《統(tǒng)計分析與SPSS的應(yīng)用》課后練習(xí)答案(第7章)

1、統(tǒng)計分析與SPSS的應(yīng)用（第五版）（薛薇）課后練習(xí)答案第7章SPSS的非參數(shù)檢驗1、為分析不同年齡段人群對某商品滿意程度的異同，進(jìn)行隨機(jī)調(diào)查收集到以下數(shù)據(jù):滿意程度年齡段青年中年老年很不滿意126297156不滿意306498349、卄彳滿意、886175很滿意271744請選擇恰當(dāng)?shù)姆菂?shù)檢驗方法，以恰當(dāng)形式組織上述數(shù)據(jù)，分析不同年齡段人群對該商品 滿意程度的分布狀況是否一致?？ǚ綑z驗步驟：（1）數(shù)據(jù) 加權(quán)個案 對“人數(shù)”加權(quán) 確定（2）分析描述統(tǒng)計交叉表格 行：滿意度；列：年齡 Statistics 如圖選擇 確定屈帚麺昭關(guān)It犧乜玄豹:門卿Ph i fD Crsm e r V|_J Co

2、rners 匚1-MB加 Kndaii tau-t下詢t?!l務(wù)如UI-! Kn-:alc tau c柏即可標(biāo)定7 Kappa1 tad凡廻（L7 McKern a-1 CoCTrgris and Moniel-Hacnszsliif計 週監(jiān)忡/l率比手芋汁 h純左貿(mào)丟培疑t+滿意程度*年齡交叉表計數(shù)年齡總計青年中年老年滿意程度很不滿意126297156579不滿意3064983491153滿意886175224很滿意27174488總計5478736242044卡方檢驗值自由度漸近顯著性向）（雙皮爾遜卡方6.000似然比（L）6.000線性關(guān)聯(lián).0081.930McNemar-Bowker

3、檢驗b有效個案數(shù)2044a. 0個單元格%）具有的預(yù)期計數(shù)少于 5。最小預(yù)期計數(shù)為b. 僅為PxP表格計算（其中P必須大于1 ）。因概率P值小于顯著性水平（），拒絕原假設(shè)，不同年齡度對該商品滿意程度不一致。2、利用第2章第7題數(shù)據(jù)，選擇恰當(dāng)?shù)姆菂?shù)檢驗方法，分析本次存款金額的總體分布與 正態(tài)分布是否存在顯著差異。單樣本K-S檢驗確定分析 非參數(shù)檢驗舊對話框1-樣本-KS 選擇相關(guān)項：本次存款金額A5結(jié)果如下:單樣本 Kolmogorov-Smirnov 檢驗本次存款金額數(shù)字282正態(tài)參數(shù)a,b平均值標(biāo)準(zhǔn)偏差最極端差分絕對.333正.292負(fù)檢驗統(tǒng)計.333漸近顯著性（雙尾）.000 ca.檢驗

4、分布是正態(tài)分布b. 根據(jù)數(shù)據(jù)計算。c. Lilliefors顯著性校正因概率P值小于顯著性水平（），拒絕原假設(shè)，與正態(tài)分布存在顯著差異。2、為對某條工業(yè)生產(chǎn)線的工作穩(wěn)定性進(jìn)行監(jiān)測，測量了該生產(chǎn)線連續(xù)加工的20個成品的直徑（單位：英寸），數(shù)據(jù)如下：?選擇恰當(dāng)?shù)姆菂?shù)檢驗方法，分析成品尺寸變化是由隨機(jī)因素造成的，還是由生產(chǎn)線 工作不穩(wěn)定導(dǎo)致的。單樣本游程檢驗分析 非參數(shù)檢驗 舊對話框 游程 選擇相關(guān)項：成品的直徑確定結(jié)果：游程檢驗成品的直徑檢驗值a個案數(shù) =檢驗值。10個案總計20運行次數(shù)3Z漸近顯著性（雙尾）.001a.中位數(shù)因概率P值小于顯著性水平（），拒絕原假設(shè)，認(rèn)為成品尺寸的變化是由生產(chǎn)線

5、工作不穩(wěn)定 導(dǎo)致的。4、利用第2章第7題數(shù)據(jù)，選擇恰當(dāng)?shù)姆菂?shù)檢驗方法，分析不同常住地人群本次存款金 額的總體分布是否存在顯著差異。兩獨立樣本的K-S檢驗分析 非參數(shù)檢驗舊對話框2-樣本-KS 選擇相關(guān)項：本次存款金額A5、常住地區(qū)位置A13 確定結(jié)果：Mann-Whitney 檢驗列組常住地位置數(shù)字等級平均值等級之和本次存款金額沿?；蛑行姆比A城市200邊遠(yuǎn)地區(qū)82總計282檢驗統(tǒng)計本次存款金額Mann-Whitney UWilcoxon WZ漸近顯著性（雙尾）.009a.分組變量：常住地位置雙樣本 Kolmogorov-Smirnov 檢驗頻率常住地位置數(shù)字本次存款金額沿?；蛑行姆比A城市20

6、0邊遠(yuǎn)地區(qū)82總計282檢驗統(tǒng)計a本次存款金額最極端差分絕對正負(fù).152.019Kolmogorov-Smirnov Z漸近顯著性（雙尾）.135a.分組變量：常住地位置因概率P值大于顯著性水平（），不應(yīng)拒絕原假設(shè)，認(rèn)為不同地區(qū)本次存取款金額的分布不 存在顯著差異。5、超市中有A,B兩種品牌的袋裝白糖，標(biāo)重均為400克。分別對兩種袋裝白糖進(jìn)行隨機(jī)抽樣并測得其實際重量（單位：克），數(shù)據(jù)如下:A品牌?B品牌?5請選擇適合的非參數(shù)檢驗方法，分析這兩種品牌的袋裝白糖的實際重量是否存在顯著差異。兩獨立樣本的曼-惠特尼檢驗分析非參數(shù)檢驗舊對話框2個獨立樣本- 選擇相關(guān)項：重量 weight、品牌 bra

7、nd 確定結(jié)果：Mann-Whitney 檢驗列組品牌數(shù)字等級平均值等級之和重量A品牌12B品牌12總計24檢驗統(tǒng)計a重量Mann-Whitney UWilcoxon WZ漸近顯著性（雙尾）.002精確顯著性2*（單尾顯著性）.001 ba. 分組變量：品牌b. 未修正結(jié)。因概率P值小于顯著性水平（），應(yīng)拒絕原假設(shè)，兩品牌白糖實際重量的分布存在顯著差異6、選擇恰當(dāng)?shù)姆菂?shù)檢驗方法，對“裁判打分.sav ”數(shù)據(jù)隨機(jī)選取10%勺樣本，并以恰當(dāng)形式重新組織數(shù)據(jù)后，分析不同國家裁判對運動員的打分標(biāo)準(zhǔn)是否一致。選擇恰當(dāng)?shù)姆菂?shù)檢驗方法，對裁判打分.sav數(shù)據(jù)隨機(jī)選取10%的樣本（數(shù)據(jù)文件在可供下載的壓縮

8、包中），并以恰當(dāng)?shù)男问街匦陆M織數(shù)據(jù)后，分析不同國家的裁判員對運動員打分標(biāo)準(zhǔn)是否一致。分析 非參數(shù)檢驗 舊對話框 K個相關(guān)樣本- 選擇相關(guān)項確定結(jié)果:Friedman 檢驗列組等級平均值意大利韓國羅馬尼亞法國中國美國俄羅斯 熱心觀眾檢驗統(tǒng)計數(shù)字300卡方自由度7漸近顯著性.000a. Friedman 檢驗因為Sig值為，小于檢驗水平為，所以應(yīng)拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為不同國家的裁判員對運動員打分標(biāo)準(zhǔn)一致。7、為研究喝酒是否顯著增加駕駛員在應(yīng)急情況下的剎車反應(yīng)時間，隨機(jī)測試了10名駕駛員飲用相同酒量前后的剎車反應(yīng)時間，數(shù)據(jù)如下：喝酒前喝酒后選擇恰當(dāng)?shù)姆菂?shù)檢驗方法對上述問題進(jìn)行分析。兩配對樣本的秩檢驗分

9、析非參數(shù)檢驗舊對話框2個相關(guān)樣本- 選擇相關(guān)項：重量 weight、品牌 bra nd 確定Wilcox on帶符號等級檢驗列組數(shù)字等級平均值等級之和喝酒后-喝酒前負(fù)秩0a.00.00正秩10b結(jié)0c總計10a. 喝酒后 喝酒前c. 喝酒后=喝酒前檢驗統(tǒng)計喝酒后-喝酒前Z漸近顯著性（雙尾）.005a. Wilcoxon帶符號等級檢驗b. 基于負(fù)秩。因概率P值小于顯著性水平（），應(yīng)拒絕原假設(shè)，喝酒前后剎車反映時間存在顯著差異8、為分析大眾對牛奶品牌是否具有偏好性，隨機(jī)挑選超市了收集其周一至周六各天三種品牌牛奶的日銷售額數(shù)據(jù)，如下表：星期包裝方式1包裝方式2包裝方式3請選擇恰當(dāng)?shù)姆菂?shù)檢驗方法，以恰當(dāng)形式組織上述數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并說明分析結(jié)論。多配對樣本的friedman檢