《统计分析与SPSS的应用》课后练习答案

〈统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第5章SPSS的 参数 转速和进给参数表a氧化沟运行参数高温蒸汽处理医疗废物pid参数自整定算法口腔医院集中消毒供应 检验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 保单样本pdf木马病毒样本下载上虞风机样本下载直线导轨样本下载电脑病毒样本下载 均值等于总体均值  即u=u0=75步骤：生成spss数据t分析t比较均值t单样本t检验t相关设置t输出结果（Analyze->comparemeans->one-samplesTtest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1173.739.5512.880单个样本检验检验值=75tdfSig.（双侧）均值差值差分的95%置信区间下限上限成绩-.44210.668-1.273-7.695.14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（stderrormean）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)2417262938628443983017  「263240102027  '1333153028352647251726451636293715(1)请利用SPSS对上 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 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One-SampleStatisticsNMeanStd.DeviationStdErrorMean上网旳闾3527.542910.7000^1JB0B64One-Sa)npleTestTestValue=0tdfSig.(2-taiied)Diflference95%ConftdencelirlervalofltieDifferenceLowerUpper上网1R1间15.22931.00027.5428523,867331.2184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t分析t比较均值t两独立样本t检验t相关设置t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厶J丿'<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检验差分的95%置信Sig.（双均值差标准误差区间FSig.tdf侧）值值下限上限决假设方差相等257.985.000-9.640381.000-.420.044-.505-.334策假设方差不相-9.815345.536.000-.420.043-.504-.336等分析：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，心理学家的观点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 关于失联党员情况说明岗位说明总经理岗位说明书会计岗位说明书行政主管岗位说明书 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t分析t比较均值t单样本t检验t相关设置t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2001.29.455.032表5-6单个样本检验检验值=0.75tdfSig.(双侧)均值差值差分的95%置信区间下限上限开花种类16.788199.000.540.48.60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 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 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123456789饲料133.133.126.836.339.530.933.431.528.6饲料236.728.835.135.243.825.736.537.928.7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1:29.726.728.931.131.126.826.339.530.933.433.128.6乙组饲料2:28.728.329.332.231.130.036.236.830.0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T分析T比较均值T配对样本t检验T相关设置T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32.57893.81081.2703饲料2钙存量34.26795.59931.8664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tdfSig.（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-1.68894.63671.5456-5.25291.8752-1.0938.306方式2步骤：生成spss数据t分析t比较均值t独立样本t检验t相关设置t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饲料11230.5083.68821.0647「  饲料2931.4003.12571.0419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FSig.tdfSig.（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-.58419.566-.89171.5268-4.08732.3040假设方差不相等-.59918.645.557-.89171.4897-4.01362.2303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t比较均值t单因素分析t因变量选择课程，因子选择性别进行t输出结果：表5-12poli描述均值的95%置信区间N均值标准差标准误下限上限极小值极大值female3078.866710.417931.9020574.976582.756856.0094.00male3076.766718.739013.4212669.769483.7639.0096.00总数6077.816715.068761.9453773.924081.7093.0096.00表5-13ANOVApoli平方和df均方F显著性组间66.150166.150.288.594组内13330.83358229.842总数13396.98359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t计算变量t相关的设置表5-14组统计量sexN均值标准差均值的标准误averagefemale3067.52089.083851.65848male3068.92299.851791.79868重新建立SPSS数据t分析T比较均值T单因素t进行方差齐性检验T选择Tukey方法进行检验。利用配对样本T检验，逐对检验成对样本检验成对差分tdfSig.（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-70.833106.04130.611-138.209-3.458-2.31411.041培训前440500580460490480600590430510320470培训后620520550500440540500640580620590620原假设：培训前后效果无显著差异步骤：生成SPSS数据T分析T比较均值T配对样本t检验T相关设置T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489.171278.09822.545培训后560.001261.93817.880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tdfSig.（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-70.833106.04130.611-138.209-3.458-2.314110.41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值为即培训产生了显著效果0.041,小于0.05,故拒绝原假设，认为培训前后有显著差异