《统计分析与SPSS的应用第五版》课后练习答案第7章Word文件下载.docx
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请选择恰当的非参数检验方法,以恰当形式组织上述数据,分析不同年龄段人群对该商品满意程度的分布状况是否一致。
卡方检验
步骤:
(1)数据→加权个案→对“人数”加权→确定
(2)分析→描述统计→交叉表格→行:
满意度;
列:
年龄→Statistics→如图选择→确定
满意程度*年龄交叉表
计数
年龄
总计
579
1153
224
547
873
624
2044
值
自由度
渐近显著性(双向)
皮尔逊卡方
66.990a
6
.000
似然比(L)
68.150
线性关联
.008
1
.930
McNemar-Bowker检验
.
.b
有效个案数
a.0个单元格(0.0%)具有的预期计数少于5。
最小预期计数为23.55。
b.仅为PxP表格计算(其中P必须大于1)。
因概率P值小于显著性水平(0.05),拒绝原假设,不同年龄度对该商品满意程度不一致。
2、利用第2章第7题数据,选择恰当的非参数检验方法,分析本次存款金额的总体分布与正态分布是否存在显著差异。
单样本K-S检验
分析→非参数检验→旧对话框→1-样本-K—S…→选择相关项:
本次存款金额[A5]→确定
结果如下:
单样本Kolmogorov-Smirnov检验
本次存款金额
数字
282
正态参数a,b
平均值
4738.09
标准偏差
10945.569
最极端差分
绝对
.333
正
.292
负
-.333
检验统计
渐近显著性(双尾)
.000c
a.检验分布是正态分布。
b.根据数据计算。
c.Lilliefors显著性校正。
因概率P值小于显著性水平(0.05),拒绝原假设,与正态分布存在显著差异。
2、为对某条工业生产线的工作稳定性进行监测,测量了该生产线连续加工的20个成品的直径(单位:
英寸),数据如下:
12.27,9.92,10.81,11.79,11.87,10.90,11.22,10.80,10.33,9.30
9.81,8.85,9.32,8.67,9.32,9.53,9.58,8.94,7.89,10.77
选择恰当的非参数检验方法,分析成品尺寸变化是由随机因素造成的,还是由生产线工作不稳定导致的。
单样本游程检验
分析→非参数检验→旧对话框→游程→选择相关项:
成品的直径→确定
结果:
游程检验
成品的直径
检验值a
9.87
个案数<
检验值。
10
个案数>
=检验值。
个案总计
20
运行次数
3
Z
-3.446
.001
a.中位数
因概率P值小于显著性水平(0.05),拒绝原假设,认为成品尺寸的变化是由生产线工作不稳定导致的。
4、利用第2章第7题数据,选择恰当的非参数检验方法,分析不同常住地人群本次存款金额的总体分布是否存在显著差异。
两独立样本的K-S检验
分析→非参数检验→旧对话框→2-样本-K—S…→选择相关项:
本次存款金额[A5]、常住地区位置[A13]→确定
Mann-Whitney检验
列组
常住地位置
等级平均值
等级之和
沿海或中心繁华城市
200
149.65
29929.00
边远地区
82
121.63
9974.00
检验统计a
Mann-WhitneyU
6571.000
WilcoxonW
9974.000
-2.627
.009
a.分组变量:
双样本Kolmogorov-Smirnov检验
频率
.152
.019
-.152
Kolmogorov-SmirnovZ
1.162
.135
因概率P值大于显著性水平(0.05),不应拒绝原假设,认为不同地区本次存取款金额的分布不存在显著差异。
5、超市中有A,B两种品牌的袋装白糖,标重均为400克。
分别对两种袋装白糖进行随机抽样并测得其实际重量(单位:
克),数据如下:
A品牌
398.3,401.2,401.8,399.2,398.7,397.5,395.8,396.7,398.4,399.4,
392.1,395.2
B品牌
399.2,402.9,403.3,405.9,406.3,402.3,403.7,397.0,405.9,400.0,
400.1,401.0
请选择适合的非参数检验方法,分析这两种品牌的袋装白糖的实际重量是否存在显著差异。
两独立样本的曼-惠特尼检验
分析→非参数检验→旧对话框→2个独立样本-…→选择相关项:
重量[weight]、品牌[brand]→确定
品牌
重量
12
7.96
95.50
17.04
204.50
24
17.500
95.500
-3.148
.002
精确显著性[2*(单尾显著性)]
.001b
b.未修正结。
因概率P值小于显著性水平(0.05),应拒绝原假设,两品牌白糖实际重量的分布存在显著差异
6、选择恰当的非参数检验方法,对“裁判打分.sav”数据随机选取10%的样本,并以恰当形式重新组织数据后,分析不同国家裁判对运动员的打分标准是否一致。
选择恰当的非参数检验方法,对《裁判打分.sav》数据随机选取10%的样本(数据文件在可供下载的压缩包中),并以恰当的形式重新组织数据后,分析不同国家的裁判员对运动员打分标准是否一致。
分析→非参数检验→旧对话框→K个相关样本-…→选择相关项……→确定
Friedman检验
意大利
4.39
韩国
6.59
罗马尼亚
2.44
法国
6.53
中国
2.48
美国
6.41
俄罗斯
2.75
热心观众
4.41
300
卡方
1212.907
7
渐近显著性
a.Friedman检验
因为Sig值为0.000,小于检验水平为0.05,所以应拒绝原假设,即认为不同国家的裁判员对运动员打分标准一致。
7、为研究喝酒是否显著增加驾驶员在应急情况下的刹车反应时间,随机测试了10名驾驶员饮用相同酒量前后的刹车反应时间,数据如下:
喝酒前
0.74
0.85
0.84
0.66
0.81
0.55
0.33
0.76
0.46
0.64
喝酒后
1.24
1.18
1.25
1.08
1.21
0.89
0.65
1.12
0.92
1.07
选择恰当的非参数检验方法对上述问题进行分析。
两配对样本的秩检验
分析→非参数检验→旧对话框→2个相关样本-…→选择相关项:
品牌1
2.33
品牌2
2.00
品牌3
1.67
1.333
2
.513
因概率P值大于显著性水平(0.05),不应拒绝原假设,三个品牌牛奶的日销售数据不存在显著差异。
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