統(tǒng)計(jì)分析和SPSS的應(yīng)用第五版課后練習(xí)答案解析

1、完芙WORD格式統(tǒng)計(jì)分析與SPSS的應(yīng)用（第五版）（薛薇）課后練習(xí)答案第4章SPSS基本統(tǒng)計(jì)分析1、利用第2草第7題數(shù)據(jù)采用SPSS頻數(shù)分析，分析被調(diào)査者的常住地、職業(yè)和年齡分布持征，并繪制條 形圖。分析一一描述統(tǒng)計(jì)一一頻率.選擇“常住地“職業(yè)”和“年齡”到變量中.然后，圖表一條形圖一一 圖表值（頻率）一繼續(xù).勾選顯示頻率表格點(diǎn)擊確定CStatistics戶口所在 地職業(yè)年齡Valid282282282NMissing000戶口所在地FrequencyPercentValidPercentCumulativePercent中心城市20070.970.970.9Valid邊遠(yuǎn)郊區(qū)8229.129

2、.1100.0Total282100.0100.0職業(yè)FrequencyPercentValidPercentCumulativePercent國(guó)家機(jī)矢248.58.58.5商業(yè)服務(wù)業(yè)5419.119.127.7文教衛(wèi)生186.46.434.0公交建筑業(yè)155.35.339.4Valid經(jīng)營(yíng)性公司186.46.445.7學(xué)校155.35.351.1般農(nóng)戶3512.412.463.5種糧棉專業(yè) 戶41.41.464.9種果菜專業(yè)戶工商運(yùn)專業(yè)103.53.568.4戶3412.112.180.5退役人員176.06.086.5金融機(jī)構(gòu)3512.412.498.9現(xiàn)役軍人31.11.1100.0To

3、tal282100.0100.0年齡P 所在地FrequencyPercentValidPercentCumulativePercent20歲以下41.41.41.420-35 歲14651.851.853.2Valid 35-50 歲9132.332.385.550歲以上4114.514.5100.0Total282100.0100.0分析：本次調(diào)查的有效樣本為282份。常住地的分布狀況是：在中心城市的人最多，有 200人,而在邊遠(yuǎn)郊區(qū)只有82人：職業(yè)的分布狀況是：在商業(yè)服務(wù)業(yè)的人最多，英次是一 般農(nóng)戶和金融機(jī)構(gòu)；年齡方而：在35-50歲的人最多。由于變量中無(wú)缺失數(shù)拯，因此頻數(shù)分 布表中的百

4、分比相同。2、利用第2$第7題數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)的集中趨熱、離散程度以及分布形狀等角度.分析被調(diào)査者木次存款 金額的基木特征，并與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布曲線進(jìn)行對(duì)比°進(jìn)一步.對(duì)不同常住地儲(chǔ)戶存款金額的基木持征進(jìn)行 對(duì)比分析。分析一一描述統(tǒng)計(jì)一一描述.選擇存款金額到變量中。點(diǎn)擊選項(xiàng).勾選均值、標(biāo)準(zhǔn)差、方差、垠小值.最 大值、范困.偏度、峰度.按變量列表，點(diǎn)擊繼續(xù)一一確定。Descrifitive StatisticsNMeanStd. DeviationSkewnessKurtosisStatisticStatisticStatisticSlalisticStd. ErrorStatisticStdE

5、rror存聞)散金眾Valid N (listwiso)2822824738.0910945.5606.294.14533.666209分析：由表中可以看出，有效樣本為282份，存（?。┛罱痤~的均值是4738.09,標(biāo)準(zhǔn)差為 10945.09, 度系數(shù)為33.656,偏度系數(shù)為5.234。與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布曲線進(jìn)行對(duì)比，由峰度 系數(shù)可以看出，此表的存款金額的數(shù)據(jù)分布比標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布更陡山肖；由偏度系數(shù)可以看出, 此表的存款金額的數(shù)據(jù)為右偏分布，表明此表的存款金額均值對(duì)平均水平的測(cè)度偏大。Descriptk/e Statistics戶口所在邀MMeanStd DAviationSkev/nesskur

6、tosisStatisticStatisticStatisticStatisticGtd. ErrorStatisticSid Error中心城市符磁）竝額Valid N （listwise）2002004956 949792 5154.293.17223.208342邊遠(yuǎn)蕩區(qū)存解）款金頜valid n（nsMi$e）82824204.3213402 4255.9462G638.060526分析：由表中可以看出，中心城市有200人，邊遠(yuǎn)郊區(qū)為82人。兩部分樣本存取款金額均 呈右偏尖峰分布，且邊遠(yuǎn)郊區(qū)更明顯。3、利用第2章第7題數(shù)據(jù)，如果假設(shè)存款金額服從正態(tài)分布，能否利用本章所講解的功能, 找到

7、存款金額“與眾不同”的樣本，并說(shuō)明理由。分析一一描述統(tǒng)計(jì)一一描述，選擇存款金額到變雖:中。對(duì)“將標(biāo)準(zhǔn)化得分另存為變屋”打上 勾，然后對(duì)數(shù)據(jù)編借窗口中的最后一列變量標(biāo)準(zhǔn)化Z變量進(jìn)行排序，并觀察，找到它的絕 對(duì)值大于3的都是“與眾不同”的樣本。理由：標(biāo)準(zhǔn)化值反映的是樣本值與樣本均值的差是幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差單位。如果標(biāo)準(zhǔn)化值等于0 則表示該樣本值等于樣本均值；如果標(biāo)準(zhǔn)化值大于0,則表示該樣本值大于樣本均值；如果 標(biāo)準(zhǔn)化值小于0,則表示該樣本值小于樣本均值。如果標(biāo)準(zhǔn)化值的絕對(duì)值大于3,則可認(rèn)為 是異常值。4、利用第2辛:第7題數(shù)據(jù)，結(jié)合被調(diào)査者的常住地或職業(yè)或年齡狀況，分析儲(chǔ)戶的收入分布特征。分析一一描述統(tǒng)計(jì)

8、一一交叉表，選擇常住地、職業(yè)、年齡到行中，選擇收入水平到列中，勾選“顯示復(fù)式 條形圖”。點(diǎn)擊収元恪一一選擇觀測(cè)值、期望、行、列、合計(jì)。點(diǎn)擊統(tǒng)il址一一選擇卡方。點(diǎn)擊繼續(xù)。確定 利用列聯(lián)分析實(shí)現(xiàn)。首先編制列聯(lián)表，然后進(jìn)行卡方檢驗(yàn)。以戶口和收入的列聯(lián)分析為例：戶口所在地*收入水平CrosstalMJlation收入水平Total1000元以卞1000-3000元3000-5000元5000元以上尸口所在地中估城市Count191274014200Expected Couni35.5116.335.512.8200.0% within PDWS地9.5%63.5%20.0%T.0%100 0% wi

9、thin收入水平38.0%77 4%80.0%TT.8%70 9%邊遠(yuǎn)卯區(qū)count313710432Expected couni14 547.714.55.283.D戶所在地37.8%45.1%12.3%4 9%100 0% within收入水平62.0%22.6%20.0%22.2%29.1%TotalCount601646018282Expected Coum50.0164.050.01S.0282.0$ within尸口所在地17.7%58.2%17.7%6.4%100.0%$ within收入水平100.0%100.0%100.0%I 00.0%100.0%Chi-S(t<ia

10、rR Te«tsValuedfAs/mp. Sig.(2引 tied)Pearson Chi-Square32.06433.000Ukelihood Ratio29.3663.000Unear-by-Llriear Association15.8991.000N of Valid Cases282a 0 cells CO %) have ejected count less 1han 5. The minimum expected count is 5.22.表中，卡方統(tǒng)計(jì)雖:的觀測(cè)值等于32.064,概率P值等于0.001 o若顯著性水平設(shè)為0.05,由 于0.001 <0.

11、05,拒絕原假設(shè)，表明戶口地與收入水平不獨(dú)立。5、說(shuō)明第2萃第7題資料中的女選項(xiàng)問(wèn)題是按照哪種拆分方式拆分的。利用女選項(xiàng)分析被調(diào)査者木次存 款的最主要目的是什么。答：第2蘋第7題資料的多選項(xiàng)問(wèn)題是按照分類法拆分的。目的是為了把多選項(xiàng)問(wèn)題的分析轉(zhuǎn)化為對(duì)多個(gè) 問(wèn)題的分析，即對(duì)多個(gè)SPSS變雖的分析。多選項(xiàng)分類法：$set FrequenciesResponsesPercent of Cases忖Percent買葩肖賁品677.9%23.8%結(jié)冶用516.0%18.1%正常生沽寧用18021.3%63.8%526.1%18.4%購(gòu)買農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資科161.0%57%買征券艮卑位采資34>1.0%1

12、2.1%買房或建房9910.4%31.2%文付孩亍教育費(fèi)789.0%2?.O%養(yǎng)老金556.5%19.5%防以外爭(zhēng)敵10Z12.6%37.9%睜利啟12014.2%42.6%Total846100.0%200.0%a. Oroup存款的最主要目的是正常生活零用6、三代同堂的家庭中，婆婆與兒媳婦關(guān)系緊張的現(xiàn)彖并不少見，為r 了解住房條件對(duì)婆媳關(guān)系的影響. 對(duì)600戶家庭進(jìn)行了調(diào)査并進(jìn)行了列聯(lián)分析，如下表：1）補(bǔ)充表中第一行和第四行空缺的訃算結(jié)果。婆媳關(guān)系*住房條件Crosstabulation住房條件Total>.<-般好婆媳關(guān)系緊張Count577860195Expected Co

13、unt18. 7568.2578195% within婆媳關(guān)系29. 23%40. 00%30. 77%100. 00% within住房條件38. 00%37. 14%25. 00%32. 50%一般Count458763195Expected Count48. 7568. 2578195% within謹(jǐn)媳關(guān)系23. 08%44. 62%32. 31%100. 00% within住房條件30. 00%41.43%26. 25%32. 50%和睦Count4815117210Expected Count52. 573. 581210% within婆媳關(guān)系22. 86%21.43%55.

14、71%100. 00% within住房條件32. 00%21. 43%48. 75%35. 00%TotalCount150210210600Expected Count150210210600% within婆媳關(guān)系25. 00%35. 00%40. 00%100. 00% within住房條件100. 00%100. 00%100. 00%100. 00%2）寫出卡方檢驗(yàn)的統(tǒng)訃雖并說(shuō)明其構(gòu)造基木原理。X2 _ 丫 （人一 £尸Jif3）婆媳關(guān)系與住房條件有無(wú)聯(lián)系？Cti-Sqiiare TestsdfAsymp, Sig.(2-sided)39.66S34.000Likelih

15、ood Ratio40.0704.000Lirear-by-Linear Associatuon15.9801OODN of Valid Cases600a. 0 cells (.0%) have expected count less ehari 5. The minimum expected count is 48.75.判斷婆媳關(guān)系與住房條件有無(wú)關(guān)系：因?yàn)镻值為0.000,小于顯著性水平0.01,屬于高度顯著.拒絕原假 設(shè).所以婆媳關(guān)系與住房條件有關(guān)系。計(jì)算結(jié)果:57786019548.868.378.0195.029.2%40.0%30.8%100.0%38.0%37.1%25.0%3

16、2.5%45876319548.868.378.0195.023.1%44.6%32.3%100.0%30.0%41.4%26.3%32.5%484511721052.573.584.0210.022.9%21.4%55.7%100.0%32.0%21.4%48.8%35.0%150210240600150.0210.0240.0600.025.0%35.0%40.0%100.0%100.0%100.0%100.0%100.0%卡方統(tǒng)計(jì)量：z2 = ZE-(，用于測(cè)度各個(gè)單元格的觀測(cè)頻數(shù)與期望頻數(shù)的差異, f-l J-l fij并依卡方理論分布判斷差異是否統(tǒng)訃顯著。由于期望頻數(shù)代表的是行列變量

17、獨(dú)立下的分布,所以卡方值越大表明實(shí)際分布與期望分布差異越明顯。本例中.由于槪率P值小于顯著性水平，應(yīng)拒絕原假設(shè)，婆媳關(guān)系與住房條件有關(guān)系。7、利用第2草第4題資料分析兩種減肥產(chǎn)品所產(chǎn)生的效果分布是否一致。分析一一描述統(tǒng)計(jì)一一交叉表.選擇“產(chǎn)品類型”到行.選擇“體重變化”到列。點(diǎn)擊統(tǒng)訃址勾選卡 方。點(diǎn)擊樂元格選擇觀察值、期望值、行.列、總計(jì)。點(diǎn)擊繼續(xù).確定。將計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)還原為原始數(shù)據(jù)，采用交叉分組下的頻數(shù)分析，并進(jìn)行卡方檢驗(yàn)。產(chǎn)品類型裏體重變化交叉制表休重變化臺(tái)計(jì)明顯減輕無(wú)明顯變化廬品類型第一種廬品計(jì)數(shù)271946期望的計(jì)皴21.824.246.0產(chǎn)品類塑中的%58.7%41.3%100.0%體重

18、變化中的%57.4%36.5%46.5%總數(shù)的%27.3%19.2%46.5%第二種產(chǎn)品計(jì)數(shù)203353期望的計(jì)教25.227.853.0產(chǎn)品類型中的%377%62.3%100.0%體重蠻化中的%42.6%63.5%53.5%總數(shù)的%20.2%33.3%53.5%合計(jì)計(jì)數(shù)475299期望的計(jì)數(shù)47.052.099.0產(chǎn)品類型中的%47.5%52.5%100.0%體重孌化中的%100.0%100.0%100.0%總數(shù)的%47.5%52.5%100.0%卡方栓驗(yàn)值df新進(jìn)Sig.徼 測(cè))啊(單Pearson-K 方4.339a1.037連綾樓正b3.5391.060似然比4.3671.037Fis

19、her的精確檢驗(yàn).045.030線性和線性組臺(tái)4.2951.038有效案例中的N99a. 0單元格(.0昭)的期望計(jì)數(shù)少于5。最小期望計(jì)數(shù)対21.84cb. 仮對(duì)2x2表計(jì)算表中，卡方統(tǒng)計(jì)量觀測(cè)值為4.339,對(duì)應(yīng)的概率P-值為0.037,小于顯著性水平0.05, 應(yīng)拒絕原假設(shè)，說(shuō)明減肥效果并不一致。8. 根據(jù)第2章第8題數(shù)據(jù)，回答以下問(wèn)題：(1) 該問(wèn)卷中的多選項(xiàng)問(wèn)題是按照哪種方式分解的？(2) 請(qǐng)給出調(diào)査問(wèn)卷數(shù)排在前三位的城市編碼。這三個(gè)城市的有效問(wèn)卷共有多少份？(3) 股民中有多大比例的人賺錢了？有多大比例的人虧錢了？(4) 股民買賣股票主要依據(jù)的是哪種辦法？股民買賣股票最少依據(jù)的是哪種

20、辦法？(5) 要研究專職投資者與業(yè)余投資者在股票投資結(jié)果上是否有差異，請(qǐng)給出你的分析思路、 計(jì)算結(jié)果和分析緒論。(1) 多選項(xiàng)二分法：(2)城市代昭FrequencyPercenlValid PercentCumulati'/e PerceniValid 1027Q41 J.114 11411015149.19.12324014007.1744.43461032223.93.938617011903.43.441.9301189343445 3102 （794 份）、101 （514 份）、401 （400 份）（3）到目詢遊止您碗栗的結(jié)果是Frequency

21、PorceritValid PercentCumulatve PefcoritValid212937.738.038.0不賄不賺179031.631.969.7簾錢169730.130.3100.0Total560699.4100.0Missing935.6Total5641100.0賺錢比例：30.3%,賠錢比例38%(4)Ssot FreciuencidsResponsesPercent of CasesNPercentSseP 買夾股挙主要似齬：基本177929.5%32.0%舊麟票主要依居:技術(shù)164627.3%29.6%買賣蘇主要依據(jù)：颶鳳 方殺83113.8%16.0%買炭役蕪主要

22、依據(jù):憑感 覺去買奏177329.4%31.9%Total6028100.0%108.6%a Dichotomy group tabulated at value 1.主要依據(jù)：基本因素法:$sot FrequenciesResponsesPercent or casesNPercent$set- 癢鑒妥主要依無(wú)：基本377223.3%6&0%買注臉杲主要依捋:技耒 分析法2906241%70.6%實(shí)麥肢黑主要依推：跟鳳 方法4720202%85.2%買賣臉票主要悵據(jù)：憑感 魏去買賣377823.4%68.2%Total161761000%291.8%a Dichotomy Group

23、 tabulated at value 0最少依據(jù)：更跟方法(5)您是專職股菓投資者還是世氽股票投資者J到目前為止您淞股菓的結(jié)果是 Crosstabulationcount到m麗為止您限校票的結(jié)果是Total不廃不頃踣我您是專咫股票投資老還是 業(yè)余嫁投姿若專職投資者1622917Q5業(yè)余沒資老1350161118364796Total1692177321265591Chi Square TestsValuedTAsmp Sig. (2-siaed)Pearson cn-SQuare8 了.86"2000Likelihood Ratio87 6682ODOLinear-by-Linea

24、r AsGociation27 5171000N ofValid Cases5591a. 0 cells (.0%) hare 歇卩 ected count less th a n 5 The minimum expected count is 240.59.采用列聯(lián)分析?？ǚ綑z驗(yàn)結(jié)果表明：專職和業(yè)余投資者在投資結(jié)果上存在顯著差異。久為分析私家車主傾向接受的汽車銷售價(jià)格是否與其居住地區(qū)有關(guān)，一家汽車企業(yè)的銷售 部門對(duì)東部地區(qū).中部地區(qū)和西部地區(qū)的400名消費(fèi)者作了抽樣調(diào)查，得到如下結(jié)果：汽車價(jià)格東部地區(qū)中部地區(qū)西部地區(qū)10萬(wàn)元以下20404010萬(wàn)20萬(wàn)元50605020萬(wàn)30萬(wàn)元302020

25、30萬(wàn)元以上4()2()10(1) 指出表中所涉及的變量，并說(shuō)明變量的類型。(2) 可使用哪種分析方法分析上表？請(qǐng)說(shuō)明分析的基本思路并利用SPSS進(jìn)行分析。(1) 變呈：汽車價(jià)格、居住地區(qū)；類型：左序型變量.淀類型變量(2) 上述是訃數(shù)數(shù)據(jù)的組織方式，應(yīng)首先組織到SPSS的數(shù)據(jù)編輯器窗口中，再利用交叉 分組下的頻數(shù)分析方法。利用【交差表】來(lái)分析上表，步驟如下：先將上表中數(shù)據(jù)錄入 SPSS中。共有400個(gè)個(gè)案?！痉治觥恳弧久枋鼋y(tǒng)計(jì)】一【交叉表】，將“地區(qū)”作為 列變量，將“汽車價(jià)格”作為行變量，在【統(tǒng)汁疑】中選擇“卡方”,在【單元格】中選擇 觀察值、期望值、行、列和總計(jì)，得到分析結(jié)果。提岀原假設(shè)：認(rèn)為地區(qū)和汽車價(jià)格無(wú) 關(guān)系Q居住地區(qū)'汽車價(jià)格交更制寒汽車fl裕合計(jì)w