《统计分析与SPSS的应用第五版》课后练习答案第7章.docx
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《统计分析与SPSS的应用第五版》课后练习答案第7章
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》课后练习答案（第7章）
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）
课后练习答案
第7章SPSS的非参数检验
1、为分析不同年龄段人群对某商品满意程度的异同，进行随机调查收集到以下数据：
满意程度
年龄段
青年
中年
老年
很不满意
126
297
156
不满意
306
498
349
满意
88
61
75
很满意
27
17
44
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
卡方检验
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
6
.000
线性关联
.008
1
.930
McNemar-Bowker检验
.
.
.b
有效个案数
2044
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
.333
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。
10
个案总计
20
运行次数
3
Z
-3.446
渐近显著性（双尾）
.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
结果：
Mann-Whitney检验
列组
常住地位置
数字
等级平均值
等级之和
本次存款金额
沿海或中心繁华城市
200
149.65
29929.00
边远地区
82
121.63
9974.00
总计
282
检验统计a
本次存款金额
Mann-WhitneyU
6571.000
WilcoxonW
9974.000
Z
-2.627
渐近显著性（双尾）
.009
a.分组变量：
常住地位置
双样本Kolmogorov-Smirnov检验
频率
常住地位置
数字
本次存款金额
沿海或中心繁华城市
200
边远地区
82
总计
282
检验统计a
本次存款金额
最极端差分
绝对
.152
正
.019
负
-.152
Kolmogorov-SmirnovZ
1.162
渐近显著性（双尾）
.135
a.分组变量：
常住地位置
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
结果：
Mann-Whitney检验
列组
品牌
数字
等级平均值
等级之和
重量
A品牌
12
7.96
95.50
B品牌
12
17.04
204.50
总计
24
检验统计a
重量
Mann-WhitneyU
17.500
WilcoxonW
95.500
Z
-3.148
渐近显著性（双尾）
.002
精确显著性[2*（单尾显著性）]
.001b
a.分组变量：
品牌
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
结果：
Friedman检验
列组
等级平均值
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
检验统计a
数字
300
卡方
1212.907
自由度
7
渐近显著性
.000
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：
重量[weight]、品牌[brand]→确定
Wilcoxon带符号等级检验
列组
数字
等级平均值
等级之和
喝酒后-喝酒前
负秩
0a
.00
.00
正秩
10b
5.50
55.00
结
0c
总计
10
a.喝酒后<喝酒前
b.喝酒后>喝酒前
c.喝酒后=喝酒前
检验统计a
喝酒后-喝酒前
Z
-2.803b
渐近显著性（双尾）
.005
a.Wilcoxon带符号等级检验
b.基于负秩。
因概率P值小于显著性水平（0.05），应拒绝原假设，喝酒前后刹车反映时间存在显著差异
8、为分析大众对牛奶品牌是否具有偏好性，随机挑选超市了收集其周一至周六各天三种品牌牛奶的日销售额数据，如下表：
星期
包装方式1
包装方式2
包装方式3
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
11.40
6.40
13.80
11.20
8.30
7.30
5.80
8.60
7.00
10.80
8.80
6.20
3.50
7.50
9.80
10.40
9.30
2.50
请选择恰当的非参数检验方法，以恰当形式组织上述数据进行分析，并说明分析结论。
多配对样本的friedman检验（与第6题相同）
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
列组
等级平均值
品牌1
2.33
品牌2
2.00
品牌3
1.67
检验统计a
数字
6
卡方
1.333
自由度
2
渐近显著性
.513
a.Friedman检验
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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