TotalDependent Variable:日生產(chǎn)量95%

7、 Confidence IntervalLower Bound Upper Bound設(shè)備1員工1 23412341234Dependent Variable:日生產(chǎn)量(I) 員工 (J) 員工95% Confidence IntervalLower Bound Upper Bound234134124123.013.335.009.739.031.013.739.050.335.031.050*.01* Based on observed means.The error term is Mean Square(Error) = .Student-Newman-Keulsa,bSig.070.

8、335Dependent Variable:日生產(chǎn)量(I) 設(shè)備 (J) 設(shè)備95% Confidence IntervalLower Bound Upper Bound231312*.079.002.000.079.000.55*設(shè)備N12 Sig.079結(jié)論：由以上假設(shè)檢驗分析可知，不同人員、不同設(shè)備各自以及他們的交互作用對日生產(chǎn)量都有顯著影響。由上圖可知，要提高員工日生產(chǎn)量，應該選購設(shè)備 2。習題7數(shù)據(jù)記錄了 18 個試驗地里楊樹一年生長量與施用氮肥和鉀肥的關(guān)系，考慮楊樹初始高度的影響，分析氮肥和鉀肥的施肥量和楊樹生長量之間的關(guān)系。 Between-Subjects FactorsN66

9、69多少9Dependent Variable:樹苗生長量33633633699Total.1862618Levenes Test of Equality of Error VariancesaDependent Variable:樹苗生長量Sig.111Tests the null hypothesis that the error variance ofthe dependent variable is equal across groups. Levenes Test of Equality of Error VariancesDependent Variable:樹苗生長量aSig.1

10、11Tests the null hypothesis that the error variance ofthe dependent variable is equal across groups.a. Design: Intercept + 初始高度 + 鉀肥 + 氮肥 + 鉀肥 * 氮肥Tests of Between-Subjects EffectsDependent Variable:樹苗生長量Type III Sum ofSquaresSig.000Corrected ModelIntercept初始高度鉀肥.000.000.000.013.150Corrected Totala.

11、 R Squared = .913 (Adjusted R Squared = .866)Dependent Variable:樹苗生長量95% Confidence IntervalLower Bound Upper BoundMeanStd. Error a. Covariates appearing in the model are evaluated at thefollowing values: 樹苗初始高度 = .Dependent Variable:樹苗生長量95% Confidence Intervala. Covariates appearing in the model a

12、re evaluated at the following values:樹苗初始高度 = .Dependent Variable:樹苗生長量95% Confidence Intervala. Covariates appearing in the model are evaluated at the following values:樹苗初始高度 = .Dependent Variable:樹苗生長量95% Confidence Interval鉀肥量.00氮肥量多Mean1.984aStd. Error.042 a. Covariates appearing in the model ar

13、e evaluated at the following values:樹苗初始高度 = .結(jié)論：由分析可知，剔除樹苗初始高度的影響，樹苗生長量與鉀肥、氮肥施肥量有顯著性差異。習題8試分析表中的全國各地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費性支出和總收入的相關(guān)性。Descriptive Statistics總收入3131消費性支出 消費性支出.987*.00031131*. Correlation is significant at the level (2-tailed).結(jié)論：由分析可知，總收入和支出的 pearson 相關(guān)系數(shù)為，為高度相關(guān)。假設(shè)檢驗得出的相伴概率小于顯著水平，因此拒絕零假設(shè)，即可以用樣本相關(guān)系數(shù) r 代替總體相關(guān)系數(shù) 。 習題9試分析表中各地區(qū)科研投入的人年數(shù)和課題總量之間的相關(guān)關(guān)系。投入高級職稱的人年數(shù)Control Variables-none-aCorrelation.988.000Significance(2-tailed)29.944.000CorrelationSignific