《统计分析与SPSS的应用第五版》课后练习答案doc1Word文件下载.docx
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●系统抽样（systematicsampling）：
将总体中的所有单位（抽样单位）按一定顺序排列，在规定的围随机地抽取一个单位作为初始单位，然后按事先规定好的规则确定其它样本单位，先从数字1到k之间随机抽取一个数字r作为初始单位，以后依次取r+k，r+2k…等单位。
操作简便，可提高估计的精度。
对估计量方差的估计较困难。
●多阶段抽样（multi-stagesampling）：
先抽取群，但并不是调查群的所有单位，而是再进行一步抽样，从选中的群中抽取出若干个单位进行调查。
群是初级抽样单位，第二阶段抽取的是最终抽样单位。
将该方法推广，使抽样的段数增多，就称为多阶段抽样。
具有整群抽样的优点，保证样本相对集中，节约调查费用。
在大规模的抽样调查中，经常被采用的方法。
非概率抽样是指抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查，包括方便抽样、自愿抽样、配额抽样、判断抽样和滚雪球抽样等。
●方便抽样：
样本限于总体中易于抽到的一部分。
最常见的方便抽样是偶遇抽样，即研究者将在某一时间和环境中所遇到的每一总体单位均作为样本成员。
“街头拦人法”就是一种偶遇抽样。
方便抽样是非随机抽样中最简单的方法，省时省钱，但样本代表性因受偶然因素的影响太大而得不到保证。
●自愿抽样：
某些调查对被调查者来说是不愉快的、麻烦的，这时为方便起见就采用以自愿被调查者为调查样本的方法。
●判断抽样：
研究人员从总体中选择那些被判断为最能代表总体的单位作样本的抽样方法。
当研究者对自己的研究领域十分熟悉，对研究总体比较了解时采用这种抽样方法，可获代表性较高的样本。
这种抽样方法多应用于总体小而部差异大的情况，以及在总体边界无法确定或因研究者的时间与人力、物力有限时采用。
●滚雪球抽样：
以若干个具有所需特征的人为最初的调查对象，然后依靠他们提供认识的合格的调查对象，再由这些人提供第三批调查对象，……依次类推，样本如同滚雪球般由小变大。
滚雪球抽样多用于总体单位的信息不足或观察性研究的情况。
这种抽样中有些分子最后仍无法找到，有些分子被提供者漏而不提，两者都可能造成误差。
●配额抽样也称定额抽样，是将总体依某种标准分层（群）；
然后按照各层样本数与该层总体数成比例的原则主观抽取样本。
配额抽样与分层概率抽样很接近，最大的不同是分层概率抽样的各层样本是随机抽取的，而配额抽样的各层样本是非随机的。
总体也可按照多种标准的组合分层（群），例如，在研究自杀问题时，考虑到婚姻与性别都可能对自杀有影响，可将研究对象分为未婚男性、已婚男性、未婚女性和已婚女性四个组，然后从各群非随机地抽样。
配额抽样是通常使用的非概率抽样方法，样本除所选标识外无法保证代表性。
8、利用SPSS进行数据分析的一般步骤：
数据的准备--数据的加工处理--数据的分析--分析结果的阅读和解释。
第二章练习题答案
1、SPSS中两个基本的数据组织方式：
原始数据的组织方式和计数数据的组织方式。
●原始数据的组织方式：
待分析的数据是一些原始的调查问卷数据，或是一些基本的统计指标。
●计数数据的组织方式：
所采集的数据不是原始的调查问卷数据，而是经过分组汇总后的数据。
2、个案：
在原始数据的组织方式中，数据编辑器窗口中的一行称为一个个案或观测。
变量：
数据编辑器窗口中的一列。
3、默认的变量名：
VAR------；
默认的变量类型：
数值型。
变量名标签和变量值标签可增强统计分析结果的可读性。
4、数据文件如图所示：
5、缺失值分为用户缺失值（UserMissingValue）和系统缺失值（SystemMissing
Value）。
用户缺失值指在问卷调查中，将无回答的一些数据以及明显失真的数据当作缺失值来处理。
用户缺失值的编码一般用研究者自己能够识别的数字来表示，如“0”、“9”、“99”等。
系统缺失值主要指计算机默认的缺失方式，如果在输入数据时空缺了某些数据或输入了非法的字符，计算机就把其界定为缺失值，这时的数据标记为一个圆点“•”。
在变量视图中定义。
6、变量类型包括：
数值型（身高）、定序型（受教育程度）以及定类型（性别）。
7~9题软件操作，答案略
第三章练习题答案
1~8题软件操作，答案略
9、SPSS排序功能仅实现将观测按用户指定顺序重新排列；
拆分功能在按序排列的基础上，能够实现对数据按排序变量进行分组，并分组进行后续的统计分析。
第四章练习题答案
1、
Statistics
户口所在地
职业
年龄
N
Valid
282
Missing
Frequency
Percent
ValidPercent
CumulativePercent
中心城市
200
70.9
边远郊区
82
29.1
100.0
Total
国家机关
24
8.5
商业服务业
54
19.1
27.7
文教卫生
18
6.4
34.0
公交建筑业
15
5.3
39.4
经营性公司
45.7
学校
51.1
一般农户
35
12.4
63.5
种粮棉专业户
4
1.4
64.9
种果菜专业户
10
3.5
68.4
工商运专业户
34
12.1
80.5
退役人员
17
6.0
86.5
金融机构
98.9
现役军人
3
1.1
20岁以下
20~35岁
146
51.8
53.2
35~50岁
91
32.3
85.5
50岁以上
41
14.5
分析：
本次调查的有效样本为282份。
常住地的分布状况是：
在中心城市的人最多，有200人，而在边远郊区只有82人；
职业的分布状况是：
在商业服务业的人最多，其次是一般农户和金融机构；
年龄方面：
在35-50岁的人最多。
由于变量中无缺失数据，因此频数分布表中的百分比相同。
2、
由表中可以看出，有效样本为282份，存（取）款金额的均值是4738.09，标准差为10945.09，峰度系数为33.656，偏度系数为5.234。
与标准正态分布曲线进行对比，由峰度系数可以看出，此表的存款金额的数据分布比标准正态分布更陡峭；
由偏度系数可以看出，此表的存款金额的数据为右偏分布，表明此表的存款金额均值对平均水平的测度偏大。
由表中可以看出，中心城市有200人，边远郊区为82人。
两部分样本存取款金额均呈右偏尖峰分布，且边远郊区更明显。
3、利用描述菜单下窗口对话框中的“将标准得分另存为变量”功能实现。
对标准分数变量按降序排列，绝对值大于3的可视为“与众不同”的样本。
理由：
标准化值反映的是样本值与样本均值的差是几个标准差单位。
如果标准化值等于0，则表示该样本值等于样本均值；
如果标准化值大于0，则表示该样本值大于样本均值；
如果标准化值小于0，则表示该样本值小于样本均值。
如果标准化值的绝对值大于3，则可认为是异常值。
4、利用列联分析实现。
首先编制列联表，然后进行卡方检验。
以户口和收入的列联分析为例：
表中，卡方统计量的观测值等于32.064，概率-P值等于0.001。
若显著性水平设为0.05，由于0.001<
0.05，拒绝原假设，表明户口地与收入水平不独立。
5、多选项分类法；
存款的最主要目的是正常生活零用
6、计算结果：
卡方统计量：
，用于测度各个单元格的观测频数与期望频数的差异，并依卡方理论分布判断差异是否统计显著。
由于期望频数代表的是行列变量独立下的分布，所以卡方值越大表明实际分布与期望分布差异越明显。
本例中，由于概率P值小于显著性水平，应拒绝原假设，婆媳关系与住房条件有关系。
7、将计数数据还原为原始数据，采用交叉分组下的频数分析，并进行卡方检验。
表中，卡方统计量观测值为4.339，对应的概率P-值为0.037，小于显著性水平0.05，应拒绝原假设，说明减肥效果并不一致。
8、多选项二分法；
102（794份）、101（514份）、401（400份）
赚钱比例：
30.3%，赔钱比例38%
主要依据：
基本因素法；
最少依据：
更跟方法
采用列联分析。
卡方检验结果表明：
专职和业余投资者在投资结果上存在显著差异。
9、
（1）变量：
汽车价格、居住地区；
类型：
定序型变量、定类型变量
（2）上述是计数数据的组织方式，应首先组织到SPSS的数据编辑器窗口中，再利用交叉分组下的频数分析方法。
列联分析。
原假设：
不同居住区的私家车主接受的汽车价格具有一致性的。
上表可知，如果显著性水平为0.05，由于卡方检验的概率P-值小于显著性水平，因此应拒绝原假设。
第五章练习题答案
1、采用单样本T检验（原假设H0:
u=u0=75,总体均值与检验值之间不存在显著差异）；
One-SampleStatistics
Mean
Std.Deviation
Std.ErrorMean
VAR00001
11
73.7273
9.55082
2.87968
One-SampleTest
TestValue=75
t
df
Sig.（2-tailed）
MeanDifference
95%ConfidenceIntervaloftheDifference
Lower
Upper
-.442
.668
-1.27273
-7.6891
5.1436
N=11人的平均值（mean）为73.7，标准差（std.deviation）为9.55，均值标准误差（stderrormean）为2.87。
t统计量的观测值为-4.22，t统计量观测值的双尾概率P-值（sig.（2-tailed））为0.668；
六七列是总体均值与原假设值差的95%的置信区间：
（-7.68,5.14）。
采用双尾检验比较a和p。
T统计量观测值的双尾概率p-值（sig.（2-tailed））为0.668＞a=0.05所以不能拒绝原设；
且总体均值的95%的置信区间为（67.31,80.14），检验值75包括在置信区间，所以经理的话是可信的。
每周上网时间的样本平均值为27.5，标准差为10.7，总体均值95%的置信区间为23.8-31.2.
3、利用两独立样本的T检验实现，本质为两个总体比例差的检验。
首先将计数数据通过加权功能还原为原始数据，然后，采用两独立样本T检验实现。
检验变量为行为，分组变量为方式。
GroupStatistics
方式
a2
方式一
.4600
.49965
.03533
方式二
183
.8798
.32611
.02411
从上表可以看出票丢仍买的人数比例为46%,钱丢仍买的人数比例为88%,两种方式的样本比例有较大差距。
1.两总体方差是否相等F检验：
F的统计量的观察值为257.98,对应的
P值为0.00,；
如果显著性水平为0.05,由于概率P值小于0.05,两种方式的方差有显著差异。
看假设方差不相等行的结果。
2.两总体均值（比例）差的检验：
.T统计量的观测值为-9.815,对应的双尾概率为0.00,T统计量对应的概率P值<
0.05,故推翻原假设,表明两总体比例有显著差异.更倾向心理学家的说法。
4、本题是单个总体的比例检验问题。
首先将数据组织成计数方式，并以数量为加权变量还原为原始数据。
然后，采用独立样本的T检验实现。
检验变量为是否开兰花，检验值为0.75。
由表知：
样本中200棵开兰花的比例为71%。
如果总体比例的原假设为0.75，由于T统计量的概率P值大于显著性水平（0.05），不能拒绝原假设，不能说与遗传模型不一致。
5、方式一：
采用两配对样本t检验
PairedSamplesStatistics
Pair1
饲料1
32.578
9
3.8108
1.2703
饲料2
34.267
5.5993
1.8664
PairedSamplesCorrelations
Correlation
Sig.
饲料1&
饲料2
.571
.108
PairedSamplesTest
PairedDifferences
饲料1-饲料2
-1.6889
4.6367
1.5456
-5.2529
1.8752
-1.093
8
.306
由上表可知，t统计量观测值为-1.093，概率P-值为0.306，大于显著性水平0.05，不应拒绝原假设，不能认为不同饲料使幼鼠体钙的留存量出现了显著不同。
方式二：
采用两独立样本t检验
由上面的表可知，两组残留的样本平均值差异不大。
由下表可知，该检验的F统计量的观测值为0.059，对应的概率P-值为0.811。
如果显著性水平为0.05,则可以认为两总体的方差无显著差异。
两总体均值的检验应看第一行。
T统计量的观测值为-0.584，P-值为0.566,。
如果显著性水平为0.05，则不应拒绝原假设，不能认为两饲料残留有显著差异。
6、两独立样本T检验
1.两总体方差是否相等用F检验：
F的统计量的观察值为0.257,对应的P值为0.614,；
如果显著性水平为0.05,由于概率P值大于0.05,两种方式的方差无显著差异.看假设方差相等行。
2.两总体均值的检验：
T统计量的观测值为-0.573,对应的双尾概率为0.569,T统计量对应的P值＞显著水平0.05,故不能拒绝原假设,不能认为女生男生的课程平均分有显著差异。
7、利用配对样本T检验，逐对检验
8、
由第一个表知，培训前和培训后样本的平均值（mean）有一定差异，培训后平均值较大；
表二表明，在显著性水平为0.05时，培训前后的销售量有一定的线性关系；
由表三知，t检验统计量的观测值为-2.3，对应的双尾概率p-值为0.04，小于显著水平a=0.05，应拒绝原假设，培训前后的销售平均值存在显著差异。
第六章练习题答案
1、
（1）
ANOVA
VAR00002
SumofSquares
MeanSquare
F
BetweenGroups
405.534
101.384
11.276
.000
WithinGroups
269.737
30
8.991
675.271
概率P-值接近于0，应拒绝原假设，认为5种推销方法有显著差异。
（2）均值图：
MultipleComparisons
DependentVariable:
VAR00002
LSD
（I）VAR00001
（J）VAR00001
MeanDifference（I-J）
Std.Error
95%ConfidenceInterval
LowerBound
UpperBound
1
2
-3.3000*
1.6028
.048
-6.573
-.027
.7286
.653
-2.545
4.002
3.0571
.066
-.216
6.330
5
-6.7000*
-9.973
-3.427
3.3000*
.027
6.573
4.0286*
.018
.755
7.302
6.3571*
3.084
9.630
-3.4000*
.042
-6.673
-.127
-.7286
-4.002
2.545
-4.0286*
-7.302
-.755
2.3286
.157
-.945
5.602
-7.4286*
-10.702
-4.155
-3.0571
-6.330
.216
-6.3571*
-9.630
-3.084
-2.3286
-5.602
.945
-9.7571*
-13.030
-6.484
6.7000*
3.427
9.973
3.4000*
.127
6.673
7.4286*
4.155
10.702
9.7571*
6.484
13.030
*.Themeandifferenceissignificantatthe0.05level.
可知，1和2、1和5、2和3，2和4,2和5,3和5,4和5有显著差异。
2、2.4；
3.1；
3、
因F检验的概率P值小于显著性水平（0.05），拒绝原假设，方差不齐，不满足方差分析的前提假设。
1104.128；
2629.118；
67；
24.206
各组均值存在显著差异。
更适合第三组
4、
Between-SubjectsFactors
ValueLabel
地区
1.00
地区一
2.00
地区二
3.00
地区三
日期
周一至周三
周四至周五
周末
TestsofBetween-SubjectsEffects
销售量
Source
TypeIIISumofSquares
CorrectedModel
61851851.852a
7731481.481
8.350
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