[理学]SPSS16实用教程课后答案.doc
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1、1-1 答:SPSS的运行方式有三种,分别是批处理方式、完全窗口菜单运行方式、程序运行方式。1-2 答:与一般电子表格处理软件相比,SPSS的“Data View”窗口还有以下一些特性:(1)一个列对应一个变量,即每一列代表一个变量(Variable)或一个被观测量的特征;(2)行是观测,即每一行代表一个个体、一个观测、一个样品,在SPSS中称为事件(Case);(3)单元包含值,即每个单元包括一个观测中的单个变量值;(4)数据文件是一张长方形的二维表。2-1 答:SPSS中输入数据一般有以下三种方式:(1)通过手工录入数据;(2)可以将其他电子表格软件中的数据整列(行)的复制,然后粘贴到SP
2、SS中;(3)通过读入其他格式文件数据的方式输入数据。2-2 答:选择“Transform”菜单的Replace Missing Values命令,弹出Replace Missing Values对话框。先在变量名列中选择1个或多个存在缺失值的变量,使之添加到“New Variable(s)”框中,这时系统自动产生用于替代缺失值的新变量。最后选择合适的替代方式即可。2-3 答:选择“Data”菜单中的Weight Cases命令,出现如图2-22所示的Weight Cases对话框。其中, Do not weight cases项表示不做加权,这可用于取消加权;Weight cases by项
3、表示选择1个变量做加权。2-4 答:变量的自动赋值可以将字符型、数字型数值转变成连续的整数,并将结果保存在一个新的变量中。具体操作的过程如下:选择“Transform”菜单中的Automatic Recode命令,在出现的对话框中,从左边的变量列表中选择需要自动赋值的变量,将它添加到Variable - New Name框中,然后在下面New Name右边的文本框中输入新的变量名称,单击New Name按钮,将新的变量名添加到上面的框中。从Recode Starting from框中有两个选项中选择一个,然后单击OK按钮,即可完成自动赋值运算。3-1 答:一组数据的分布特征可以从平均数、中位数
4、、众数、方差、百分位、频数、峰度、偏度等方面描述。3-2 答:均值是总体各单位某一数量标志的平均数。平均数可应用于任何场合,比如在简单时序预测中可用一定观察期内预测目标的时间序列的均值作为下一期的预测值。中位数是指将数据按大小顺序排列起来,形成一个数列,居于数列中间位置的那个数据。中位数的作用与算术平均数相近,也是作为所研究数据的代表值。在一个等差数列或一个正态分布数列中,中位数就等于算术平均数。 在数列中出现了极端变量值的情况下,用中位数作为代表值要比用算术平均数更好,因为中位数不受极端变量值的影响。众数是指一组数据中出现次数最多的那个数据。它主要用于定类(品质标志)数据的集中趋势,当然也适
5、用于作为定序(品质标志)数据以及定距和定比(数量标志)数据集中趋势的测度值。3-3FREQUENCIES VARIABLES=销售额 /NTILES=4 /STATISTICS=STDDEV MEAN MEDIAN /ORDER=ANALYSIS.频率附注创建的输出18-十月-2010 15时04分19秒注释输入活动的数据集数据集0过滤器权重拆分文件工作数据文件中的 N 行30缺失值处理对缺失的定义用户定义的丢失值作为丢失对待。使用的案例统计量的计算将基于所有包含有效数据的案例。语法FREQUENCIES VARIABLES=销售额 /NTILES=4 /STATISTICS=STDDEV M
6、EAN MEDIAN /ORDER=ANALYSIS.资源处理器时间0:00:00.015已用时间0:00:00.016数据集0 统计量销售额N有效30缺失0均值277.40中值277.00标准差28.246百分位数25256.0050277.0075301.00销售额频率百分比有效百分比累积百分比有效21013.33.33.323413.33.36.723913.33.310.024926.76.716.725213.33.320.025626.76.726.725713.33.330.025813.33.333.326513.33.336.726713.33.340.026813.33.3
7、43.327313.33.346.727613.33.350.027826.76.756.728613.33.360.029013.33.363.329713.33.366.729826.76.773.330126.76.780.030913.33.383.331013.33.386.731113.33.390.031613.33.393.331813.33.396.732213.33.3100.0合计30100.0100.0答:(1)该百货公司日销售额的均值为277.4万元,中位数为270万元,四分位数为256万元。 答:日销售额的标准差为28.246。4-4FREQUENCIES VARI
8、ABLES=成年组身高 幼儿组身高 /STATISTICS=STDDEV VARIANCE /ORDER=ANALYSIS.频率附注创建的输出18-十月-2010 15时32分24秒注释输入活动的数据集数据集0过滤器权重拆分文件工作数据文件中的 N 行10缺失值处理对缺失的定义用户定义的丢失值作为丢失对待。使用的案例统计量的计算将基于所有包含有效数据的案例。语法FREQUENCIES VARIABLES=成年组身高 幼儿组身高 /STATISTICS=STDDEV VARIANCE /ORDER=ANALYSIS.资源处理器时间0:00:00.000已用时间0:00:00.062数据集0 统计
9、量成年组身高幼儿组身高N有效1010缺失00标准差4.1584.243方差17.28918.000频率表成年组身高频率百分比有效百分比累积百分比有效168110.010.010.0169110.010.020.0171110.010.030.0172220.020.050.0174110.010.060.0175110.010.070.0178110.010.080.0179110.010.090.0180110.010.0100.0合计10100.0100.0幼儿组身高频率百分比有效百分比累积百分比有效68220.020.020.069220.020.040.071110.010.050.0
10、72110.010.060.073220.020.080.075110.010.090.082110.010.0100.0合计10100.0100.0 答:应采用方差、标准差来比较成年组和幼儿组的身高差异, 答:通过分析,成年组的身高方差为17.289,标准差为4.158;幼儿组的身高方差为18.000,标准差为4.243。 幼儿组身高差异大。4-1 答:通过单一样本T检验可以检验某个单一样本某变量的总体均值与指定值之间是否存在显著差异。4-2 答:对两个独立样本进行均值差异检验需要通过两步来完成:第一,利用F检验判断两总体的方差是否相同;第二,根据第一步的结果,决定T统计量和自由度计算公式,
11、进而对T检验的结论作出判断。4-3 答:两配对样本T检验的前提要求如下:两个样本应是配对的;样本来自的两个总体应服从正态分布。4-4FREQUENCIES VARIABLES=用药前 用药后 /STATISTICS=STDDEV VARIANCE MEAN /ORDER=ANALYSIS.频率附注创建的输出18-十月-2010 15时44分11秒注释输入活动的数据集数据集1过滤器权重拆分文件工作数据文件中的 N 行6缺失值处理对缺失的定义用户定义的丢失值作为丢失对待。使用的案例统计量的计算将基于所有包含有效数据的案例。语法FREQUENCIES VARIABLES=用药前 用药后 /STATI
12、STICS=STDDEV VARIANCE MEAN /ORDER=ANALYSIS.资源处理器时间0:00:00.000已用时间0:00:00.220数据集1 统计量用药前用药后N有效66缺失00均值124.67118.67标准差13.24618.217方差175.467331.867频率表用药前频率百分比有效百分比累积百分比有效107116.716.716.7115116.716.733.3120116.716.750.0127116.716.766.7138116.716.783.3141116.716.7100.0合计6100.0100.0用药后频率百分比有效百分比累积百分比有效102
13、116.716.716.7107116.716.733.3108116.716.750.0120116.716.766.7123116.716.783.3152116.716.7100.0合计6100.0100.0T检验成对样本统计量均值N标准差均值的标准误对 1用药前124.67613.2465.408用药后118.67618.2177.437成对样本相关系数N相关系数Sig.对 1用药前 & 用药后6.653.159成对样本检验成对差分差分的 95% 置信区间均值标准差均值的标准误下限上限对 1用药前 - 用药后6.00013.8565.657-8.54120.541成对样本检验tdfSi
14、g.(双侧)对 1用药前 - 用药后1.0615.337(1) 答:用药前的均值为124.67,方差为175.467;用药后的均值为118.67,方差为331.867.(2) 答:根据T 检验可得 :其相伴概率为0.337,比显著性水平0.05小,拒绝T检验的零假设,治疗前后病人血压有显著变化。4-5T-TEST GROUPS=班级(甲 乙) /MISSING=ANALYSIS /VARIABLES=成绩 /CRITERIA=CI(.95).T检验附注创建的输出18-十月-2010 16时02分45秒注释输入活动的数据集数据集2过滤器权重拆分文件工作数据文件中的 N 行40缺失值处理缺失的定义
15、用户定义的缺失值将作为缺失对待。使用的案例每个分析的统计量是根据分析中的每个变量的值都不缺失或超出范围的案例计算的。语法T-TEST GROUPS=班级(甲 乙) /MISSING=ANALYSIS /VARIABLES=成绩 /CRITERIA=CI(.95).资源处理器时间0:00:00.016已用时间0:00:00.219数据集2 组统计量班级N均值标准差均值的标准误成绩甲2083.606.7001.498乙2075.459.1792.053独立样本检验方差方程的 Levene 检验均值方程的 t 检验FSig.tdfSig.(双侧)均值差值成绩假设方差相等1.110.2993.2073
16、8.0038.150假设方差不相等3.20734.768.0038.150独立样本检验均值方程的 t 检验差分的 95% 置信区间标准误差值下限上限成绩假设方差相等2.5413.00613.294假设方差不相等2.5412.99013.310答:相伴概率0.461大于显著水平0.05,不能拒绝反差相等假设,可以认为两班成绩无显著性差异。5-1 答:方差分析可以用来检验两个及两个以上样本均数之间是否存在显著差异。5-2答:因为多因素方差分析不仅需要分析多个控制变量独立作用对观察变量的影响,还要分析多个控制变量交互作用对观察变量的影响,及其他随机变量对结果的影响。因此,它需要将观察变量总的离差平方
17、和分解为3个部分。5-3 答:协方差分析是将那些很难控制的因素作为协变量,在排除协变量影响的条件下,分析控制变量对观察变量的影响,从而更加准确地对控制因素进行评价。当有一些很难控制的随机变量时,可以使用协方差分析将这些随机变量作为协变量。5-4ONEWAY 肺活量测定数 BY 组别 /POLYNOMIAL=1 /STATISTICS HOMOGENEITY WELCH /PLOT MEANS /MISSING ANALYSIS /POSTHOC=SNK LSD ALPHA(0.05).单向附注创建的输出08-十一月-2010 15时08分23秒注释输入活动的数据集数据集0过滤器权重拆分文件工作
18、数据文件中的 N 行29缺失值处理缺失定义用户定义的缺失值以缺失对待。使用的案例每个分析的统计量都基于对于该分析中的任意变量都没有缺失数据的案例。语法ONEWAY 肺活量测定数 BY 组别 /POLYNOMIAL=1 /STATISTICS HOMOGENEITY WELCH /PLOT MEANS /MISSING ANALYSIS /POSTHOC=SNK LSD ALPHA(0.05).资源处理器时间0:00:01.265已用时间0:00:03.906数据集0 方差齐性检验肺活量测定数Levene 统计量df1df2显著性.408226.669ANOVA肺活量测定数平方和df均方F显著性
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