统计学期中作业.docx
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统计学期中作业.docx
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统计学期中作业
1.⑴分析:
此题应采用配对样本的均值差异性检验进行分析
⑵具体操作过程为:
Analyze—CompareMeans—Paired-samplesTTest.,在出现的对话框中,将“实验”与“控制”同时选入PairedVariables一栏中,点击OK
⑶即得到以下的结果:
由上表:
Sig.(2-tailed)=0.548﹥0.05,接受原假设H0,即认为实验组与控制组的成绩无显著差异,因此接受自我教导训练是不必要的。
2.⑴步骤:
建立数据文件“毕业生1”
⑵步骤:
①建立数据文件
②将数据文件“毕业生1”与建立的新的数据文件合并形成数据文件“毕业生2”(考察知识点:
数据文件的横向合并)
具体步骤:
Data—MergeFiles—AddVariables在弹出的窗口中点击OK,并将新的数据文件保存为“毕业生2”
⑶步骤:
①建立数据文件
②将数据文件“毕业生2”与建立的新的数据文件合并形成数据文件“毕业生3”(考察知识点:
数据文件的横向合并)
具体步骤:
Data—MergeFiles—AddCases在弹出的窗口中点击OK,并将新的数据文件保存为“毕业生3”
3.(无数据)
4.⑴分析:
此题考察:
两独立样本(两种培训方式)的均值差异性(效果差异性)检验
⑵具体步骤为:
Analyze—CompareMeans—Independent-samplesTTest...项,在弹出对话框中,从对话框左侧的变量列表中选“评分”,点击钮使之进入TestVariable(s)框,选“方法”点击钮使之进入GroupingVariable框;点击DefineGroups...钮弹出DefineGroups定义框,在Group1中输入1,在Group2中输入2,点击Continue钮返回Independent-samplesTTest对话框,点击OK钮即完成分析。
⑶得出以下分析报告:
1在分析报告中首先观察方差齐次性检验的结果:
在“Levene'sTestforEqualityofVariances”一栏中:
Sig.值为0.116>0.05,表明方差呈其次性。
②由①得出应在T检验中应观察“Equalvariancesassumed”一项,表中该项Sig.(2-tailed)=0.116>0.05,所以应当接受原假设,即认为这两种培训方式的效果差异是不显著的。
5.⑴分析:
本题是要求进行性别与喜爱颜色的相关分析,主要考察交叉列联表的录入及相关分析的知识
⑵具体的步骤:
Ⅰ交叉列联表的录入:
对数据录入过程中,用count为频数变量(行列对应的频数值),录入结果;
录入数据后,对count变量进行加权处理:
Data——WeightCases,在弹出的对话框中,将count选入,对其加权
Ⅱ相关分析:
可采用的方法有
①运用交叉列联表进行交互分析
Analyze—DescriptiveStatistics—Crosstabs...项,在弹出的Crosstabs对话框中,选“性别”点击钮使之进入Row(s)框,选“颜色”点击钮使之进入Column(s)框,点击Statistics...钮,弹出Crosstabs:
Statistics对话框,点选Chi-square,即χ2检验,点击Continue钮返回,点击OK钮即完成分析。
⑶显示结果如下表:
在分析报告中,卡方分析值Sig.(2-tailed)=0.003,小于0.05,即表明性别与喜爱的颜色是相关的
②运用相关分析,(此为定类与定类变量的低测度变量的相关分析)
具体步骤:
Statistics——Correlate——Bivariate...命令项,在弹出对话框左侧的变量列表中选“性别”“颜色”点击钮使之进入Variables框;再在CorrelationCoefficients框中选择相关系数的类型,选用Pearson项;在TestofSignificance框中选相关系数双侧(Two-tailed)检验
点击OK即得到以下结果:
由上表中显著性水平:
Sig.(2-tailed)=0.001,小于0.05,所以性别与喜爱的颜色呈现高度相关
6.解题方法一⑴分析:
此题主要考察交叉列联表的录入及单因素方差分析的知识
⑵具体步骤:
Analyze—CompareMeans—One-WayANOVA...项,从弹出的One-WayANOVA对话框左侧的变量列表中选“判刑”,点击钮使之进入DependentList框,选“种族”点击钮使之进入Factor框。
点击PostHoc...选中LSD和Tamhane’sT2,点击continue返回,再点击OK钮即完成分析。
在结果输出窗口中将看到如下统计数据:
由分析结果可见:
Sig.=1.000,大于0.05,即认为不同种族对判刑的影响不显著。
即种族不会影响判处死刑。
解题方法二:
⑴分析:
考察交叉列联表的录入及卡方检验的知识
⑵具体的步骤:
Ⅰ交叉列联表的录入:
对数据录入过程中,用count为频数变量(行列对应的频数值),录入结果;
录入数据后,对count变量进行加权处理:
Data——WeightCases,在弹出的对话框中,将count选入,对其加权
Ⅱ相关分析:
可采用的方法有
①运用交叉列联表进行交互分析
Analyze—DescriptiveStatistics—Crosstabs...项,在弹出的Crosstabs对话框中,选“判刑”点击钮使之进入Row(s)框,选“种族”点击钮使之进入Column(s)框,点击Statistics...钮,弹出Crosstabs:
Statistics对话框,点选Chi-square,即χ2检验,点击Continue钮返回,点击OK钮即完成分析。
⑶显示结果如下表:
Chi-SquareTests
Value
df
Asymp.Sig.(2-sided)
ExactSig.(2-sided)
ExactSig.(1-sided)
PearsonChi-Square
.221(b)
1
.638
ContinuityCorrection(a)
.086
1
.769
LikelihoodRatio
.221
1
.638
Fisher'sExactTest
.725
.384
Linear-by-LinearAssociation
.221
1
.638
NofValidCases
326
aComputedonlyfora2x2table
b0cells(.0%)haveexpectedcountlessthan5.Theminimumexpectedcountis17.67.
由上表,此次分析样本容量超过40,每一组频数都超过5,所以直接观察卡方值大,于0.05,得出判刑与种族无关
7.
(1)分析:
本题是要求进行奶牛疾病与牛群大小的相关分析,考察交叉列联表的输入和卡方检验的知识
⑵Ⅰ交叉列联表的录入:
对数据录入过程中,用count为频数变量(行列对应的频数值),录入结果;
录入数据后,对count变量进行加权处理:
Data——WeightCases,在弹出的对话框中,将count选入,对其加权
Ⅱ相关分析:
可采用的方法有
Analyze—DescriptiveStatistics—Crosstabs...项,在弹出的Crosstabs对话框中,选“患病程度”点击钮使之进入Row(s)框,选“大小”点击钮使之进入Column(s)框,点击Statistics...钮,弹出Crosstabs:
Statistics对话框,点选Chi-square,即χ2检验,点击Continue钮返回,点击OK钮即完成分析。
⑶显示结果如下表:
由上表得出:
:
Asymp.Sig.(2-sided)=0.000,小于0.05,所以奶牛疾病与牛群大小是相关的。
(2)奶牛疾病与牛群大小呈正相关,即随着牛群的增大,奶牛患病程度会增加。
8.分析:
考察交叉列联表的输入、统计分析及两独立样本的均值差异性检验
⑴交叉列联表的录入:
对数据录入过程中,用count为频数变量(行列对应的频数值)
录入结果;录入数据后,对count变量进行加权处理:
Data——WeightCases,在弹出的对话框中,将count选入,对其加权
⑵两独立样本的均值差异性检验:
具体步骤为:
Analyze—CompareMeans—Independent-samplesTTest.项弹出Independent-samplesTTest对话框,从对话框左侧的变量列表中选“状态”,点击钮使之进入TestVariable(s)框,选“处理”点击钮使之进入GroupingVariable框,点击DefineGroups...钮弹出DefineGroups定义框,在Group1中输入1,在Group2中输入2,点击Continue钮,点击OK钮即完成分析。
⑶分析结果如下:
由上表中显著性水平:
Sig.(2-tailed)=1.000,大于0.05,所以两种治疗方案无显著差异。
9.⑴分析:
主要考察单样本T检验的知识
⑵具体步骤:
单样本T检验(也可采用两配对样本T检验,检验结果与单样本检验结果一致,在数据录入方法上采用配对样本T检验必须设置两个变量——测量量和标准量)
Analyze—CompareMeans—OnesampleTTest..项,在弹出的对话框中,将“物质含量”选入右侧的TestVariable(s)框,TestValue设置为3,点击OK,即得出分析结果
⑶具体分析结果如下:
由上表中显著性水平:
Sig.(2-tailed)=0.496,大于0.05,所以与规定的平均含量3ppm差异显著。
在95%ConfidenceIntervaloftheDifference的上下限范围可得,下限Lower=3-0.141=2.859,上限Upper=3+0.071=3+0.071=3.071
且MeanDifference项值为负,即实测的有毒物质含量均值是低于3ppm的标准的,所以该厂符合环保规定。
10.⑴分析:
主要考察两独立样本的均值差异性检验知识
⑵具体步骤为:
Analyze—CompareMeans—Independent-samplesTTest弹出Independent-samplesTTest对话框
从对话框左侧的变量列表中选“评分”,点击钮使之进入TestVariable(s)框,选“企业”点击钮使之进入GroupingVariable框,点击DefineGroups...钮弹出DefineGroups定义框,在Group1中输入1,在Group2中输入2,点击Continue钮,返回Independent-samplesTTest对话框,点击OK钮即完成分析。
⑶具体分析结果如下:
①在分析报告中首先观察方差齐次性检验的结果:
在“Levene'sTestforEqualityofVariances”一栏中:
Sig.值为0.297>0.05,表明方差呈其次性。
②由①得出应在T检验中应观察“Equalvariancesassumed”一项,表中该项Sig.(2-tailed)=0.047<0.05,所以应当拒绝原假设,即认为这两个企业的服务质量是有显著差异的。
11.⑴分析:
主要考察单因素方差分析的知识
⑵具体步骤为:
Analyze—CompareMeans—OneWayANOVA,在弹出的对话框中,将“针毛长度”选入“DependentList”,将“地区”选入“Factor”;点击PostHoc按钮,选中LSD和Tamhane’s,点击Continue返回;点击Options,选中Descriptive和Homogeneity-of-Variance,点击Continue返回,点击OK钮即完成分析。
⑶具体分析结果如下:
根据TestofHomogeneityofVariances,Sig.值为0.525,大于0.05,方差差异是不显著的,即方差呈齐性的。
由上表LSD中Sig.(2-tailed)值分析,东北与内蒙古、河北、安徽、贵州四个地区差异明显,内蒙古与东北、安徽、贵州差异明显,河北与东北、贵州两个地区差异明显,贵州与东北、内蒙古、河北、安徽四个地区差异明显。
12.⑴分析:
此题应采用Paired-SamplesTTest过程(配对样本的均值差异性检验)进行分析
⑵具体操作过程为:
Analyze—CompareMeans—Paired-samplesTTest...—即出现下图所示的对话框:
将“材料A”与“材料B”同时选入PairedVariables一栏中,点击OK,即得到以下的结果:
⑶结果分析如下:
由上表:
Sig.(2-tailed)=0.018<0.05,拒绝原假设H0,即认为材料A与材料B有显著差异,并且材料A的耐磨性要优于材料B。
13⑴分析:
主要考察单因变量多因素方差分析的知识
⑵具体分析过程:
Analyze—GenerallinearModel—Univariate,在弹出的对话框中,将“费用”选入“DependentVariable”,将“地区”选入“FixedFactor(s)”;点击按钮;在“Model”对话框中,将“地区”选为“maineffect”选入“Model”一栏中,点击Continue返回,点击OK钮即完成分析。
⑶分析结果如下:
由上表,sig值为0.000,小于0.05,即认为不同地区家长每月给孩子的费用差异显著。
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- 统计学 期中 作业