《统计分析与SPSS的应用(第五版)》(薛薇)
课后练习答案
1、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高,如果按照英语六级考试的话,一般平均得分为75分。现从雇员中随机选出11人参加考试,得分如下: 80, 81, 72, 60, 78, 65, 56, 79, 77,87, 76 请问该经理的宣称是否可信。
原假设:样本均值等于总体均值 即u=u0=75
步骤:生成spss数据→分析→比较均值→单样本t检验→相关设置→输出结果(Analyze->compare means->one-samples T test;)
采用单样本T检验(原假设H0:u=u0=75,总体均值与检验值之间不存在显著差异);
单个样本统计量 | |||||||||||
N | 均值 | 标准差 | 均值的标准误 | ||||||||
成绩 | 11 | 73.73 | 9.551 | 2.880 | |||||||
单个样本检验 | |||||||||||
检验值 = 75 | |||||||||||
t | df | Sig.(双侧) | 均值差值 | 差分的 95% 置信区间 | |||||||
下限 | 上限 | ||||||||||
成绩 | -.442 | 10 | .668 | -1.273 | -7.69 | 5.14 | |||||
分析:指定检验值:在test后的框中输入检验值(填75),最后ok!
分析:N=11人的平均值(mean)为73.7,标准差(std.deviation)为9.55,均值标准误差(std error mean)为2.87.t统计量观测值为-4.22,t统计量观测值的双尾概率p-值(sig.(2-tailed))为0.668,六七列是总体均值与原假设值差的95%的置信区间,为(-7.68,5.14),由此采用双尾检验比较a和p。T统计量观测值的双尾概率p-值(sig.(2-tailed))为0.668>a=0.05所以不能拒绝原假设;且总体均值的95%的置信区间为(67.31,80.14),所以均值在67.31~80.14内,75包括在置信区间内,所以经理的话是可信的。
2、在某年级随机抽取35名大学生,调查他们每周的上网时间情况,得到的数据如下(单位:小时):
(1) 请利用SPSS对上表数据进行描述统计,并绘制相关的图形。
(2) 基于上表数据,请利用SPSS给出大学生每周上网时间平均值的95%的置信区间。
(1)分析描述统计描述、频率
(2)分析比较均值单样本T检验
每周上网时间的样本平均值为27.5,标准差为10.7,总体均值95%的置信区间为23.8-31.2.
3、经济学家认为决策者是对事实做出反应,不是对提出事实的方式做出反应。然而心理学家则倾向于认为提出事实的方式是有关系的。为验证哪种观点更站得住脚,调查者分别以下面两种不同的方式随机访问了足球球迷。
原假设:决策与提问方式无关,即u-u0=0
步骤:生成spss数据→分析→比较均值→两独立样本t检验→相关设置→输出结果
表5-3
组统计量 | |||||
提问方式 | N | 均值 | 标准差 | 均值的标准误 | |
决策 | 丢票再买 | 200 | .46 | .500 | .035 |
丢钱再买 | 183 | .88 | .326 | .024 | |
表5-4
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 | |||||||||
决策 | 假设方差相等 | 257.985 | .000 | -9.640 | 381 | .000 | -.420 | .044 | -.505 | -.334 |
假设方差不相等 | -9.815 | 345.536 | .000 | -.420 | .043 | -.504 | -.336 | |||
分析:由表5-3可以看出,提问方式不同所做的相同决策的平均比例是46%和88%,认为决策者的决策与提问方式有关。由表5-4看出,独立样本在0.05的检验值为0,小于0.05,故拒绝原假设,认为决策者对事实所作出的反应与提问方式有关,心理学家的观点更站得住脚。
分析:
从上表可以看出票丢仍买的人数比例为46%,钱丢仍买的人数比例为88%,两种方式的样本比例有较大差距。
1.两总体方差是否相等F检验:F的统计量的观察值为257.98,对应的
P值为0.00,;如果显著性水平为0.05,由于概率P值小于0.05,两种方式的方差有显著差异。
看假设方差不相等行的结果。2.两总体均值(比例)差的检验:.T统计量的观测值为-9.815,对应的双尾概率为0.00,T统计量对应的概率P值<0.05,故推翻原假设,表明两总体比例有显著差异.更倾向心理学家的说法。
4、一种植物只开兰花和白花。按照某权威建立的遗传模型,该植物杂交的后代有75%的几率开兰花,25%的几率开白花。现从杂交种子中随机挑选200颗,种植后发现142株开了兰花,请利用SPSS进行分析,说明这与遗传模型是否一致?
原假设:开蓝花的比例是75%,即u=u0=0.75
步骤:生成spss数据→分析→比较均值→单样本t检验→相关设置→输出结果
表5-5
单个样本统计量 | ||||
N | 均值 | 标准差 | 均值的标准误 | |
开花种类 | 200 | 1.29 | .455 | .032 |
表5-6
单个样本检验 | ||||||
检验值 = 0.75 | ||||||
t | df | Sig.(双侧) | 均值差值 | 差分的 95% 置信区间 | ||
下限 | 上限 | |||||
开花种类 | 16.788 | 199 | .000 | .540 | .48 | .60 |
分析:由于检验的结果sig值为0,小于0.05,故拒绝原假设,由于检验区间为(1.23,1.35),0.75不在此区间内,进一步说明原假设不成立,故认为与遗传模型不一致。
5、给幼鼠喂以不同的饲料,用以下两种方法设计实验:方式1:同一鼠喂不同的饲料所测得的体内钙留存量数据如下:
鼠号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
饲料1 | 33.1 | 33.1 | 26.8 | 36.3 | 39.5 | 30.9 | 33.4 | 31.5 | 28.6 |
饲料2 | 36.7 | 28.8 | 35.1 | 35.2 | 43.8 | 25.7 | 36.5 | 37.9 | 28.7 |
方式2:甲组有12只喂饲料1,乙组有9只喂饲料2所测得的钙留存量数据如下:
甲组饲料1:29.7 26.7 28.9 31.1 31.1 26.8 26.3 39.5 30.9 33.4 33.1 28.6 |
乙组饲料2:28.7 28.3 29.3 32.2 31.1 30.0 36.2 36.8 30.0 |
请选用恰当方法对上述两种方式所获得的数据进行分析,研究不同饲料是否使幼鼠体内钙的留存量有显著不同。
原假设:不同饲料使幼鼠体内钙的留存量无显著不同。
方式1步骤:生成spss数据→分析→比较均值→配对样本t检验→相关设置→输出结果
表5-7
成对样本统计量 | |||||
均值 | N | 标准差 | 均值的标准误 | ||
对 1 | 饲料1钙存量 | 32.578 | 9 | 3.8108 | 1.2703 |
饲料2钙存量 | 34.267 | 9 | 5.5993 | 1.8664 | |
表5-8
成对样本相关系数 | ||||
N | 相关系数 | Sig. | ||
对 1 | 饲料1钙存量 & 饲料2钙存量 | 9 | .571 | .108 |
表5-9
成对样本检验 | |||||||||
成对差分 | t | df | Sig.(双侧) | ||||||
均值 | 标准差 | 均值的标准误 | 差分的 95% 置信区间 | ||||||
下限 | 上限 | ||||||||
对 1 | 饲料1钙存量 - 饲料2钙存量 | -1.6889 | 4.6367 | 1.5456 | -5.2529 | 1.8752 | -1.093 | 8 | .306 |
方式2步骤:生成spss数据→分析→比较均值→独立样本t检验→相关设置→输出结果
表5-10
组统计量 | ||||||
饲料类型 | N | 均值 | 标准差 | 均值的标准误 | ||
钙存量 | dimension1 | 饲料1 | 12 | 30.508 | 3.6882 | 1.0647 |
饲料2 | 9 | 31.400 | 3.1257 | 1.0419 | ||
表5-11
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 | |||||||||
钙存量 | 假设方差相等 | .059 | .811 | -.584 | 19 | .566 | -.8917 | 1.5268 | -4.0873 | 2.3040 |
假设方差不相等 | -.599 | 18.645 | .557 | -.8917 | 1.4897 | -4.0136 | 2.2303 | |||
分析:采用配对样本t检验法所得结果如表5-7,5-8,5-9所示,配对样本的分析结果可以看出两组的平均差是1.789在置信区间内(-5.2529,1.8752) 同时sig值为0.153>0.05 不应该拒绝原假设。采用独立样本t检验法所得结果如表5-10,5-11所示,可以看出均值差为0.892在置信区间内 sig值为0.405,大于0.05 ,故不能拒绝原假设。所以,两种饲料使用后的钙存量无显著差异。
6、如果将第2章第9题的数据看作是来自总体的样本,试分析男生和女生的课程平均分是否存在显著差异?
原假设:男女生课程平均分无显著差异
步骤:分析→比较均值→单因素分析→因变量选择课程,因子选择性别进行→输出结果:
表5-12
描述 | ||||||||
poli | ||||||||
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 | |||||||
female | 30 | 78.8667 | 10.41793 | 1.90205 | 74.9765 | 82.7568 | 56.00 | 94.00 |
male | 30 | 76.7667 | 18.73901 | 3.42126 | 69.7694 | 83.7639 | .00 | 96.00 |
总数 | 60 | 77.8167 | 15.06876 | 1.94537 | 73.9240 | 81.7093 | .00 | 96.00 |
表5-13
ANOVA | |||||
poli | |||||
平方和 | df | 均方 | F | 显著性 | |
组间 | 66.150 | 1 | 66.150 | .288 | .594 |
组内 | 13330.833 | 58 | 229.842 | ||
总数 | 13396.983 | 59 | |||
分析:由表5-12和5-13可以看,出男生和女生成绩平均差为1.4021在置信区间内 sig值为0.307,大于0.05,故不能拒绝原假设,即认为男生和女生的平均成绩没有显著差异
7、如果将第2章第9题的数据看作是来自总体的样本,试分析哪些课程的平均分差异不显著。
步骤:计算出各科的平均分:转换→计算变量→相关的设置
表5-14
组统计量 | |||||
sex | N | 均值 | 标准差 | 均值的标准误 | |
average | female | 30 | 67.5208 | 9.08385 | 1.65848 |
male | 30 | 68.9229 | 9.85179 | 1.79868 | |
重新建立SPSS数据→分析→比较均值→单因素→进行方差齐性检验→选择Tukey方法进行检验。
利用配对样本T检验,逐对检验
8、以下是对促销人员进行培训前后的促销数据: 试分析该培训是否产生了显著效果。
培训前 | 440 | 500 | 580 | 460 | 490 | 480 | 600 | 590 | 430 | 510 | 320 | 470 |
培训后 | 620 | 520 | 550 | 500 | 440 | 540 | 500 | 640 | 580 | 620 | 590 | 620 |
原假设:培训前后效果无显著差异
步骤:生成spss数据→分析→比较均值→配对样本t检验→相关设置→输出结果
表5-15
成对样本统计量 | |||||
均值 | N | 标准差 | 均值的标准误 | ||
对 1 | 培训前 | 489.17 | 12 | 78.098 | 22.545 |
培训后 | 560.00 | 12 | 61.938 | 17.880 | |
表5-16
成对样本相关系数 | ||||
N | 相关系数 | Sig. | ||
对 1 | 培训前 & 培训后 | 12 | -.135 | .675 |
表5-17
成对样本检验 | |||||||||
成对差分 | t | df | Sig.(双侧) | ||||||
均值 | 标准差 | 均值的标准误 | 差分的 95% 置信区间 | ||||||
下限 | 上限 | ||||||||
对 1 | 培训前 - 培训后 | -70.833 | 106.041 | 30.611 | -138.209 | -3.458 | -2.314 | 11 | .041 |
成对样本检验 | |||||||||
成对差分 | t | df | Sig.(双侧) | ||||||
均值 | 标准差 | 均值的标准误 | 差分的 95% 置信区间 | ||||||
下限 | 上限 | ||||||||
对 1 | 培训前 - 培训后 | -70.833 | 106.041 | 30.611 | -138.209 | -3.458 | -2.314 | 11 | 0.41 |
分析:由表5-15,5-16,5-17可以看出,培训前与培训后的均值差为70.83 ,由sig值为0.041,小于0.05,故拒绝原假设,认为培训前后有显著差异 即培训产生了显著效果
本文来源:https://www.2haoxitong.net/k/doc/a2329b69cec789eb172ded630b1c59eef8c79a24.html
文档为doc格式