统计分析与SPSS的应用考试

《统计分析软件》试（题）卷 班级 XXXX 姓名 XXX 学号 XXX 题号 成绩 一 二 三 四 五 六 总成绩 说明：1.本试卷分析结果写在每个题目下面（即所留空白处）； 2.考试时间为100分钟； 3.每个试题20分。

一、（20分）已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件，学生成绩一.sav； 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(X≥85)，良(75≤X≤84),中(X≤74)，并对优良中的人数进行统计。

（1）

（2）1）

2）

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。

（

1

）

2 。 $set1 Frequencies 不同品牌的满意度a Total a. Group 1 Responses N 6 6 Percent 100.0% 100.0% Percent of Cases 300.0% 300.0%

三、(20分)入户推销有五种方法。某大公司想比较这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 第二组 第三组 第四组 第五组 20.0 24.9 16.0 17.5 25.2 16.8 21.3 20.1 18.2 26.2 17.9 22.6 17.3 20.2 26.9 21.2 30.2 20.9 17.7 29.3 23.9 29.9 22.0 19.1 30.4 26.8 22.5 26.8 18.4 29.7 22.4 20.7 20.8 16.5 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？

1.

原假设为：不同的推销方法对销售额没有影响。

观测变量销售额的离差平方总和为676.415；F统计量的观测值为11.304。对应的P-值近似为0。如果显著性水平?为0.05，由于概率P-值小于显著性水平?，因此应拒绝原假设，认为不同的推销办法对销售额产生了显著影响，不同的推销方法对销售额的影响效应不全为0。 2

如果显著性水平?为0.05，在LSD方法中第一组与第二组和第五组是有显著性差异

的，而与第三组第四组是无显著性差异的。

四、（20分）利用“入户推销.sav”数据完成以下问题： （1）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？ 解：（1） Statistics 性别 男 N Valid Missing 女 N Valid Missing 性别 19 0 16 0 销售额 19 0 16 0 销售额 Cumulative 性别 男 Valid 16.00 16.80 17.30 17.50 18.20 20.00 20.10 20.20 20.80 21.20 22.50 22.60 23.90 25.20 26.90 Frequency 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Percent 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 Valid Percent 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 Percent 5.3 10.5 15.8 21.1 26.3 31.6 36.8 42.1 47.4 52.6 57.9 63.2 68.4 73.7 78.9

28.30 29.30 29.90 30.20 Total 女 Valid 16.50 17.70 17.90 18.40 19.10 20.70 20.90 21.30 22.00 22.40 24.90 26.20 26.80 29.70 30.40 Total 1 1 1 1 19 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 16 5.3 5.3 5.3 5.3 100.0 6.3 6.3 6.3 6.3 6.3 6.3 6.3 6.3 6.3 6.3 6.3 6.3 12.5 6.3 6.3 100.0 5.3 5.3 5.3 5.3 100.0 6.3 6.3 6.3 6.3 6.3 6.3 6.3 6.3 6.3 6.3 6.3 6.3 12.5 6.3 6.3 100.0 84.2 89.5 94.7 100.0 6.3 12.5 18.8 25.0 31.3 37.5 43.8 50.0 56.3 62.5 68.8 75.0 87.5 93.8 100.0

（2） Case Processing Summary N Valid Percent N Cases Missing Percent N Total Percent Case Processing Summary 推销方式 * 性别 N 35 Valid Percent 100.0% N Cases Missing Percent 0 .0% N 35 Total Percent 100.0% 推销方式 * 性别 Crosstabulation 推销方式 第一组 Count Expected Count % within 推销方式 % within 性别 % of Total Residual Std. Residual 男 性别 女 4 3.8 57.1% 21.1% 11.4% .2 .1 4 3.8 57.1% 21.1% 11.4% .2 .1 4 3.8 57.1% 21.1% 11.4% .2 .1 3 3.8 3 3.2 42.9% 18.8% 8.6% -.2 -.1 3 3.2 42.9% 18.8% 8.6% -.2 -.1 3 3.2 42.9% 18.8% 8.6% -.2 -.1 4 3.2 Total 7 7.0 100.0% 20.0% 20.0% 7 7.0 100.0% 20.0% 20.0% 第二组 Count Expected Count % within 推销方式 % within 性别 % of Total Residual Std. Residual 7 7.0 100.0% 20.0% 20.0% 第三组 Count Expected Count % within 推销方式 % within 性别 % of Total Residual Std. Residual 7 7.0 第四组 Count Expected Count % within 推销方式 % within 性别 % of Total Residual Std. Residual 第五组 Count Expected Count % within 推销方式 % within 性别 % of Total Residual Std. Residual Total Count Expected Count % within 推销方式 % within 性别 % of Total 42.9% 15.8% 8.6% -.8 -.4 4 3.8 57.1% 21.1% 11.4% .2 .1 19 19.0 54.3% 100.0% 54.3% 57.1% 25.0% 11.4% .8 .4 3 3.2 42.9% 18.8% 8.6% -.2 -.1 16 16.0 45.7% 100.0% 45.7% 100.0% 20.0% 20.0% 7 7.0 100.0% 20.0% 20.0% 35 35.0 100.0% 100.0% 100.0%

Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases .461a .459 .056 35 df 4 4 1 Asymp. Sig. (2-sided) .977 .977 .813 a. 10 cells (100.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 3.20.

在所调查的35人当中，有19个为男，16个为女，分别占总样本的54.3%和45.7%，可见男生占多数。推销方式第一组、第二组、第三组、第四组、第五组样本量分别为7、7、7、7、7，占总样本的20%、20%、20%、20%、20%。其次，对不同推销方式进行分析，在第一组中，男生和女生的人数分别为4和3，占总样本的11.4%和8.6%，第二组中男生和女生分别为4个和3个，占总样本的11.4%和8.6%，第三组中男生和女生分别为4个和3个，占总样本的11.4%和8.6%，第四组中男生和女生分别为4个和3个，占总样本的11.4%和8.6%，第五组中男生和女生分别为4个和3个，占总样本的11.4%和8.6%。 （3 ） Group Statistics 销售额 性别 男 女 N 19 16 Mean 22.4684 22.6062 Std. Deviation 4.65284 4.37088 Std. Error Mean 1.06744 1.09272

Independent Samples Test 销售额 Levene's Test for Equality of Variances t-test f F Equal variances assumed Equal variances not assumed .067 Sig. .798 t -.090 -.090 df 33 32.571 Sig. (2-tailed) Mean D.929 .929 由第一个表可以看出，男生和女生的销售额的样本平均值差不多相等，女生稍大于男生一点。由第二个表可以看出，F统计量为0.067，对应的P值为0.798.如果显著水平为?为0.05，由于P值大于0.05，可以认为两个总体的方差不显著。其中t统计量为-0.090，对应的双尾概率p值为0.929，如果显著性水平为0.05，p值大于0.05，可以认为两总体的均值不显著。

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 北京 天津 河北 山西 内蒙古 辽宁 人均消费性支出（Y） 11123.8 7867.5 5439.8 5105.4 5419.1 6077.9 人均可支配收入(X) 13882.6 10312.9 7239.1 7005 7012.9 7240.6 湖北 湖南 广东 广西 海南 重庆 地 区 人均消费性支出（Y） 5963.3 6082.6 9636.3 5763.5 5502.4 7118.1 人均可支配收入(X) 7322 7674.2 12380.4 7785 7259.3 8093.7 吉林 黑龙江 上海 江苏 浙江 安徽 福建 （

5492.1 5015.2 11040.3 6708.6 9712.9 5064.3 7356.3 7005.2 6678.9 14867.5 9262.5 13179.5 6778 9999.5 1

四川 贵州 云南 西藏 陕西 甘肃 青海 5759.2 4949 6023.6 8045.3 5666.5 5298.9 5400.2 7041.9 6569.2 7643.6 8765.5 6806.4 6657.2 6745.3 ）

人均消费性支出与人均可支配收入的简单相关系数为0.976>0.8 说明两者间存在强相

关性，其中相关系数P-接近于0 。因此，当显著水平?为0.05或0.01时，应拒绝相关系数检验原假设

3

第三问：如果有相关关系，建立一元线性回归模型，解释输出结果

Y=354.693+0.739X

即为一元线性回归的模型及其输出结果

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