spss统计软件练习题及答案Word文档格式.docx
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.001
51.267
23.57
78.96
显著性水平为0.001小于0.05,所以认为今年的产量不是去年的两倍。
2、一生产商想比较两种汽车轮胎A和B的磨损质量。
在比较中,选A和B型轮胎组成一对后任意安装在7辆汽车的后轮上,然后让汽车运行指定的英里数,记录下每只轮胎的磨损量。
数据如下:
汽车
1
2
34
5
6
7
轮胎A
9.6
10.8
11.3
10.7
8.2
9.0
11.2
轮胎B
9.4
11.8
9.1
9.3
11.0
13.1
这两种轮胎的平均磨损质量存在显著差异吗?
(1)输入数据,执行“分析”T“比较均值”T“配对样本T检验”命令,打开“配对样本T检验”对话框。
(2)在“置信区间百分比”框内输入置信度95%然后单击“继续”按钮确认,返回主对话框。
(3)单击“确定”按钮,完成设置并执行配对样本T检验。
成对样本统计量
对1
10.114
1.1950
.4517
10.271
1.7433
.6589
轮胎A的均值10.114小于轮胎B的均值10.271
成对样本相关系数
「N
相关系数
Sig.
对1轮胎A&
.457
.303
相关系数为0.457,认为轮胎之间相关性大
成对样本检验
成对差分
轮胎A-轮胎B
-.1571
1.6009
.6051
-1.6377
1.3234
-.260
.804
显著性水平为0.804,大于0.01,接受原假设,认为两个轮胎的平均磨损质量之间无显著性差异。
3、某地一年级12名女大学生的身高、体重与肺活量数据如下,试建立体重与身高、肺活量间的线性回归方程。
详3T
与序1
1'
2.55)
^55.00
-42,00
2/20
158,00
3
46.OO
2.75
H56.OO
4
-46,00
至qO\
1eiOO
2?
3O
158.00
50.00
|2.71
163.00
sr.00
S
52OO
310
157.00
9
52.00
346
165.00
1O
285
H61OO
11
5300
3.50
72
|56*00
3.00
H63OO
操作步骤:
(1)
“身高”“肺
并选择“所
,单击继
从菜单栏中选择“分析”-“回归”-“线性”,将“体重”选入“因变量”,将活量”选入“自变量”。
(2)单击“统计量”按钮,选择“置信区间”输入95,选择“描述性”和“个案诊断”有个案”,单击继续。
⑶单击“绘制”按钮,选用DEPENDENTZPEAD并选择“直方图”和“正态概率图续。
(4)单击“确定”按钮,并进行线性回归分析。
体重和身高分析:
描述性统计量
标准偏差
体重
49.4167
5.08935
12
身高
160.5833
3.77692
肺活量
2.8942
.41745
体重的均值为49.41,身高的均值为160.58,肺活量的均值为2.89
相关性
Pearson相关性
1.000
.771
.800
.640
Sig.(单侧)
.002
.012
显著性水平小于0.05,因此它们之间具有显著性差异水平
输入/移去的变量
模型
输入的变量
移去的变量
方法
肺活量,身高a
输入
a.已输入所有请求的变量。
b.因变量:
模型汇总
R
R方
调整R方
标准估计的误
差
.868a
.754
.699
2.79325
a.预测变量:
(常量),肺活量,身高
Anovab
平方和
均方
F
回归
214.697
107.348
13.759
.002a
残差
70.220
7.802
总计
284.917
11
非标准化系数
标准系数
B的95.0%置信区间
B
标准误差
试用版
(常量)
-63.968
42.155
-1.517
.163
-159.329
31.393
.592
.290
.439
2.040
.072
-.064
1.249
6.320
2.626
.518
2.407
.039
.380
12.260
a.因变量:
体重与身高的线性回归方程为:
y=0.592x-63.968
体重与肺活量的线性回归方程为:
y=6.320x-63.968
案例诊断
案例数目
标准残差
预测值
-.693
42.00
43.9351
-1.93511
-.537
43.4995
-1.49946
.075
46.00
45.7914
.20864
-.193
46.5401
-.54005
-.462
47.2917
-1.29172
.113
49.6837
.31627
-1.113
51.00
54.1080
-3.10803
8
1.219
48.5957
3.40432
-1.292
55.6084
-3.60840
10
.936
49.3843
2.61575
.342
58.00
57.0456
.95445
1.605
56.00
51.5167
4.48334
残差统计量
极小值
极大值
4.41790
标准预测值
-1.339
1.727
.000
预测值的标准误差
.834
1.690
1.369
.287
调整的预测值
44.3320
56.9053
49.4842
4.46267
4.48335
.00000
2.52659
.905
Student化残差
-1.506
1.715
-.011
1.031
已删除的残差
-4.90527
5.25044
-.06750
3.30658
Student化已删除的残差
-1.642
1.971
.009
1.109
Mahal。
距离
.065
3.111
1.833
1.043
Cook的距离
.414
.104
.127
I居中杠杆值
.006I
.283
.167.095I12I
居中杠杆值
.006
.167
.095
直方图
因变量:
+*)ffi=4.22E-15
回P标准化残差的标准P-P图
因变量;
000.20.40.6Q.61.0
期墮的累枳M率
现淞的累机《E率
由图可知,标准化残差呈正态分布,散点在直线上或下靠近直线
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