统计分析考查课试题

1、河南师范大学生命科学学院研究生考查课程答卷年级类别：12级学科专业：植物学学 号：1204180293姓 名：王多多课程名称：SPSS统计分析授课教师：张黛静邵云姜丽娜考试时间：2013-06-26考试分数:1、SPSS的全称是什么？SPSS统计软件的特点是什么？2、为了从3种原料和3种温度中选择使酒精产量最高的水平组合，设计了二因素试验，重复4次，结果如表1所示。试进行统计分析，并进行解释。表1原料与温度对酒精产量影响资料(kg)原料（A）温度（B）重复B1 (30 C)B2(35 C)B3(40 °C)1411162491222A3232526425241114743825938

2、22A3503318440361414855302353833A353472645944193、测定了10个大麦亲本材料的穗长（X1 )、穗卜节间长（X2）、每株穗数（X3）、每穗粒数（X4）、每株粒数（X5）、千粒重（X6）和每株粒重（y）的关系，结果如 表2所示。试用逐步回归的方法建立 y依Xj的最优线性回归方程，并进行解释。表2大麦穗长资料编号穗长(X1)/ cm穗卜节间长（X2）/cm每株穗数（X3）/ 个每穗粒数（X/粒每株粒数（X5）/ 粒千粒重（冷）/g每株粒重（y） /g19.528.312.323.0282.138.410.726.236.012.324.8306.637.4

3、11.536.133.110.424.6258.530.27.648.932.512.828.3362.637.212.557.930.69.028.4256.634.08.768.131.813.720.0273.845.514.979.425.612.722.8282.229.08.284.929.88.851.1447.426.011.697.432.99.149.2449.131.914.3105.829.810.223.3238.227.36.51.答：SPSS 的全称是 Statistical Package for the Social Scienee ,于 1968 年 由美国

4、斯坦福大学（Stanford University，USA）的三位研究生研发而 成，并以此名创立SPSS公司。SPSS统计软件的特点是操作简单，易 学易用；具有较强的统计功能和强大的作图功能，特别是能够快速准 确的完成大量的、烦琐的、专业的和复杂的数据统计分析。是国际上 认可的专业统计分析软件之一。2 统计分析及结果如下：原料因变量：酒精产量多个比较(1)原料（J）原料均值差值（I-J）标准误差Sig.95%置信区间下限上限LSD 12-11.0833 *3.73778.006-18.7526-3.41403-17.6667 *3.73778.000-25.3360-9.99742 1311.

5、0833 *-6.58333.737783.73778.006.0903.4140-14.252618.75261.086031217.6667*6.58333.737783.73778.000.0909.9974-1.086025.336014.2526基于观测到的均值。误差项为均值方（错误）=83.826。*.均值差值在.05级别上较显著。检验结果表明：原料A1和原料A2之间，及原料A1和原料A3之间有 显著性差异，而原料A2和原料A3之间没有显著性差异，表明不同原料对酒 精产量有较显著影响。温度多个比较因变量：酒精产量(1)温度（J）温度均值差值（I-J）标准误差Sig.95%置信区间下

6、限上限LSD 1211.7756 *3.66519.0034.255319.2960323.9924 *3.82178.00016.150831.834121-11.7756 *3.66519.003-19.2960-4.2553312.2168 *3.75082.0034.520719.912831-23.9924 *3.82178.000-31.8341-16.15082-12.2168 *3.75082.003-19.9128-4.5207基于观测到的均值。误差项为均值方（错误）=83.826*.均值差值在.05级别上较显著。结果表明，在0.01的显著水平上，不同温度处理之间的 Sig值

7、均小于0.01，因此不 同温度处理之间的差异性达到极显著水平，表明不同温度对酒精产量有极显著影 响3.描述性统计量均值标准 偏 差N每株10.62.810粒重5004341穗长'.421.610001024穗下31.02.810节间400941长3每株11.11.810穗数3002820每穗29.511.10粒数50015151每株315.77.10粒数710060340千粒33.66.010重9001100VariablesEntered/RemovedM od elVariablesEntered每株粒数aVariablesRemovedMethodEnter2千粒重Stepw i

8、se (Criter ia: Proba bility- of-F-t o-ente r <=.05 0, Proba bility- of-F-t o-rem ove > =.100 ).a. All requested variables entered.b. Dependent Variable:每株粒重cModel SummaryStd.AdjusErrorMRted Rof theDurbiodSquSquaEstimn-WaelRarereatetson1.60.368.2892.3977a62.97.958.946.65871.2549ba. Predictors:

9、(Constant), 每株粒数b. Predictors: (Constant), 每株粒 数，千粒重c. Dependent Variable: 每株粒重模型1给出了每株粒重与每株粒数之间的相关系数0.607,反应了两者之间具有显著的线性关系模型2中，因变量与两个自变量的复相关系数为0.979,反映了每株粒重与每株粒数和千粒重之间具有显著的线性关系。模型2给出了杜宾-瓦特森值为1.254ANOVAModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression26.777126.7774.658.063 aResidual45.98885.749Total7

10、2.76592Regression69.728234.86480.351b.000Residual3.0377.434Total72.7659a. Predictors: (Constant),每株粒数b. Predictors: (Constant),每株粒数，千粒重c. Dependent Variable: 每株粒重表中给出了两个模型的方差分析结果模型1，F=4.658 sig=0.063未达到显著水平模型2，F=80.351 sig=0.00（达到极显著水平，存在显著线性关系CoefficientsModelUnstandardized CoefficientsStandardized

11、CoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant)3.6333.3391.088.308每株粒数.022.010.6072.158.0632(Constant)-10.9721.731-6.339.000每株粒数.029.003.7839.884.000千粒重.373.037.7889.949.000a. Dependent Variable:每株粒重根据表中数据非标准化系数B的值可知，逐步回归过程中先后建立的两个回归模型分别是y=3.633-0.022X5y=-10.972+0.029X5+0.373X6根据表中标准化回归系数Beta的值可知，逐步回归过程

12、中先后建立的两个标 准化回归模型分别是y=0.607X5Excluded Variablesy=0.783X5+0.788X6ModelBeta IntSig.PartialCorrelationCollinearityStatisticsTolerance1穗长.323a1.141.291.396.952穗下节间长.290a1.016.343.359.969每株穗数.551a2.228.061.644.865每穗粒数-1.154a-1.912.097-.586.163千粒重.788a9.949.000.966.9502穗长me b-.068-.728.494-.285.736穗下节间长-.0

13、14b-.156.881-.063.824每株穗数-.003b-.026.980-.011.478每穗粒数.147b.554.600.221.094ca. Predictors in the Model: (Constant),每株粒数b. Predictors in the Model: (Constant),每株粒数，千粒重c. Dependent Variable:每株粒重相关性每株粒重穗长穗下节间长每株穗数每穗粒数每株粒数千粒重Pearson相关性每株粒重1.000.174.387.253.367.607.613穗长.1741.000-.421.592-.422-.219.502穗下节

14、间长.387-.4211.000-.039.103.176.332每株穗数.253.592-.0391.000-.701-.368.688每穗粒数.367-.422.103-.7011.000.915-.461每株粒数.607-.219.176-.368.9151.000-.224千粒重.613.502.332.688-.461-.2241.000Sig.（单侧）每株粒重.315.135.240.148.031.030穗长.315.113.036.112.272.070穗下节间长每株穗数.135.240.113.036.458.458.389.012.314.148.175.014每穗粒数.1

15、48.112.389.012.000.090每株粒数.031.272.314.148.000.267千粒重.030.070.175.014.090.267N每株粒重10101010101010穗长10101010101010穗下节间长10101010101010每株穗数10101010101010每穗粒数10101010101010每株粒数10101010101010千粒重10101010101010残差统计量极小值极大值均值标准偏差N预测值5.906814.553810.65002.8210310标准预测值-1.6811.384.0001.00010预测值的标准误差.408.598.512.06810调整的预测值5.111714.070710.62632.7312210残差-.41117.59323.00000.3560710标准残差-.667.962.000.57710Student化残差-1.3951.472.0331.08210已删除的残差-2.47068