统计学期中作业

蒲庆2011级社会工作2011312040第1页共11页11.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OK⑶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：PairedSamplesTest-1.23311.1132.029-5.3832.916-.60829.548实验-控制Pair1MeanStd.DeviationStd.ErrorMeanLowerUpper95%ConfidenceIntervaloftheDifferencePairedDifferencestdfSig.(2-tailed)IndependentSamplesTest2.764.116-1.88516.078-1.9441.032-4.131.242-1.88513.644.081-1.9441.032-4.162.273EqualvariancesassumedEqualvariancesnotassumed评分FSig.Levene'sTestforEqualityofVariancestdfSig.(2-tailed)MeanDifferenceStd.ErrorDifferenceLowerUpper95%ConfidenceIntervaloftheDifferencet-testforEqualityofMeans蒲庆2011级社会工作2011312040第2页共11页2①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：性别*喜爱颜色CrosstabulationCount161024503281050481834100男女性别Total红蓝绿喜爱颜色TotalChi-SquareTests11.320a2.00311.5992.00311.1321.001100PearsonChi-SquareLikelihoodRatioLinear-by-LinearAssociationNofValidCasesValuedfAsymp.Sig.(2-sided)0cells(.0%)haveexpectedcountlessthan5.Theminimumexpectedcountis9.00.a.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）检验蒲庆2011级社会工作2011312040第3页共11页3点击OK即得到以下结果：Correlations1-.335**.001100100-.335**1.001100100PearsonCorrelationSig.(2-tailed)NPearsonCorrelationSig.(2-tailed)N性别喜爱颜色性别喜爱颜色Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).**.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：ANOVA判刑.0001.000.0001.0001.0002.5001.0003BetweenGroupsWithinGroupsTotalSumofSquaresdfMeanSquareFSig.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；Descriptives判刑21.50.707.500-4.857.851221.50.707.500-4.857.851241.50.577.289.582.4212白黑TotalNMeanStd.DeviationStd.ErrorLowerBoundUpperBound95%ConfidenceIntervalforMeanMinimumMaximum蒲庆2011级社会工作2011312040第4页共11页4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-SquareTestsValuedfAsymp.Sig.(2-sided)ExactSig.(2-sided)ExactSig.(1-sided)PearsonChi-Square.221(b)1.638ContinuityCorrection(a).0861.769LikelihoodRatio.2211.638Fisher'sExactTest.725.384Linear-by-LinearAssociation.2211.638NofValidCases326aComputedonlyfora2x2tableb0cells(.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：蒲庆2011级社会工作2011312040第5页共11页5患病程度*奶牛种类CrosstabulationCount91811385488979191361642341235299没有患病低程度患病高程度患病患病程度Total大中小奶牛种类TotalChi-SquareTests67.041a4.00056.6424.00023.6361.000299PearsonChi-SquareLikelihoodRatioLinear-by-LinearAssociationNofValidCasesValuedfAsymp.Sig.(2-sided)1cells(11.1%)haveexpectedcountlessthan5.Theminimumexpectedcountis2.92.a.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——WeightC