spss实践题分析及答案.docx
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spss实践题分析及答案
SPSS实践题
习题1
分析此班级不同性别的学生的物理和数学成绩的均值、最高分和最低分。
CaseProcessingSummary
Cases
Included
Excluded
Total
N
Percent
N
Percent
N
Percent
数学*性别
26
100.0%
0
.0%
26
100.0%
物理*性别
26
100.0%
0
.0%
26
100.0%
Report
性别
数学
物理
男生
Mean
80.0769
74.5385
N
13
13
Std.Deviation
5.75125
5.17390
Minimum
72.00
69.00
Maximum
95.00
87.00
女生
Mean
80.7692
76.1538
N
13
13
Std.Deviation
8.91772
8.32512
Minimum
70.00
65.00
Maximum
99.00
91.00
Total
Mean
80.4231
75.3462
N
26
26
Std.Deviation
7.36029
6.84072
Minimum
70.00
65.00
Maximum
99.00
91.00
结论：
男生数学成绩最高分:
95最低分:
72平均分:
80.08
物理成绩最高分:
87最低分:
69平均分:
74.54
女生数学成绩最高分:
99最低分:
70平均分:
80.77
物理成绩最高分:
91最低分:
65平均分:
76.15
习题2
分析此班级的数学成绩是否和全国平均成绩85存在显著差异。
One-SampleStatistics
N
Mean
Std.Deviation
Std.ErrorMean
数学
26
80.4231
7.36029
1.44347
One-SampleTest
TestValue=85
t
df
Sig.（2-tailed）
MeanDifference
95%ConfidenceIntervaloftheDifference
Lower
Upper
数学
-3.171
25
.004
-4.57692
-7.5498
-1.6040
结论：
由分析可知相伴概率为0.004，小于显著性水平0.05，因此拒绝零假设，即此班级数学成绩和全国平均水平85分有显著性差异
习题3
分析兰州市2月份的平均气温在90年代前后有无明显变化。
GroupStatistics
分组
N
Mean
Std.Deviation
Std.ErrorMean
二月份气温
0
11
-4.527273
1.2034043
.3628400
1
18
-3.200000
1.3006786
.3065729
IndependentSamplesTest
Levene'sTestforEqualityofVariances
t-testforEqualityofMeans
F
Sig.
t
df
Sig.（2-tailed）
MeanDifference
Std.ErrorDifference
95%ConfidenceIntervaloftheDifference
Lower
Upper
二月份气温
Equalvariancesassumed
1.019
.322
-2.740
27
.011
-1.3272727
.4843246
-2.3210246
-.3335208
Equalvariancesnotassumed
-2.794
22.599
.010
-1.3272727
.4750156
-2.3108823
-.3436632
结论：
由分析可知,方差相同检验相伴概率为0.322,大于显著性水平0.05,因此接受零假设，90年代前后2月份温度方差相同。
双侧检验相伴概率为0.011,小于显著性水平0.05，拒绝零假设，即2月份平均气温在90年代前后有显著性差异
习题4
分析15个居民进行体育锻炼3个月后的体质变化。
PairedSamplesStatistics
Mean
N
Std.Deviation
Std.ErrorMean
Pair1
锻炼前
65.20
15
7.523
1.943
锻炼后
53.27
15
5.873
1.516
PairedSamplesCorrelations
N
Correlation
Sig.
Pair1
锻炼前&锻炼后
15
-.300
.277
PairedSamplesTest
PairedDifferences
t
df
Sig.（2-tailed）
Mean
Std.Deviation
Std.ErrorMean
95%ConfidenceIntervaloftheDifference
Lower
Upper
Pair1
锻炼前-锻炼后
11.933
10.846
2.800
5.927
17.940
4.261
14
.001
结论：
由分析可知，锻炼前后差值与零比较，相伴概率小于显著性水平，拒绝零假设，即锻炼前后有显著性差异
习题5
为了农民增收，某地区推广豌豆番茄青菜的套种生产方式。
为了寻找该种方式下最优豌豆品种，进行如下试验：
选取5种不同的豌豆品种，每一品种在4块条件完全相同的田地上试种，其它施肥等田间管理措施完全一样。
根据表中数据分析不同豌豆品种对平均亩产的影响是否显著。
ANOVA
产量
SumofSquares
df
MeanSquare
F
Sig.
BetweenGroups
（Combined）
13195.700
4
3298.925
4.306
.016
LinearTerm
Contrast
3591.025
1
3591.025
4.687
.047
Deviation
9604.675
3
3201.558
4.179
.025
WithinGroups
11491.500
15
766.100
Total
24687.200
19
MultipleComparisons
DependentVariable:
产量
（I）品种
（J）品种
MeanDifference（I-J）
Std.Error
Sig.
95%ConfidenceInterval
LowerBound
UpperBound
LSD
1
2
-13.25000
19.57166
.509
-54.9660
28.4660
3
-5.75000
19.57166
.773
-47.4660
35.9660
4
-21.50000
19.57166
.289
-63.2160
20.2160
5
51.50000*
19.57166
.019
9.7840
93.2160
2
1
13.25000
19.57166
.509
-28.4660
54.9660
3
7.50000
19.57166
.707
-34.2160
49.2160
4
-8.25000
19.57166
.679
-49.9660
33.4660
5
64.75000*
19.57166
.005
23.0340
106.4660
3
1
5.75000
19.57166
.773
-35.9660
47.4660
2
-7.50000
19.57166
.707
-49.2160
34.2160
4
-15.75000
19.57166
.434
-57.4660
25.9660
5
57.25000*
19.57166
.010
15.5340
98.9660
4
1
21.50000
19.57166
.289
-20.2160
63.2160
2
8.25000
19.57166
.679
-33.4660
49.9660
3
15.75000
19.57166
.434
-25.9660
57.4660
5
73.00000*
19.57166
.002
31.2840
114.7160
5
1
-51.50000*
19.57166
.019
-93.2160
-9.7840
2
-64.75000*
19.57166
.005
-106.4660
-23.0340
3
-57.25000*
19.57166
.010
-98.9660
-15.5340
4
-73.00000*
19.57166
.002
-114.7160
-31.2840
*.Themeandifferenceissignificantatthe0.05level.
产量
品种
N
Subsetforalpha=0.05
1
2
Student-Newman-Keulsa
5
4
212.5000
1
4
264.0000
3
4
269.7500
2
4
277.2500
4
4
285.5000
Sig.
1.000
.696
Meansforgroupsinhomogeneoussubsetsaredisplayed.
a.UsesHarmonicMeanSampleSize=4.000.
结论：
由以上分析可知，F统计量F（4,15）=4.306，对应的相伴概率为0.016，小于显著性水平，拒绝零假设，即不同品种豌豆与亩产量之间存在显著性差异。
1、2、3、4号品种与5号有明显差异,5号品种产量最低,因此购种选择前四种均可。
习题6
由于时间安排紧张，公司决定安排4名员工操作设备A、B、C各一天，得到日产量数据如表所示。
试分析4名员工和3台设备是否有显著性差异，以便制定进一步的采购计划。
TestsofBetween-SubjectsEffects
DependentVariable:
日生产量
Source
TypeIIISumofSquares
df
MeanSquare
F
Sig.
CorrectedModel
433.167a
5
86.633
15.831
.002
Intercept
31212.000
1
31212.000
5703.716
.000
equipment
318.
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