第一学期SPSS软件应用考核方案A.docx
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第一学期SPSS软件应用考核方案A
第一学期SPSS软件应用考核方案A
试卷编号：
121320A
院（系）______________专业_______________班级_____________姓名___________________准考证号________________________
……………………………………密……………………………………封………………………………………………线………………………………………
河南科技学院-第一学期期终考试
SPSS软件应用考核方案（A）
适用班级：
教育学101、102
注意事项：
本次考试为开卷，满分100分。
题号
一
二
合计
合分人签字
分数
80
20
100
得分
评卷人
得分
一、结合数据a-01，经过spss来解决以下几个问题：
1.数据库中包含哪几个变量？
按性质进行归类，分别属于哪种类型？
（10分）
答：
Id称名变量
Gender类别变量
Bdate称名变量
Educ等比数据
Jobcat类别变量
Salary等比数据
Salbegin等比数据
Jobtime等比数据
Prevexp等比数据
Minority类别变量
Age等比数据
2.请从性别和工作类型两个变量分析本研究的样本构成。
（10分）
Gender
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
Female
216
45.6
45.6
45.6
Male
258
54.4
54.4
100.0
合计
474
100.0
100.0
EmploymentCategory
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
Clerical
363
76.6
76.6
76.6
Custodial
27
5.7
5.7
82.3
Manager
84
17.7
17.7
100.0
合计
474
100.0
100.0
EmploymentCategory*Gender交叉制表
Gender
合计
Female
Male
EmploymentCategory
Clerical
计数
206
157
363
总数的%
43.5%
33.1%
76.6%
Custodial
计数
0
27
27
总数的%
.0%
5.7%
5.7%
Manager
计数
10
74
84
总数的%
2.1%
15.6%
17.7%
合计
计数
216
258
474
总数的%
45.6%
54.4%
100.0%
根据表Gender的结果能够知道，在474位受访员工中，女性共有216名，占总体的45.6％；男性共有258名，占总体的54.4％。
根据表EmploymentCategory的结果能够知道，在474位受访员工中，工作类型为Clerical的员工共有363名，占总体的76.6％；工作类型为Custodial的员工共有27名，占总体的5.7％；工作类型为Manager的员工共有84名，占总体的17.7％。
根据交叉表的结果能够知道，在474位受访员工中，工作类型为Clerical的员工中，女员工共有206名，占总体的43.5％，男员工共有157名，占总体的33.1％；工作类型为Custodial的员工中，女员工共有0名，占总体的0％，男员工共有2名，占总体的5.7％；工作类型为Manager的员工中，女员工共有10名，占总体的2.1％，男员工共有74名，占总体的15.6％。
3.检验男女雇员现有工资是否有显著性差异。
组统计量
Gender
N
均值
标准差
均值的标准误
CurrentSalary
Male
258
$41,441.78
$19,499.214
$1,213.968
Female
216
$26,031.92
$7,558.021
$514.258
分析：
从表中能够看出，男雇员的人数为258人；现有工资水平的平均数（Mean）为41441.78美元，标准差（Std.Deviation）为19499.214美元，标准误（Std.ErrorMean）为1213.968美元。
女雇员的人数为216人；现有工资水平的平均数（Mean）为26031.92美元，标准差（Std.Deviation）为7558.021美元，标准误（Std.ErrorMean）为514.258美元。
独立样本检验
方差方程的Levene检验
均值方程的t检验
F
Sig.
t
df
Sig.（双侧）
均值差值
标准误差值
差分的95%置信区间
下限
上限
CurrentSalary
假设方差相等
119.669
.000
10.945
472
.000
$15,409.862
$1,407.906
$12,643.322
$18,176.401
假设方差不相等
11.688
344.262
.000
$15,409.862
$1,318.400
$12,816.728
$18,002.996
在IndependentSamplesTest共显示了两个T检验的结果，分别是方差齐性假设成立和方差不齐的结果。
在这里，齐性检验的显著性水平为0.000＜0.05，表明方差不齐。
因此，方差齐性假设不成立所对应一行T检验结果是正确的。
这样，我们能够认为本次T检验结果表明，显著性水平为0.000＜0.05，因此在95％的置信度下，男女雇员现有工资存在显著性差异。
4.受教育水平与现有工资水平是否有关？
（15分）
单样本Kolmogorov-Smirnov检验
EducationalLevel（years）
CurrentSalary
N
474
474
正态参数a,b
均值
13.49
$34,419.57
标准差
2.885
$17,075.661
最极端差别
绝对值
.210
.208
正
.210
.208
负
-.191
-.143
Kolmogorov-SmirnovZ
4.574
4.525
渐近显著性（双侧）
.000
.000
a.检验分布为正态分布。
b.根据数据计算得到。
输出的结果如表所示。
单样本K-S检验的结果表明，受教育水平与现有工资水平都不属于正态分布，变量“受教育水平”的显著性水平为0.000，“现有工资水平”的显著性水平为0.000，都小于大于95％置信度下0.005的临界值。
相关系数
EducationalLevel（years）
CurrentSalary
Spearman的rho
EducationalLevel（years）
相关系数
1.000
.688**
Sig.（双侧）
.
.000
N
474
474
CurrentSalary
相关系数
.688**
1.000
Sig.（双侧）
.000
.
N
474
474
**.在置信度（双测）为0.01时，相关性是显著的。
根据SPSS输出的相关分析表，显示了两对变量之间的斯皮尔曼相关系数、显著性水平值以及样本量，附有“**”的相关系数表明在0.01的水平上相关显著。
右上角与左下角输出结果完全相同。
从相关分析表看，受教育水平与现有工资水平存在正向的高相关，而且都在0.01的水平上相关显著。
检验结果显著说明相关系数为零的假设不能成立，从而接受相关系数不等于零的假设。
因此，受教育水平与现有工资水平存在相关。
5.工作时间长短与工资提高有无关系？
（15分）
转换——计算变量——工资提高=现有工资-原始工资
单样本Kolmogorov-Smirnov检验
工资提高
MonthssinceHire
N
474
474
正态参数a,b
均值
17403.4810
81.11
标准差
10814.61996
10.061
最极端差别
绝对值
.186
.083
正
.186
.083
负
-.137
-.082
Kolmogorov-SmirnovZ
4.050
1.797
渐近显著性（双侧）
.000
.003
a.检验分布为正态分布。
b.根据数据计算得到。
输出的结果如表所示。
单样本K-S检验的结果表明，工作时间长短和工资提高都不属于正态分布，变量“工作时间”的显著性水平为0.000，“工资提高”的显著性水平为0.003，都小于大于95％置信度下0.005的临界值。
相关系数
工资提高
MonthssinceHire
Spearman的rho
工资提高
相关系数
1.000
.178**
Sig.（双侧）
.
.000
N
474
474
MonthssinceHire
相关系数
.178**
1.000
Sig.（双侧）
.000
.
N
474
474
**.在置信度（双测）为0.01时，相关性是显著的。
根据SPSS输出的相关分析表，显示了两对变量之间的斯皮尔曼相关系数、显著性水平值以及样本量，附有“**”的相关系数表明在0.01的水平上相关显著。
右上角与左下角输出结果完全相同。
从相关分析表看，工作时间与工资提高存在正向的相关，而且都在0.01的水平上相关显著。
检验结果显著说明相关系数为零的假设不能成立，从而接受相关系数不等于零的假设。
因此，工作时间长短与工资水平存在相关。
6.不同代码的员工其现有工资水平有无差异？
（15分）
表1
描述
CurrentSalary
N
均值
标准差
标准误
均值的95%置信区间
极小值
极大值
下限
上限
Clerical
363
$27,838.54
$7,567.995
$397.217
$27,057.40
$28,619.68
$15,750
$80,000
Custodial
27
$30,938.89
$2,114.616
$406.958
$30,102.37
$31,775.40
$24,300
$35,250
Manager
84
$63,977.80
$18,244.776
$1,990.668
$60,018.44
$67,937.16
$34,410
$135,000
总数
474
$34,419.57
$17,075.661
$784.311
$32,878.40
$35,960.73
$15,750
$135,000
1、各组的描述统计量：
表1给出了三种工作类型的员工在现有工资水平上的描述统计量，例如样本量（N）、平均值、标准差、标准误、95％的置信区间、最大值、最小值。
经过这些信息能够了解数据的整体情况。
具体来说，工作类型为Clerical的员工的现有工资水平的平均数为27838.54，标准差为7567.995；工作类型为Custodial的员工的现有工资水平的平均数为30938.89，标准差为2114.616；工作类型为Manager的员工的现有工资水平的平均数为63977.8，标准差为18244.776.
表2
方差齐性检验
CurrentSalary
Levene统计量
df1
df2
显著性
59.733
2
471
.000
2、方差齐性检验结果：
表2给出了进行方差齐性检验的结果。
如表中所示，两个因变量的显著性水平均小于0.05，表明现有工资水平在三种工作类型上的方差均为不齐
表3
ANOVA
CurrentSalary
平方和
df
均方
F
显著性
组间
8.944E10
2
4.472E10
434.481
.000
组内
4.848E10
471
1.029E8
总数
1.379E11
473
3、方差检验表：
表3给出了对现有工资水平进行方差分析的结果。
“现有工资水平”的方差分析结果表明，显著性水平为0.000＜0.05，方差检验的零假设不成立，即三种类型的员工在现有工资水平上有显著差异。
表4
多重比较
CurrentSalary
DunnettC
（I）EmploymentCategory
（J）EmploymentCategory
均值差（I-J）
标准误
95%置信区间
下限
上限
dimension2
Clerical
dimension3
Custodial
$-3,100.349*
$568.679
$-4,476.97
$-1,723.73
Manager
$-36,139.258*
$2,029.912
$-40,981.02
$-31,297.50
Custodial
dimension3
Clerical
$3,100.349*
$568.679
$1,723.73
$4,476.97
Manager
$-33,038.909*
$2,031.840
$-37,895.87
$-28,181.95
Manager
dimension3
Clerical
$36,139.258*
$2,029.912
$31,297.50
$40,981.02
Custodial
$33,038.909*
$2,031.840
$28,181.95
$37,895.87
*.均值差的显著性水平为0.05。
4、多种比较：
表4给出了进行多种比较的结果。
据方差齐性检验结果，三种工作类型的各族方差均不齐，因此Dunnett’sC计算的多重比较结果可信。
从表4中能够看出，Clerical、Custodial、Manager的均值差都带有“*”，表明这三种类型的工作在0.05的水平上差异显著。
3.相同年龄的男孩和女孩是否身高有所不同？
是否身高随年龄的增长呈线性关系？
（15分）
表1
报告
身高
性别
均值
N
标准差
女
1.5154
13
.06253
男
1.5357
14
.07623
总计
1.5259
27
.06941
表2
报告
身高
年龄
均值
N
标准差
10
1.4488
8
.02167
11
1.5209
11
.03910
12
1.6100
8
.01773
总计
1.5259
27
.06941
表3
报告
身高
年龄
性别
均值
N
标准差
10
女
1.4500
5
.0
男
1.4467
3
.02887
总计
1.4488
8
.02167
11
女
1.5383
6
.02317
男
1.5000
5
.04637
总计
1.5209
11
.03910
12
女
1.6100
2
.01414
男
1.6100
6
.0
总计
1.6100
8
.01773
总计
女
1.5154
13
.06253
男
1.5357
14
.07623
总计
1.5259
27
.06941
根据表3的结果能够知道，10岁组女孩儿的身高均值为1.45，男孩儿的身高均值为1.4467；11岁组女孩儿的身高均值为1.5383，男孩儿的身高均值为1.5000；12岁组女孩儿的身高均值为1.5154，男孩儿的身高均值为1.5357。
因此，相同年龄的男孩和女孩的身高存在差异
评卷人
得分
二、有29名13岁男生的身高、体重、肺活量（见数据a-02）。
试分析身高大于等于155厘米的与身高小于155厘米的两组男生的体重和肺活量均值是否有显著性差异。
（20分）
转换——重新编码为不同变量——定义新变量为身高分组——将身高大于等于155厘米的定义为1，将身高小于155厘米的定义为2。
执行一次独立样本T检验会得到两个表格：
样本统计量和T检验结果（见表1和表2）。
表1
组统计量
身高分组
N
均值
标准差
均值的标准误
体重
dimension1
1
13
40.838
5.1169
1.4192
2
16
34.113
3.8163
.9541
表1的结果表明，身高大于等于155厘米男生体重的平均值为40.838，标准差为5.1169，标准误为1.4192；身高小于155厘米男生体重的平均值为34.113，标准差为3.8163，标准误为0.9541.
表2
独立样本检验
方差方程的Levene检验
均值方程的t检验
F
Sig.
t
df
Sig.（双侧）
均值差值
标准误差值
差分的95%置信区间
下限
上限
体重
假设方差相等
1.742
.198
4.056
27
.000
6.7260
1.6585
3.3231
10.1288
假设方差不相等
3.933
21.745
.001
6.7260
1.7101
3.1771
10.2748
表2共显示了两个T检验的结果，分别是方差齐性假设成立的结果和方差不齐的结果。
究竟以哪一个结果为准，还需要依赖方差齐性检验的结果。
在这里，齐性检验的显著性水平为0.198＞0.05，表明方差齐性。
因此，方差齐性假设成立所对应一行T检验的结果是正确的。
这样，我们能够认为本次T检验结果表明，显著性水平为0.000<0.05，因此在95％的置信度下，身高大于等于155厘米和小于155厘米男生的体重有显著性差异。
表3
组统计量
身高分组
N
均值
标准差
均值的标准误
肺活量
dimension1
1
13
2.4038
.40232
.11158
2
16
2.0156
.42297
.10574
表3的结果表明，身高大于等于155厘米男生肺活量的平均值为2.4038，标准差为0.40232，标准误为0.11158；身高小于155厘米男生肺活量的平均值为2.0156，标准差为0.42297，标准误为0.10574.
表4
独立样本检验
方差方程的Levene检验
均值方程的t检验
F
Sig.
t
df
Sig.（双侧）
均值差值
标准误差值
差分的95%置信区间
下限
上限
肺活量
假设方差相等
.002
.961
2.512
27
.018
.38822
.15456
.07110
.70534
假设方差不相等
2.525
26.277
.018
.38822
.15373
.07239
.70405
表4共显示了两个T检验的结果，分别是方差齐性假设成立的结果和方差不齐的结果。
在这里，齐性检验的显著性水平为0.961＞0.05，表明方差齐性。
因此，方差齐性假设成立所对应一行T检验的结果是正确的。
这样，我们能够认为本次T检验结果表明，显著性水平为0.018<0.05，因此在95％的置信度下，身高大于等于155厘米和小于155厘米男生的肺活量有显著性差异。
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