spss统计分析期末考试题Word格式.docx

1、学生成绩二.sav。要求：（1）将所给的两个 SPSS 数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并，并保存为“成绩.sav.”（2）对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理：1）按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量（包括平均成绩、标准差等）。2）计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3）把数学成绩分成优、良、中三个等级，规则为优（85），良（75 84）,中（74），并对优良中的人数进行统计。分析：（2）描述统计量 性别 N 极小值 极大值 均值 标准差 男 数学 4 77.00 85.00 82.2500 3.77492 有效的 N（列表状态）4 女 数学

2、 16 67.00 90.00 78.5000 7.09930 有效的 N（列表状态）16 注：成绩优良表示栏位 sxcj 优为 1 良为 2 中为 3 由表统计得，成绩为优的同学有 4人，占总人数的 20%；良的同学有 12人，占总人数的 60%；中的同学有 4 人，占总人数的 40%。二、（20分）为了解笔记本电脑的市场情况，针对笔记本电脑的 3 种品牌，进行了满意度调查，随机访问了 30位消费者，让他们选出自己满意的品牌，调查结果见下表，其中变量“职业”的取值中，1 表示文秘人员，2表示管理人员，3表示工程师，4表示其他人；3个品牌变量的取值中，1表示选择，0表示未选 数据见 Excel

3、 数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题（1）将所给数据的 Excel 文件导入到 SPSS 中，要求 SPSS 数据文件写出数据结构（包括变量名，变量类型，变量值标签等）命，并保存为：“调查.Sav”。（2）试利用多选项分析，利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况；分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。Case Summary Cases Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent$set1a 29 96.7%1 3.3%30 100.0%a.Group$set1 Frequencies Responses

4、Percent of Cases N Percent 消费者的不同品牌的满意程度 a 未选 56 64.4%193.1%选择 31 35.6%106.9%Total 87 100.0%300.0%由表可得，Total 项是应答次数，本例剔除缺失数据后为 87次，第三列是应答百分比，分母 87，第四列也是百分比，分母是样本 29。被调查者中有 64.4%的人购买电脑未选择品牌，36.6%的人选择了电脑品牌。Case Summary Cases Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent 职业*$set1 29 96.7%1 3.3%30 1

5、00.0%职业*$set1 Crosstabulation 消费者的不同品牌的满意程度a Total 未选 选择 职业 文秘人员 Count 11 7 6 管理人员 Count 4 8 4 工程师 Count 16 8 8 其他人 Count 25 8 11 Total Count 56 31 29 Percentages and totals are based on respondents.a.Group 分析得，购买电脑未选择品牌的人为文秘人员的有 11 人，工程师有 16人，管理人员的最少，大部分人员为其他人；而选择品牌的人数都差不多。三、（20分）入户推销有五种方法。某大公司想比较这

6、五种方法有无显著的效果差异，设计了一项实验。从尚无推销经验的应聘人员中随机挑选一部分，并随机地将他们分为五个组，每组用一种推销方法培训。一段时期后得到他们在一个月内的推销额，如下表所示（SPSS 数据见“入户推销.sav”）:第一组 20.0 16.8 17.9 21.2 23.9 26.8 22.4 第二组 24.9 21.3 22.6 30.2 29.9 22.5 20.7 第三组 16.0 20.1 17.3 20.9 22.0 26.8 20.8 第四组 17.5 18.2 20.2 17.7 19.1 18.4 16.5 第五组 25.2 26.2 26.9 29.3 30.4 29

7、.7 28.3 1.利用单因素方差分析方法分析这五种推销方式是否存在显著差异。2.绘制各组的均值对比图，并利用 LSD方法进行多重比较检验，说明那组推销方式最好？Test of Homogeneity of Variances 销售额 Levene Statistic df1 df2 Sig.2.046 4 30.113 不同推销方式下销售额的方差齐性检验值为 2.046，对应的 P 值为 0.113，如果显著水平为 0.05，由于 P 值大于显著水平，因此应接受原假设，认为推销方式没有对销售额产生影响，不同推销方式对销售额的影响全为 0.ANOVA 销售额 Sum of Squares df

8、 Mean Square F Sig.Between Groups（Combined）406.627 4 101.657 11.304.000 Linear Term Contrast 35.004 1 35.004 3.892.058 Deviation 371.623 3 123.874 13.775.000 Within Groups 269.789 30 8.993 Total 676.415 34 F统计量为 11.304；3.892；123.775，对应的 P 值为 0.000；0.058；0.000，如果显著水平为 0.05，由于 P 值小于显著水平，因此应拒绝原假设，认为推销方

9、式对销售额产生影响，不同推销方式对销售额的影响不全为 0。多重比较 销售额 LSD（I）推销方式（J）推销方式 均值差（I-J）标准误 显著性 95%置信区间 下限 上限 第一组 第二组-3.30000*1.60294.048-6.5736-.0264 第三组.72857 1.60294.653-2.5451 4.0022 第四组 3.05714 1.60294.066-.2165 6.3308 第五组-6.71429*1.60294.000-9.9879-3.4406 第二组 第一组 3.30000*1.60294.048.0264 6.5736 第三组 4.02857*1.60294.01

10、8.7549 7.3022 第四组 6.35714*1.60294.000 3.0835 9.6308 第五组-3.41429*1.60294.041-6.6879-.1406 第三组 第一组-.72857 1.60294.653-4.0022 2.5451 第二组-4.02857*1.60294.018-7.3022-.7549 第四组 2.32857 1.60294.157-.9451 5.6022 第五组-7.44286*1.60294.000-10.7165-4.1692 第四组 第一组-3.05714 1.60294.066-6.3308.2165 第二组-6.35714*1.602

11、94.000-9.6308-3.0835 第三组-2.32857 1.60294.157-5.6022.9451 第五组-9.77143*1.60294.000-13.0451-6.4978 第五组 第一组 6.71429*1.60294.000 3.4406 9.9879 第二组 3.41429*1.60294.041.1406 6.6879 第三组 7.44286*1.60294.000 4.1692 10.7165 第四组 9.77143*1.60294.000 6.4978 13.0451*.均值差的显著性水平为 0.05。四、（20分）利用“入户推销.sav”数据完成以下问题：（1）

12、按照性别建立推销员频率分布表及销售额的直方图；（2）利用交叉列联表分析不同性别推销人员参与销售方式状况；（3）利用参数检验来分析不同性别推销人员的销售额是否有显著性差异？（1）Statistics 性别 性别 销售额 男 N Valid 19 19 Missing 0 0 女 N Valid 16 16 Missing 0 0 性别 频率 百分比 有效百分比 累积百分比 有效 男 19 54.3 54.3 54.3 女 16 45.7 45.7 100.0 合计 35 100.0 100.0 （2）性别*推销方式 交叉制表 推销方式 合计 第一组 第二组 第三组 第四组 第五组 性别 男计数

13、4 4 4 3 4 19 期望的计数 3.8 3.8 3.8 3.8 3.8 19.0 性别 中的%21.1%21.1%21.1%15.8%21.1%100.0%推销方式 中的%57.1%57.1%57.1%42.9%57.1%54.3%总数的%11.4%11.4%11.4%8.6%11.4%54.3%残差.2.2.2-.8.2 标准残差.1.1.1-.4.1 女计数 3 3 3 4 3 16 期望的计数 3.2 3.2 3.2 3.2 3.2 16.0 性别 中的%18.8%18.8%18.8%25.0%18.8%100.0%推销方式 中的%42.9%42.9%42.9%57.1%42.9%

14、45.7%总数的%8.6%8.6%8.6%11.4%8.6%45.7%残差-.2-.2-.2.8-.2 标准残差-.1-.1-.1.4-.1 合计 计数 7 7 7 7 7 35 期望的计数 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 35.0 性别 中的%20.0%20.0%20.0%20.0%20.0%100.0%推销方式 中的%100.0%100.0%100.0%100.0%100.0%100.0%总数的%20.0%20.0%20.0%20.0%20.0%100.0%组统计量 性别 N 均值 标准差 均值的标准误 销售额 男 19 22.4684 4.65284 1.06744 女 16 2

15、2.6062 4.37088 1.09272 独立样本检验 方差方程的 Levene 检验 均值方程的 t 检验 差分的 95%置信区间 F Sig.t df Sig.（双侧）均值差值 标准误差值 下限 上限 销售额 假设方差相等.067.798-.090 33.929-.13783 1.53601-3.26286 2.98721 假设方差不相等 -.090 32.571.929-.13783 1.52757-3.24724 2.97158 不同性别的销售人员对销售额无显著影响。五、（20分）已知我国 2003 年部分地区城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出如下表所示：（单位：元）（1）绘制

16、城镇居民人均可支配收入与人均消费性支出的相关图（散点图）；（2）利用相关系数分析城镇居民人均可支配收入与人均消费性支出之间的关系？（3）如果有相关关系，建立一元线性回归模型，解释输出结果。地 区 人均消费性支出（Y）人均可支配收入（X）地 区 人均消费性支出（Y）人均可支配收入（X）北京 11123.8 13882.6 湖北 5963.3 7322 天津 7867.5 10312.9 湖南 6082.6 7674.2 河北 5439.8 7239.1 广东 9636.3 12380.4 山西 5105.4 7005 广西 5763.5 7785 内蒙古 5419.1 7012.9 海南 550

17、2.4 7259.3 辽宁 6077.9 7240.6 重庆 7118.1 8093.7 吉林 5492.1 7005.2 四川 5759.2 7041.9 黑龙江 5015.2 6678.9 贵州 4949 6569.2 上海 11040.3 14867.5 云南 6023.6 7643.6 江苏 6708.6 9262.5 西藏 8045.3 8765.5 浙江 9712.9 13179.5 陕西 5666.5 6806.4 安徽 5064.3 6778 甘肃 5298.9 6657.2 福建 7356.3 9999.5 青海 5400.2 6745.3 相关性 人均消费性支出 Y 人均可

18、支配收入 X 人均消费性支出 Y Pearson 相关性 1.976*显著性（双侧）.000 N 26 26 人均可支配收入 X Pearson 相关性.976*1 显著性（双侧）.000 N 26 26*.在.01 水平（双侧）上显著相关。城镇居民人均可支配收入与人均消费性支出之间存在高度相关关系。（3）系数 a 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig.B 标准 误差 试用版 1（常量）354.693 294.520 1.204.240 人均可支配收入 X.739.033.976 22.169.000 a.因变量:人均消费性支出 Y Y=354.693+0.739X 意味着人均可支配收入 X每增加一个单位，就会使人均消费性支出 Y增加 0.739个单位。