SPSS实验上机题.docx

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SPSS实验上机题

SPSS实验上机题

实验1数据文件建立与管理

某航空公司38名职员性别和工资情况的调查数据，如下表所示，试在SPSS中进行如下操作：

（1）定义变量，将gender定义为字符型变量，salary定义为数值型变量，在数据窗口录入数据，并保存数据文件，将其命名为“data1_1.sav”。

（2）打开文件data1_1.sav，练习增加一个个案，删除一个个案，增加一个变量、删除一个变量，以及个案和变量的复制、粘贴操作。

（3）将数据文件按性别分组；将数据文件按工资进行组距分组。

（4）查找工资大于40000美元的职工。

（5）按工资进行升序和降序排列，比较升序和降序排列结果有什么不同。

（6）练习数据的分类汇总操作，要求按照性别分类汇总样本的总数。

（7）练习数据选取操作，要求随机选取70%的数据。

（8）当工资大于40000美元时，职工的奖金是工资的20％；当工资小于40000美元时，职工的奖金是工资的10%，假设实际收入＝工资＋奖金，计算所有职工的实际收入，并将结果添加到income变量中。

某航空公司38名职员情况的调查数据表

Id

Gender

Salary

Id

Gender

Salary

1

M

$57000

20

F

$26250

2

M

$40200

21

F

$38850

3

F

$21450

22

M

$21750

4

F

$21900

23

F

$24000

5

M

$45000

24

F

$16950

6

M

$32100

25

F

$21150

7

M

$36000

26

M

$31050

8

F

$21900

27

M

$60375

9

F

$27900

28

M

$32550

10

F

$24000

29

M

$135000

11

F

$30300

30

M

$31200

12

M

$28350

31

M

$36150

13

M

$27750

32

M

$110625

14

F

$35100

33

M

$42000

15

M

$27300

34

M

$92000

16

M

$40800

35

M

$81250

17

M

$46000

36

F

$31350

18

M

$103750

37

M

$29100

19

M

$42300

38

M

$31350

实验2数据特征的描述统计分析

1.下表是一电脑公司某年连续120天的销售量数据（单位：

台）。

试对其进行频数分析，计算均值、中位数、众数、四分位数,标准差、最大值、最小值、全距,偏度、峰度系数；画出直方图、茎叶图、箱线图；解释结果并说明其分布特征。

234

159

187

155

158

172

163

183

182

177

156

165

143

198

141

167

203

194

196

225

177

189

203

165

187

160

214

168

188

173

176

178

184

209

175

210

161

152

149

211

206

196

196

234

185

189

196

172

150

161

178

168

171

174

160

153

186

190

172

207

228

162

223

170

208

165

197

179

186

175

213

176

153

163

218

180

192

175

197

144

178

191

201

181

166

196

179

171

210

233

174

179

187

173

202

182

2

3.3

7.0

3

5.9

8.8

4

14.7

16.0

5

22.0

23.3

6

25.8

26.2

7

27.2

26.6

8

26.4

25.4

9

22.1

21.8

10

13.2

14.7

11

5.6

8.3

12

0.0

2.3

4.某项调查要研究城市居民居住年限的长短与对该地区百货公司熟悉程度之间的关系。

随机调查266户居民，收集数据如下表：

（1）针对上述问题及数据应采用什么统计分析方法？

（2）说明表中数据如何录入到spss软件中，并将数据输入到数据编辑窗口，数据文件保存为“data2_3.sav”。

（3）分析城市居民居住年限的长短与对该地区百货公司熟悉程度之间是否相关。

试验3参数估计与假设检验

1．某校在对实行挂牌上课教学改革措施的效果评价中，随机抽取60位学生进行调查，他们的10项态度量表的态度反应资料如下,试计算：

（1）学生态度得分的平均值和标准差。

（2）构造学生态度得分平均值的98％的置信区间。

态度反应得分（x）

人数（f）

10—20

2

20—30

6

30—40

10

40—50

12

50—60

20

60—70

10

合计

60

2．某省大学生四级英语测验平均成绩为65，现从某高校随机抽取20份试卷，其分数为：

72、76、68、78、62、59、64、85、70、75、61、74、87、83、54、76、56、66、68、62，问该校英语水平与全区是否基本一致？

设α＝0.05

3.下面的表格记录了某公司采用新、旧两种培训方式对新员工进行培训前后的工作能力评分增加情况，分析目的是想比较这两种培训方式的效果有无差别。

ID

method

scoreadd

ID

method

scoreadd

1

1.00

9.00

10

2.00

12.00

2

1.00

10.50

11

2.00

14.00

3

1.00

13.00

12

2.00

16.00

4

1.00

8.00

13

2.00

9.00

5

1.00

11.00

14

2.00

12.00

6

1.00

9.50

15

2.00

10.00

7

1.00

10.00

16

2.00

10.00

8

1.00

12.00

17

2.00

14.00

9

1.00

12.50

18

2.00

16.00

（1）请将数据输入到数据编辑窗口，变量名保持不变；定义变量method的Values（值标签）：

1为旧方法，2为新方法，并保存数据文件为data3_3.sav。

（2）按不同的培训方法计算评分增加量的平均数、四分位数，并解释其含义。

（3）分析两种培训方式的效果有无差别。

4．分析某班级学生的高考数学成绩是否存在性别上的差异。

数据如下表所示：

某班级学生的高考数学成绩

性别

数学成绩

男（n＝18）

858975588680787684899995828760857580

女（n＝12）

929686837887706570787256

5．为了研究一种减肥药品的效果，随机抽取了20名试验者进行试验，其服用该产品一个疗程前后的体重如下面的资料所示。

试判断该药物能否引起试验者体重的明显变化。

试验者服药前后的体重（单位：

kg）

编号

服药前体重

服药后体重

001

68.4

67.3

002

67.9

66.9

003

74.3

75.1

004

89.6

82.7

005

76.2

77.9

006

79.0

75.1

007

90.0

86.9

008

80.0

79.9

009

57.0

60.5

010

69.9

69.5

011

69.8

69.8

012

73.4

75.6

013

76.5

76.9

014

67.9

69.4

015

93.0

85.0

016

65.0

67.4

017

68.0

70.8

018

84.3

82.4

019

67.4

70.3

020

73.2

70.6

试验4方差分析

1.某学校给3组学生以3种不同方式辅导学习，一个学期后，学生独立思考水平提高的成绩如表所示。

学生独立思考水平提高的成绩

方式1

37

42

42

43

41

42

45

46

41

40

方式2

49

48

48

48

47

45

46

47

48

49

方式3

33

33

35

32

31

35

34

32

32

33

问：

该数据中的因变量是什么？

因素又是什么？

如何建立数据文件？

对该数据进行方差分析，检验3种方式的影响是否存在显著差异？

2.某年级有三个小班，他们进行了一次数学考试，现从各班随机抽取一些学生，记录其成绩如下表。

建立数据文件，并将原始数据文件保存为“data4_2.sav”。

试在显著性水平0.05下检验各班级的平均分数有无显著差异。

数学考试成绩表

Ⅰ班

Ⅱ班

Ⅲ班

73

66

88

77

68

41

89

60

78

31

79

59

82

45

48

78

56

68

43

93

91

62

91

53

80

36

51

76

71

79

73

77

85

96

71

15

78

79

74

80

87

75

76

87

56

85

97

89

3．某公司需采购大量化纤织品，本地现有4个生产厂家，每家均有甲、乙、丙、丁种类型的化纤织品，公司研究机构对每个厂的每种样品进行试验，测得其质量指标为下表。

现需检验各类化纤织品及各厂家生产对产品质量有无显著影响。

各厂家四种化纤织品的质量指标

化纤品

厂家

甲

乙

丙

丁

A1

40

41

46

34

A2

28

37

42

22

A3

31

40

45

25

A4

46

47

52

40

试验5相关与回归分析

1.现有某省1996～2011年全社会固定资产投资总额INV和GDP两个指标的年度数据，见下表。

试分析全社会固定资产投资总额和GDP的相互关系，并建立全社会固定资产投资总额和GDP之间的线性回归方程。

某省全社会固定资产投资和GDP年度数据

年份

GDP（亿元）

INV（亿元）

年份

GDP（亿元）

INV（亿元）

1996

509.44

120.38

2004

2195.7

523

1997

614.07

144.71

2005

2647.16

684.14

1998

682.8

114.51

2006

2993

667.39

1999

744.44

121.24

2007

3118.1

796.9

2000

833.3

156.39

2008

3326.8

883.9

2001

997.7

234.4

2009

3691.88

1012.2

2002

1278.28

324.58

2010

3983

1174.3

2003

1694.42

422.18

2011

4140.94

1348

2．收集某地区城镇居民家庭人均收入（X）和城镇储蓄（Y）两个变量（2000年至2011年）数据，如下表：

某地区2000年至2011年城镇居民家庭人均收入和城镇储蓄

年份

城镇人均收入

X（元）

城镇储蓄

Y（亿元）

年份

城镇人均收入

X（元）

城镇储蓄

Y（亿元）

2000

685.30

1057.20

2006

1544.30

6790.90

2001

827.90

1471.50

2007

1826.10

8678.10

2002

916.00

2067.60

2008

2336.50

11627.30

2003

1119.40

2659.20

2009

3179.20

16702.80

2004

1260.70

3734.80

2010

3892.90

23466.70

2005

1387.30

5192.60

2011

4377.20

30850.20

试对城镇储蓄依城镇居民家庭人均收入的变化规律拟合恰当的曲线方程。

3．一家大型商业银行在多个地区设有分行，为弄清楚不良贷款形成的原因，抽取了该银行所属的25家分行2002年的有关业务数据,如下表：

（1）试建立不良贷款y与贷款余额x1、累计应收贷款x2、贷款项目个数x3和固定资产投资额x4的线性回归方程，说明回归方程式和各回归系数在0.05水平上是否显著，并解释各回归系数的含义；

（2）检验模型中的多重共性线，并用逐步筛选变量的方法改进上述方程。

分行编号

不良贷款（亿元）

各项贷款余额（亿元）

本年累计应收贷款

（亿元）

贷款项目个数（个）

本年固定资产投资额（亿元）

1

0.9

67.3

6.8

5

51.9

2

1.1

111.3

19.8

16

90.9

3

4.8

173.0

7.7

17

73.7

4

3.2

80.8

7.2

10

14.5

5

7.8

199.7

16.5

19

63.2

6

2.7

16.2

2.2

1

2.2

7

1.6

107.4

10.7

17

20.2

8

12.5

185.4

27.1

18

43.8

9

1.0

96.1

1.7

10

55.9

10

2.6

72.8

9.1

14

64.3

11

0.3

64.2

2.1

11

42.7

12

4.0

132.2

11.2

23

76.7

13

0.8

58.6

6.0

14

22.8

14

3.5

174.6

12.7

26

117.1

15

10.2

263.5

15.6

34

146.7

16

3.0

79.3

8.9

15

29.9

17

0.2

14.8

0.6

2

42.1

18

0.4

73.5

5.9

11

25.3

19

1.0

24.7

5.0

4

13.4

20

6.8

139.4

7.2

28

64.3

21

11.6

368.2

16.8

32

163.9

22

1.6

95.7

3.8

10

44.5

23

1.2

109.6

10.3

14

67.9

24

7.2

196.2

15.8

16

39.7

25

3.2

102.2

12.0

10

97.1