《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第5章).doc

统计分析与SPSS的应用（第五版）（薛薇）课后练习答案第5章SPSS的参数检验1、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，如果按照英语六级考试的话，一般平均得分为75分。现从雇员中随机选出11人参加考试，得分如下： 80, 81, 72, 60, 78, 65, 56, 79, 77,87, 76 请问该经理的宣称是否可信。原假设：样本均值等于总体均值 即u=u0=75步骤：生成spss数据分析比较均值单样本t检验相关设置输出结果（Analyze-compare means-one-samples T test；）采用单样本T检验（原假设H0:u=u0=75,总体均值与检验值之间不存在显著差异）；单个样本统计量N均值标准差均值的标准误成绩1173.739.5512.880单个样本检验检验值 = 75 tdfSig.(双侧)均值差值差分的 95% 置信区间下限上限成绩-.44210.668-1.273-7.695.14分析：指定检验值:在test后的框中输入检验值（填75），最后ok!分析：N=11人的平均值（mean）为73.7，标准差（std.deviation）为9.55,均值标准误差(std error mean)为，t统计量观测值的双尾概率p-值（sig.(2-tailed)）为0.668，六七列是总体均值与原假设值差的95%的置信区间,为(-7.68,5.14),由此采用双尾检验比较a和p。T统计量观测值的双尾概率p-值（sig.(2-tailed)）为0.668a=0.05所以不能拒绝原假设；且总体均值的95%的置信区间为(67.31,80.14),所以均值在67.3180.14内,75包括在置信区间内,所以经理的话是可信的。2、在某年级随机抽取35名大学生，调查他们每周的上网时间情况，得到的数据如下（单位：小时）：（1） 请利用SPSS对上表数据进行描述统计，并绘制相关的图形。（2） 基于上表数据，请利用SPSS给出大学生每周上网时间平均值的的置信区间。（1）分析描述统计描述、频率（2）分析比较均值单样本T检验每周上网时间的样本平均值为27.5，标准差为10.7，总体均值95%的置信区间为23.8-31.2.3、经济学家认为决策者是对事实做出反应，不是对提出事实的方式做出反应。然而心理学家则倾向于认为提出事实的方式是有关系的。为验证哪种观点更站得住脚，调查者分别以下面两种不同的方式随机访问了足球球迷。原假设：决策与提问方式无关，即u-u0=0步骤：生成spss数据分析比较均值两独立样本t检验相关设置输出结果表5-3组统计量提问方式N均值标准差均值的标准误决策丢票再买200.46.500.035丢钱再买183.88.326.024表5-4独立样本检验方差方程的 Levene 检验均值方程的 t 检验FSig.tdfSig.(双侧)均值差值标准误差值差分的 95% 置信区间下限上限决策假设方差相等257.985.000-9.640381.000-.420.044-.505-.334假设方差不相等-9.815345.536.000-.420.043-.504-.336分析：由表5-3可以看出，提问方式不同所做的相同决策的平均比例是46%和88%，认为决策者的决策与提问方式有关。由表5-4看出，独立样本在0.05的检验值为0，小于0.05，故拒绝原假设，认为决策者对事实所作出的反应与提问方式有关，心理学家的观点更站得住脚。分析：从上表可以看出票丢仍买的人数比例为46%,钱丢仍买的人数比例为88%,两种方式的样本比例有较大差距。1.两总体方差是否相等F检验：F的统计量的观察值为257.98,对应的P值为0.00,；如果显著性水平为0.05,由于概率P值小于0.05,两种方式的方差有显著差异。看假设方差不相等行的结果。2.两总体均值（比例）差的检验：.T统计量的观测值为-9.815,对应的双尾概率为0.00,T统计量对应的概率P值0.05 不应该拒绝原假设。采用独立样本t检验法所得结果如表5-10，5-11所示，可以看出均值差为0.892在置信区间内 sig值为0.405，大于0.05 ，故不能拒绝原假设。所以，两种饲料使用后的钙存量无显著差异。6、如果将第2章第9题的数据看作是来自总体的样本，试分析男生和女生的课程平均分是否存在显著差异？原假设：男女生课程平均分无显著差异步骤：分析比较均值单因素分析因变量选择课程，因子选择性别进行输出结果：表5-12描述poliN均值标准差标准误均值的 95% 置信区间极小值极大值下限上限female3078.866710.417931.9020574.976582.756856.0094.00male3076.766718.739013.4212669.769483.7639.0096.00总数6077.816715.068761.9453773.924081.7093.0096.00表5-13ANOVApoli平方和df均方F显著性组间66.150166.150.288.594组内13330.83358229.842总数13396.98359分析：由表5-12和5-13可以看，出男生和女生成绩平均差为1.4021在置信区间内 sig值为0.307，大于0.05，故不能拒绝原假设，即认为男生和女生的平均成绩没有显著差异7、如果将第2章第9题的数据看作是来自总体的样本，试分析哪些课程的平均分差异不显著。 步骤：计算出各科的平均分：转换计算变量相关的设置表5-14组统计量sexN均值标准差均值的标准误averagefemale3067.52089.083851.65848male3068.92299.851791.79868重新建立SPSS数据分析比较均值单因素进行方差齐性检验选择Tukey方法进行检验。利用配对样本T检验，逐对检验8、以下是对促销人员进行培训前后的促销数据： 试分析该培训是否产生了显著效果。培训前440500580460490480600590430510320470培训后620520550500440540500640580620590620原假设：培训前后效果无显著差异步骤：生成spss数据分析比较均值配对样本t检验相关设置输出结果表5-15成对样本统计量均值N标准差均值的标准误对 1培训前489.171278.09822.545培训后560.001261.93817.880表5-16成对样本相关系数N相关系数Sig.对 1培训前 & 培训后12-.135.675表5-17成对样本检验成对差分tdfSig.(双侧)均值标准差均值的标准误差分的 95% 置信区间下限上限对 1培训前 - 培训后-70.833106.04130.611-138.209-3.458-2.31411.041成对样本检验成对差分tdfSig.(双侧)均值标准差均值的标准误差分的 95% 置信区间下限上限对 1培训前 - 培训后-70.833106.04130.611-138.209-3.458-2.314110.41分析：由表5-15，5-16,5-17可以看出，培训前与培训后的均值差为70.83 ，由sig值为0.041，小于0.05，故拒绝原假设，认为培训前后有显著差异 即培训产生了显著效果6