SPSS研究生考试复习题文档格式.docx
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,所以拒绝
。
所以有95%的把握认为不同地区的生活费不全等
所以有95%的把握认为地区对于生活费有支出有影响。
性别:
:
P=
,所以接受,所以无影响
年级:
3.非参数假设检验:
两种激励方法
用两种激励方法对同样工种的两个班组进行激励,每个班组都有7个人,测得激励后的业绩增长率如下表所示,问:
两种激励方法的激励效果的分布有无显著差异?
两种激励方法分别实施于不同组工人的效果
激励法A
16.10
17.00
16.80
16.50
17.50
18.00
17.20
激励法B
16.40
15.80
16.00
17.10
16.90
解:
SPSS操作步骤:
1)点击定义变量窗口,定义变量“激励效果”与“两种激励方法”,并对两种激励方法进行变量值标签的定义,0=“激励法A”,1=“激励法B”。
2)在录入数据窗口录入数据。
3)依次点击:
Analyze-----NonparametricTest-----2IndependentSample.
4)将激励效果送入TestvariableList中,将激励方法送入GroupingVariable中。
并且单击DefineGroups.然后单击OK。
5)结果如下所示:
结果分析:
在TestStatistics中给出了三种统计值和两种显著性检验的P值,都大于0.05,所以接受,所以认为两种激励方法没有显著性差异。
4.聚类分析以及因子分析
100个学生数学、物理、化学、语文、历史、英语成绩如下表(部分),请你用科学的方法解释为什么我们会将数学、物理、化学归并为理科,其他的归并为文科。
数学
物理
化学
语文
历史
英语
100
59
73
67
99
53
63
60
87
84
74
81
76
91
85
70
65
98
68
78
64
95
66
79
83
89
这是一个有趣的案例,你可以客观的观测到每一科目的成绩,但你如何可以直接看到理科、文科的情况呢?
答:
1)在定义变量窗口,定义变量数学、物理、化学、语文、历史、英语几个变量
2)在录入数据窗口,对数据进行录入。
3)依次点击Analyze-----Classify-----HierarchicalClusterAnalysis
4)在对话框中,将变量依次放进变量中,然后点击对变量做聚类。
结果如下:
从上图聚类的结果,我们可以看出数学、物理、化学为一类。
历史、英语、语文为一类。
因子分析的结果:
6个科目的成绩是我们观测到的外在表现,隐藏在其中的公共因子是什么?
SPSS分析过程
因子分析:
6科目成绩作为6个原始变量,利用SPSS进行因子分析。
经过SPSS降维,由公因子方差表看出,默认提取两个公因子,能够解释差异的81%,似乎暗合文科和理科。
通过旋转后进行因子的命名与解释,由旋转矩阵可以看出,因子1与语文、历史、英语三科最相关,均在0.8相关度以上,因子2与数学、物理、化学相关,也基本达到0.8以上,这正好与我们经常说的文科和理科不谋而合,因此,将语文、历史、英语三科命名为文科因子;
将数学、物理、化学三科命名为理科因子。
因子得分排序:
综合评价
为公共因子合理命名之后,因子分析并没有结束,一般可以将因子得分作为变量,用于后续分析步骤。
本例100名学生按照文科和理科因子得分进行排序,可以用(语文+历时+英语)及(数学+物理+化学)平均值验证因子得分排序是否合理,同时,也可以观测因子得分为负值时是否影响排序。
2.。
聚类分析:
下表给出对该产品8种需求情况,根据该表,请运用聚类分析法,找出哪些地区在该产品需求上有共同特征。
(题没看懂)
x1x2x3x4x5x6x7x8
辽宁7.939.778.4912.9419.2711.052.0413.29
浙江7.6850.3711.3513.319.2514.592.7514.87
河南9.4227.938.28.1416.179.421.559.76
甘肃9.1627.989.019.3215.999.11.8211.35
青海10.0628.6410.5210.0516.188.391.9610.82
答案:
辽宁x1x6浙江x8河南x5x2甘肃x3x4青海x7
3.。
相关分析:
对某地的12个乡镇的饮水氟含量及中老年人群的骨关节炎患病情况作了调查,数据如下表10-12,初步发现不同乡镇的骨关节炎的患病率高低与本地区饮水的氟含量有关。
于是把氟含量视为变量X,把骨关节炎患病率视为Y,计算出Pearson积矩相关系数,得r=0.827,经检验P<
0.01,据此认为骨关节炎的患病率与饮水的氟含量之间有正相关关系。
(R=0.827,显著相关P=0.001)
表10-12
某地12个乡镇饮水氟含量与骨关节炎患病率
序号
氟含量(mg/L)
患病率(%)
1
1.2
7.5
2
0.35
8.9
3
2.5
9.0
4
3.18
12.6
5
0.75
8.2
6
5.92
15.4
7
7.97
20.3
8
2.06
10.1
9
7.05
30.3
10
5.3
24.2
11
3.52
12
1.5
10.3
讨论:
(1)作者以上结论是否正确?
原因是什么?
正确
(2)线性相关分析的适用条件是什么?
如何验证其适用条件?
相关分析的使用条件是符合线性关系,也就是所谓的在一条直线上。
利用散点图,能够在一条直线上。
(3)应如何进行分析?
本分析方法的适用条件是什么?
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