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ee081221104张龙善sn 长 春 理 工 大 学 试 题 纸, B 卷， 编号 2010 --- 2011 学年第 一 学期 命题教师 0812211 张荣艳 SPSS软件应用 科目 参考班级 题号 一 二 三 四 五 六 七 八 九 十 总分 学号 姓名 得分 16 32 8 56 张龙善 04 评阅人 得分 一、作图题(20分) 就工人和农民家庭背景的学生的数学成绩的数据(见数学成绩.sav)，要求计算工人和农民家庭背景学生各自数16 学成绩的平均值和差，比较哪一组数据更具有代表性;制作总体数学成绩的茎叶图，分析数据是否有奇异 值，是否服从正态分布，并写出99%的置信区间。 一方法:数据探测 二、命令:analyze—compare means—means Report 数学成绩 职业背 景 Mean N Std. Deviation 农民 80.4444 9 5.17472 工人 63.2727 11 8.77600 Total 71.0000 20 11.34159 农民均值:80.4444 标准差:5.14172 工人均值:63.2727 标准差:8.77600 茎叶图命令: analyze—descriptive statistics—explore 数学成绩 Stem-and-Leaf Plot for 职业背景= 农民 Frequency Stem & Leaf 1.00 7 . 2 2.00 7 . 58 5.00 8 . 01233 .00 8 . 1.00 9 . 0 Stem width: 10.00 Each leaf: 1 case(s) 从茎叶图可知，数据中没有奇异值 Tests of Normality a Shapiro-Wilk Kolmogorov-Smirnov职业背 景 Statistic df Sig. Statistic df Sig. *数学成绩 农民 .200 9 .200 .964 9 .840 *工人 .194 11 .200 .937 11 .488 a. Lilliefors Significance Correction *. This is a lower bound of the true significance. 设原假设:服从正态分布 备择假设:不服从正态分布 由sig=0.2>0.05,接受原假设 故服从正态分布。 Descriptives 职业背景 Statistic Std. Error 数学成绩 农民 Mean 80.4444 1.72491 99% Confidence Interval for Lower Bound 74.6567 Mean Upper Bound 86.2322 5% Trimmed Mean 80.3827 Median 81.0000 Variance 26.778 Std. Deviation 5.17472 Minimum 72.00 Maximum 90.00 Range 18.00 Interquartile Range 6.50 Skewness .153 .717 Kurtosis .818 1.400 工人 Mean 63.2727 2.64606 99% Confidence Interval for Lower Bound 54.8866 Mean Upper Bound 71.6588 5% Trimmed Mean 63.0253 Median 62.0000 Variance 77.018 Std. Deviation 8.77600 Minimum 51.00 Maximum 80.00 Range 29.00 Interquartile Range 14.00 Skewness .508 .661 Kurtosis -.065 1.279 由上图可知，工人家庭的学生的数学成绩的置信区间是:54.886--716588 农民家庭的学生的数学成绩的置信区间是:74.6567—86.2322(,4) 二、比较题(每小题10分，共40分) 得分 32 1、就住房状况调查问卷数据(见住房状况调查.sav)，比较被调查对象初中及初中以下、高中到大学、大学以上文化程度的人对未来三年购买住房的意愿, (@=0.05) 方法:独立样本的非参数检验 命令:一、分组transform—record into same variables RECODE 文化程度 (1=1) (4=3) (2 thru 3=2). EXECUTE. NPAR TESTS /K-W=未来三年 BY 文化程度(1 3) /MISSING ANALYSIS. 二、步骤 analyze—nonparametric test—k s Kruskal-Wallis Test Ranks 文化程度 N Mean Rank 未来三年 初中及以下 779 1341.64 高中(中专) 2070 1473.35 大学(专、本科) 31 1731.32 Total 2880 a,bTest Statistics 未来三年 Chi-Square 32.088 df 2 Asymp. Sig. .000 a. Kruskal Wallis Test b. Grouping Variable: 文化 程度 设原假设为:他们对未来三年买房的意愿没有差异 备择假设:他们对未来三年买房的意愿有差异 由sig=0.00<0.05 所以接受原假设，他们对未来三年买房的意愿有差异(,1) 2、为了研究学生的家庭职业背景对其数学成绩的影响，随机抽取了其他条件都相当的20名学生进行英语测验(见数学成绩.sav)，考试结果如下:请运用参数检 验和非参数检验两种方法比较不同的家庭职业背景对其数学成绩是否有显著影响,(@=0.05) 方法:一、参数检验 命令 analyze—compare means—indepent—samples t test Group Statistics 职业背 景 N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 数学成绩 农民 9 80.4444 5.17472 1.72491 工人 11 63.2727 8.77600 2.64606 Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means 95% Confidence Interval of the Difference Std. Error F Sig. t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Difference Lower Upper 数学成绩 Equal variances assumed 1.790 .198 5.166 18 .000 17.17172 3.32390 10.18846 24.15497 Equal variances not assumed 5.436 16.565 .000 17.17172 3.15863 10.49424 23.84919 原假设: 不同家庭背景对其数学成绩没有显著影响 备择假设:不同家庭背景对其数学成绩有显著影响 由上图可知 sig=0.00<0.05 所以拒绝原假设，接受备择假设 故不同的家庭背景对其数学成绩有显著影响(,1) 二、非参数检验 命令 analyze—nonparametric test-2 independent samples Ranks 职业背 景 N Mean Rank Sum of Ranks 数学成绩 农民 9 15.44 139.00 工人 11 6.45 71.00 Total 20 bTest Statistics 数学成绩 Mann-Whitney U 5.000 Wilcoxon W 71.000 Z -3.387 Asymp. Sig. (2-tailed) .001 aExact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] .000 a. Not corrected for ties. b. Grouping Variable: 职业背景 原假设: 不同家庭背景对其数学成绩没有显著影响 备择假设:不同家庭背景对其数学成绩有显著影响 由上图可知 sig=0.001<0.05 所以拒绝原假设，接受备择假设 故不同的家庭背景对其数学成绩有显著影响 3、消费者协会调查顾客对3种品牌的电视机的满意程度，共10名顾客参与了调查。数据表如下所示，请选择恰当的非参数检验的方法进行数据分析顾客对这三个 品牌的电视机的满意度有无显著性差异, 10名顾客对三个电视机品牌的满意度调查 TV1 TV2 TV3 顾客序号 1 1 0 0 1 1 1 2 3 0 0 0 1 1 1 4 1 1 5 0 1 1 6 0 1 1 7 0 1 1 1 8 1 1 9 0 1 1 10 0 方法:两配对样本的非参数检验 命令 analyze—nonparametric tests 2 related samples 分析 Ranks N Mean Rank Sum of Ranks a顾客满意度 - 电视机型号 Negative Ranks 16 9.16 146.50 bPositive Ranks 1 6.50 6.50 c Ties 13 Total 30 a. 顾客满意度 < 电视机型号 b. 顾客满意度 > 电视机型号 c. 顾客满意度 = 电视机型号 bTest Statistics 顾客满意度 - 电 视机型号 aZ -3.466 Asymp. Sig. (2-tailed) .001 a. Based on positive ranks. b. Wilcoxon Signed Ranks Test 原假设:消费者对电视机的满意度无显著差异 备择假设:消费者对电视机的满意度有显著差异 由上图可知 sig=0.001<0.05 所以拒绝原假设，接受备择假设 故消费者对电视机的满意度有显著差异(,6) 4、某营销公司对某商品采用了五种不同的营销手段，在五个不同地区销售，现从每个地区随机抽取一个规模相同的超市，得到该商品不同地区的销售资料(见 销售额.sav)。试检验不同地区是否对销售额有影响，如果有影响，要求利用LSD方法做多重比较。 方法:单因素方差分析 命令 analyze—compare means—one way—anova 分析 ANOVA 销售额 Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 335.360 4 83.840 3.073 .040 Within Groups 545.600 20 27.280 Total 880.960 24 原假设:不同地区对销售额无影响 备择假设:不同地区对销售额有影响 由上图可知 sig=0.04<0.05 所以拒绝原假设，接受备择假设 故不同地区对销售额有影响 ANOVA 销售额 Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 335.360 4 83.840 3.073 .040 Within Groups 545.600 20 27.280 Total 880.960 24 ANOVA 销售额 Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 335.360 4 83.840 3.073 .040 Within Groups 545.600 20 27.280 Total 880.960 24 Multiple Comparisons 销售额 LSD 95% Confidence Interval Mean Difference (I) 地区 (J) 地区 (I-J) Std. Error Sig. Lower Bound Upper Bound *1 2 9.20000 3.30333 .011 2.3094 16.0906 3 5.20000 3.30333 .131 -1.6906 12.0906 *4 8.40000 3.30333 .019 1.5094 15.2906 *5 10.00000 3.30333 .007 3.1094 16.8906 *2 1 -9.20000 3.30333 .011 -16.0906 -2.3094 3 -4.00000 3.30333 .240 -10.8906 2.8906 4 -.80000 3.30333 .811 -7.6906 6.0906 5 .80000 3.30333 .811 -6.0906 7.6906 3 1 -5.20000 3.30333 .131 -12.0906 1.6906 2 4.00000 3.30333 .240 -2.8906 10.8906 4 3.20000 3.30333 .344 -3.6906 10.0906 5 4.80000 3.30333 .162 -2.0906 11.6906 *4 1 -8.40000 3.30333 .019 -15.2906 -1.5094 2 .80000 3.30333 .811 -6.0906 7.6906 3 -3.20000 3.30333 .344 -10.0906 3.6906 5 1.60000 3.30333 .633 -5.2906 8.4906 *5 1 -10.00000 3.30333 .007 -16.8906 -3.1094 2 -.80000 3.30333 .811 -7.6906 6.0906 3 -4.80000 3.30333 .162 -11.6906 2.0906 4 -1.60000 3.30333 .633 -8.4906 5.2906 *. The mean difference is significant at the 0.05 level. 多重比较;1和2比较 sig=0.011<0.05 拒绝原假设 1和2 有影响 1和3比较sig=0.131>0.05 接受原假设 1和3无影响 1和4比较sig=0.019<0.05拒绝原假设 1和4 有影响 1和5比较sig=0.007<0.05拒绝原假设 1和5 有影响 2和3比较 sig=0.24.>0.05 接受原假设 2和3 无影响 2和4比较 sig=0811>0.05 接受原假设 2和4 无影响 2和5比较 sig=0.811.>0.05 接受原假设 2和5 无影响 长 春 理 工 大 学 试 题 纸, B 卷， 三、综合题(共20分) 得分 用多元回归分析36个员工多个心理变量值对员工满意度的回归方程，并判断回归方程的拟合效果，看是否 具有推论意义，哪一个自变量对因变量影响最大。见数据满意度.sav (@=0.05) 8 方法:多元线性回归分析命令 命令 analyze——-regression linear bVariables Entered/Removed Variables Variables Model Entered Removed Method 1 Z9, Z5, Z7, Z6, . Enter aZ8 a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: 满意度 bModel Summary Adjusted R Std. Error of the Model R R Square Square Estimate a1 .695 .483 .397 2.61113 a. Predictors: (Constant), Z9, Z5, Z7, Z6, Z8 b. Dependent Variable: 满意度 bANOVA Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. a1 Regression 191.460 5 38.292 5.616 .001 Residual 204.540 30 6.818 Total 396.000 35 a. Predictors: (Constant), Z9, Z5, Z7, Z6, Z8 b. Dependent Variable: 满意度 aCoefficients Standardized Unstandardized Coefficients Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 4.266 8.074 .528 .601 Z5 -.127 .080 -.223 -1.577 .125 Z6 .080 .079 .147 1.015 .318 Z7 -5.952 1.752 -.605 -3.396 .002 Z8 10.669 3.874 .499 2.754 .010 Z9 .298 .103 .409 2.876 .007 a. Dependent Variable: 满意度 aResiduals Statistics Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 14.8805 27.3540 23.0000 2.33886 36 Residual -4.62231 5.11950 .00000 2.41744 36 Std. Predicted Value -3.472 1.862 .000 1.000 36 Std. Residual -1.770 1.961 .000 .926 36 a. Dependent Variable: 满意度 原假设:不存在线性关系 备择假设:存在线性关系 Sig=0.002<0.05 所以拒绝原假设 接受备择假设 股存在线性关系(,12)